导读:对Linkedin商业数据分析部门而言,大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作,而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代,商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前,很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法,即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告,但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司,在进行数据分析时却反其道而行之,采用了“报表放在分析之上”的方法,化繁为简,以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读:对Linkedin商业数据分析部门而言,大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作,而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代,商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前,很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法,即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告,但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司,在进行数据分析时却反其道而行之,采用了“报表放在分析之上”的方法,化繁为简,
前言 又到一年一度的读书日了,其他节日我们都会过一过,作为一名作者,在这个特殊的时候理应也有点仪式感。所以决定送大家几本签名书(文末有赠书方式)。 最近很多地方受疫情的影响,都在居家办公,居家办公最好的一点就是省去了通勤时间,在北上广这样的城市,一天的通勤时间大概得2个小时,而2个小时其实可以阅读不少书的,所以我们应该利用好这段特殊的时间,多读两本书。 刚好最近京东和当当都在搞活动,要比平常便宜不少,可以趁机囤一波书,不知道买什么书的可以看看我之前列的《一份数据分析师专属的书单》。 如果想要学数据分析工具,
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
它作为基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它的功能非常强大,一经发布即引爆科技热潮,在国内已经有越来越多的大厂接入了。
近年来,我们在信息技术领域取得了巨大进步,在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里,数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的,市场中扮演什么角色,以及将如何重塑商业业务。
前言 最近开学季,各大平台又开始搞各种图书促销活动了。 当当的《对比Excel》系列每本书都直接4.9折,三本书仅需98.9,也可以单独买每一本。当当这种力度的活动还是比较少的,平常最低也是5折。 直接在当当APP或网页端搜索书名即可。 京东没有直接打折,但是有满100-50活动,相当于打5折。 建议大家买书的时候最好选择自营店铺,自营店铺在活动期间折扣力度还是很大的,也不算贵。一些不知名小店铺很有可能买到盗版,本来是彩色的图书,盗版是黑白的,会严重影响阅读体验的。 三本书阅读顺序 三本书的建议阅读顺序为
有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出不穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。
以数据为驱动的模式正备受企业重视,并且逐步从基本的可视化分析,向更高的智能化分析阶段持续进化。这个过程中,人工智能将全面落地在数据分析决策之中。
数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用SqlServer
随着科学技术的进步,对于科学数据的分析和可视化呈现需求越来越高。而Origin软件是一款功能强大、易于操作的科学数据分析与绘图软件。本文旨在探讨Origin软件的基本功能、特点及其在科学研究中的应用,以期为相关领域的工作者提供参考和借鉴。
网络爬虫是一个从网站上自动下载数据,并进行格式化整理的计算机程序,近几年网络爬虫工程师这一职位,也是相当多火热。python作为一个全能型选手,进行爬虫开发也是不在话下。
selenium是一个浏览器自动测试工具,通过驱动程序来自动化操作对应的浏览器,包括了打开浏览器窗口,定位元素,点击按钮,上传文件等操作,支持以下多款主流浏览器
前言 为什么要分享一下数据分析方面的知识呢? 一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看,测试人员的思维依旧非常局限,同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。 数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库,获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理,生成可数据分析的数据集。 转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟
现在很多企业都在做数据化转型,相对应的是企业内部的各个部门也开始做数据化的转型准备。这几年很多的公司,很多的机构,很多的HR 都相继提出人力资源要做数据化转型,数据要驱动业务的发展,支持公司的战略。但是我们听到了太多的 WHY,战略层面的数据化转型,数据体系的搭建,人力资源整体的数据转型,人力资源支持业务的发展,HR的思维要如何的去转型思考。但是很少有人告诉你,作为一个HR 你在企业里,你应该怎么做,如何去在你自己的人力资源模块里进行数据化的转型,建立数据体系,人力资源结合业务去去确定业务,发现问题,解决问题。
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆,从职责描述上还是大家的普遍印象里,这两个职位都差不多。相较之下,数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别,但也有相似之处。
📌 在今天的这篇博客中,猫头虎博主将与大家深入探讨Python数据分析在职场中的重要性,以及如何学习和应用Python进行数据分析。让我们一起探索“Python数据分析”这一热搜词条,看看作为一个程序员,你是否真的掌握了这一关键技能!
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系,我们首先来看下什么是商业智能BI,什么是数据分析。
留存率 = 回访网站/app 的用户数占新增用户的比例 探究用户行为和访问之间的关联程度
之前我是数据分析师的时候,我想继续深造成为一名数据科学家,我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言,我甚至觉得数据科学是数据分析的一种形式,因为最终你是在与数据打交道——转换格式,进行可视化,得出可用的结论。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 如今,数据分析俨然已成为一种基础工作,无论是哪个行业,做哪个方向的研究,都离不开数据分析! 学好数据分析,不仅可以帮助企业更好地开展业务,也可以助你在工作中脱颖而出,让科研成果得到更好地呈现! 所以,本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书,希望可以帮助你有效地利用数据分析,让数据更好地展示给大家! ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
不少中国企业通常把「数据和分析」作为一个 IT 名词。而 Gartner 的研究发现,「数据分析」这个话题已经变成越来越多的业务层面的讨论。去年,Gartner 提出:数据分析能力实际上是一项业务能力。
我小时候的理想是将来做一名数学家,可惜长大了发现自己天赋不够,理想渐行渐远,于是开始考虑现实,开始做一些人生规划,我一直在思考将来从事何种职业,专注什么样的领域,重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想,比较简单,就是做一名数据分析师。 1为什么要做数据分析师? 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据,比如客户交易数据等等),据说到2020年,全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值,是否可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、
在当前快速发展的数据分析领域,AI大模型正成为推动技术创新和企业决策的关键因素。随着数据量的指数级增长和计算能力的显著提升,大模型不仅在理论研究中取得了显著进展,也开始在商业应用中展现出前所未有的潜力。企业级的数据分析解决方案正变得越来越复杂和智能化,这促使业界寻求更高效、更准确的数据处理和分析方法。
数字营销浪潮下,广告主漫天撒网式的广告投放已然失效,因此,我们听到了很多有关于精准营销、精准传播的概念。
Froc寄语:数据分析师(或者时髦一些的说法是数据科学家),是公司不可或缺的重要组成人员,一家缺失数据分析师的公司,至少说明这家公司缺少数据驱动的意识,在未来竞争中,一定处于被动。一直以来,我致力于推进数据化运营,而数据化运营需要解决几个核心问题:
最近在做项目时经常反思,我应该如何基于运营数据的应用,为大家的工作赋能,比如提高效率、或降低成本,或提升决策准确度,或多个优化组合。这过程中,我发现自己目前仍主要以工具自动化的信息化建设思维解决问题,这种自动化的解决方案其实是经验导向,从数字化角度看,企业将面临的复杂性与不确定性将越来越严峻,经验导向的工作或决策方式将越来越不可靠,这就需要培养以数据思维来思考并解决问题的能力,简单来讲就是基于“数据+算法”的量化思维模式,用客观数据作验证、预测、推荐,减少“我觉得,我想,我估计”等经验思维模式。
如今,全球早已步入数据时代,随着行业的高速发展,相关岗位缺口已超150万,且薪资超同行业50%。未来十年,数据细分岗位将扩张5倍,各行业数据人才缺口明显。
我小时候的理想是将来做一名数学家,可惜长大了发现自己天赋不够,理想渐行渐远,于是开始考虑现实,开始做一些人生规划,我一直在思考将来从事何种职业,专注什么样的领域,重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想,比较简单,就是做一名数据分析师。 为什么要做数据分析师? 在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据,比如客户交易数据等等),据说到2020年,全球每年产生的数据量达 到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值,是否可以利用为领导决策提供参考依据?随着软件工具、数据
之前在公众号提过,我写了一本书,现在这本书终于面世了,这本书就是『对比Excel,轻松学习Python数据分析』,这本书是写什么的,以及这本书怎么写的,相信大家通过书名就能了解一二,但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
Gartner近日公布了2021年十大数据和分析技术趋势,这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。
Origin软件是一款专业的数据分析和可视化软件,被广泛应用于科学研究、工程设计和商业决策等领域。除了基本的数据处理和图形绘制功能外,Origin还具有一些独特的功能,可以帮助用户更快速、更准确地进行数据分析和可视化。
Han Hsiao 观点: 简单说:数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则,数据分析一般要分析的目标比较明确,数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别: “数据分析”的重点是观察数据,“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD(Knowledge Discover in Database),数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果,“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集(或训练集、样本集)发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
我小时候的理想是将来做一名数学家,可惜长大了发现自己天赋不够,理想渐行渐远,于是开始考虑现实,开始做一些人生规划,我一直在思考将来从事何种职业,专注什么样的领域,重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想,比较简单,就是做一名数据分析师。
提到信息搜集其实大家都不陌生,但是或许有人会有疑问信息搜集中的数据分析是什么?在讲数据分析之前我们思考一个比较常见的问题,有哪些方式来确定两个域名是同一个公司的资产,读者在公布答案之前可以先思考下这个问题,下面说下笔者的思考:
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 作为一名数据分析师,在日常工作中或多或少都会涉及报表制作的工作。 虽然《对比 Excel,轻松学习 Python 数据分析》一书中介绍了数据分析涉及的一些基本操作,但更多是从分析层面出发的,比如如何处理异常值、如何进行可视化等。 在实际的报表制作中,会用到很多函数及格式设置,比如调整字体的大小、颜色等,所以张俊红老师出版了新作《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》,这本书将围绕报表制作的流程,通过对比 Excel 的方式来讲解报表制作中每个环
笔者之前就看到过增强分析这个概念,只不过没有特意留意,最近也是在总结一些手边工作,通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路,笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势,确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
随着诸多企业数字化转型进入成熟期和收获期,数据的应用也愈发广泛和深入,不仅仅局限于数据的可视化展示,如报表、看板等,更要求可以真正推动业务科学发展,其中“科学决策”成为了关键之一。
首先我们用来分析数据的工具仅仅是一个浏览器,也许你觉得愕然,觉得不可思议。但我们真的做到了,而且是一个通用的数据分析工具。不管你是库存数据、销售数据、金融数据还是行政统计都可以快速分析数据,并生成数据分析报告。如下图所示,只需点击书签就能启动数据分析,报告内容以网页的形式显示在浏览器页面。
一是以MATLAB、SPSS、Excel等为代表的具有界面化操作,且可编程辅助的软件式工具;一是以Python、R、Java等为代表的纯编程分析的程序语言式工具。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。
数据分析的的最终呈现的形式是数据分析报告,我们通过数据的数透,数据的汇总,在通过数据的可视化数据仪表盘,然后对数据图表结合公司业务和发展进行分析,最终以PPT或者WPRD的形式进行数据报告的呈现,在这些工作中,对大家来说,可能做数据报告比较化时间,我无数次听很多HR的小伙伴在群里说秋季度年度数据分析报告的模板。你下载过来的模板几乎是没用的,因为每个公司的情况不一样,你肯定是需要进行修改个更新,但是如果你不懂数据分析报告的设计和一些EXCEL的数据技能,你就不能做出一个很好的数据报告。
人力资源的数据分析过程是一个流程化,标准化的过程,对于HR来说,在数据分析的学习过程中,最关键的是要学习数据分析的思维,数据分析思维的最关键是数据分析的流程,以及在这个流程中的方法,工具。
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/kCDYOInF8KjHstIMAWSljA
随着“大数据”概念的火爆,各色(大)数据分析平台一时之间也是风气云涌,更兼与云计算结合,成为一个个cutting edge startup的营销热点。笔者碰巧在多年前就参与过2个数据分析平台的研发工作,对于数据分析业务、平台建设等问题有些感想和思考,在此与大家共享。 一、私有云数据分析平台:DAP_1 DAP_1是2010-2012年期间开发的一个基于私有云的可视化数据分析工具。 它的出现是基于明确的产品需求的,目标用户是就职于专业数据分析部门的数据科学家(datascientist)。 Data sc
随着制造业的发展和进步,焊接自动化成为提高生产效率和产品质量的重要手段之一。本文将介绍焊接自动化中的关键技术,包括机器人技术、传感器技术、视觉识别技术以及数据分析技术。这些技术的应用使得焊接过程更加精确、高效,并减少了人为因素对焊接质量的影响。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云