最近得空整理了一份关于零售数据分析与运用的资料，包括了基本的知识讲解、知识点案例，以及各种好玩的落地实操资料，具体的资料：
想要培养数据分析的能力，我认为可以从两部分来着手：一是数据分析方法论的建立，二是数据分析从入门到精通的知识学习。 那么该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？ 我把我之前的两篇文章整理下，和大家分享一下这些问题。 Part 1 | 数据分析方法论 & 知识体系 1. 数据分析体系：道、术、器 「道」是指价值观。要想做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 「术」
关于数据化管理的文章书籍已经非常多了，我这里只是近一步整理。数据分析也是为了公司的发展，粗暴一点讲，是为了公司的盈利和持续的盈利。就从这个角度，来逐一分解，互联网行业中，哪些数据需要分析，怎样分析，分析的价值是什么。我会整体分为四大部分：收入相关的数据分析、成本相关的数据分析、风险(为了持续发展)相关的数据分析、综合管理篇。
数据猿导读 GrowingIO创始人张溪梦在GrowingIO数据驱动大会上表示，“数据分析不是最重要的，帮助用户实现增长才是最重要的事情。做数据分析的公司有很多，但提出增长概念的公司并不多。而Gro
大话新零售 每周乱更新 上回书咱们说到，商超型新零售亦实亦虚的特点，没有影响的可以翻翻上周的文章，这回咱们说一说数据。 要知道，想要做好新零售，数据是基础，从各大App的模块，到纯新零售的项目，哪一项都需要数据的支持。 “商务部流通产业促进中心”在今年9月发布的《走进零售新时代——深度解读新零售》一文提到我国目前很多零售企业进入通过场景服务运营商提供整套“互联网+”的解决方案，实现Wi-Fi 覆盖和 i-Beacon 应用进行场景定位，并通过近场感应终端、传感器等技术，实现对消费者购物轨迹的全流程追踪的
彭鑫，复旦大学计算机科学技术学院副院长、教授、博士生导师。中国计算机学会（CCF）软件工程专委会副主任、CCF YOCSEF 上海2016-2017主席，上海市计算机学会青工委主任《Journal of Software: Evolution and Process》联合主编（Co-Editor）、《软件学报》编委、《Empirical Software Engineering》编委，IEEE软件维护与演化国际会议（ICSME）执委。2016年获得东软-NASAC 青年软件创新奖。主要研究方向包括代码大数据、智能化软件开发、软件维护与演化、移动计算与云计算等。 联系邮件：pengxin@fudan.edu.cn
互联网的商业模式千变万化，但其盈利模式目前大抵可以分为以下三种：一是向用户出售商品或服务，其中电商和o2o就属这种模式;二是靠广告来进行盈利，典型的例如google、百度以及其他平台类互联网公司;三是
答：需求方想干的（预期）和自己提的需求可能不匹配，这时候分析师就得站出来帮他修正。比如需求方想看新老版本的效果是否显著，需求单里面只列出了老版本实验组，和新版本实验组数据项，缺乏新老版本对照组数据项，这时候就得帮他修正。以上，需求方逻辑还挺清楚，更多时候需求方自己都没想明白要干啥，就让你跑数，美其名曰，先把数跑出来我看看……
数据分析在现代决策过程中扮演着至关重要的角色。无论是企业管理、市场营销，还是科学研究，数据分析都为我们提供了洞察和方向，帮助我们在复杂多变的环境中做出明智的决策。然而，随着数据量的不断增长和分析工具的日益复杂，数据分析师面临的挑战也日益增多。在这种背景下，自省变得尤为重要。定期自省不仅有助于提升个人技能，还能确保分析工作的准确性和有效性。那么，为什么数据分析师需要定期自省？自省又能带来哪些具体的好处呢？
我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后“迷恋”于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据（用户体验分析）时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。
Office是微软公司开发的一款办公软件套装，包含Word、Excel、PowerPoint等多个软件模块。这些软件各具特色，面向不同场景和用户需求，为用户提供了丰富和多样化的办公工具和解决方案。下面，我将具体介绍 Office 软件的几个独特功能，并结合实际案例进行举例讲解。
结构MRI作为评估大脑结构变化的最为有效的技术之一，特别是在神经和精神疾病的辅助诊断、客观生物标志物寻找、发病机制研究、药物和非药物手段对大脑调控效应研究等方面得到了广泛的应用。为了帮助脑科学领域的相关研究者更快地获得结构MRI数据分析结果，把更多的精力放在实验设计上，河南悦影医药科技有限公司（简称悦影科技）特此推出结构MRI数据处理服务。我们团队由多年从事MRI、EEG数据处理和机器学习技术研究的博士和高校老师组成，“专业，认真，责任”是我们一直恪守的服务理念，悦影科技竭诚为您提供高质量、精准的数据处理服务。
大家好，我是大鹏，目前是一名数据分析师，从非本专业成功转行，创立“数据团学社”“城市数据研习社”，运营数十万人社群，联合发起“城市数据团”。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 埃博拉病毒是魔鬼，会让患者口吐内脏组织、七窍流血而死亡，死亡率更是高达70%。有报道称，埃博拉在月底会登录中国，大数据分析在埃博拉肆虐传播中能做些什么？大数据文摘翻译团队为大家精选了BBC的一篇文章，为国内同仁借鉴。 原文地址：http://www.bbc.com/news/business-29617831 BBC新闻 - 记者：马修•沃尔 翻译：王翕然，贾雯静，符罗 校对：孙强 大数据文摘翻译，转载需注明以上信息。 感兴趣加入我们翻译团队的请回复“翻译”和“志愿者”了
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
image.png 数据是一个产品每天都要盯着的东西，虽说数字也会撒谎，但是在产品设计中数据，常常作为辅助设计决策和与研发沟通的必不可少的东西之一。 1. 移动产品经理需要跟踪app的哪些数据？ 在做数据分析之前，对移动产品人员来说，首先要了解在移动互联网领域，我们需要关注那些数据呢？ 讨论发现，不同的产品关注的数据数据分为：基本数据、跟产品类别无关的数据和跟产品类别相关的数据。 基础数据：下载量、激活量、新增用户量、活跃用户 社交：用户分布、用户留存（次日、3日、7日、月、次月、3月） 电商：淘宝指数、网
这两年，随着大数据、精益化运营、增长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越深入人心。处于互联网最前沿的产品经理们接触了大量的用户数据，但是却一直困扰于如何做好数据分析工作。 那么产品经理该如何搭建自己的数据分析知识体系？数据分析的价值又在哪里？产品经理做数据分析有哪些具体的方法？又如何学习数据分析？本文将和大家分享一下这些问题。 数据分析体系：道、术、器 “道”是指价值观。产品经理要想是做好数据分析，首先就要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 “术
NBA抓住自身优势数据资源，不断寻求外部合作，如与SAP、Stats、麻省理工斯隆体育分析大会、2K游戏公司以及ESPN、腾讯等合作，利用大数据充分挖掘潜能和价值。 对于NBA，几乎所有人都不会陌生，NBA代表着当今篮球职业联赛的最高水平，同时NBA球员的竞技水平也是世界上最高的。如今NBA的影响力早已遍布全世界，不管是不是篮球迷，每个人都能轻松说出几个耳熟能详的球星。 目前的NBA由30支球队组成，是当今世界篮球最高殿堂。随着NBA在世界范围内的影响力与日俱增，联盟的收入也在不断地增长。1995-1996
原文:7 Big Data Use Cases for Healthcare 来源:http://www.ingrammicroadvisor.com/data-center/7-big-data-use-cases-for-healthcare 但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
大数据范围越来越广，随着不同应用的爆发式增长，数据分析正在被更多行业企业所知晓并实践，比如互联网、金融、零售、医疗、以及制造业等。与此同时，对于统计分析系统应用的争论，也随着应用与实践的逐步深入而日趋激烈。 正如之前就“数据收集与分析”的话题与 LinkedIn商业分析部总监张溪梦讨论时，他特别提到的一点：“统计分析有两个知名系统，SAS和R。前者稳定，闭源，功能众多，大型企业用户很多。后者，开源，反应快，但并不稳定，专业领域优势明显，年轻人很喜欢用。各有空间和市场。”是的，直到现在，围绕SAS和R
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
据外媒报道，市场分析机构Hyperion Research表示，2016年是高性能计算（HPC）服务器销售的丰收年。HPC系统的销售额在这一年达到了112亿美元，预计未来5年的年增长率将超过6%。但是，在这段时间里将带来最高增长率的却是人工智能新兴技术。 Hyperion公司近期在美国威斯康辛州的密尔沃基市举行了高性能计算用户大会，会上该公司的分析师们回顾了过去一年HPC的发展历程，并根据他们的最新数据提供了未来五年预测。Hyperion目前坚持使用服务器，它预测，到2021年，HPC系统的收入将达到148
什么是分析学？ 我们都知道，自互联网出现以来，它已经深刻地改变了我们，也改变了相关用户的行为。从一开始的用户输入网址到现在的依赖于搜索引擎进行搜索，从将所有的注意力放在一个界面到打开、浏览多个标签页，所有这一切使得网站或应用程序变得更加复杂。要衡量我们的设计，分析师不能仅仅简单地测量网络服务器上的点击率，他们必须分析用户的行为。 在收集信息、数据时，研究人员会根据情况采用定性或定量方法，或者二者相结合的方法。定性数据通过用户研究进行收集：观察人们的行为，了解他们为什么要做某些事情；而定量数据则通过测量、分析
<数据猿导读> SaaS行业不同于传统的行业，其资金投入与收益过程具有显著特征。经过了2015年的爆发式发展，处在风口的SaaS企业将会何去何从？流量获取的价格越来越贵，SaaS企业精益化运营之路又该
随着流量增长的红利消退，获客成本也逐渐飙升，数据追踪对于数据分析来讲，可谓是最重要的基础工作，是一切数据运营与数据分析的重要前提。数据追踪计划可以为企业打好数据化运营的基础，助力企业精细化评估各渠道的渠道质量，降低渠道成本，提升渠道转化；找到促进核心转化的相关因素，挖掘促进客户触发核心行为的关键行为做优化或运营激励；完成客户分群和客户分层，展开精准营销，让客户拥有更完善的体验，从而达到客户增长、转化的最终目的。
今年回家有人问了我一个问题，大数据是什么？在这个领域里工作了这么久，竟然一时不知道怎么回答。是的，大数据到底是什么呢？每个人都在谈论，比如大数据分析、大数据XX，政府工作报告上“大数据”这样的关键字眼也经常出现，但是大数据这个名词含义下到底是什么呢？
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人
数据百问系列：“未知”数据该如何处理？ 0x00 前言 本次讨论的主题是：数据维度分类中，习惯将无法归类或者数据模糊的归为“未知”,那么对于这些未知数据， 我们应该怎么处理呢? 问题： 1、“未知”对
对数据的盲目崇拜往往是失败的一个诱因，许多事情表面理性，其实却缺乏最基本逻辑。从海量数据分析曾经的辉煌与如今的阴霾中，我们是否还能学到些什么呢？ 两年前，纽约时报刊登了这样一个精彩绝伦的故事：在明尼
很多做数据的同学，光看着自己写报告，看不到自己的建议被落地，常心怀缺憾。觉得不能像产品/运营那样，打造一个数据分析的闭环，能力也没法提升。其实这是一种误解。今天结合一个具体案例，看看数据分析的闭环，究竟如何打造。
对比分析方法在我们生活中经常遇到。女友天天对我进行灵魂拷问：我和对面那个女孩谁胖？这就是对比分析方法。
有很多想转行数据分析的或者是刚入数据行业的朋友会问，除了Kaggle、天池之类的比赛项目，有没有一些案例可以让我快速的练习学到的分析体系和工具，并且可以基于这些项目搭建一套完整的分析系统，比如SQL取数脚本的优化编写、分析思路的应用、图表可视化的展示和结论的呈现。
数据被称为21世纪的石油，其中客户数据又是数据中最为重要的。大数据中与客户数据有关的，包括社交媒体数据、电子邮件、调查、客户服务数据等，很 多组织都拥有很多数据。但是，很多数据还处在原油阶段，没能得到处理、提取、和加工，客户数据还不能产生业务价值。只有组织采取行动，深挖数据，客户数据 才能有所贡献，而不止是一堆0、1和文本。
国际研究机构Gartner在近日发布了2021年十大数据和分析趋势。纵观这十个趋势，基本可以归纳为三类主题：
与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求，基础和高级算法，提供数据分析和展示所需的可视化工具，并将价值创造以易于理解，富于见解的方式反馈给其他部门。 三者之间的定义又是如何界定的呢？ 数据科学家是什么样一个存在呢？ 通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围
说实话，这个问题非常大，以我浅薄的经验很难解答。一千个人可以做出一万种报告，硬给运营报告一个模板是不现实的。怎么写好商业报告，我建议大家去读《金字塔原理》这本书。在这里，我只从自己的经验出发，尽量提炼出几点必备的要素。
区块链游戏在开发运营过程中需要追踪的关键指标包括红馆加密市场数据，DAU、MAU 和用户留存相关的用户数据、社交媒体参与数据，以及游戏内资产等生态系统相关数据。
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 作者：TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点的重点阐述。 来源：TalkingData 1.3.4提炼演绎 事实上，每一次数据分析都要经过长期的准备和努力，曾有文章指出在整个数据分析环节中有80%以上的时间是在整理数据，所以如何有效形成方法和经验就变得更加重要。 可以预见的是，当数据分析由系统来实现时，我们需要对关键业务具备数据的归纳和业务分析的模型组织，比如在游戏数据分析中，我们会针对鲸鱼做分析，对留存做专门的分析。这
小B是一名数据分析师，他问小A XXX的所有指标给我一下，小A“鄙视的”给了他一个文档。
我们做一个决策时，最重要的是什么？你的答案极有可能是“信息”。有了充分的信息，我们做决策才能更理性，犯错的概率才会减少。如果做多个决策，最重要的是什么？你的答案或许是“逻辑思维能力”。从众多的选项中综合各方信息，理清楚逻辑关系，而后做出一系列的决策。这听上去也是非常对的一个答案。那么，长时间的连续做决策，最重要的是什么？
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，
笔者过去从事的行业为鞋服零售行业，零售行业说是靠天吃饭的行业一点不过分，所以可想而知，天气数据对我们的作用是何等之大，销售的追踪和分析，若加上天气这个维度，可以更加准确地分析到有价值的数据洞察。
创冰是一家成立不过两年的体育大数据公司，近日却完成了3200万的A轮融资，目前公司估值2亿。在足球领域，创冰已经为国字号球队、半数以上的中超俱乐部以及很多地方体育台提供了数据方面的技术支持。 创冰的本次A轮融资由苏宁文化投资管理有限公司领投，上海沃体跟投，此前苏宁已经全方位在体育产业布局，涉足俱乐部经营、赛事运营、版权经销、媒体平台、经纪、场馆运营等多个领域[1]。 自主产权技术 上海创冰是国内唯一拥有独立自主产权，集数据采集、数据发掘及数据产品化于一体的体育互联网公司，通过图像可视化加人工辅助统计的方式
上一篇【用户流失，该怎么分析？】以后，有同学强烈呼吁写用户活跃。因为用户相关的话题很多，为了便于大家阅读，这里把各种话题做一个归类如下图，这样看着清楚一些。今天我们来系统的分享一下：用户活跃这个话题。
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有很多想转行数据分析的或者是刚入数据行业兄弟会问，除了Kaggle、天池之类的比赛项目，有没有一些案例可以让我快速的练习学到的分析体系和工具，并且可以基于这些项目搭建一套完整的分析系统，比如SQL取数脚本的优化编写、分析思路的应用、图表可视化的展示和结论的呈现。
考虑到众多企业开始意识到数据的社会与经济价值，而处理相关数据任务亦存在着巨大挑战，因此合格的数据科学家开始成为人才市场上的热门资源。 数据科学并不属于什么全新学科，但其最近却随着大数据技术的快速发展而
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