如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
最近流传一句话，不会数据分析的程序员，不是好程序员。 其实，不仅仅程序员，无论你未来准备从事什么职业：产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商，还是做研发、系统架构，你都会发现，在数不清的岗位需求中，公司对数据分析的能力要求越来越普遍！ 有人说，毕业生学数据分析很占优势，因为学得快 有人说，毕业生没有工作经验是优势，可以直接上岗… 有人说，数据分析行业前景好，薪资高，是工作的好选择… 有人说，学数据分析永不过时… 但！数据分析到底是什么？离我们远吗 恰恰相反，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要，一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析，就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策，而不是盲目地拍脑袋
商业智能（Business Intelligence，BI）是一种数据分析过程，旨在帮助企业和组织做出更加明智的商业决策。它通过利用一系列工具和技术，将原始数据转换为有用的商业洞察，以支持策略制定和决策过程。
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
大数据、云计算、智慧城市……近年，一堆和数据有关的词汇被频繁提及，大数据逐渐渗透到大众生活里。企业纷纷宣称自己的大数据能力很强，但网民被推送的“精准广告”常常并非所需而被当做垃圾信息处理；手机上，很多很炫的APP应用吸引用户的同时，用户却无奈的发现自己的通讯，短信，位置信息被对方强行采集。 中国企业的大数据能力究竟如何？大数据研究的前景如何？大数据方便了生活，也带来了隐私和安全风险，其边界在哪里？就国内大数据和统计学行业热点问题，让我们听听北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授王汉生怎么说。 企业数据
最近，“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现，枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话，那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人，他们在人才市场上也是独领风骚哦！普通数据专员月薪3000元以上，高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是，通过数据参与企业管理和市场营销，数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么？他们如何工作？进入这行要具备哪些职业素养？本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
金融科技&大数据产品推荐：Stratifyd大数据智能分析平台
在大数据和机器学习的时代，有一种职业脱颖而出——数据科学家。数据科学家在近年来备受追捧，也有越来越多的人想投身入数据科学领域。
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”。
调查对象被问到，与传统系统相比，他们看到的大数据中的最大机遇是什么？62% 的人同意实时分析隐藏着当下最大的机遇。
作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么？当然是和每一位数据分析师息息相关的，决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。
众所周知，数据分析师有两个发展方向，一个是商业数据分析师，一个就是数据挖掘工程师。
导读：SoftServe是全球领先的技术解决方案提供商，近日发布了自己的Big-Data-Analytics-Report，研究显示62%的大中型公司希望在未来的两年内能将机器学习用于商业分析。今年四月，Vanson Bourne为SoftServe进行了这项研究，调查了多个行业的决策者对大数据技术中的风险、挑战和机遇的看法。 该数据显示，大数据分析技术尽管相对较新，仍然有86%的公司运用了大数据系统。此外，大中型公司认为大数据分析是必须的，并且接受基于大数据分析的新技术。 调查对象被问到，与传统系统
上篇文章，笔者按照自己的理解，把数据分析师分为了 初级、中级、高级 三个阶段，并大致归纳了一下三个阶段的数据分析师的价值
顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛逼的行业里存在，比如金融风控或者数字广告行业，这些业务是真正的数据驱动，因为数据上差一点点，效益就会差一大截。
百分点技术副总裁刘译璟：未来银行，将会颠覆一切
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
本文共5000字，建议阅读时间10分钟 本讲座选自杨子君博士于2015年6月5日在 RONG 系列论坛之四——大数据与诚信社会研讨会上所做的题为《征信和信用评估——中美比较分析》的演讲。 嘉宾介绍： 杨子君：清华大学电子工程系学士和硕士，美国南加大电子与计算机博士，瑞天欣实数据科技公司创立人之一，之前为全球征信Experian公司首席科学家，以及FICO的高级数据科学家，她是信用风控体系、金融产品和数据分析建模专家，拥有16年数据挖掘和分析行业经验。 她带领瑞天团队为多家国内知名股份制银行、商业银行、消
各位专家早上好！ 欢迎今日早餐会嘉宾：王世今，在美国摩根大通担任风险总监，具有多年管理250亿美金余额高端T&E客户组合的经验，北美大型客户包括美国联合航空、西南航空、Amtrak美国铁路公司、万豪酒店、凯悦酒店等十余个，兼任风险部高管培训委员会委员、摩根大通零售社区数据运营委员会委员、导师计划精英；曾任美国银行信用卡风险部资深副总裁、美国银行亚裔领导组织执行副会长；美国花旗银行高级风险经理，负责Smith Barney、CitiMorgage等特殊金融投资贷款管理；曾任通用财经决策科学高级经理及美国国际集
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
金融服务业务采用区块链技术势在必行。想象一下这个数量级的区块链。其庞大的数据湖包含了所有金融交易的全部历史记录，并且全部可供分析。区块链提供了分类账的完整性，但不能用于分析。这就是大数据和相关分析工具
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
包银消费金融总经理助理汤向军：消费金融行业的大数据
上一篇《数据分析师的真实绩效是什么》发出以后，又被大家加入了《陈老师日常劝退套餐》。很多粉丝强烈呼吁，写一篇数据分析师的幸福生活，不然感觉真的要被劝退了。今天就响应群众号召来一篇。其实需要陈老师来写这篇，就说明大家对数据解读的还不够啊。因为数据分析师的幸福生活，早已藏在大家的分析报告里，只是大家太过关注冷冰冰的数字，而不是数字后的含义，所以没有解读出来。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
2017年，《经济学人》发表了一篇文章，标题为世界上最有价值的资源不再是石油，而是数据。事实上，金融服务部门的企业，尤其是资本市场的企业早就清楚这一点了。
本文为TalkingData首席金融行业专家在CDAS2016大数据金融分论坛上的分享，已经过嘉宾审核，整理出来，以飨读者。 今天跟大家分享三方面的内容，一个是深度商业分析的七大基石，另外是怎么做客户
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
6年前，那年我刚刚大二，大二的暑假总觉得该做点有意义的事情，于是报名了学校的数学建模培训，很幸运地获得了派往华中农业大学交流锻炼的机会，在那里也认识了一帮志同道合之人。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
长期以来，创业投资的方法被当做一门艺术在一个相对小的圈子内流传。富有经验的VC往往喜欢将自己的成功归因于这门艺术的历久弥新，而识人术又是这门艺术的重中之重。一个初创公司的团队(team)，还是产品(product)，抑或是市场/产品吸引力(traction)，都会被作为重要指标而影响每一个VC的投资决策。 对于一个初创公司而言(尤其是尚处早期的团队early-stage startup)，除了有可能实际存在的产品外(算上半成品及开发原型)，剩下的指标都可以说是虚无缥缈。人们早已习惯了如此的筛选机制：投资人在
根据维基百科的定义，数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些方法用于收集数据，以便弄清哪些是同质数据，从而全面地了解数据。 数据分析可以处理大量数据，并确定这些数据中最有用的部分。
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
📷 大数据文摘翻译作品（法语） 翻译：朱潇男 校对：Shawn 如需转载，务必留意申请授权 欢迎各种“小语种”的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，分别回复“翻译”和“志愿者”可了解更详细信息。 今天，大数据文摘【金融与商业专栏】成立！ 此栏目将视角集中在金融及商业决策分析相关的大数据分析文摘，内容涵盖金融，信贷，风控，投资，理财，商业等领域。鼓励独家首发与观点原创，行业前沿理论分享，国外优秀文章翻译以及行业领袖采访演讲编译，力争刊出更多金融和商业领域相关精品文章。欢迎各位同行及对数据分析
风控，大家心目中的风控是什么？我们先来点传统的解释 首先了解两个概念：风险管理和风险控制。 风险管理：是指如何在项目或者企业在一定的风险的环境里，把风险减至最低的管理过程。 它的基本程序包括风险识别、风险估测、风险评价、风险控制和风险管理效果评价等环节。 风险控制：是指风险管理者采取各种措施和方法,消灭或减少风险事件发生的各种可能性,或者减少风险事件发生时造成的损失。所以其实风险控制是风险管理中的一个环节。 下面是对前期在群内收集到的问题的解答。 1. 目前最常用的风控模型是哪些？ 风控模型：常用于担保公司
找到B类人群常规的做法有两种：一是询问“A”类，通过他们的陈述来寻找。这种方式不仅时间长效率低，而且可能因为记忆疏漏或者故意隐瞒而导致严重遗漏。另一种是公布病例的轨迹，让公众自行查找自己是否有可能成为密切接触者。这种方法也无法保证效果，毕竟有人不会查，查了即使是密接者，也会有人不主动申请隔离，从而留下巨大的传染隐患。
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
<数据猿导读> 说起大数据创业，最让创业者头疼的是大数据人才太少！为此，普林科技开设了普林大数据学院，为大数据行业源源不断的输送专业人才。其教育服务平台“数据嗨客”不但在线上汇集了大数据知识，还可以在
导读：本文由中原银行大数据平台研发工程师白学余分享，主要介绍实时金融数据湖在中原银行的应用。主要内容包括：
（图为：剑网3 玩家Cosplay） 文|周学春，一个在银行做挖掘的博士，微信公众号：比格堆塔 心态不够平静，晚上在小区里面逛了一圈又一圈、一圈又一圈、一圈又一圈。 最近看了《再次出发》，大意是讲两个失意的音乐人重振旗鼓再次出发，挺不错。但是，总觉得在电影院里面看剧情片，节奏太慢受不了，个人偏好。倒是里面所有的音乐都很好听。它会给你平静、简单、自然、祥和、空灵和穿透的感觉。适合写这篇文章的时候循环播放。 大数据是什么？其实我也不太清楚。但是人们常常用四个关键词去刻画和描述它。即Volume、Variet
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
SPSS，全称Statistical Product and Service Solutions 。最权威的标准统计软件之一，最初为社会科学统计软件，后更名为统计产品与服务解决方案，面向商业化。SPSS 在全球全球 25 万用户，涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育、地理、天文等多个领域，拥有市场研究 80% 的占有率。
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会下午的大数据与金融分论坛中，来自IBM、诸葛io、民生银行等六位专家与教授，分享了大数据在金融领域的实践和应用 人工智能助
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