我们生活在一个数据和分析可以为任何人所用的时代，你可以运用数据分析的威力找出什么可行，什么不可行，沿着最有效的路走向成功。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
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。
在解决某个数学问题时，我们可以套入对应的公式进行解决； 那在数据分析里，也可以使用对应的公式来分析问题，并且对未来构建数据分析模型也有帮助； 给大家分享一下五种常见的数据方法，我们一起来看一下。
各个行业的数据中台解决方案类似，只是涉及到的业务不同，建设框架类似。下面以零售行业构建数据中台和网易构建的数据中台为例，说明构建数据中台的解决方案。
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
从数据获取的步骤过来后我们就获取到需要的数据了，但是这样的数据我们还没办法直接使用，需要做进一步的处理，这就是数据清洗
如图的树状逻辑相信大家已经见过许多回了。一般说明逻辑树的分叉时，都会提到“分解”和“汇总”的概念。
作者 Gam 本文为CDA数据分析师原创作品，转载需授权 数据分析老鸟都知道，相比于自己作出好的数据分析报告，“教别人如何入门数据分析”这事情简单多了。 什么for循环呀，def函数呀，print
在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，实际分析问题时还是需要很多“技巧工具”的。就好比中学里你要解一元二次方式，可以用公式法、配方法、直接开平方法、因式分解法。
有同学问：经常听到“搭建运营分析体系、搭建业绩监控体系、搭建商品分析体系”等等要求。可到底数据分析体系是什么？似乎经常看到的，只有AARRR五个字母，又语焉不详。到底怎样才算是建了个体系？今天我们系统解答一下。搭建数据分析体系，是从初级数据分析向高级发展的必备一环。留心看哦。
根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
电商行业是当前市场十分火热的行业，也是对数据分析师需求很大的行业，这篇文章可以帮助没有电商行业经验的同学快速了解电商数据分析的指标和框架。那么话不多说，咱们开始吧~
数据分析的一个基本常识：数据本身没有意义，数据+标准才有含义。然而恰恰是标准二字，弄死了无数数据分析师。常见的问题，诸如：
续上一篇《数据分析对企业有啥用》之后，我们继续来讨论一个深层次的话题：数据分析师的工作绩效到底该怎么定。这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。
先列举几个案例： （1）请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子？ 显然，这是一个很开放的问题，并不像在学校里的题目都有标准答案，是需要经过自己的思考、定义和分析的。
很多同学都有困惑：“总说数据驱动业务，到底咋实现的？？”想实现数据驱动，需要公司有尊重数据、规范管理的工作环境，也需要相应的数据分析方法指导。光指望每天喊“同比、环比、高了、低了”可驱不动业务。
在招聘的数据分析中，我们招聘的同学分析最多的就是招聘完成率和招聘各个阶段的转换率的数据，很少去分析招聘各渠道的有效性数据，主要是因为招聘的有效性数据分析对招聘数据的要求很高，需要每个岗位有每个渠道的各个阶段的转换数据和招聘成本分析的数据，需要每天进行数据的记录，这个对于HR在数据标准型上来说是个挑战。
对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。
从研发、生产，再到运营、销售，制造企业所涉及的经营管理内容十分广泛。在过去的几年中，制造业的数字化转型快速发展，逐渐实现了全链路的数字化。
有同学问：陈老师，每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。我回答做了相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析又经常被人怼。所以到底数据分析有什么方法？为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？
会员顾客重要吗？当然重要，看看你身边的零售业或零售品牌们，基本是无一不会员制。你再仔细看看你会发现有的企业只是在模仿，而有的却是在经营会员制。因为大家都把会员制当成稳定销售来源的一种重要渠道了。大家都在攫取顾客的销售价值，而很少有企业通过数据分析去挖掘顾客的附加价值！ 我把会员顾客的价值分为销售价值和附加价值。销售价值顾名思义就是会员可以带来的相对稳定的顾客群和稳定的销售额的价值，附加价值就是通过对会员的购买记录进行分析从而创造差异化的管理以及根据分析结果指导决策的价值。本文不谈策略，只谈零售行业如何通过
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
看看这些大厂的运营岗描述，你发现了什么？ 岗位要求出奇的一致：需要数据分析能力。 随着数据成为第五大生产要素，数据分析能力的要求更是渗透到了各行各业。对于运营来说，不管是活动策划、用户增长、还是对产品走向的决策，都需要数据分析去对其进行支撑。 下图展示了现今对于运营人员的能力要求： 但事实上，绝大多数运营人员其实不会做数据分析，有的甚至一看到数据相关的内容就开始头疼。别说是利用数据模型辅助分析业务问题了，就连哪些是关键指标有些人都搞不清楚。 但严酷的现实就摆在面前，不会数据分析的运营，在职场中很难升
作为一名 B 端产品经理，一直致力于研究企业内部效率工具的实施与搭建，热衷于使用以数据指标为引擎的各类增长方法。应该说，平时我的工作方法与数据产品经理非常接近，今天看到这道题，忍不住顺手答一下，很多想法不太成熟，还请数据大佬们轻拍。
“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
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
数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过
在博主雪言舟语看来，数据分析真的很重要，能从一堆看似杂乱的数据里，找到问题并解决问题。从数据上的变化，来判断甄别效果得失；简直是居家旅行，运营生意的必备良品。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从
“好像是A引起的” ，“好像也和B渠道有关”，“也可能是竞争对手C做了竞争动作”等主观臆测。
有同学问“老师，我去面试，被评价为：没有数据分析思维。他们说我偏向销售管理，而不是销售分析。老师我不明白，销售管理和分析区别是啥？”
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，
业务指标分析是企业运营中不可或缺的一环，通过对各项关键指标的深入剖析，我们能够更好地了解企业的运营状况，发现潜在问题，进而制定相应的策略来优化业务流程、提升经营效率。
在Power BI中有很多报表类型供我们选择，选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类：对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析，可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。
很多同学很疑惑：为什么我做的数据分析和别人讲的差别那么大？？？有一个重要的原因，是数据分析的问题场景不一样。不同的问题场景，意味着数据指标，分析逻辑，输出内容都不一样，有些场景差异之大，以至于不熟悉的人完全上手不了。 那到底有哪些场景呢？这里简单盘点一下。 首先，toB和toC业务是完全不同两大场景。toC业务面对的是个人的衣食住行的需求，离我们的生活很近。经常我们把自己当做消费者思考一下，就能理解toC业务是做什么的。而toB业务则是服务企业生产经营，很多同学不能直观理解。 更难的点是：toB类业务数据
在很多人入门数据分析师或者投身大数据行业的时候，必然会听到的两个词就是“报表工具”和“BI商业智能”。然而很多人并不明白两者的概念和区别，以为报表就是BI，BI就是报表。
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 然而，我们还
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。
有同学问：陈老师，数据分析报告中的“建议”部分该怎么写？今天早上医生查房的时候，刚好说了一段话能简明的解释这个问题，于是就抽10分钟快速手打记录下来，大家先看。
在精细化运营体系中，要挖掘头部用户的长尾价值，例如20%的用户贡献了80%的销售额，那么除了重视用户的销售额贡献，也要挖掘用户的转介绍潜力。
在SaaS领域，数据分析可以用在多个方面，比如测算SaaS公司的经营数据，评估健康度；分析用户的各种行为偏好，改进产品；分析公司投入产出比，用于评估业务方向；数据分析本身也可以成为SaaS产品的一部分，为SaaS产品的用户提供数据服务。 数据分析在SaaS发展的过程中至关重要，是不断修正产品发展方向的重要参考，也是评估公司业务健康度的重要依据。通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “商业分析”——听到这个词，是否会觉得非常“高大上”？ 其实，它很接地气！ 本质上，商业分析就是“用数据分析方法，解决商业问题”。 国外有一个专业的名字就叫商业分析（Bueiness Analysis）；国内也有企业挂出来的岗位叫商业分析，有些岗位在招聘时会要求具备商业分析能力。 企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。 商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能！ 商业分析也是数字化时代的基础能力！ 然
面对日益艰难的市场环境，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力，并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂，难以掌握，又该如何入手呢？别担心，「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
本人目前从事零售行业的工作，工作中经常涉及到报表分析，比如进销存分析，货品结构分析、畅滞销分析、业绩分析。
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售
🍉🍉🍉 正所谓商场如战场，有多少人被电视剧蒙蔽了双眼。平日里我们以为商战就是运筹帷幄，决胜千里之外。想象中的商战，是在宴会上推杯换盏，老板们弹指间几个亿上下。
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