本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 《订单分析 挖掘潜在商机》要开课啦！完全免费！完全免费！完全免费！ 据说，数据分析会为销售管理带来巨大的价值
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
对于数据分析工作而言，如果没有目标，不仅工作结果可能没有意义，甚至有可能让人误入歧途。比如说，有的数据分析师，每天重复着制作报表的工作，没有对数据进行思考和分析，不知道数据分析的目标是什么，逐渐沦为「报表制作的机器」，让自己的职业前途堪忧。
在当今数字化时代，数据的价值变得前所未有地重要。随着越来越多的业务流程和交互活动发生在在线和数字环境中，大数据分析已经成为实现业务增长和创新的关键因素之一。本文将探讨大数据分析在驱动业务增长方面的作用，以及如何利用数据洞察力来开拓新的机会。
我在一家数据科学培训公司工作。对于学员，我常常给出的建议并不是推荐库或者工具，而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家，确定自己的方向。
分享一下自己工作5年后，成功拿到京东offer，从传统行业转到数据分析的经历，希望能对同学们有所帮助。
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。
从先进的BI工具到机器学习，人工智能，现代企业拥有着各式各样整理分析数据的方法和途径。数据科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨大潜力，然而，当我们将焦点放在分析工具身上时，我们也可能忽略了数据本身
随着这几年大数据应用的兴起，很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性，零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析，进行精准的产品推送和产品结构的调整，做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念，通过对整体制造过程的数据采集，呈现，分析，以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行，从而可以更加高效的进行产品的生产。
根据战略顾问NewVantage在2021年对大数据和人工智能高管的调查，目前92%的组织正在继续增加对成为数据驱动型组织的投资，数据分析也给公司带来了更大的收益。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）的结论是，通过数据分析，企业获得新客户的可能性高出23倍，留住现有客户的可能性高出六倍，使用数据洞察和分析时盈利的可能性高出19倍。
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
商务统计学是一门研究商务领域中的数据分析和决策科学的学科。它主要关注商业领域中的统计学原理和方法，并利用这些原理和方法来解决商业领域中的问题。商务统计学基础包括从不确定性到人工智能的各个方面，下面我们将逐一进行介绍。
之前在国外的论坛中有看到关于数据分析的细分，英文单词是segmentation，Segmentation的原意是分割。怎么理解呢？试想想，当大量的数据摆在面前是无非直接去分析的，能够做的就是细分。明白这一点之后，我们来从Why 和 How 上来简单说说。 Why 无论是谈业务，讲解好的商业模式，还是做产品，会伴随一个简单的问题：这个商业模式、业务的客户群、产品是哪些？（如：远近闻名的Uber的主要用户是哪些？）好的回答会给你说，我的业务主要是分B2C、C2C；再好一点的答案会给你说：“根据我对市场的研
引言 价值要点 今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平
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
今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。 需要注意的是，数据本身并不能提供洞识。如果数据分析的结果无法在组织内部分享和公开，那就无法促进业务成果和运营效率的最优化。 如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平均分析到的
在进行数据分析时，我们往往不会对原始的一条一条的数据直接进行分析，因为那毫无意义。通常，需要对数据先做一些聚合运算，比如求和、求平均值、计数等，也就是会用到一些分析指标和术语，这些指标和术语可以帮助我们打开思路，从多种角度对数据进行深度解读。
今年年初，普华永道发布了一份针对77国逾1300位CEO的调查。结果显示，在推动数字技术发展、提高组织能力方面，数据挖掘分析占有第二重要的战略地位，仅次于提高客户参与度的移动技术。同时，这些CEO还认为，数据分析对于提供更好的客户体验并提高业务效率来说是一最为重要的一项能力。
如今，我们面对着一道“消费者鸿沟”。没有洞识的数据是毫无价值的。国际数据中心的数据显示，企业平均分析到的数据只占其可用数据的不到1%。剩下那没有分析的99%会对公司造成什么样的影响? 今年年初，普华
客户关系管理（CRM）是一种用于管理公司与当前和潜在客户之间关系的策略。它使用数据分析来改善商务关系，具体目标是提高收入。CRM 系统聚集客户信息从多个渠道，包括公司网站、电话、电子邮件、社交媒体等，以便公司能够更深入地了解其客户群和优化客户互动。
大数据文摘出品 记者：闫雨莹、魏子敏 本文为清华数据科学研究院联合大数据文摘发起的年度白皮书《顶级数据团队建设全景报告》系列专访的第一篇内容。《报告》囊括专家访谈、问卷、网络数据分析，力求为行业内数据团队的组建和高校数据人才的培养提供指导性意见。前往文末参与填写问卷，将获得《报告》完整版~ 传统行业的数据化转型一直是个热门但棘手的课题。 媒体、行业报告中曝光的例子往往让人心动：处于发展早期、体量相对小的公司，通过几个月的部署，迅速引入大数据领域人才、上马一套完整的数据库，并建立较完整的数据搜集分析流程，产
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
做报表，是为了在业务中发挥作用的，不是给数据分析师自嗨的。而往往同学们做报表最头疼的问题，就是：辛苦做的报表没人看，需要数据时又跑来临时性取数，搞得人烦不胜烦。所以报表不在花里胡哨，业务部门想用、能用、有用就最好了。
数据分析作为一门科学被正式地提出来，是1962年美国统计学家John W.Tukey的一篇文章《The Future of Data Analysis》
在数字化转型潮流席卷各大行业的今天，越来越多的企业开始重视 BI（商业智能）技术的部署和应用，期望从不断增长的数据资源中获得更多业务价值，从而提升利润、控制风险、降低成本。BI 能整合、组织和分析数据，将数据转化为有价值的信息，为企业管理和决策提供支持，成为企业迎接变革和商业创新的决胜因素。
<数据猿导读> 实现数据驱动有两个关键环节：一是数据采集，二是数据分析。对于传统企业来说，往往是这两点都不太具备条件。本文将给大家分享传统企业在数据采集和数据分析上的痛点以及如何解决 来源：数据猿 作
给CDA的小伙伴们打个招呼，介绍下您和您刚刚出版的新书，是什么原因激发了您写这本书的？
DeeperMan | 作者 InfoQ | 来源 https://xie.infoq.cn/article/7c2951aeebab01a95b03341bf ---- 1 写在前面的话 在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。 有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司，可以拥有关键信息优势，从而在第四次工业革命（也称为数字时代）中蓬勃发展。
金庸在《射雕英雄传》中刻画了郭靖这个形象，他一路追随江南七侠，到全真高人指点，再到师从洪七公学习降龙十八掌，在这个过程中他经历了几次蜕变，最终成长为一代大侠。我从进入数据科学行业到现在已经将近5年了，加上在校学习的几年，可以说基本完成了一个数据小白到数据研究者的蜕变。从我个人的体会来说，数据分析至少存在三个阶段或者说三重境界，这三重境界与郭靖的成长颇有几分相似。
哈佛商业评论（HBR）上的一篇热门文章《数据科学家：21世纪最性感的工作》激励了大量人选择商业分析作为职业发展方向。这篇文章的论点之一就是商业分析领域正在增长的就业趋势。
效益指标是用来评价收益的指标，可以是赚了多少钱，带来多少新客户，也可以是销售额增加多少。这里的效益指标是一个广义的概念，只要是目标定义下的收益都可以算在内。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
【导读】 我们正在迎来一个数据爆炸的时代：各类设备和互动产生的数据量正以年均大于50%的速度增长，预计在2020年可能会达到44ZB(44万亿GB)。全球企业越来越关注大数据给自己带来的机会或者冲击。
在现代商业环境中，数据分析已成为企业决策的重要工具。通过分析大量数据，企业能够发现潜在的商业机会、优化运营流程、提升客户满意度等。然而，随着数据量的增加和分析方法的多样化，仅依靠简单的相关性分析已不足以解决复杂的商业问题。这时，因果推断模型的重要性便凸显出来。
马云说过，未来的世界是数据的世界，大数据革命势在必行。 如今，数据已渗透到各行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。面对海量的数据资源，如何才能更快捷地挖掘和分析运用，从而指导企业进行商业实践？在业界看来，这是大数据真正的价值所在。 在7月2日举行的“2014中国消费新势力发展年会”上，来自中外的专家以及企业高层针对大数据进行了探讨。 在业界看来，目前，不仅是互联网企业，传统企业已发现了对客户行为习惯的不了解，傍上大数据成为其向以客户为中心转型的关键。在营销、产品的开发以及企业策略制定等多方面，大数据的效果
要建立数学模型要解决三个问题，首先是数据的量要达到一定的规模和质量；其次是用什么样的算法，如用时间序列还是回归或是人工智能算法；第三是“数据+算法”可以围绕什么业务场景，建立什么样的模型及参数。
在全球书市一片萎靡之中，一家创建于80年代的实体书店，在日本拥有1400家门店，60%以上的日本人是它的会员，它在东京的门店，每月营业额上亿日元（相当于600多万人民币），被誉为“最美书店”和“日本新朝圣地”在网上反复刷屏，更让人费解的是，即使人人都在网上买书，它仍然被列为会特地前往的场所。这家神奇书店，就是茑屋书店。
一个经典的笑话让你理解数据分析之关联分析。 一东北人养了一只鸡和一头猪。一天鸡问猪：＂主人呢？＂猪说：＂出去买蘑菇了。＂鸡听了撒丫子就跑。猪说：＂你跑什么？＂鸡叫道：“有本事主人买粉条的时候你小子别跑
前言：“数据（data）”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小，都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部运转的自动化，将流程数字化，并且打造出企业自身的信息库，在这个过程，企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，本文通过形象的例子告诉你什么是恰当的数据，并且教你如何解读。 很多企业认为自己是数据驱动型企业，但其企业内部却并未形成一套完备的数据运营管理体系结构，往往参与数据分析的人员只是寥寥几人或者某一个部门，如果数据团队成员有太多的共同点（比如
在网页改版中通常只能通过主观审美调整来吸引观众，而提升的效果让人捉摸不定，但你是否想过通过数据“审美”后，调整一个按钮就可能多带来几十万的客户增长。如何合理优化流量到站后的目标转化，从而大幅提升你的网站收益，让网站运营事半功倍？近期的数据侠实验室线上分享活动中，DT君邀请了PTmind的解决方案总监吴越，分享了关于用数据进行网页优化的案例。
导读：数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文是对于数据分析的实践与总结。
CRM是一种利用现代科技手段，建立和管理客户信息的系统。它包括软件、硬件和网络技术，旨在帮助企业收集、管理、分析和利用客户信息。CRM系统的核心是管理客户数据，记录企业在市场营销和销售过程中与客户之间的各种互动行为和活动状态。这些数据可以被用来构建各种数据模型，为企业的后期分析和决策提供支持。
电商数据分析涉及多个指标，这些指标可以帮助企业了解其业务表现、用户行为和市场趋势。以下是一些常见的电商数据分析指标：
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
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