现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。大数据对公司的影响非常广泛，涉及市场营销、风险、运营等，高级管理层能够以不同的方式参与其中。
过去三十年，许多公司增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境。上世纪80年代中期，对于多数公司而言，首席财务官还是个陌生的职位。然而，伴随着价值管理以及企业与投资人关系日趋透明，越来越多的公司有了首席财务官。随着品牌建设与客户管理对公司的重要性与日俱增，首席市场官就变得越来越重要，此外，还有不少公司设置了首席战略官，帮助公司应对来自市场的挑战。 现在，数据分析的力量正深刻影响着商业格局。抓住数据发展带来的机遇，增加利润，提升生产力甚至打造全新的业务单元，成为了企业的新需求——这不仅需要信息基础设施领域的人
【摘要】数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。< span>< span>< span>< span> 数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。在此，数据分析工作越来越受到各界的青睐。被《HR管理世界》评为七大赚钱行业之一，也被视为我国21世纪的黄金职业。在这样的背景下，有些网友想进入到数据分析行业，但对如何规划自己的职业之路比较迷茫。这里我谈谈自己的一些浅显理解，与大家切磋。 这个话题可以
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本，从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商，也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道，“根据对人才市场的统
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分
人们对大数据兴趣激增，数据分析团队也显得供不应求。大数据能让企业变得更有效率，提升整体的竞争力。具备高级数据分析能力的公司已经找到了构建长期优势的方法。例如联邦快递在过去几年里就已经靠内部的专业数据分析团队强化了收入、减少了成本，从而创造并保持了竞争优势。沃尔玛能成为全球最大、最成功的零售商，也和它强大的数据分析能力密不可分。 不过，组建数据分析团队并非易事。首先，许多公司内部缺乏相关的知识与经验，无法组建数据分析团队。另外，数据分析专业人士的市场需求也日益增加。《财富》杂志最近报道，“根据对人才市场的
来源：搜狐科技 每一个做过调研的人，都会惊讶于中美两国在大数据分析理念和客户心态上的巨大差别。 “企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。 目前，国内的企业级客户在进行大数据分析时，仍以分析结构化数据为主，而对于内涵丰富的非结构化数据，市面上并没有有效的工具进行分析。 同时，在进行结构化数据分析时，仍采用了“招标＋外包”的传统模式，即
“企业数据分析，中美在理念方面相差2-3年，而在实际执行层面或许有5年左右的差距。”美国数据分析科学家、Taste Analytics创始人及全美五大可视化研究中心的Derek Wang（汪晓宇）博士表示。
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
过去三十年,许多公司增设新的管理层以应对变幻莫测的商业环境。上世纪80年代中期,对于多数公司而言,首席财务官还是个陌生的职位。然而,伴随着价值管理以及企业与投资人关系日趋透明,越来越多的公司有了首席财务官。随着品牌建设与客户管理对公司的重要性与日俱增,首席市场官就变得越来越重要,此外,还有不少公司设置了首席战略官,帮助公司应对来自市场的挑战。
大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数据分析师就是一群玩数据的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。”而大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的、规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位。
数据分析的概念对于大家来说早已司空见惯，数据分析技能目前也已成为求职者和工作场所人员的一个亮点。对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈，自媒体、媒体、机构转载务必申请授权，后台留言“机构名称+文章标题+转载”，申请过授权的不必再次申请，只要按约定转载即可，但文末需放置大数据文摘二维码。 素材来自：《大数据供应链》 中国人民大学出版社 【成功的诺基山】 2003年，钢铁制造建筑领军企业诺基山（Rocky Mountain） 钢铁公司迫于价格压力不得不关闭其钢管工厂。2005年，由于石油成本提高，潜在的客户、石油钻井公司纷纷涌现，公司需要重新制定策略。需不需要重开钢管工厂？如果要，什么时候重开？是马上开始生产
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
普华永道日前发布了《2016全球工业4.0调研: 运输与物流业的重要发现》，该报告剖析了来自全球26个国家的186位运输和物流公司高管的详细观点，并提出了打造数字化企业的主张。 概述 在全球顶尖企业的表象之下，一场意义深远的数字化转型正在酝酿，运输和物流业也不例外。从经营活动采购到客户服务，企业正对自身内部垂直价值链以及供应链沿线水平合作方的基础职能进行数字化改造。此外，企业还通过数字功效强化产品组合，并引进基于数据的创新型服务。 工业4.0已由构想付诸实践 先前围绕工业4.0进行的讨论已由某些人士眼里的炒
《福布斯观察》分析大数据六大看点 从理念正确到行动正确路还很长 日前，在美国软件服务提供商天睿公司（Teradata）赞助下，《福布斯观察》联合麦肯锡咨询公司发布有关大数据分析状态的调查报告。调查对象是316位来自全球大型企业的高管。 该调查报告的六大看点 一是对大数据的炒作趋弱，大数据开始为企业争取竞争优势。调查显示，约90%的企业对大数据分析投资处于中等或较高水平。约三分之一的企业高管认为该项投资“非常重要”。最重要的是，约三分之二的受访者认为大数据分析举措已经对企业收入产生了可衡量的重大影响。59%
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。
“互联网每2天产生的数据量，与2003年之前产生的数据总量一样多；短短三天，网民便会发送超过10亿条的推特消息；每天有500万条交易事件被记录。” “IBM首次赞助全国大学生数学建模竞赛，并设立专门奖项，激励大学生对数据分析和建模的兴趣” “麦肯锡发布大数据报告中预测，到2018年美国的高级数据分析人才的缺口将达到人才实际供给量的50%-60%。 “美国劳工统计局就预测，在未来8年，对数据分析专业人才的需求将增长24%。”
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
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
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
对于海量数据价值的挖掘，需要通过大数据分析来实现，而这些数据由于具有不同于传统数据的新特征，传统的数据分析技术和工具都不能高效的进行处理，因而才有了基于大数据技术平台进行大数据分析的需求。今天，我们以Hadoop框架为例，来看几个大数据分析项目实例。
大数据对于企业成功所起到的关键性作用在各行各业都正飞速显现出来，但是在高管人员看来，很多企业并未完全准备好利用这一趋势以实现大数据价值的最大化。贝恩公司对来自世界各地的400多家年收入超过10亿美元的企业的高管进行了访谈，并与他们深入地探讨了所在公司在数据收集和分析能力、决策速度以及效率等各方面的表现。 访谈结果令人吃惊：仅有4%的企业被认为真正擅长于大数据分析—— 他们能够围绕设定的业务重心调动合适的人员，使用有效的工具并收集合理的数据，并根据大数据分析的发现改变企业运作的方式或者提高
很多人会问数据分析目的是什么？它有什么作用？让我们看看亿信华辰如何看待数据分析的目的和意义。仅仅谈论数据分析的作用实际上并不重要，因此在谈论该作用之前，我们首先要考虑受众，打个比方：对于个人而言，由于身体感应设备的原因，让我们每天锻炼身体健身各种指标可以数字化，最终完成对个人身体和生活习惯的自我量化，然后完善对个人日常生活规律的调节，使我们过上更好的生活。
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
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取
数据分析师职业发展白皮书（2015版） 目 录 一、是技术也是艺术——CDA研究院和业界前沿公司和对数据分析的认识 二、数据分析师职业发展历程 1.国外数据分析行业发展历程 2.国内数据分析师职业发展 三、数据分析师人才行业现状 1.人才模型/岗位划分 2.国内数据分析师人才薪资水平 3.国内数据分析师人才分布 4.国内数据分析师人才需求 四、数据分析师人才职业规划 1.目前人才职业现状 2.数据分析人才学习路径 3.总结 五、CDA数据分析师培训及认证 1.考试简介 2.为什么选择CDA
1、数据分析师需要进行思考 随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而言，用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。 数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关。 不过目前为止，在企业中存在着很大的数据分析问题，如何进行数据分析，数
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
大数据时代，数据已经成为战略资源。掌握前沿科技的大型IT企业在数据的分析和利用上走在了时代的前列。笔者浸淫IT业十余年，近几年专注在数据分析平台研发和数据分析上，数据分析技术及其未来趋势有一定的了解和思考，在此与大家分享。 0.澄清基本概念 I.大型IT企业：指对外提供IT相关的软硬件产品及服务的公司，员工至少在万人以上。 II.数据平台：指大型IT企业用来为自身服务为主，担负数据存储、处理、分析业务和软硬件综合。主要针对内部服务，不对外开发。 III.数据分析：此处的数据分析师广义的，包括一切基于数据得出
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。
本文作者为数据海洋，海洋老师从一个数据分析师成长为管理过近百人的数据团队的负责人，这中间总结了不少经验，也踩了不少坑，现在他把这些分享出来，希望可以帮助到大家。总共有三篇，本篇为第一篇，主要写了数据分析师的入门需要的基本的知识，逻辑，工作方法。
大数据是眼下非常时髦的热词，同时也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。近日，“改革进行时——关注大数据产业”走进了位于重庆大渡口区的重庆移动互联网产业园，记者也近距离接触了传说中和大数据打交道的数据分析师。 大数据催生数据分析师 薪酬比同等级职位高20% 随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。 大数据分析师是做什么的？阿里巴巴集团研究员薛贵荣就曾表示，“大数
在改革开放初期，中国经济处于初级阶段，如同未播种的田地，随手撒一把种子都可以长出农作物来。那段时间，很多人选择了下海经商并且轻而易举地赚到了第一桶金。对于田地的开发和使用效率没有任何的评估与计算。如同一个学生将成绩从0分提高到60分及格线是很容易的一样，初级阶段的经济增长都是飞速的、显而易见的。然而通过及格线之后，从60分提高到85分就要困难很多了，并且见效也是缓慢的。新时代需要新对策谋发展。
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。
导语： 大数据时代，手握海量数据已是企业常态，而企业数据驱动文化不能止步于一群经过专门培训的分析师。如何充分利用数据并对其加以挖掘和利用才是赢在未来的王道。而企业在探索数据驱动的路上，找到相关人才至关重要。这篇文章总结了如何才能最高效率发掘数据驱动型潜力人才，通过人工智能、机器学习以及数据挖掘，帮助企业通过数据获得真正回报的最佳实践。 设定目标对数据驱动型企业至关重要。 招聘拥有分析思维的员工和招聘拥有特定技能的员工一样重要。 不必花费太多费用，但持续的培训却是必须。 和许多公司一样，能源巨头雪铁龙公司也
Hadoop、YARN、全数据分析、数据建模等这些大数据名词纷至沓来时，不由你漠视大数据的趋势。但趋势归趋势，当你着手大数据应用时，从何着手就成为了一个非常现实的问题。 99%被忽视的数据 所谓大数据，让我们抛开其4V的特性，思考一些究竟有哪些数据应该进行分析，很多人将大数据理解为微博、微信等非结构化数据，实际上，很多行业/企业并不拥有这些数据，这些数据通常掌握在互联网厂商手里，对于很多行业/企业来说，基于互联网的应用很多还都是一个尝试性的阶段，对于互联网大数据分析还不是一个急迫的需求。 行业
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。
数据分析在各行各业的应用 计算机、金融、财务会计、医药专业、艺术专业、语言类专业、法律专业、设计、电商 相信很多人都听到过不少次数据分析这一词，而数据分析这个次近几年来随着互联网的快速发展，成为商业世界中的流行语 很多具有远见卓识的公司很早就已经开始去“智能地使用数据”，来收集用户行为画像，对业务进行风险分析或者是对企业进行更有效地管理 一般来说越是大型的，数据丰富的公司，尤其是那些会有严格监管的大型公司，多年来一直从事以数据为主导的决策 企业为更好地了解其客户而进行的数据分析先驱-随后的数据分析被用于开展针对性强的目标有影响力的营销活动，来引导企业进行更快速的成长， 下面开门见山带大家看一下数据分析岗位所在的典型行业
经常看见各种数据分析师培训的运营推荐，那么数据分析师的就业行情究竟如何？让我们用数据说话，一探究竟！
大数据时代，手握海量数据已是企业常态。如何充分利用数据并对加以挖掘和利用才是赢在未来的王道。在与数百家企业协作的过程中，英特尔总结了如何通过人工智能、机器学习以及数据挖掘帮助企业通过数据获得真正回报的
根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。 一、大数据应用现状 1、数据量在不断增加，且数据结构不断复杂。 根据IDC 监测，人类产生的数据量正在呈指数级增长，大约每两年翻一番，这个速度在2020 年之前会继续保持下去。这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。于此同时，大量新数据源的出现则导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。 这些由我们创造的信息背后
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
现在有关数据分析的文章满天飞，很多小伙伴好奇：到底数据分析是做什么的？今天小熊妹给大家捋一捋，就拿几个大家常问的问题举例吧。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用，各种数据分析的工具软件也层出不穷，现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ，Tableau, Excel 等。
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