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    历时三年匠心打造,《数据分析原理》终于出版

    相信做数据分析的同行在职场中经常会遇到这种情况:被别人说业务思考高度不够,只会简单的工具和常规数据统计,缺乏创新性。我是做数据分析出身的,对此我特别有感触。抱着去市场试错的想法,2018年我在网易云课堂打造了一门课《数据分析思维案例实战》,市场反馈非常好。在我看来,这门课最大的优势就是内容的创新性。 2019年的时候,我想写一本数据分析领域的创新性书籍,于是联合行业内两位资深的数据分析从业者黄怡媛、马炯雄,把我们10余年的数据分析工作经历、能快速应用到工作中的方法总结成书,这本书就是《数据分析原理》。 历

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    调查2000多名企业家,才总结出这20条未来数据分析发展的结论

    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

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    全球IT巨头经验总结:20条关于未来数据分析发展的结论

    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

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    是时候重视非结构化数据分析了 走出两大经典误区!

    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

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    美国数据科学家:重视非结构化数据分析 走出两大“经典”误区

    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

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    在企业中完成数据报告,数据分析师要怎么做?

    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

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    传统企业大数据应用难落地?说穿了还是因为这3点

    在中国,从2013年大数据元年始,上至国家总理,下至普通平民,大数据的词汇已经深入人心,大家都觉得大数据是个好事,但基本上都是叫好不叫坐,尤其是在传统企业中。现今的中国,大数据在互联网、电商、金融等行业都得到了很好的发展应用,而在传统企业举步维艰,究其原因,一般都有如下几点问题: 一是数据量太少的困扰。一般传统的大中型企业都已经进行了信息化的过程,也有了企业的完整的ERP系统,数据都已经采集到结构化数据库中,但这些结构化数据的量级和大数据PB级的量级相比,差之甚远。面对这种小量的数据,企业的DBA的解决方案

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    Day01-数据分析图鉴

    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

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    Day01-数据分析图鉴

    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

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    《让数据说话—浅析数据分析在销售管理过程中对企业发展的价值》

    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

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