接触了很多数据从业者，根据自己的思考，梳理了【数据分析学习路径1.0】，其中肯定有不足之处，来补充一下【数据分析学习路径2.0版】，搭建数据分析体系~后续将不断地，持续地完善更新补充，希望对有志于学习数据分析的同学有所帮助...二、数据分析体系搭建 1.理清业务阶段和方向 业务前期：创业期，最关注用户量，指标体系应紧密围绕用户量提升做各维度拆解，如渠道 业务中期：上升期，更加看重优化当前的用户量结构，比如看用户留存。...从业务增长的角度出发，做了一套数据分析体系，配合其内容工作的开展。 第一点，理清业务，确定核心指标 运营需要明确知道自己的目标或者KPI，然后选择一个核心关键指标（OMTM）进行监测。...主要负责和支撑各部门相关的报表；建立和优化指标体系；监控数据的波动和异常，输出专题分析报告，优化和驱动业务，推动数据化运营；主要侧重数据分析工具以及业务知识的培养。...这里要着重强调一点，数据分析的目的是指导业务实践；脱离实践的数据分析、为分析而分析的数据分析都是在耍流氓。 不同于职业的数据分析师和数据科学家，运营人员做好数据分析的前提是娴熟的业务理解。
文章来源于36大数据 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。...无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。...构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 ?...电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。...总之，本文介绍了电商数据分析的基础指标体系，涵盖了流量、销售转化率、客户价值、商品类目、营销活动、风控和市场竞争指标，这些指标都需要系统化的进行统计和监控，才能更好的发现电商运营健康度的问题，以更好及时改进和优化
02 数据分析体系概念的常见误区 一提到数据分析体系，常见的一个认知误区就是将数据分析体系等同于单一的某一个数据分析产品，如活动运营监控平台、用户画像平台等。...所以数据分析体系的正确定义应该是： 数据分析体系通常由数据使用者的分析模型和数据分析平台这两部分构成。...▲图3-2 数据产品经理的双重身份 03 数据分析体系构成框架 搞清楚了数据分析体系的定义，接下来就是了解如何才能搭建一个完整的数据分析体系。...坦白地说，单看孤零零的某个或者某些指标是无法解决问题的，此时就需要依靠数据分析框架来解决问题了。 由前面的数据分析体系可知，数据分析体系落地涉及两个维度。...当然，这里只介绍了数据分析体系的宏观框架，还未涉及具体的数据分析体系搭建过程，在数据分析实战中还会涉及相应的方法论。
讲数据分析体系的文章很多，经常是开篇一句：互联网分析体系……，下边几百个指标blabla汹涌而出。搞得很多同学很晕菜：这么多指标，实际中到底怎么看？今天系统讲解一下。话不多说，直接上场景。...于是导致了大量铺陈数据，然后不知道下啥结论的晕头鸭子问题。如何在无刚性目标情况下，建立评价标准，读懂数据含义，是搭建体系的关键。 3 认识问题，从单指标开始 想理清头绪，当然得从一个指标开始。...有了评价，就能做出进一步分析。 5 从多指标到原因解读 评价了好/坏，就能进一步分析：为什么好、为什么坏。到这一步，就会发现，现有数据指标的问题：虽然看似一堆指标，可都是结果性指标。...6 小结 搭建数据分析体系可以很简单（如下图） ?...真正阻碍搭建指标体系的，是： 1、数据间没逻辑，写的越多，看得越晕 2、没有刚性KPI做统领，不知道怎么评价好坏 3、只有结果指标，不能解释原因。
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？...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。 搭建数据分析体系的常见错误 1、罗列指标，没有重点。 很多文章一讲数据分析体系，就铺陈了大量指标。先看哪个，后看哪个，根本没说明。...运营、产品、销售们遇到问题，还是提临时取数单，每天光跑临时取数就跑到断手指…… O(╥﹏╥)o 什么是数据分析体系 如字面意思，数据分析体系包含两点： 1、数据分析：意味着不能光罗列数据，而是要对数据做解读...把数据报表、专题报表串起来，有层次展现，应用到业务中的，才是真数据分析体系。 搭建数据分析体系的基本思路 数据分析本质是为业务服务的。尽可能多帮助业务工作，少浪费业务时间，才是服务宗旨。...数据分析体系迭代升级 牢记这个标准：坚守目标，迭代方法，积累经验。这是数据分析体系建设的基本方法，底线，也是最高要求。在这个原则下，数据分析体系迭代升级路线如下图所示： ?
今天拿到了一个公司的人事体系的报表，里面有个薪酬体系的数据，我们就拿这个案例来分析分析这家公司的薪酬体系，首先我们来看下该公司的薪酬体系。 ?...但是在薪资的级别上有点类似宽带薪酬，通过对19个级别的薪资曲线分析和R平分的数据来看，在薪资的跨度上基本是合理，建议在高层上薪资的幅度可以拉大。 ?...这个体系的思路是先设计好每个级别的标准薪资范围，然后根据这个级别薪资范围设计职位类别的档位，在根据市场的薪酬数据，来对应各个级别的薪资数据，个人觉得稍微需要做一些修改的就是操作层的这个类别和档位，划分的有点多
指标是数据分析的基础，搭建一个完善的指标体系能让分析工作变得更加高效，还能量化业务质量。在真实场景中，经常会遇到异常指标，清晰的指标体系能帮助我们快速定位问题。...今天将系统地介绍一下指标体系的搭建和异常指标分析思路。 指标体系搭建 对于互联网行业，通常依据 AARRR 模型来搭建指标体系。...异常指标分析 这个流程只是一个整体框架，每一步都需要结合真实业务场景进行具体分析。 检查数据的准确性，判断是否指标口径定义错误，或者 SQL 代码取数逻辑出错。 观察指标的时间特性。...可对该指标进行同环比分析，判断数据本身是否具有季节性、周期性。注意，在进行同环比分析时，需要考虑是否存在突发事件，若忽略这些因素很可能会导致截然相反的分析结果。...可以计算不同维度对数据异常的影响系数： 影响系数某维度异常前指标数值异常指标数值某维度异常前指标数值 竞品分析。
在企业内部要建立数据化的薪酬管理体系，需要有一个基础，这个基础就是你需要在企业内部首先建立一个标准化的职级体系，你的薪酬的标准和体系是在职级体系之上建立的 现在的大部分的企业都是在讲宽带薪酬，在宽带薪酬中...7 P2-2 6 P2-1 5 见习员工 P1 P1-5 4 P1-4 3 P1-3 2 P1-2 1 P1-1 在这个职级体系表中...在确定了序列之后，我们需要对序列进行层级的建立，比如M层次，我们分为M1-M7，然后在对每个层级进行档位的建立，在职级体系中，一般的档位都是奇数，比如3,5,7档位，在薪档的设计上，有等差和等比两种形式...其实两种都有利弊，等差相对来说比较的简单，比较容易理解，在数据的计算上也容易实现，每个档位的薪酬都相同的薪酬差距。...所以如果要建立薪酬的体系，你首先需要梳理你们公司内部的各个部门，各个岗位，并且根据岗位建立职级体系，在职级体系的基础上再进行薪酬的分析，你可以计算每个层级的薪酬带宽，薪酬中位值等数据
2为什么要搭建数据指标体系 2.1 搭建数据运营分析框架 一个APP的构建与运营工作通常由多个角色分工实现，由于大家的工作重点不同，仅关注一个方面的数据就如同管中窥豹，无法全面了解产品运营情况，不能提出行之有效的分析建议...因此，只有搭建完善的数据运营分析框架，才能全面的衡量移动应用产品运营情况。...3搭建指标体系应该关注哪些指标 一个APP在构建指标体系时所关注的数据指标可以从六个维度来看：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析、用户属性分析和收入分析。接下来我们将一一道来。...不同类型的推广方式，可从不同的维度做数据的分析。...具体的分析方法与安卓是类似的，主要是分析活跃和留存数据。
数据分析师的能力体系 如下图所示 ? 数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。 对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。...分析工具 对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。...业务理解 业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。...对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。...以上，就是我对数据分析师能力的总结。 数据分析师的工具体系 一图说明问题 ? 可以从图上看到，Python 在数据分析中的泛用性相当之高，流程中的各个阶段都可以使用Python。
上期分享了数据分析师必备能力：打标签。这次分享一个更高级能力：构造标签体系。在提升能力的顺序上，当然是先会打一个标签，再会搞整个体系了。 一、什么是标签“体系”？...说“做数据的来分析分析……”分析啥呀，连对象都没统一呢！ 所以，为了保住饭碗为了有效推动业务工作，更得体系化设计了。...这个场景一共有5个重要环节，梳理标签体系，要一个环节一个环节来看。 比如第一个环节：分析用户。可以问各个业务方： 哪一类用户大家最关心？ 这一类用户有何意义？ 大家想如何定义？ 注意！...然后任由他们自说自话，最后：请数据分析给一个公平公正公开所有人都能接受的完美方案……这么搞，最后就是做数据的小可怜儿改了几十版，还是被某些人吐槽：不完美呀。天啊，我要打住了，再吐槽下去要歪楼了。...沟通不好，一切白费，因此下一篇我们来分享《数据分析7大能力之沟通能力》敬请期待哦。
21 2023-11 从零搭建微信公众号数据分析体系：数据集成平台 今天带来另一个可能的技术分支，用数据集成平台实现打通。...LEARN MORE 图片由通义万相绘制 关于系列 《从零搭建微信公众号数据分析体系》是一个以本微信公众号的数据（毕竟其他更真实的业务数据我不敢拿出来写帖子）为例子的技术帖子系列。...至于留言嘛，公众号没有留言的功能，单纯想说两句的朋友们可以发快捷私信，看到的话基本都会回复的~ 关于技术方案 我们一开始在做技术方案复盘的时候，其实并没有太多的提到这个方案：借助数据集成平台实现数据的快速整合和分析...开始搞事 关于低代码数据集成平台的相关信息，大家可以看周三的效率办公系列中提到的这篇文章：效率办公 | 低代码数据集成平台。...但是问题也是相当明显的，那就是数据太少了！这种办法能够获取到的数据其实只有用户的数据，并不能获得阅读表现等数据，所以总得来说还是比较差强人意的。
数据湖无缝对接多种计算分析平台，对Hadoop生态支持良好，存储在数据湖中的数据可以直接对其进行数据分析，处理、查询、通过对数据深入挖掘与分析，洞察数据中蕴含的价值。...Ozone，从HDFS到对象存储，从数据仓库到数据湖，把所有的数据都放在一个统一存储中，也可以更加高效地进行分析和处理。...数据湖的构件 数据湖元数据服务的实现和挑战 大数据的引擎的现状 在大数据计算和存储领域，因不同业务场景、不同数据规模，诞生了很多适合处理不同需求的各类的大数据引擎，比如说计算引擎类有数据分析引擎Hive...提供存储统一的元数据管理视图：将各类存储系统（对象、文件、日志等系统）上数据进行结构化既能方便数据的管理，也因为有了统一的元数据，才能进行下一步的分析和处理 丰富的计算引擎，各类引擎，通过统一的元数据服务视图访问和计算其中的数据...并且通过元数据服务提供的视图，对底层文件系统进行分析和处理 通过插件体系无缝兼容EMR引擎，能够使EMR全家桶开箱即用，用户全程无感知，即可体验统一元数据服务，避免原Mysql等存储的可扩展性差的问题。
很多新手一听”用户分析”，就跟条件反射一样开始：“性别、年龄、地域、活跃、留存、流失、转化、RFM……”数据摆了一大堆却没有什么结论。 如何将用户分析做的更体系化？今天系统讲解一下。...一、用户分析体系的最大难点 搭建用户分析体系的最大难点是啥？当然是：缺数据！...2、用户行为路径分析：如果用户在小程序/自有电商平台的活跃数据很少，就不要急着做。数据都没几条，分析不出啥来。...三、小结 这一套用户分析体系搭建，是紧密结合数据采集过程的，充分考虑了：万一没有数据怎么办。由浅入深的推动（如下图）。...这一套用户分析体系搭建思路，其分析思路，是站在业务视角，思考如何运营用户： 1、高价值用户是谁？值得我投入多少？ 2、我能在哪些渠道，找到这些高价值用户？
Spark 事件体系的中枢是ListenerBus，由该类接受Event并且分发给各个Listener。MetricsSystem 则是一个为了衡量系统的各种指标的度量系统。...这篇文章重点分析他们之间的工作机制以及如何通过这两个系统完成更多的指标收集。 ListenerBus 是如何工作的 Spark的事件体系是如何工作的呢？我们先简要描述下，让大家有个大概的了解。...ListenerBus 分析 特定实现 < AsynchronousListenerBus < ListenerBus 特定实现 < SparkListenerBus < ListenerBus...数据来源。比如对应的有org.apache.spark.metrics.source.JvmSource Sink。 数据发送到哪去。有被动和主动。...如何定制更多的监控指标 通过之前我写的Spark UI (基于Yarn) 分析与定制，你应该学会了如何添加新的页面到Spark UI上。
一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。...作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1....这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。...在数据挖掘阶段，数据分析师要掌握数据挖掘相关能力。...数据项目工作是循序渐进的过程，无论是一个数据分析项目还是数据产品项目，都需要数据分析师具备计划、领导、组织、控制的项目工作能力。
TA说：之前我在回答里写过，数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”。最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。 1 数据分析师的能力体系 如下图： ?...分析工具 对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。...业务理解 业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。...对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。...以上，就是我对数据分析师能力的总结。 2 数据分析师的工具体系 一图说明问题 ? 可以从图上看到，Python在数据分析中的泛用性相当之高，流程中的各个阶段都可以使用Python。
新年伊始，很多公司都在制定年度计划，有同学会问：数据分析的计划该怎么定呢？今天给大家一个最全面的数据分析体系，涵盖了公司级全部场景。大家可以对着参照，看自己的发力点在哪里。...整个体系可以概括为：一纵一横。话不多说，上干货！ 一纵：从效果角度看工作 问一个简单而关键的问题：数据分析，到底有啥用？...5、原因分析：分析问题原因，探索解决方法 6、方法测试：测试优化方法，选择更优做法 （以上部分，建议熟读并背诵） 这六个场景，贯穿业务工作全过程，最能体现数据分析的价值。...最有可能，只有过程监控，与发现问题以后的原因分析，是甩给数据分析做的。但这样的话，工作就太被动了。不清楚目标，不清楚业务基础走势，不清楚方法背后业务逻辑，光看一个数字是很难分析出原因的。...搭建体系等基础工作为主。
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