a数据分析不仅是一个岗位名称,也是一项通用的职场技能。“数据调研”、“数据监控”、“数据复盘”、“数据总结”、“数据驱动业务”…… 都是贯穿我们互联网人日常工作的高频词汇。处处需要数据佐证,分析师以外的产品、运营同学同样需要会分析、懂分析。
当一个公司的业务团队,可以比较方便准确、及时、完整的看到数据,往往都会很容易从数据的变化中看到业务问题。再通过关键业务维度的拆分,可以定位清楚业务问题发生的版块、准确衡量业务变化影响大小。
答:需求方想干的(预期)和自己提的需求可能不匹配,这时候分析师就得站出来帮他修正。比如需求方想看新老版本的效果是否显著,需求单里面只列出了老版本实验组,和新版本实验组数据项,缺乏新老版本对照组数据项,这时候就得帮他修正。以上,需求方逻辑还挺清楚,更多时候需求方自己都没想明白要干啥,就让你跑数,美其名曰,先把数跑出来我看看……
这是一道经典的数据分析师面试题,考察的重点不在于从哪些指标去分析,而是面对这样的问题时的分析框架与逻辑思维,这是一个优秀的数据分析师必须具备的能力。针对数据异常类问题,可参考如下分析框架:
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
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。
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
业务都会面对“为什么涨、为什么降、原因是什么?”,因此日常数据分析80%总是在围绕指标异动做分析,进行原因定位,常见的指标异动分析例如GMV、DAU等为何下降?
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位,以下是可能需要具备的能力和特点:
QECon全球软件质量&效能大会由业内多位资深领域专家讲师联合发起的联盟组织,共同策划推动国内软件质量,效能方向技术交流、发展。大会自办会以来,始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起,追寻“提质增效”的最佳实践,坚持“一线技术与工程实践输出”。 本次大会由WeTest掌门人方亮(Allen)担任技术委员,PerfDog创始人曹文升(Awen)担任专场出品人。在和Allen和Awen的带队下,腾讯WeTest PerfDog团队有四位的技术Leader的受邀分享议题,将于5.12-5.13在深圳与
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位,但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司,在不同的团队,数据分析师的职责,作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发,总结一下数据分析师工作的内容,要求,工具,技能等多个方面。由于经历尚欠,文章内容难免疏漏,请多多包涵。也欢迎交流。
数据治理是逐步实现数据价值的过程,具体来说,数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据,并有严格和规范的综合数据管控;对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。(简单理解就是:提取相关数据,运用相应算法,得出实用结论)
一个数据分析流程,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:
2019年3月22日,原本只是个平平常常的周五,但自国务院在10点发出「好消息!#五一放假4天#」这条公告通知后,一切都变得不再寻常。
好吧,我承认有点标题党了。我的本意是想写写,到底有多少类做数据相关工作的,以及数据从业者的职业发展路径可能有哪些。
竞品分析是企业发展过程中绕不开的一个领域,对于数据分析相关岗位而言,类似战略分析师、商业分析师,都需要具备或多或少的竞品分析能力。本章,小火龙带大家了解一下竞品分析是如何做的,以及其中可用于度量的相关指标。
数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策,驱动业务增长。数据可分为2种情况:数据监控和数据分析;Wyn嵌入式商业智能软件就提供了完整的数据监控和数据分析能力,下面就为大家进行一个详细介绍。
数字营销浪潮下,广告主漫天撒网式的广告投放已然失效,因此,我们听到了很多有关于精准营销、精准传播的概念。
导读:数据分析逐步成为很多职业的必备技能,也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善,学习数据分析门槛也逐步降低,本篇就从分析框架角度,带大家揭开数据分析的面纱。
1 线上数据测试模型 1.1背景 随着移动互联网的发展,移动app质量要求越来越高,传统行业质量的保证方式是测试人员在app开发过程中进行阶段性的测试,这种测试方式我们可以称之为主动测试,即测试人员主动对app进行测试。这种测试最典型的模型如下: 图1 传统测试 测试质量的高低取决于用例输入的全面性,体现在产品上莫过于包含场景和数据。 虽然测试人员借助于自身测试经验和一些测试理论(探索性测试、精准化测试等)已覆盖了产品绝大部分功能,但依然存在不够全面和不具有针对性等问题。某些功能测试人员是无法测试保证
数据分析师在求职面试前整理出一份精美的简历是成功的第一步,前面介绍了如何选择正确的简历模板,没有实习、工作经历如何补充项目经历,这个章节主要会介绍数据分析师制作简历时需要掌握的四个小技巧。
一、什么是预处理、预分析? 高质量数据是数据分析的前提和分析结论可靠性的保障。尽管在获取数据源时数据分析师格外谨慎,耗费大量的时间,但数据质量仍然需持续关注。不管是一手还是二手数据源,总是会存在一些质量问题。同时,为了满足数据分析、挖掘的实际需要,对噪声数据如何处理,是丢弃还是补充,或者重新计算新的数据变量,这些不是随意决定的,这就是数据预处理的一个过程,是在数据分析、挖掘开始前对数据源的审核和判断,是数据分析必不可少的一项。本文暂只简单讨论一下缺失值、异常值的处理。 二、如何发现数据质量问题,例如,如何发
随着系统复杂度的提升,“可观测性”(Observability)成为架构建设的重要原则之一。那么构建一个可观测的系统架构需要做哪些工作呢?本文将从以下5个方面介绍构建可观测架构的主要考虑: 定义指标和
关于作者:我是水大人,资深潜水员,一个基于开发、面向分析、走向全栈的饱经摧残的数据新手,爱折腾不爱玩,爱总结爱思考的老兵,错了改改了又错的惯犯。
BI工具一直被誉为数据应用的“最后一公里”,其原因在于BI工具可以通过简洁的方式完成数据分析,将数据结果直观的展现给使用者,达到释放数据价值的目的。
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
阅读建议:本文偏干货类文章,对于从事数据分析同学,建议整段时间完整阅读;对于数据分析爱好者,可考虑直接阅读案例分析。
笔者之前就看到过增强分析这个概念,只不过没有特意留意,最近也是在总结一些手边工作,通过观察了一些技术部门关于数据分析产品的设计思路,笔者觉得增强分析这个概念背后的趋势,确实是现在很多数据分析类产品的趋势。
引言:最近在调研与选型分布式调用链监控组件。选了主要的三种APM组件进行了实践与比较。本来打算一篇文章写完的,篇幅太长,打算分两篇。距离《几种分布式调用链监控组件的实践与比较(一)实践》已经有近一个月
引言:继上篇《几种分布式调用链监控组件的实践与比较(一)实践》后,本篇将会讲下几种APM选型的比较与性能测试。
1.数据是有立场的,立场决定解读 数据对于业务来讲,是KPI的衡量标杆,也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西,必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2%,是好还是坏?这是做数据分析第一步要进行的定位,也就是我们所说的下结论。好坏的区分在于比较,如何比较呢?我们知道比较分析方法有环比、占比、定基比、横向比、纵向比等,其中如环比可以比较昨日、上周今日、上月今日等,不同的时间对比出的结果一定有差异,甚至是迥然不同的结果。那面对这种情况,除了分析师的经验以外,在都符合统计学规律的前提下
本章的目的是为读者提供理解基因组学所需的一些基础知识。需要说明,这绝不是对这一学科的完整概述,而只是一个简单的总结,它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。
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。 (注:图保存下来,查看更清晰) 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. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑,其直接影响数据的产出和数据价值的高低,通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是,这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提,并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
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。 一、数据采集 数据采集的意义在于真正了解数据
作为 Webfunny 的 PMC,应伟长期致力于前端监控、埋点探针的产品研发,伴随着全链路监控的探索,在整合 Skywalking 与 Zabbix 打造一体化监控平台的实践中,是怎样的心路历程?
对于某一块业务来说,建立完数据指标体系,整体的业务就得到了监控。当数据发生异动时,通过数据指标体系拆解能够快速定位问题。这篇文章的重点有三,其一,理解数据异动背后的业务意义才是最重要的;其二,数据异动应该如何快速定位问题;其三,数据埋点到数据指标体系再到数据异动分析的闭环思维体系!
易观方舟V4.3发布,智能埋点治理、智能指标监控等亮点功能,让运营更安全、更简单、更高效
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. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。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。比如: Omniture中的Prop变量长度只有100个字符
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. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。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。比如: Omniture中的Prop变量长度只有100个字
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、 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌,包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。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。比如:Omniture中的Prop变量长度只有100个字符
CDN日志实时分析解决方案 免费内测正式开放。 想对该解决方案有更深入的了解吗? 看小编分解↓↓↓ 快速了解CDN日志实时分析解决方案 方案简介 通过对CDN访问日志(标准直播LVB、云点播VOD、内容分发网络CDN)的实时采集与推送,实现对日志数据的快速分析与检索。 方案优势 实时采集与推送 开通服务即可实现CDN访问日志的实时采集,推送日志数据进行报表分析与检索。 域名分组 支持创建不同的日志主题,实现域名分组,帮忙企业分业务进行监控与分析。 丰富的分析报表 提供多种分析报表,深入了解CD
导读: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
当遇到流量异常变化时,分析师或产品经理往往需要放下手里的工作,马上去排查原因。而在这个过程中,总的来说需要三个步骤:
随着最近找工作的人越来越多,僧多粥少的境况考验的是职场人的核心竞争力。而现在职场最抢手的人才,是同时具备思维和能力的人。
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。
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