有同学问:老师,我们领导总说,要做有用的数据分析。可我废了很大力气,做出来的却被嫌弃:“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢?这个问题很常见,我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题:业绩下滑了,分析下怎么做才能达标?来举个例子:
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理,一旦你提的需求并不准确,做的调研不够全面,对竞品功能研究不够透彻 ,在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策,最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点,都可能成为产品经理承担责任的理由,最终的结果可能就是这样:
数据分析的的最终呈现的形式是数据分析报告,我们通过数据的数透,数据的汇总,在通过数据的可视化数据仪表盘,然后对数据图表结合公司业务和发展进行分析,最终以PPT或者WPRD的形式进行数据报告的呈现,在这些工作中,对大家来说,可能做数据报告比较化时间,我无数次听很多HR的小伙伴在群里说秋季度年度数据分析报告的模板。你下载过来的模板几乎是没用的,因为每个公司的情况不一样,你肯定是需要进行修改个更新,但是如果你不懂数据分析报告的设计和一些EXCEL的数据技能,你就不能做出一个很好的数据报告。
进入9月后,各种大促销在即,数据分析师们又到了一年最辛苦,最悲催的时间段。然而,有多少无意义的加班,是因为业务部门不会提需求导致的。需求提得不合理,业务部门看了不解决问题,就会反反复复地再提需求。导致数据分析师们辛苦加班还不落好,背上一个:“分析没深度啊!”的坏名声。
作者@小强me 认为新手总觉得数据分析是一件超级复杂,技术含量极高的事情。他们总关心一些专业词汇,图表怎么做,excel工具怎么用,结论怎么写…作者强调文中所说的都是游戏的数据分析,因此别以为大数据什
该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质?有哪些职业要求?同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语,有哪些数据分析的类型,数据分析有什么作用,以及我们做数据分析有哪些主要流程。
技术分支篇中,我们探讨了各种可能的技术方案,接下来,就是对这些技术分支做一个小结了。
但是,怎样才能成为数据科学家?或者说,一个合格的数据科学家需要具备哪些技能和素养?
编者按:本文作者 Karolis Urbonas,文章选自他个人博客。AI 研习社编译。 对于数据科学家这一职业,你了解多少? ——这是个被大公司追捧的职位,供不应求,待遇特别高。职场里“数据科学家”的招聘相当火爆,各种线上线下的培训课程野蛮生长。 这是大多数人对“数据科学家”的印象。 但是,怎样才能成为数据科学家?或者说,一个合格的数据科学家需要具备哪些技能和素养? 具有十年从业经验的亚马逊资深数据分析师 Karolis Urbonas,经常被人请教这一问题。这促使他回顾自己的职业生涯——“我是怎么一步步
在做数据分析的过程中,经常会想数据分析到底是什么?为什么要做数据数据分析?数据分析到底该怎么做?等这些问题。对于这些问题,宝器一开始也只是有个很笼统的认识。
写在前头,数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事:经过深入地分析了销售数据,做了很多种不同的大胆假设,并小心检验了假设的合理性。
假设你的客户(可能是你的领导,也可能就是你自己),给你发来一份销售数据,他希望你分析分析,看看如何提高销量。
题外话:天天不用做事也是一种痛苦,老天爷呀,看在我如此虔诚的份上,就让我一个人承担这样的痛苦吧!
现在很多企业都在做数据化转型,相对应的是企业内部的各个部门也开始做数据化的转型准备。这几年很多的公司,很多的机构,很多的HR 都相继提出人力资源要做数据化转型,数据要驱动业务的发展,支持公司的战略。但是我们听到了太多的 WHY,战略层面的数据化转型,数据体系的搭建,人力资源整体的数据转型,人力资源支持业务的发展,HR的思维要如何的去转型思考。但是很少有人告诉你,作为一个HR 你在企业里,你应该怎么做,如何去在你自己的人力资源模块里进行数据化的转型,建立数据体系,人力资源结合业务去去确定业务,发现问题,解决问题。
看过前一个系列连载,很多同学很忧虑的问我:“陈老师,能不能讲点数据分析怎么真刀真枪帮企业挣钱的例子,给我们一些信心”。今天我们就来讲这个。出于正本清源的目的,之前我们分享的是数据分析如何体系化服务业务,这才是数据分析的真正用处。但如果真的问我,有没有奇门遁甲的手段,直接拉动业绩增长?当然有!
书接上回(上周二),前期准备ready,接下来是调(chao)研(xi)的时间,开始构建自己的指标。
数据分析师近几年在国内互联网圈越来越火,很多开发都因为薪资和发展前景,希望转行到数据分析岗。今天,我们就来聊聊面试数据分析师的那些事。 其实,数据分析能力是每个互联网人的必备技能,哪怕你没有转行数据分析师的计划,也推荐你看看这个专题,提升你的数据能力。
惊醒。突然发现再要一个月就要过年了,过了年再过个两周就三月了。 三月…又到了招聘季。
上一节讲了笔面试心态的准备,今天是真的要讲一些笔面试准备的干货了~把一个小时的小班私教课内容拿出来做成文字还是挺头疼的,毕竟文字不能像小班课一样顺着同学们的反馈进行延展。不过有机会听我的小班课的同学还是少数,还是整理一些文字内容供大家参考吧~今年的秋招虽然艰难,还是预祝各位同学都能拿到心仪的Offer。
数据分析作为最近火热的细分行业,越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时,大家都对自己的未来发展感到有些困惑。除了一路从初级数据分析师做到高级,最终走向团队管理外,未来数据分析师还有哪些职业
做数据的同学们,你们在工作中被刁难过吗?有哪些问题是经常遇到,又让人恨得咬牙切齿的呢?从之前同学们吐槽的话题里,我精选了8个高频问题,今天一起来看一下。注意!前方高能,准备好降压药~
从前任百度大数据部门的技术经理,到今天神策数据CEO,9年时间,桑文锋身上发生了许多变化。他笑称,这种变化从他的微信好友数量就能看出来。创业之前,他只有200多个好友,现在已经迅速逼近5000人的上限
“你做的数据分析有什么用?”是一个面试时经常被问到的问题,也让很多同学犯难。要么不知道从何说起,要么回答完了被人怼回来。今天我们系统性解答一下。
数据分析师,简单切词为“数据”,“分析”,“师”。因此,获取必要的数据,分析这些数据,然后从数据中发现一些问题提出自己的想法,这就是一个数据分析师的基本工作内容。 自己做了两年数据分析师,真的觉得古语说的对,“功夫在诗外”。一名好的数据分析师,接到一个需求时,会更多考虑这个需求本身,包括要做的东西是什么,为什么这么做,还可以怎么做,怎么去做,关键点是什么。都想清楚了,才去动手做。建议任何一名数据分析人员,都能在做以前把问题想清楚,确认清楚,不要等到做完才发现自己做错了,那样会很浪费时间。自己这方面曾犯过N多
比如说在你简历当中所涉及到的一些信息,你不需要完全去背诵它,你只要把关键词说清楚就好了。
本文转自网络大数据,转载请注明来源 数据分析作为最近火热的细分行业,越来越受到大家的关注。但最近和一些数据分析师沟通时,大家都对自己的未来发展感到有些困惑。除了一路从初级数据分析师做到高级,最终走
作者 CDA数据分析师 每一次重大的技术革命都需要很长的时间来消除它的负面影响,因为新的技术革命会让很多产业消失,或者让从业人口大量减少,这次大数据革命也不例外。大数据时代把贫富差距越拉越大,我
没错,只需要加载这个名为Mito的小工具包,用Python做数据分析,变得和用Excel一样简单:
阅读建议:本文相对基础,适合准备/刚刚从事数据分析的同学,以及会用到数据分析的产品/运营/研发等同学。对于资深的数分大佬,可以回味一下刚刚入职时候的感受。
“你做过什么分析,介绍一下”是个面试时经常被问的问题。很多同学答完以后被怼,更多的同学没有自信回答。为啥?因为大家平时都在范嘀咕:“我可能做了个假的数据分析。到底数据分析是啥?为啥我感觉我做的不是???”今天简明扼要的教大家如何判断。
大家都知道,随着现在互联网的快速发展,电商行业也是与日俱增,而这又带来了大量数据需要分析,那么电商企业数据分类该怎么做呢?亿信华辰小编总结了这几点,希望对你有所帮助!
比如做用户运营,要关注我们到底满足了用户哪些需求,可以怎样调动用户活跃。做内容运营,要关注用户喜欢什么样的文案风格、传播渠道。做商品运营虽然看的是进销存,但背后隐藏的是用户消费习惯与品牌偏好。洞察用户是制定执行方案的必修课,但在具体怎么做洞察上,又曾经有两种方法的区别。
提个问题:数据分析要发展到什么程度,才能渗透到企业的管理中?做了近十年的数据分析工作,也参与过大大小小20个企业的数据化管理项目,谈一谈我的看法:
作者:陈会华 腾讯CSIG数据产品经理 导语| 从优秀数据分析师的访谈中,找到进入数据分析领域的捷径。 寄语 数据分析师Data analytist(或者数据科学家Data scientist),是公司不可或缺的组成人员,一家缺失数据分析师的公司,至少说明这家公司缺少数据驱动的意识,在未来竞争中,一定处于被动。 一直以来,我致力于推进数据化运营,而数据化运营需要解决几个核心问题: 1. 如何培养员工基于数据决策的意识和能力? 2. 如何构建一个高效的数据驱动的公司组织(如数据中心、产品团队的分析组等)和文
今年环境不好,很多企业都提出了降本增效的口号。可作为数据分析,该如何实现降本增效?今天系统讲解下。
小编邀请您,先思考: 1 您是怎么做数据科学的? 2 您如何理解数据产品? 数据科学家知道把不同的理论和工具有机地结合在一起并最终形成特定的流程,进而依据这个流程完成数据分析工作。 数据科学的整个流程
在我们做数据分析的时候,我们需要把复杂的数据做可视化,通过各种精准的图表来呈现数据的关系,我们的数据分析基础就是建立在数据可视化上,但是我们很多的HR同事花很多时间去做数据图表,可是做出来的图表还是不尽人意,今天我们和大家聊聊如何在运用数据模板在几秒钟就可以做出精准的高大上的数据图表。
某零售公司,同时有线下门店和线上自营微商城,现在大老板要求运营部门“提升同时在两个平台下单用户比例”。运营总监表示:“数据驱动业务,请数据小组给出清晰的指引”。你是这个公司的数据分析师,问:这时候该做啥事?
很多做数据的同学,最怕听“有用”俩字。做个数据分析项目已经很难了。做个有用的项目更难。今天我们举个场景,手把手教一下该咋弄。
作者 CDA数据分析师 今天跟大家分享三方面的内容,一个是深度商业分析的七大基石,另外是怎么做客户洞察和数据的应用,因为我们很多大数据应用在金融行业的初始点就是进行客户画像和客户洞察的,最后讲机器
本人毕业后来到上海,其实当时对工作也没有什么规划,就走一步看一步。第一份工作是在旺旺集团做应付会计,这份工作重复性较高,每个月的工作内容都差不多,我个人觉得不是很适合我。
临近年底,很多同学问:“如何做出优秀的数据分析项目?不然年终总结都不知道咋写”。今天系统回答一下。想做好数据分析类项目,主要靠的是:树立正确的观念。这里有5道测试题,一起来测一测自己有多大可能做出好项目。
小尧:本科财务类专业毕业后就进入职场打拼,在京东完成了从财务到数据分析的惊险一跃,目前是一家外企的数据分析师。
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?
有读者问我,看到现在大厂都在招数据分析师,薪资也非常有吸引力,我会用 SQL 和 Excel,还会一点 Python,能不能去应聘?
上一篇《为什么你做的数据分析,运营懒得看》中,我们列举了运营实际遇到的困难,今天接着分享,数据分析可以如何帮助运营解决困难。正如上一篇所说,数据分析已经为运营提供了大量支持,可惜仅限于认知现状阶段。那为了支持运营迭代升级,到底还需要哪些?这就得从运营迭代升级到底在干啥说起。
本文由CDA数据分析研究院翻译,译者:王晨光,转载必须获得本站、原作者、译者的同意,拒绝任何不表明译者及来源的转载! 我已经就大数据及其益处和挑战写过不少东西了。有一件事情我谈得并不多,那就是做大数据有多么容易。的确,在大数据这个领域起步是一件简单直接的事情。 在做比较深入的论述之前,我必须澄清一点,如果你要在很多地方运用大量数据做大规模分析,那么,你很有可能需要在平台、工具和人员上花上一大笔钱。换句话说,如果你在大数据领域还是个新手,只是想初步了解一下怎么做,或者数据分析怎样改善公司业务,那么你并不需要花
2017年6月,开始数据分析的职业生涯,作为架构师,建立起一套基于.Net/.Net Core的小数据实时处理计算平台,这里记录学习过程中的点点滴滴!
上周五收到了美团offer。现在简述一下我的个人求职经历,学习以及面试过程,希望能帮助大家。
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