那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程！用一句话表达就是用数据说话，用真实的数据说话，说真话、说实话、说管用的话。...1．用数据说话 数据本不会说话，但是面对不同的人时，就会发出不同的声音。现在我们以《荒岛售鞋》这个老故事为引例，从数据分析的角度来解读，看看能不能开出新花？...从数据分析的角度看，你受到了什么启示？请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！...4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质，挖掘数据的内涵，而不是停留在数据的表层，说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时，首先明确分析的目的，其次是选择恰当的方法，最后得出有用的结论。...原假设是什么？硬币出现正反的概率是0.5。所以，我们可以大胆地推断，硬币本身就是一个两面都是正面的硬币，所以说第11次出现正面的概率是100%，或者接近100%。大家是不是有异议呢？
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。...其次，部门内有职级高低，要具体区分：谁需要看报表，他的责任与关注点是什么。同样是销售，部门领导关注的是下属队伍的排兵布阵，重点在什么区域，主打什么产品。
文章期号：20190702 不断磨练，不断进阶，你就是王者 数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。...数据分析师的成长”离不开【两个维度】的关联分析：成长段位+数据分析链条环的升级。 数据分析能力的提升过程简单的描述为：从感性经验的依赖开始不断的逼近理性数据的描述推断。...数据分析本身是：数学统计+工程效用产生的数据科学，是一个交叉性的学科。 这里为了更好的作答，我们将数据分析师的成长段位分为：青铜，白银，黄金。...数据分析链条环：资料数据的收集，资料数据的清理，资料数据的存储，资料数据的分析，资料数据的可视化。 1，青铜阶段的分析链条环 （薪资：8k-10k）： 怎么收集呢？...才是数据分析师最高的能力，也只有这样才能发挥出一个优秀数据分析师的真正价值。
在网站分析、电商分析、网游分析中，对于留存率的关注度极高，这一浪潮随着APP应用、社交游戏的火爆逐渐成为一个很重要的衡量准则，也甚至有了40-20-10准则。...上图是跟踪了39天的数据，我们发现留存率的变化初期是震荡的比较厉害，但是随后开始逐步的趋于平稳，下一个时期就开始逐渐稳定，保持在一个水平上，如果持续观察下去，随后开始逐渐的衰退，并最终无限趋于0。...此外留存率的分析可以结合聚类，决策树等做进一步的深入分析，用于挖掘渠道具体的用户质量，盈利分析等。...这类的深入的分析首先是要建立长期的留存率跟踪分析的基础上进行的，抓住留存率长期的作用特点，才能更好的把握这类深层次的分析。...作者：小白学数据 来源：http://www.cnblogs.com/yuyang-DataAnalysis/archive/2012/08/17/2644318.html
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。...数据分析目的 数据分析目的1：分类 检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。...数据分析目的2：预测 预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。 数据分析目的3：关联规则和推荐系统 关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。...数据分析目的6：数据探索和可视化 数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。...数据分析的意义（作用）2：原因分析 告诉你为什么这些现状会发生 在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。
“我可能干了个假的数据分析师！”...经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》一类的帖子。...“数据分析”四个字拆开，可以细分成偏技术的“数据”部分——采集、存储、加工、展示数据；偏业务的“分析”部分——定义问题，设计思路、寻找答案、验证假设、跟踪结果。...数据分析工作，最终还是要分配到某一个部门的某一个岗位。 蛋疼就从岗位开始…… 因为数据分析不像销售、产品、运营一样是刚性岗位，大部分企业并不依靠数据分析挣钱吃饭。...大家在网上看到的各种科学合理的“数据分析流程”“数据驱动业务”，到了现实里就七零八落。 O(╯□╰)o 理论上，在技术端，至少需要数据仓储，数据分析两个组，才能扛得住工作。
作为一名数据分析师最不能错过的数据是什么？当然是和每一位数据分析师息息相关的，决定大家是吃土还是吃面包的招聘数据。 什么样的公司需要数据分析师？待遇和前景真的很好吗？怎样才能从事数据分析工作呢？...这里我们爬取了某招聘网站深圳数据分析岗位的信息（时间节点：2019年1月），为大家解读，应聘数据分析师时，最应该发力的点在哪里，告别无用功。 ? *文末免费提供数据和分析代码 1....什么样的行业更需要数据分析师 数据分析是分析师的必备技能，业务理解是数据分析师的核心壁垒，每种业务都对应着不同的行业，究竟哪些行业会更需要数据分析师呢？...如今的热门行业普遍数据产生快，数据颗粒度比较细，对数据进行分析可以很快转化为生产力，是有大量的数据分析师岗位缺口的。可以说，学好数据分析，是进入热门行业的一条非常好的路径。 2....数据分析师的待遇如何 直接亮数据： ?
今天分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始。 用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！...那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程！用一句话表达就是用数据说话，用真实的数据说话，说真话、说实话、说管用的话。 1．用数据说话 数据本不会说话，但是面对不同的人时，就会发出不同的声音。...从数据分析的角度看，你受到了什么启示？请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！...4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质，挖掘数据的内涵，而不是停留在数据的表层，说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时，首先明确分析的目的，其次是选择恰当的方法，最后得出有用的结论。...原假设是什么？硬币出现正反的概率是0.5。所以，我们可以大胆地推断，硬币本身就是一个两面都是正面的硬币，所以说第11次出现正面的概率是100%，或者接近100%。大家是不是有异议呢？
不当跑数机 我要做项目 很多做数据的同学都有这个强烈的心声。每天机械的跑数，完全不知道数据有啥用的状态确实很不好。大家都想有个独立负责项目的机会。 然而，很多同学心中充满疑惑： 什么是数据分析项目？...为啥我在公司里没见过数据分析项目？ 我在网上百度了泰坦尼克、淘宝电商、美国信用卡的代码，ctrl C+ctrl V一遍，算不算个项目？ 今天就从第一个问题说起：什么是数据分析项目。...3 什么是数据分析项目 分配项目少的核心表现是：数据的工作一但拆开，就通通变成日常工作。 ? 是滴，写代码的又不是他们，他们完全理解不了“接一下那个数据”七个字背后，你到底得付出多少努力。...3 数据分析项目的症结在哪里 站在项目铁三角的角度，对比数据和其他项目，症结非常容易看到： ? 即使是数字本身，也很难体现价值。比如原因分析，即使不看数据，业务自己也能猜到几条原因。...如果仅仅局限在业务提一个假设数据验证一个，那就跟叼飞盘的汪子没啥区别。虽然自己跑得辛苦，人家还认为你就是个打杂的。 以上，才是数据分析项目立项少，成功难的本质原因。
数据分析在哪里？是滴，尴尬的地方就在这里。每个部门都需要数据，但不是所有部门都需要“数据分析”，甚至压根是只要数据，分析不分析无所谓。...需要数据的地方多了，数据分析部门地位也提高了。也带起了一波重视数据分析的风气。 然而，这并不意味着数据分析岗位的地位更舒服。...数据分析并不是业务流程中的刚需部门。比之传统企业，互联网巨大的数据量与运算速度的要求，养肥的是后台做数仓的数据工程师与架构师们。数据变得更加刚需，分析人人能做的场面却并没有改观。...……行业寒冬，裁人先裁做分析的，这破事到处都是。 ---- 为啥要啰嗦这么大一堆，讲企业的业务流程与数据、数据分析的关系。...这些东西数据分析部门统统没有，数据分析部门有的，就是电脑、代码、ppt而已。从代码、ppt到业绩产出，中间隔着整个业务部门。
但是有一个题，题目是《序列分析基础》。 一看这个题目很简单，但我却突然解释不来。 大脑里迅速闪过：比对，blast，进化，相似，基于局部基于全局，一级结构决定高级结构。。。。但都不像答案。...突然发现，我以前竟然就写过序列比对的概念中就有解释： 相似性similarity和同源性homology是序列比较和分析的基础。 关于两者区别和联系请参照我之前的博文。...推荐想详细看到看我的这个专题核酸和蛋白质序列比对与序列特征分析,含26篇文章，包含核酸和蛋白质。
而细心的读者已发现，以上三类工作都跟数据分析有直接关系！这也是开篇各种疑问的来源。 03 用户增长与数据分析 用户增长要对抗未知性，必然依赖数据分析。...可以说数据分析能力是增长团队的核心能力之一（必须加之一，明白这个很重要）。 最基础的，是数仓、和数据埋点，没了这俩连记录都没有，后续就无法分析了。...04 用户增长岗位好不好 讲了这么多，很多同学自然会问：那作为数据分析师，加入用户增长团队好不好？有没有什么坑点要注意。这里一并解释一下： 首先要明白：用户增长不是数据分析！...其次，用户增长核心能力不止数据分析。比如裂变，如何设计裂变形式、测算奖励幅度？比如投放，如何设计海报、选择渠道？这些需要的是运营能力。这又是做数据分析同学的一道坎。...原创精选推荐： 九大数据分析方法之：周期性分析法 标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步 用户分群模型，这么建才有用 懂业务，才能做一个有发展前景的数据分析师，学习陈老师本人的课程《业务知识一站通》
在数据分析的大框架下，通过对用户行为监测获得的数据进行分析的行为归结于用户行为分析。...用户行为分析最主要的是先确定目标-@知乎郑虎 对着满屏的数据，来做用户行为分析，是不是茫然不知所措？ 做用户行为分析首先要确定你的目标。...目标是降低成本（比如做渠道分析，优化渠道），增加收入（比如分析下单转化率、付款转化率、商品列表页跳出率），还是优化用户体验（比如注册流失率、首页跳出率）？...然后针对你的目的再去做用户行为分析，在此过程中，特别需要注意的是要对用户进行分类，可以根据性别、年龄、职业、收入等人口统计变量，或者行为操作习惯等。分类，分目的的去进行行为分析。...用户行为分析路径-@知乎LupinLin 第一重要的是群体细分，细分之后的用户行为数据对行动更具有指导意义，具体按什么纬度来细分根据你分析的目的不同而不同。
当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？...当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。 这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务，才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。...数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 数据分析的一般步骤： ? 2、解惑 数据分析的目的越明确，分析越有价值。...明确数据分析方法论和数据分析法的区别： 数据分析方法论主要是从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。...而数据分析法则指具体的分析方法，比如对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析等。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。
以下是市场调查问卷分析的案例，品牌休闲服购买因素分析，将高速我们是什么决定购买。 ? 【调查问卷 问题】 在购买品牌休闲服时，您最重视的三个因素？...__ （1）品质（2） 价格（3） 服务水平（4） 款式（5）推广方式（6）舒适合体（7） 体现个性（8） 品牌形象 （9） 流行性（10）其他 以下只针对“购买品牌休闲服重视的第一因素”为例进行分析...【2】看上表，需要眼睛在2001年和2002年两行之间进行对比，读者需要花费更多时间去发现表格中数据所能反映的问题。...【4】有没有一种既吸引眼球，而且最能表达数据含义的图表呢？...帕累托图是比较好的选择，也称为主次因素图或主次因素排列图，作图时插入一行累计百分比的辅助数据即可完成，通过累计百分比曲线，可以很快判断主要因素和次要因素。
做数据分析的同学们都遇到过这个问题：从多维度分析问题，提出对业务有意义的建议。这个题目看起来很简单，可很多同学辛辛苦苦跑了一堆报表，结果只落得业务一堆抱怨： “你这一堆说明了啥！”...1 数据分析眼中的多维度 对数据分析师而言，多维度，往往指的是数据指标的拆分维度。举个简单的例子：3月份销售额3个亿。这就是一个指标，没有拆分维度。如果加了分类维度，就是下边的效果： ?...正因如此，很多数据分析师把业务口中的“多维度”，直接理解成了“维度多”。一听到要做分析，振臂高呼“拆！拆！拆！”层层叠叠做了一大堆交叉表，把各个分类维度的数据都做了出来（如下图）。 ?...3 真正的多维度分析，这么做 从本质上看，真正的多维度分析，其实考的不是数据计算能力，而是策略能力。具体来说是三个方面： 把业务上理由，转化为数据上论证。...请注意，即使聚焦到一个部门的一个行动，还是很难扯清楚：到底是什么业务上原因导致的问题。
当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？...当然我也一样，处在数据分析的学习阶段，对这些问题常常会感到困惑。 这就是为什么强调数据分析方法论的原因。当方法论结合了实际业务，才能尽量确保数据分析维度的完整性和结果的有效性。...数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 数据分析的一般步骤： ?...确保分析结果的有效性及正确性。 明确数据分析方法论和数据分析法的区别： 数据分析方法论主要是从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像是一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。...而数据分析法则指具体的分析方法，比如对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析等。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。
有朋友留言问：面试数据分析相关工作，面试官让我说说数据工程师和数据分析师的区别在哪里，怎么回答？ 1.千万别用一句话就说完区别，而是通过多个维度比较来罗列出区别。...3.从职责维度来看，数据工程师偏重于清洗数据，使其可以被数据分析师和数据科学家使用。而数据分析师偏重于使用分析方法来分析已经清洗过的数据，从而得到对实际应用场景有意义和有指导价值的数据结论。...可以很明显的看出来，数据工程师偏开发，数据分析师偏业务。...而数据分析师更偏重于解决业务问题，所以了解业务、懂常用的分析方法、会跨部门沟通是他们需要的必备技能。...数据科学家就是同时具备数据工程师和数据分析师两种职业技能的人才。
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