“小李，帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何？哪个分支行的表现最好？新开设的线上理财产品的销售额是多少？马上给我一个分析报告”，某大型银行的副总经理王先生，对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务，李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据，以回答领导的问题。然而，这可能涉及到一些复杂的数据操作，如连接不同的数据源（例如贷款数据库和理财产品数据库）、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
近几年来，随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词，不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊，企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备？
顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛逼的行业里存在，比如金融风控或者数字广告行业，这些业务是真正的数据驱动，因为数据上差一点点，效益就会差一大截。
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
“数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。 对单一产品来讲，数据分析（非挖掘）的集中体现，往往在运营层面。一方面是日常数据的跟踪，另一方面是重大活动、市场策略、新版本上市时的数据监测。
数据分析的任务必须是明确的，带着问题出发。它可以是一张简单的报表，也可以是专题或者综合分析。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 目前，在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时，在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求，SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢？ 熟悉 SQL 语法，除了熟练掌握 SQL 常用语法，能对于一些细节理解到位，例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL，通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时，写 SQL 占据
近几年美国公布的相关数据分析中，薪酬最高、最吃香的行业中便有IT业。IT产业日益崛起，技术也被越来越多的人掌握，而往往最被看重的技能是：数据分析、风险管理、机器人技术、信息安全、网络技术。数据分析排名
Spss软件是一款强大的数据分析工具，广泛用于学术研究、商业决策以及政府机构等领域。本文将介绍Spss软件的基本功能和使用方法，并结合具体的案例分析Spss在数据分析领域中的应用。
前面的一系列文章，笔者顺着数据全链路的方向，介绍了从埋点到数仓建设到指标相关的基础知识，还有常用的波动分析 和 AB-Test等工作内容
众所周知，精通Excel不叫精通数据分析，会讲述啤酒与尿不湿的案例并不代表你能洞悉数据，PPT做得漂亮也并不能为你的数据分析能力加分……我们做数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题，并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。
数据分析在现代决策过程中扮演着至关重要的角色。无论是企业管理、市场营销，还是科学研究，数据分析都为我们提供了洞察和方向，帮助我们在复杂多变的环境中做出明智的决策。然而，随着数据量的不断增长和分析工具的日益复杂，数据分析师面临的挑战也日益增多。在这种背景下，自省变得尤为重要。定期自省不仅有助于提升个人技能，还能确保分析工作的准确性和有效性。那么，为什么数据分析师需要定期自省？自省又能带来哪些具体的好处呢？
最近在部门室内的交流会上，分享了一些撰写数据分析文章的心得，索性今天把这些心得体会以文字的形式记录下来，一方面当成是对数据分析工作的分享，另一方面作为个人成长记录，可能未来回头再看此文会觉得幼稚、粗浅。
又到了周一AI的话题，上周聊了AI对数分冲击的一个侧面，今天从另一个方面来聊聊AI是如何提升数分狗的学习效率的~
大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？ 我这里提四个方面，如果你是一个新手，想从事数据分析师这个职业，那么，你可以看看，当然如果你是个分析老鸟，在苦恼如何更进一步，也可以看下，可能于你也有益哦，数据分析师学无止境，总在痛并快乐着。 Part 1 数据分析师的基本素质 数据分析师最需要的基本素
无论我们身处哪个行业，做什么样的工作，学会数据分析无疑都能够指导我们更有针对性地解决问题，帮助我们做出更有说服力的决策。 博文菌曾经赶时髦地学习怎样使用爬虫软件去爬取一些数据，却不知道爬取到的数据要如何利用，想要进行数据分析，却不知从何入手。 直到博文菌看了一套书，才知道如何遵循正确的步骤进行数据分析，如何基于自己的分析目的利用各类分析方法和工具得出自己想要的答案。 这是哪套书呢？它就是在数据分析圈赫赫有名的“菜鸟”丛书！ 上市之初便荣中国书刊发行业协会颁发的“全行业优秀畅销书品种”称号！ 受到沈浩教授、张
数据分析是数据时代和数据经济里面的“ 硬实力 ”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自
以我自己的经历来看，很多时候能不能做出成果，其实并不完全在于我自己能力强不强，而在于我的队友拉胯不拉胯——数据分析结论能不能落地执行。如果运气好碰上了给力的队友，那真的是一起飞；如果点子背遇到了猪队友，就得体验一把恨铁不成钢的快感了。
1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。 关
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
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：
首先，我们来了解一下数据仓库吧！数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反应历史变化的数据集合。
毕业后我去了一家世界500强企业，从事的是搭建手机通信芯片里面一个小电路的工作。干了一年半，在转行的念头中挣扎了半年，然后裸辞回家，思考人生。
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。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前，有以下几个方向需要做一个界定，这些界定是做本篇的前提： 该项目流程是面向业务层的，直接通过模型做代码优化或者以BI技术为方向的不同； 该项目的领导者是具有一定能力的数据分析师，需要具备业务常识、数据理解能力和专项分析挖掘能力，说白了，能接受问题并且能解决问题； 该项目是以
1、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。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。很大程度上可以避免"垃圾数据进导致垃圾数据出"的问题。
1、为什么要注重数据分析? 我们为什么要注重数据分析，对此我的想法是： 有效避免拍脑袋、主观臆想; 为决策提供支撑，更能说服人; 通过数据分析，可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。 知乎用户
MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，可以用来存储和管理大量的数据。除了存储数据，MySQL还可以用来进行数据分析。在本文中，我将介绍如何使用MySQL进行数据分析，并提供一些实际的示例。
10多年前，我大学毕业的那个年代，大部分同学最想做的是产品——那个时候产品改变世界嘛。
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。
近半年，居士看了很多关于数据科学家的模模糊糊的概念，也听了很多所谓数据科学家讲到自己比数据分析怎么怎么厉害，但，细问其和数据分析、数据挖掘有何区别时，又含含糊糊，讲不清楚。
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。
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
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。
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？ 在做本篇介绍之前
本文是埃森哲大数据分析方法ppt，包括了概述，数据分析框架，数据分析方法，数据理解&数据准备，分类与回归，聚类分析，关联分析，时序模型，结构优化，数据分析支撑工具等内容。公众号后台回复：“埃森哲”，获取本文PPT。
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。
笔者只是一个客户端工程师，不是专业的数据分析师，只是碰巧在工作中与数据打交道比较多，做过客户端的数据传输SDK,客户端无埋点SDK，写过hive脚本，也折腾过spark,也做过不同通道数据的差异分析，仅此而已。本文试图从笔者自身有限的经历中，尝试给大家普及些数据分析的入门知识。
近日，2023帆软MVP（Fanruan Most Valuable Professional）获奖名单公布，全球知名零售集团数据分析师、自媒体大咖BI佐罗获此殊荣。
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
近年来，我们在信息技术领域取得了巨大进步，在技术生态领域中取得的一系列革命性成果也确实值得称赞。在过去的十年到二十年里，数据和分析一直是非常热门的词汇。因此我们需要明确它们是如何相互关联的，市场中扮演什么角色，以及将如何重塑商业业务。
它作为基于人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它的功能非常强大，一经发布即引爆科技热潮，在国内已经有越来越多的大厂接入了。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
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
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家
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