如今，数据分析师是一个很热门的职业，薪资水平较其他职位普遍偏高。很多人也因为高薪和发展，纷纷转向数据分析师。本文我们将从企业内部数据分析架构和数据分析学习两方面来了解数据分析师是如何成长的？...一、企业内部数据分析架构 1.商业数据分析中心的组织架构形式 目前国内商业数据分析中心的架构形式大致分四种，技术型，虚拟型、战略性和分散型。...二、数据分析师职能和学习路径 1.业务数据分析师 2.数据挖掘/建模师 3.大数据分析师 数据分析是一个快速发展的职业，有很多求学者和你一样渴望知道该学习什么、按照什么样的顺序学习。...CDA 数据分析就业班带你从 EXCEL 数据处理、 SQL 数据库语言入门，结合实践案例，系统学习统计分析知识、 SPSS 数据分析、 R 数据挖掘、Python机器学习，并能够独立完成商业数据分析项目...无论你是刚刚起步还是想拓展现有技能，数据分析的学习都需要专业的指导，都需要投入很大的精力，但是我们保证，回报会更高！
数据分析师的工作内容中，不管是数据底层搭建，报表体系建设，数据维度拆解，问题原因分析等等，或多或少都和“数据”都有那么一点关系。 唯独“提建议”和"数据"几乎没有什么关联，反而和业务关系非常紧密。...然后就没有然后了…… 这类分析连问题到底是什么都不知道，也就没法分析问题，更不说如何解决问题了。 ? 怎么办呢？ 这类分析师一般是学会了数据分析的基础技能和工具，但是缺乏应用在现实世界的能力。...但似乎有什么不对的地方？ 这种建议到了数据分析领域，就变成了了这样： 过去一周的交易转化率是4.5%，转化率较低，建议提升交易转化率。...这个分析，相比之前非常深入，逻辑看起来也没有什么问题，算是一个不错的建议了。 但是这个建议仍然有问题，问题就是分析得不够全面。为什么优化方向一定是广告配置？ ?...一般的业务分析师提出这类建议其实没什么问题。毕竟现实中受限于时间、数据采集、商业复杂等因素，要完全分析清楚一个问题确实有点困难。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。...今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量： 总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。...比如：泰坦尼克号数据中我们可以把存者数据和所有乘客数据的相比概括为为幸存率这么一个数。...1、全距（极差）：平均数让我们有办法确定一批数据的中心，但是无法知道数据的变动情况，所以引入全距，全距的计算方法是用数据集中最大数（上界）减去数据集中最小数（下届）。...---- 06|相关性度量： 上面提到的几个维度是对数据整体的情况进行描述，但是我们有的时候想看一下数据整体内的变量之间存在什么关系，一个变化时会引起另一个怎么变化，我们把用来反映这种关系的指标叫做相关系数
前言 很多时候我们走着走着就会忘记当初为什么而出发。就像数据分析一样，现在被炒得很热，但是数据分析究竟在分析些什么呢？很多新人可能被唬住了，其实这些在我们以前的统计学中都学过。...全距（极差）：平均数让我们知道了某一指标的集中趋势，但是无法知道数据的变动情况。比如网上报道说XX公司员工的平均月薪为7万，这个7万是什么意思呢？...相关性指标： 上面提到的几个维度是对数据整体的情况进行描述，但是我们有的时候想看一下数据整体内的变量之间存在什么关系，一个变化时会引起另一个怎么样的变化，我们把用来反映这种关系的指标叫做相关系数,常用r...—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论进行Excel和Python的对比实现，告诉你每一个过程中都会用到什么，过程与过程之间有什么联系。...全书分为3 篇：第1篇主要介绍数据分析的基础知识，包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程，使读者对数据分析有一个整体的认识；第2篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识
作者：黄岳浩 DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？...笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。...按大众化的分法，产品的生命周期（PLC, Product Lifetime Cycle）分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊...，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA:http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
DAU、MAU、留存率、频率、时长.....到底产品经理要分析什么数据？...笔者结合海外移动端产品的数据分析实践与MTA服务的客户案例，带你从产品初创到成熟不同阶段看数据分析如何应用于产品设计和产品运营。...按大众化的分法，产品的生命周期（PLC, Product Lifetime Cycle）分为初创期、成长期、成熟期、衰退期，在产品的每个阶段，数据分析的工作权重和分析重点有所区别，下面按阶段结合案例来聊聊...，而这个模型能帮助直观地观察到用户增长的因子是什么，或者用户盘子变化的情况，通过一张图展示了产品的新增、回流和留存情况。...如果大家希望获得数据分析方面的资讯，接入腾讯移动分析MTA: http://mta.qq.com，我们有专业的数据分析团队为您服务。 ---- 那么，大家认为APP分析最重要的是什么呢？
这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。 财务分析 VS 数据分析 实际上，财务分析的出现，远早于近年来流行的“数据分析”概念。...炒股的同学们都知道，即使不了解企业的内部情况，通过财务分析，也能大概判断企业盈利能力，决定企业是否有投资价值。 当然，炒股的同学们更知道，财务数据是很容易被勾兑、造假、修饰的。...就说几个企业内常见的：大家是不是自己也是月底关账了才想起来报销，是不是申请的餐费/差旅都或多或少私用一点，即使没有客户在场…… 缺少过程数据，缺少系统采集手段，导致财务分析的速度远慢于业务发生，更无法深入到业务过程之中...但是受制于数据采集的难度，很长一段时间内，普通的企业很难收集业务数据，导致可分析的数据很少。这极大制约了经营分析发挥作用。...不过在落地的时候，都遇到一些问题： 财务部门更不懂业务了，特别是今年新兴的：裂变、直播、CDP、私域……光搞懂业务指标就已经很头大了，更不用说花里胡哨的业务动作。
财务分析 VS 数据分析 实际上，财务分析的出现，远早于近年来流行的“数据分析”概念。因为财务问题涉及企业税收和合规经营，国家老早就有《会计准则》推出，并强制执行。...炒股的同学们都知道，即使不了解企业的内部情况，通过财务分析，也能大概判断企业盈利能力，决定企业是否有投资价值。 当然，炒股的同学们更知道，财务数据是很容易被勾兑、造假、修饰的。...就说几个企业内常见的：大家是不是自己也是月底关账了才想起来报销，是不是申请的餐费/差旅都或多或少私用一点，即使没有客户在场…… 缺少过程数据，缺少系统采集手段，导致财务分析的速度远慢于业务发生，更无法深入到业务过程之中...但是受制于数据采集的难度，很长一段时间内，普通的企业很难收集业务数据，导致可分析的数据很少。这极大制约了经营分析发挥作用。...不过在落地的时候，都遇到一些问题： 财务部门更不懂业务了，特别是今年新兴的：裂变、直播、CDP、私域……光搞懂业务指标就已经很头大了，更不用说花里胡哨的业务动作。
数据分析的步骤你都了解吗？ 随着大数据的发展，很多人转行到大数据的行业，大数据分析师这个岗位，那么数据分析具体有哪些阶段?...一起来了解一下 数据分析5个阶段 01 数据收集 第一手数据：主要指可直接获取的数据; 第二手数据：指经过加工整理后得到的数据 dvdf 02 数据处理 目的：从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值...、有意义的数据 03 数据分析 数据挖掘：一种高级的数据分析方法。...主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联、预测 04 数据展现 常用数据图：饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图、金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图 05 报告撰写 有一个好的分析框架，并且图文并茂...，层次明晰，能够让阅读者一目了然，需要有明确的结论，有建议或解决方案 以上是一般的数据分析方法，需要的时候的可以运用起来，数据分析本身是一个慢活，细活，脑力活，所以要更细心，当然这也是作为一个数据分析人员最应该掌握的东西
你拿起另一半，丢下5块钱…… ---- 一、什么是数据分析 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，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...可见，在生活中和在工作中，都需要分析来帮助我们实现利益最大化，可以说有商业利益的地方就会有数据分析。 三、数据分析工具 ? 数据分析工具可以帮助我们更容易地处理和操作数据，分析数据集之间的关系。...SQL：这是数据处理中我最喜欢的工具，为什么呢？...目前这两种是我用的最多的分析工具。 四、数据分析类型 数据分析问题一般分为以下几类： 统计分析 诊断分析 预测分析 文本分析 统计分析 统计分析以仪表板的形式使用过去的数据来展示“发生了什么”。...比如，故障树分析，通过对历史数据的分析，我们清楚的知道每个故障都的根因，然后下次再来一个类似的故障，我们就可以根据故障树套进去，快速进行解决。 ?
参考 一文学会如何做电商数据分析（附运营分析指标框架） 电子商务该如何做数据分析？...如何数据分析入门（从各项指标表象进入） https://www.processon.com/outline/6589838c3129f1550cc69950 数据分析步骤 什么是数据分析思维 主旨...数据分析中的核心竞争力根本不在具体的工具或技能，而是在于分析思维 技能决定下限，思维决定上限 技能 工具类：Excel、Python、SQL等数据工具使用 算法类：分类、聚类、回归算法的原理和应用...：懂业务、懂用户 业务数据分析是最基本的思维能力 定义问题的思维 目标导向：需求究竟说的是什么 理性思维：理解需求中的逻辑关系 分析问题的思维 拆解问题的结构化思维能力 分析问题的逻辑推理能力...解决问题的思维 要分析的更加落地，我们必须懂业务、懂用户，这样才能在数据分析的过程中结合业务理解，提出可落地的分析建议 如何补足思维的短板 懂 数据分析思维基本功 数据指标可以解决不客观
数据分析是一种通过数据对整理，结合，并对数据背后所反映的情况进行归纳总结的一种方法。那么在这其中分析相关数据常见于专业人士的使用和统计，对于普通人来说依然存在不少疑惑。...那么今天就通过相关资料来进行数据分析的初步了解。 image.png 数据分析可以通过什么方法进行分析 数据分析是一种常见运用于各个企业，个体户之中的一种分析方法。通过数据的整合来进行现象分析。...人工分析通过进行数据资源的收集和记录，整理出相关数据的报表，然后再由拥有相关分析知识的专业人士对其进行的分析和统计，从而得出数据反映的现象以及体现出的相关问题。 系统分析。...系统分析是一种较为简便的分析相关数据方法，通过建立分析相关数据的程序，提供数据蓝本，然后软件就会根据使用者提供的蓝本自行收集信息并加以分析，其优点在于效率高，处理速度快。...数据分析有什么应用场景 数据分析可以应用于所有需要分析相关数据的场所，小到菜贩子的销售额，大到国家之间的贸易，这种分析方法都是可以让人们更好地了解并统计当下发生的事情并对事情的发展作出判断。
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 “我们说数据分析，到底要分析些什么？”...研究了大多数招聘网站数据分析岗位的需求，我发现，数据分析岗位，要求要有函数功底，对数据敏感，有数据分析惊讶，例如拉勾上快看漫画数据分析的招聘需求： ?...之后也找几个数据分析人员做了简单的了解，数据分析到底分析的是什么？...但是依照目前的形势来看，大部分公司缺乏全面的数据运营管理体系，因此会给数据分析从业者造成数据分析仅限于做图表，为业务部门服务提供数据。 而笔者看来，数据分析到底是什么？...抓准数据分析主要需求 监控数据分析重点指标 确立数据分析报表体系 数据分析提升产品创新 抓准数据分析主要需求 以电商行业为例，电商行业的数据分析需求主要集中在流量和转化。
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品，转载需授权 “我们说数据分析，到底要分析些什么？”...研究了大多数招聘网站数据分析岗位的需求，我发现，数据分析岗位，要求要有函数功底，对数据敏感，有数据分析惊讶，例如拉勾上快看漫画数据分析的招聘需求： 之后也找几个数据分析人员做了简单的了解，数据分析到底分析的是什么...有人说，我做电商数据分析的，我的工作就是业务数据分析的；有人说，我做金融数据分析的，我的工作就是做量化投资的；有人说，我做游戏APP数据分析，主要是分析用户和流量，做用户画像；还有人说，我做数据分析的，...但是依照目前的形势来看，大部分公司缺乏全面的数据运营管理体系，因此会给数据分析从业者造成数据分析仅限于做图表，为业务部门服务提供数据。 而笔者看来，数据分析到底是什么？...抓准数据分析主要需求 监控数据分析重点指标 确立数据分析报表体系 数据分析提升产品创新 抓准数据分析主要需求 以电商行业为例，电商行业的数据分析需求主要集中在流量和转化。
欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！ ---- 今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。...每日每斤平均利润 = 日均毛利额度/日均销量 23号店是否关店决策 按现有日均毛利额增长速度，23号店预计未来3个月都无法达成盈利的状态，可以考虑关店； 3个月后预估的毛利 = 日均毛利*(1 +...统计各品类的总销售量（sumif(范围，条件，求和项） 设施统计表格格式（字体，背景色等） 数据分析： 对比分析（图表更直接—-可视化） 选中左侧所有数据 –>【插入】–> 图表区域选择柱形图。...销量高和平均利润都高：重点对待 销量高但是平均利润少：一般保持 销量低但是平均利润高：重点发展 销量和平均利润双低：需要查明原因或减少进货量的品类 分析结果 处在重点对待象限的品类是荔枝，可以增加进货量...统计总销量（sumif) 计算平均利润 数据分析： 象限分析（图表更直接—-可视化） 知识点：象限图（散点图改进） 选中销量和平均利润数据绘制散点图 计算销量与平均利润的平均值 调整散点图的
数据分析到底分析的是什么?...有人说，我做电商数据分析的，我的工作就是业务数据分析的; 有人说，我做金融数据分析的，我的工作就是做量化投资的; 有人说，我做游戏APP数据分析，主要是分析用户和流量，做用户画像; 还有人说，我做数据分析的...但是依照目前的形势来看，大部分公司缺乏全面的数据运营管理体系，因此会给数据分析从业者造成数据分析仅限于做图表，为业务部门服务提供数据。 数据分析到底是什么?...数据分析是指用统计分析方法对收集的数据进行分析，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并指导实际工作和生活。...抓准数据分析主要需求、监控数据分析重点指标、确立数据分析报表体系、数据分析提升产品创新。 抓准数据分析主要需求 以电商行业为例，电商行业的数据分析需求主要集中在流量和转化。
，数据表也一样，很多有业务意义的查询都会涉及多个数据表的关联 数据分析以及 BI 类软件通常会提供自助查询功能，有些软件还能支持关联查询，但实际使用的大多数还是单表的，也就是我们常说的宽表，而提供的自助关联查询功能则很少被业务人员使用...，这是几乎所有 BI 类软件的软肋，无论大牌小众，一试一个准 这里有个测试报告看看：国内主流 BI 产品关联分析能力对比 为什么明明BI软件提供了关联查询，业务人员却不用呢，因为不会用，简单的关联，BI...能对付，复杂一些的，BI软件表现出来的连自己的工程师都看着晕，让用户自己去做关联就更不可能了，于是只能做一个宽表给用户用 宽表的局限性其实很明显，数据冗余，维护麻烦这些就不说了，单单是：只能基于宽表现有的关联做分析...，能分别展开，自然的也就分别代表收、发货的相关信息： 可以看出，我们前面列举的难题，到这里都轻松化解了，业务人员再也不必去理解复杂的表间关系了，看着前台一目了然的数据，直接拖拽分析，后端引擎就做好关联查询了...DQL还支持同维关联、主子关联、多字段关联等更多关联需求，还能够自动选用汇总数据以及支持跨数据库的多维分析 结语 大部分的BI多维分析，可能一张宽表、一个cube就搞定了，但是占少部分的复杂关联分析，
经常有人问我单细胞GSVA分析应该用Seurat对象中的哪个数据，因为我此前的推文《单细胞转录组高级分析五：GSEA与GSVA分析》用的counts数据，后面有一篇推文《非人物种的GSEA&GSVA分析...小结：scale.data数据并不能加快GSVA的运行时间。 分析结果对比 为了客观地对比不同数据运行GSVA之后的差异，我用pearson相关性热图给大家展示。...**从左上到右下的对角线代表相同细胞用不同数据运行GSVA分析后结果的相关性。**为了节省计算时间，我只取了前100个细胞计算相关性。...小结：GSVA分析使用counts数据和data数据没有差别，但是使用scale.data数据会影响结果。 减少基因数量可行吗？ 写这篇推文时我突发奇想：使用高变基因来做GSVA分析可行吗？...小结：不能使用高变基因的表达矩阵代替原始表达矩阵做GSVA分析。 交流探讨：如果您阅读此文有所疑惑，或有不同见解，亦或其他单细胞需求，可以点击阅读原文联系。 ?
来源：人人都是产品经理（woshipm） 数据异常分析，是数据分析工作中最常见且重要的分析主题，通过一次次的异常分析来明确造成数据波动的原因，建立日常的的运营工作和数据波动之间的相关性以及贡献程度的概念...本文总结了数据分析的一般过程和方法，希望后续的分析在此基础上不断优化。 一、问题界定 收集到的数据分析需求可能是类似于： 转化率最近在下降，询盘量有点上升。...错误3：基于个案来推总体 案例：一个朋友有吸烟的习惯，以往每次劝他戒烟的时候，他都振振有词的说：“你看名人A吸烟活到80多岁，名人B不吸烟不喝酒却很早就去世了。...分析报告完成之后，一定要多与业务部门进行沟通，收集反馈，听取他们需要的是什么？一起商讨解决方案。 作为分析师也要不断反省自己，如何改进才能更有效的与业务结合？...3、结论的推动执行，与业务沟通反馈分析结论，探讨后续方案的执行。 推荐阅读： 产品数据分析常见的坑（1） 是的，人工智能就是分析 天下武功唯快不破：从敏捷数据到敏捷数据分析
这一新现象，对于大多数普通人好像也没什么，但对于那些靠分析数据吃饭的极客们来说，意义十分重大。...这是为什么？我甚至不认为他们自己会知道原因。那么，如果这个庞大的数据库不能够帮他们增长销售额，这个数据库还有什么价值呢？ 第二个例子是百思买。...事实上是，他们花了很多钱在大数据分析和昂贵的数据挖掘上，但他们没有什么可利用它。我尝试了他们的网站，真是可怕，没有客户服务是。我不认为他们的CEO会从他们自己的网站上买他们自己做的饭。...他太忙着吹自己的分析师有多牛了。 “大数据”是当下的流行语。每一个软件或分析公司正试图出售高效营销和最先进的软件。很多专家都提供他们的服务，专业的数据挖掘师，比如旧金山的数据挖掘师。...这些数据只是坐在那里变旧，然后变得一文不值。公司花费数百万美元来分析毫无价值的数据，得出毫无价值的结果。这些昂贵的，傲慢的数据挖掘者将给你一份大报告，提供复杂的分析。
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