大数据时代，诞生了很多新兴岗位和就业机会。商业分析、数据分析、数据挖掘、数据科学.....一时间把大家弄得云里雾里，傻傻分不清的情况下干脆把这些人都叫“搞大数据”的。其实这些词汇是不同历史阶段的产物，彼此之间有很多交叉和融合的地方，普通人也许不必区分，但如果你想进入这个行业，那么有必要了解一下相关的知识。本文将通过几个简单的问答帮你了解商业数据分析师的前世今生。 Q1、商业数据分析师是做什么的？ A：商业分析师能根据业务的需求，从数据中生成相应的报表，为决策提供支撑。相比其他的业务人员，他能更高，更广，
很多HR的同学在学习人力资源数据分析课程的时候，都会问人力资源的数据分析在未来的发展方向是怎么样的，有哪些行业或者岗位可以从事人力资源数据分析的工作，我们帮大家梳理了下现阶段人力资源数据分析的发展方向和岗位。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据分析是数学知识、统计知识和分析人员自身专业知识的融合及实际运用，其关键在于挖掘数据潜在的价值，解决实际问题。 分析人员可使用一系列科学研究方法挖掘数据本身的意义及数据之间的关系，进而为实际研究提供有力的数据支撑。 网络问卷调研的兴起让我们可以使用问卷作为背景案例进行阐述，不仅可以将各类分析方法融入问卷研究，还可以将分析思路进行梳理，以“傻瓜”式的文字进行讲解，从而解决实际问题。 在浩如烟海的数据中，不论是科学研究还是商业调查，很大一部分数据是通过调查
五一跟朋友出去玩，听他晒自己Q1绩效，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，上个月就拿了3倍工资作为绩效奖励。据他所说，这都是小意思，其他大厂还有更高的...... 相信不少打工人都有一个大厂梦，可是数据分析、产品、运营人想进大厂，应该有哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据分析能力已经成为职场人的刚需。 但是一提数据分析，90%以上的互联网人都觉得无从下手。知识点零散、学习起来毫无头绪，有的人花了很多
因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。
坐在资本快车上飞速前进的BAT，正让传统的IT公司感受着前所未有的压迫。这种压迫不止限于业务空间。
财富管理按照管理资产额度进行收费，这导致了私人投资顾问倾向于选择高净值和富裕人群作为服务对象。而根据波士顿咨询公司界定：家庭平均可支配收入在2万-100万美元的属于富裕人群；100万美元以上的属于高净
在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。 美国约翰·怀尔德杜克（John Wilder Tukey）1977年在《探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis）一书中第一次系统地论述了探索性数据分析。他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限
咨询业内有一个经典的故事： 一个农民赶着羊群在草原上走，迎面碰到一个人对他说：“我可以告诉你，你的羊群有几只羊。”随即，他用卫星定位技术和网络技术将信息发到总部的数据库……片刻后，他告诉农民羊群共有1460只羊，并且要求农民给他一只羊作为报酬，农民答应了。随后，农民对他讲：“如果我能说出你是干嘛的，你能否把羊还给我？”那人说，“行”。农民说：“你是一个咨询顾问。”那人很惊讶，问农民是怎么知道的。农民说：“有三个理由足以让我知道： 1.我没有请你，你自己就找上门来； 2.你告诉了我一个早已知
近日，在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展，继阿姆斯特丹Teradata Universe后，中国是全球范围内第二次展出的国家。这些美轮美奂的图画让参观者感叹数据分析竟然如此之美。 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片，它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。通过这种艺术展览的形式，人们可以用一种全新的方式与分析技术互动。这些令人惊奇的图画同时也是美丽的艺术
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。
人工智能技术是当今医疗问题的一项新兴解决方案，比如医学成像，临床决策支持，药品等等。显然，将人工智能应用于医学具有重要价值。目前我国的医疗环境存在很大的挑战，由于病症的繁多复杂，有很多从未见过的疑难杂症。在这种情况下，数据分析能否改变医疗系统？如何加强医疗保健防止病例的产生？医疗行业应如何保持人工智能方面的优势？ 数据分析如何改变医疗保健系统？ 大数据分析正在彻底改变商业模式。自动数据库使企业能够更高效地执行日常任务。而且，商业部门并不是从数据分析中受益的唯一领域。其影响是广泛的，并且正在医疗保健行业的许多
选文：Selene Wang 翻译：Wendy Zhou， 田桂英 校对：Selene Wang ◆ ◆ ◆ 序言 当今社会，庞大的数据及高端复杂的科学技术正在持续改变着产业的经营方式和竞争方式。每一天，世界上都有两百五十万的三次方的字节数据产生出来，这直接导致了仅在过去两年时间内就创建出世界上90％的数据。这种通常所谓的“大数据”的快速增长和存储，也创造出了很多机会：比如收集数据，处理数据，结构化和非结构化的数据分析等等。 在遵循大数据的3 V法则的基础上（后文会有详细介绍），各类组织通过对已知数据加以分
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
本文由CDA作者库成员Yuki原创，并授权发布，转载请获得授权。 CDA作者库凝聚原创力量，只做更有价值的分享。 在顾问界，曾经有一句玩笑话，“7天了解一个行业”。这样的了解，当然不可能是深入而细致的，但是也决不能浅尝辄止。至少要在短短七天的时间，搞清楚行业的背景，价值链和盈利模式，还有典型企业的成功案例。 如果有喜欢看各家行研报告的习惯，也许你会发现，其中大部分都是按照这个思路展开。 可能很多小伙伴会觉得这和数据分析有什么关系。我想说，以前我们都以为“数据分析”最关键的是“数据”，但是随着大数据时代来临，
📷 金融科技正在浪头上。除了潜力无穷正极欲找出杀手级应用的区块链技术，也别忘了大数据分析仍然是让金融服务改头换面的关键技术，重要性并不下于区块链。 以笔者的观察，基本上国内多数的金融机构都有资料仓储以集中式的方式收集及管理资料，这是大数据分析的基础设施。问题是，拥有大数据后要分析什么？这个问题并没有标准答案，所以，十家公司可能有十种截然不同的分析应用，发挥的效用及衍生的价值也有高下之别。 商业智慧（business intelligence）通常是在建置资料资储系统时会同时导入的平台，
春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，拿了3个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有3-6个月的奖金（真香）。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据分析能力已经
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
0.来源说明 作者 | Qian WANG 翻译 | 九三山人 1.财务顾问或数据顾问? 近年来，金融服务业越来越多地使用人工智能(AI)和机器学习(ML)。大多数专家认为，AI和ML对于金融机构来
金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？ 看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。 数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？ 当然不是！ 相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。 比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。 这就是你的职场竞争力。 分
“大数据”时代，数据分析岗位需求逐步增多，薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。 不过从招聘网站上可以看出，高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格，尤其是字节、阿里等大厂。 15 年，会用个 Excel，会查数据库就能找到很好的工作； 17 年，你得会做BI可视化，能给老板做漂亮的动态报表，同时还得精通Python； 到了 2022 年的今天，除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此，我从网站上搜了不少学习资料和视频，但看完只能
春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。 他入职腾讯一年半，拿了 3 个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励 888888 元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有 3-6 个月的奖金（真香）。 相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？ 为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。 由此可见，数据
自打互联网兴起，“得数据者得天下”越来越成为企业信奉的真理！ 没点儿数据处理、数据分析能力在职场不仅直接影响自己的办公效率，还越来越没竞争力。 不会批处理，数据一多立马抓瞎； 会用的函数屈指可数，一张表的数据都处理不清，更别提跨表； 不懂数据分析，永远给不到老板想要的数据； 汇报、总结、述职，可视化搞不定，好印象全无！ 这些我都理解，所以专门为你精选了 1份Excel实战课+4份大礼包 原价199，现仅0.01元 直击痛点、难点 帮你解决工作中99%的问题 4天精编Excel实用技能课 课程采用【互
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大数据大发现 Gartner最近发布的商业智能与分析平台魔力象限中，Qlik和Tableau这两家力压老牌巨头如SAS、SAP、IBM等，几乎独占魔力象限领导者的宝座。 很荣幸，在上月31号举办的首届中国（杭州）工业大数据产业发展高峰论坛上，钱塘数据有幸和Qlik面对面，Qlik首席顾问王波也在场为500多位与会业内伙伴们作了《大数据大发现》演讲。PPT下拉 在专家看来，Qlik和Tableau后来居上的一个重要原因是这两家把BI从数据科学家手里回归到每一个普通人手中——人人都是数据分析师。而在互联网、大
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 作者|Vala 校对|Shawn 📷 “大数据”和“数据分析”的人本因素 机构和组织一直以来通过分析数据来帮助企业制定战略、经营决策，以及进行风险管理。但今天，情况在发生变化，数据的数量、速度、种类在改变，计算机技术也在改变，而这正是让数以万计的商业应用成为可能的技术平台。 然而，技术仅仅是方程的一部分。企业必须将“数据分析”嵌入到由人类参与的商业决策制定过程中，这才是“数据分析”体现其价值的时刻
出人意料的是，音乐人才、物理学家和工商管理人士能为大数据团队带来全新的视角。 你的企业正在打造数据科学团队吗？首先，你应当从业务部门抽调专家来提出正确的问题。然后考虑招募一些物理学家、音乐人才，当然，还有统计人才和计算机科学家。 这些才是顶级大数据团队的关键“配方”，至少管理咨询与技术顾问公司Booz Allen的战略创新部门副总裁乔什沙利文是这么认为的。沙利文的部门负责帮助客户开展数据分析项目，在这个过程中沙利文看到太多企业犯下相同的错误。 “大多数企业只知道招聘计算机科学家，因为他们认为大数据是一个技术
David Nettleton是《商业数据挖掘：为预测分析项目处理，分析和建模》一书的作者，他还是一位在数据分析处理方面有丰富经验的顾问和学术研究者。 Q：您认为，实现一个数据分析项目最具挑战的方面有
如果说数据透视表是Excel历史上的第一个伟大发明，PowerBI就是第二个。在上一讲中，我们谈到PowerBI这个强大的工具可以帮我们解决很多问题，然而市面上的数据分析软件有很多，为什么笔者偏偏这么看好这款工具呢？
随着大数据的应用范围不断扩大，越来越多的公司开始部署大数据战略。同时，大数据技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。通过大数据技术，企业可以更轻松地获取信息，以便进行更准确地决策。很多公司已经从大数据
在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。 图片截自知乎 原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。 有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。 有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。 如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
导读：数据对于产品的发展起着决定性的指导作用，那么公司在运营的过程中具体需要一个什么样的数据来支撑服务呢？
最近在做项目时经常反思，我应该如何基于运营数据的应用，为大家的工作赋能，比如提高效率、或降低成本，或提升决策准确度，或多个优化组合。这过程中，我发现自己目前仍主要以工具自动化的信息化建设思维解决问题，这种自动化的解决方案其实是经验导向，从数字化角度看，企业将面临的复杂性与不确定性将越来越严峻，经验导向的工作或决策方式将越来越不可靠，这就需要培养以数据思维来思考并解决问题的能力，简单来讲就是基于“数据+算法”的量化思维模式，用客观数据作验证、预测、推荐，减少“我觉得，我想，我估计”等经验思维模式。
导读：大数据时代方兴未艾，人工智能时代又呼啸而至。在人工智能时代，将数据的价值发挥出来的要素有资金、数据、平台、技术、人员等。数据科学家是人员要素中最为重要的部分，是需要企业非常重视的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 自从ChatGPT火爆出圈以来，各类AIGC产品也突然受到大家关注，不少朋友会因此对自己的职业产生担忧，目前也的确出现了因AI失业的人。 做技术的朋友好像感觉写代码这件事也很容易被替代，好像只有成为制造生产AI的人才是安全的。 如果真的想转行AI领域，该怎么转？ 为了帮助想转行的小伙伴有个思路，我们邀请到在数据分析和AI领域有深入研究、并且一直在做这方面培训的老师，也是《统计分析：从小数据到大数据》《Python机器学习技术》这两本书的作者丁亚军老师
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业，该项目提供多种多样的课程，能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分，包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体
来源：DeepHub IMBA本文约900字，建议阅读4分钟ChatGPT的插件使数据科学成为一种简单、愉快的体验。 我们做数据分析时一般都是使用这样的流程来进行：运行jupyter notebook、安装库、解决依赖关系和版本控制，数据分析，生成图表。ChatGPT的“Code Interpreter”插件可以帮助我们进行数据分析。 作为测试，首先要ChatGPT进入角色,让它作为经济顾问： act as an economic advisor and help me understand what i
物联网快速发展，成为继大数据之后下一个IT热词。物联网概念虽然兴起了，但是物联网技术能不能发挥出作用呢?这还有待观察。物联网领域，数据分析发挥着越来越重要的作用。 业内人士向人们解释起物联网，常常会举
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 “商业分析”——听到这个词，是否会觉得非常“高大上”？ 其实，它很接地气！ 本质上，商业分析就是“用数据分析方法，解决商业问题”。 国外有一个专业的名字就叫商业分析（Bueiness Analysis）；国内也有企业挂出来的岗位叫商业分析，有些岗位在招聘时会要求具备商业分析能力。 企业想获得商业成功，个人想实现创业梦想，都少不了“分析一下这件事情能不能做成”这一步。 商业分析是行走职场、创业启航的一项必备技能！ 商业分析也是数字化时代的基础能力！ 然
1.印第安纳大学数据科学在线认证 印第安纳大学在2014年1月开始提供在线数据科学专业，该项目提供多种多样的课程，能让学生各取所需。项目要求你修满12个学分，包括云计算、数据管理和数据分析课程。 具体信息： 本项目会教授这个兴新领域里你所需要知道的概念和技能：数据收集，数据管理和建设，数据分析和数据可视化。有以下一些3学分的课程可供选择： 大数据运用与分析 数据密集型科学的云计算 信息可视化 大数据在药物开发、健康和转化医学方面的运用 数据管理：规模性、多样性、实时性、准确性 基于网页和文本的大数
<数据猿导读> 帮助数据科学家更快获取数据资源，法国创企Dataiku获1400万美元融资；中国制造2025重点项目出炉，2个工业云平台与1工业大数据平台即将落地；ZMENG众盟与策源股份达成合作，推
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 今天，尽管人人都在谈论大数据，但数据实际价值和现有价值有巨大落差。 尽管企业采集和储存、计算数据的能力越来越强，但数据分析能力始终增长缓慢。据Forrester调研，约70%的企业数据从未被分析和使用过，成为数据释放价值过程中的卡脖子难题。 过去二十年，世界从PC时代走进移动时代又走到AI时代，生产力工具越来越简单易用，但数据分析的方式始终没有本质区别，高使用门槛将企业中的大量数据消费者（非技术背景的业务人员）拒之门外。 站在AIGC时代的门口，下一个十
导言：数据科学风靡了几年，已经完成了从普及到应用的商业落地，越来越多的公司都已经同意数据驱动战略的重要性，但雇几个数据科学家和有一个数据团队，并不等同于公司就能坐享数据科学的果实。
六西格玛管理是一种基于数据和统计学的质量管理方法，旨在通过识别和消除组织中的缺陷和浪费来提高业务流程和产品质量。它已经在许多行业中被广泛应用，包括制造、医疗保健、金融等。
过去十五年，是云计算从无到有突飞猛进的十五年。PaaS作为云计算的重要组成部分，在伴随着云计算高速发展的同时，在云计算产业链中的关键性作用日渐凸显。关于PaaS，很多人都认同一个观点，在公有云上，除了IaaS和SaaS，其余的都是PaaS。但PaaS到底是什么？它从哪里来，将到哪里去？PaaS有哪些细分领域？哪些厂商是PaaS市场领导者？PaaS和现在流行的容器管理平台、企业中台和低代码平台之间的关系又是什么？这些问题的答案，向来是众说纷纭、莫衷一是。要回答这些问题，且听笔者为您娓娓道来。
网上随手搜一下，就会发现对数据预处理的抱怨比比皆是。围绕数据预处理的关键词有两个——“重要”“难”。很多数据分析相关的图书和文章都这样介绍预处理：
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