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
在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。
“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。
近年来，数字化转型的重要性已经被越来越多的公司所认识。在十四五规划中数据已经成为和土地、劳动力、资本、技术所并列的六大要素。如何充分挖掘数据资产价值，运用各类大数据分析工具来驱动业务发展，已成为企业管理者所关注的最重要的问题之一。国际著名咨询公司麦肯锡认为，构建大数据及高级分析能力是撬动企业业务新增长最重要的杠杆之一。加大数据分析能力的建设，从企业业务的各环节入手，有助于企业整体运行效率提升。
下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤；
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
数据分析师有理由爱Sqlserver之一-好用的插件工具推荐 数据分析师有理由爱Sqlserver之二-像使用Excel一般地使用SqlServer
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？
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被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。 从概念到实用、从结构化数据分析到非结构化数据分析，大数据分析技术在不断地进化。虽然国内仍然在关注舆情分析，但是记者注意到，在美国，大数据分析的研究已经进入到了一个全新的阶段，“预测分析”技术成为最
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
人力资源数据化转型和数据分析是一个系统化的学习过程，不管是人力资源部门的数据转型还是HR个人的数据转型，我觉得都是一个数据化的落地的过程，你需要具备数据分析的思维，数据分析的技能，对于现阶段的HR来说，不要值着眼各种战略，系统，组织这种高高在上的内容，你更应该关注数据化如何的落地。
百度搜索大数据，就会发现这是一个日均搜索达到4000K的热词，在头条上也是如此，只增不降。
Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为两个部分：
从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞相利用大数据来增强自己企业的业务竞争力。但是，即使17年过去，大数据分析行业仍然处于快速发展的初期，每时每刻都在产生新的变化。
相信很多数据分析师的脑海中都无数次冒出过这个念头：出去开一个数据分析公司吧，喏，就像他们： 房地产数据分析师 · 张先生：我要创业！开一家数据分析的公司，什么万科、万达、万通、万维网....都是我的客户！喂，什么？哦不好意思我不买房，等一下，那个...请问您需要数据分析吗？我们专注房地产数据分析，聚类分析、回归分析、决策...喂？喂？ 零售业数据分析师 · 小王：老子不干了！老子要自己接活做，给楼下小卖部做数据分析！ 互联网数据分析师 · 强强：我辞职了，开了一家公司，我们公司做流量分析、推荐系统，构建
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
前几天在知乎上，回答了问题：「如何深入学习数据分析？」，没想到竟然成了优秀回答。感谢知友们的喜欢。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。
数据治理是逐步实现数据价值的过程，具体来说，数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控；对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。
前言 为什么要分享一下数据分析方面的知识呢？ 一是扩展下知识面 二是期望讨论下数据分析在测试领域的应用场景的可能性 从分享的情况来看，测试人员的思维依旧非常局限，同时大多的测试从业者的知识面是相当的狭窄。 数据分析的关键要点 准备 主要是读写各种各样的文件格式、数据库，获取原始数据集。 处理 主要对原始数据集进行清理、休整、整合、规划化、重塑、切片切换、变形等处理，生成可数据分析的数据集。 转换 对可分析数据集做数据做一些数学和统计运算生成新的数据集。例如分组分类、数据聚合等等。 建模和计算 将新的数据集跟
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。
【数据分析三字经】①学习：先了解，后深入；先记录，后记忆；先理论，后实践；先模仿，后创新； ②方法：先思路，后方法；先框架，后细化；先方法，后工具；先思考，后动手； ③分析：先业务，后数据；先假设，后验证；先总体，后局部；先总结，后建议； 做数据分析首先是熟悉业务及行业知识，其次是分析思路清晰，再次才是方法与工具，切勿为了方法而方法，为工具而工具。 【数据分析的3点要求】第一，熟悉业务，不熟业务，分析的结果将脱离实际，业无从指导；第二，多思考，只有经常发问为什么是这样的？为什么不是那样的？只有这样才有突破点
这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活，能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
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。
小微导读 从SGI的首席科学家John R. Masey在1998年提出大数据概念，到大数据分析技术广泛应用于社会的各个领域，已经走过了17年的时间。现在再也没有企业怀疑大数据分析的力量，并且都在竞
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。
在过去十年中，人工智能（AI）技术以令人瞩目的速度发展，正在深刻改变我们的生活和工作方式。无论是自动驾驶汽车、智能家居，还是AI医疗诊断和金融市场预测，AI技术都在各个领域展现出强大的影响力。特别是在中国，AI技术的研究和应用取得了显著进展，政府和企业的高度重视使得中国成为全球AI发展的重要引擎。
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上，阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新，正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示，随着数字化转型进程深入推进，企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化，传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。 数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。 一、识别信息需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、
网站安全是当今互联网环境中的一个重要问题。为了保护网站免受各种攻击和漏洞的影响，设计一个基于Python的网站安全检测系统是非常有必要的。本文将介绍如何设计和实现一个基于Python的网站安全检测系统，并重点探讨如何利用数据分析来提升系统的效能和安全性。
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
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
本问介绍的Druid 是一个分布式的支持实时分析的数据存储系统（Data Store）。美国广告技术公司MetaMarkets 于2011 年创建了Druid 项目，并且于2012 年晚期开源了Druid 项目。Druid 设计之初的想法就是为分析而生，它在处理数据的规模、数据处理的实时性方面，比传统的OLAP 系统有了显著的性能改进，而且拥抱主流的开源生态，包括Hadoop 等。多年以来，Druid 一直是非常活跃的开源项目。
数据中台是中国本土诞生的一个名词，很多企业在“什么是数据中台”和“我要上XX中台”徘徊。其炒作程度跟当年的“大数据” 一词有的一拼，如果用Gartner的炒作周期图来看，数据中台目前已经逼近炒作的顶峰。
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程，除了需要掌握基础数据分析知识外，还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力，为了帮助大家更好的学习数据分析，我帮大家梳理了一下学习的知识，需要学习哪些内容，如何循序渐进的来学习数据分析。
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
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。
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。
互联网的发展，带来了各种数据的爆发式增长，所有接入互联网的相关操作行为，都化为虚拟的数据被记录了下来。大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop成为主流选择。
在当前快速发展的数据分析领域，AI大模型正成为推动技术创新和企业决策的关键因素。随着数据量的指数级增长和计算能力的显著提升，大模型不仅在理论研究中取得了显著进展，也开始在商业应用中展现出前所未有的潜力。企业级的数据分析解决方案正变得越来越复杂和智能化，这促使业界寻求更高效、更准确的数据处理和分析方法。
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
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。
目前，大数据分析是一个非常热门的行业，一夜间，似乎企业的数据已经价值连城。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力，但是对于大数据分析行业来说，仍然处于快速发展的初期，这是一个快速发展的领域，每时每刻的都在产生新的变化。我们来看下大数据行业的未来的五个趋势。 1.基于云的大数据分析 Hadoop是用于处理大型数据集的一个框架和一组工具，这个最初被设计工作在物理机的集群上，但是目前这种现象已经改变，越来越多的基于云中的数据处理器技术出现，例如亚马逊利用云的数据BI的托管长款，谷歌B
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。仅仅谈论数据分析的作用实际上并不重要，因此在谈论该作用之前，我们首先要考虑受众，打个比方：对于个人而言，由于身体感应设备的原因，让我们每天锻炼身体健身各种指标可以数字化，最终完成对个人身体和生活习惯的自我量化，然后完善对个人日常生活规律的调节，使我们过上更好的生活。
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