经过二三十年的发展，地产行业增速放缓，进入“狭路相逢勇者胜”的存量时代，传统的标准化复制产品和服务难以应对市场需求和行业的激烈竞争，加速房企向多元化经营和精细化运营转型。对于商业地产来说，已经由开发竞争阶段到了运营竞争阶段，最大的考验就是运营能力，这是发展趋势，也意味着地产企业的经营思路需要改变。
今年经济形势不好，很多公司又开始打起“经营分析”的大旗，要求“考核财务效益”“推动降本增效”。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。
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。
从研发、生产，再到运营、销售，制造企业所涉及的经营管理内容十分广泛。在过去的几年中，制造业的数字化转型快速发展，逐渐实现了全链路的数字化。
转自：https://www.toutiao.com/i6873267140791632388/
很多同学抱怨：自己东做一点，西做一点，没有见过完整的数据分析体系是啥样？实际上早在10年前， 很多大型银行就已经建立了很完善的数据分析体系，只是因为行业特殊性，导致外人知道的不多。今天跟大家详细介绍一下。 一、建设的出发点 满足业务需求，是建设数据分析体系的出发点，也是最终目的和最高要求。要注意的是，“业务需求”并没有统一的标准。不同部门，不同身份的人，需求是不一样的。从大的方面看，可以分作三个层级： 1、战略级：能决定公司整体方向的高级管理层 2、战术级：决定一个具体职能工作的管理层（销售、运营、产品、售
“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。
导语 | 数字化转型浪潮席卷了千行百业，有人从中看出了汹涌的挑战，也有人从中嗅出了美妙的商机。对于零售企业而言，当前数智经营进入了哪个阶段？未来的破局之道又在何方？我们邀请到了广东省 CIO 协会消费品与零售行业分会会长，腾讯云 TVP 行业大使 陈东锋老师，为大家带来关于零售行业数字化转型的专家解读，他将从消费品企业数智经营和零售企业数智经营两方面深入分析，带领我们牢牢把握行业升级发展脉络。 作者简介 陈东锋，广东省 CIO 协会副会长/消费品与零售行业分会会长、腾讯云 TVP 行业大使。曾任宝洁 P&
很多朋友问沈老师，我是学统计分析的，为什么我还是不知道如何应用呢？ 问题：沈浩老师,我有些问题想跟您请教一下,我现在从事的工作是互联网行业数据分析工作,我以前学的专业是统计学,但是工作中有很多多元统
作为国内领先的家电制造企业，在其20多年的发展过程中，创造了无数辉煌的成果，多款产品销量排名全球前列。
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，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的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，尤其是通信、电商等行业。大部分企业管理者开始意识到数据所能够带来的具体潜力与价值，数据分析技术也逐渐被人们使用。与此同时，数据分析人员供不应求，据麦肯锡咨询公司一份报告显示，到2018年，仅在美国，数据分析人才缺口约150万。 然而目前数据分析行业并没有统一规范标准，大部分大学里都没有开设专门的数据分析专业，从事数据分析工作人员大都为统计学、数学、信息计算、管理学、心理学等专业，对数据分析并没有一个清晰体系的认识，有的甚至连数据
数据运用更加普遍，成功案例越来越多，很多人都会说一点数据，有万科要求全员会数据分析、美团利用数据管控成本赢得了百团大战、饿了么和滴滴利用数据实现订单合理派送等等大企业的案例，也有用数据分析卖出几十万件充电宝、用数据降低母婴厂商废品率、用数据将流量拉新和促活提升16倍等等小企业的案例。
大数据时代，利用数据进行精细化运营才是商业的长久生存之道。作为一线运营人员，学会商铺数据分析与租户辅导方法，不仅可以最大化挖掘数据背后潜在的商业价值，而且可以提升自己的工作技能，获得更大的发展平台。
提起“数据分析 ”这个词，你可能会联想起统计学、模型、计算机语言等高门槛词汇，再加上市面上各类大数据分析文章和专业名词的渲染，把它搞得望而却步。它真的有那么高不可攀吗？
现代企业信息化程度越来越高，ERP、生产制造、财务营销等管理系统，各类数据报表、分析报告随处可见。大多企业在报表分析当中，还没有区分管理层级需求，将所有能够看到的数字以报表形式上报，没有体系，只有混乱的结果，这样的数据分析就仅仅是汇总和上报。
导读 随着大数据时代的到来，以数据分析为思维的经营和管理思路将成为大多数企业和商户进行企业日常管理和消费行为市场分析的依据，而在这种以数据为标的的决策制定和市场观察中，企业获取的分析数据是直观的，动态的，及时的，相比咨询公司或者市调公司的滞后调研和分析相比，具有了大数据和全样本的优势，并能够直接指导企业进行生产和经营决策。 正文 首先，我们讲一讲咨询这个行业，国内的咨询公司类别众多，当然主要是以几家外资咨询公司为主要的行业市场占有者，从能源、消费、生产、物流到营销、金融、生活类咨询等，几个主要的咨询公
提个问题：数据分析要发展到什么程度，才能渗透到企业的管理中？做了近十年的数据分析工作，也参与过大大小小20个企业的数据化管理项目，谈一谈我的看法：
当大数据已然成为一种时尚时，话题的热点已经不再是大数据概念和定义，而是集中在大数据的应用。大多数企业老板已经明白什么是大数据，开始关心数据如何与业务结合，提升企业盈利能力。西安弈聪信息技术有限公司（简称:弈聪软件）CEO卓建超认为,大数据确实已经并继续引起行业变革，对供应链和生产营销甚至组织架构等都产生了影响，但是从企业经营者的角度考虑，只不过是面对一种技术的应变，是方法和游戏规则的改变，但是这并没有对其经营管理上的认知产生改变。
自2016年“新零售”的概念被提出后，各大零售纷纷开始部署转型措施。从零售业发展来看，从卖方市场向买方市场的转变，导致传统零售以线下门店为主导、商品为中心模式的瓶颈逐渐显现，这也迫使传统零售商纷纷向以顾客为中心的经营模式转变，并更加重视强化品类管理、优化供应链。
有没有一种数据报告是让人百听不厌，听了还想听，没听到心理没底，甚至主动要求听的？当然有，而且你经常见到。那就是——
最近有朋友问我，做数据分析还是做商业分析！？其实，我们之前分享数据分析内容多一些，今天就来分享一下商业分析。（文末我们有赠书）
导言：地产企业面临着独特的数字化转型难题：业务广泛、资源庞杂、管理琐碎，导致了数据体系的凌乱，没有使数据资产真正发挥应有的价值。如何将数据分析工作真正的聚焦到企业独特的业务发展需求上？这篇文章告诉你。
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
抛开一些公司岗位设置奇怪的因素不谈，其实从一般意义的岗位职责或者技能要求的层面上来看，数据分析师和财务分析师的界限还是挺明显的：
2024 年被很多人称为大模型应用的元年，毫无疑问，大模型已经成为共识，下一步更急迫的问题也摆在了大家的面前——大模型到底能够用在哪？有哪些场景能落地？怎么做才能创造真正的价值？
随着数据分析岗位招聘越来越内卷，问“你用过/建过什么模型”的也越来越多。这个问题很容易给人“面试造航母，工作拧螺丝”的感觉。实际工作中，真的要搞那么多模型？？？
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
面对日益艰难的市场环境，数据化管理能力将帮助塑造连锁零售企业差异化的核心竞争力，并成为保证其持续盈利的坚固基石。但对于广大的连锁零售服务商而言，要想成功落地“数据驱动”却并非易事，商品管理、门店管理、顾客关系......因素庞杂，难以掌握，又该如何入手呢？别担心，「观远数据连锁零售大数据分析BI解决方案」来为您细细讲解。
■ 腾讯广告经营数仓是腾讯广告打造的数据分析和数据服务平台，它提供了包括数据运营分析、广告优化分析在内数据分析支持，以及数据可视化服务。经营数仓积累了大量的广告效果数据、客户管理信息和产品工具数据，为腾讯内众多的数据分析和运营分析用户提供便捷高效的 SQL 取数服务。为了保障数据查询服务的稳定与高效，该数仓不仅采用了Spark引擎，还部署了Presto集群，目的是能够根据用户提交的SQL的特点，智能选择最合适的查询引擎。
数字经济时代，数字化趋势已然成为各行业共识。银行作为数字化转型的排头兵，积极推动数字技术与实体经济深度融合，核心目的之一即是达成数据驱动业务发展的能力。基于对金融行业数字化的观察，我们发现在银行业的领先实践中，国有行、股份行、城商行均将数据能力作为数字化配套能力建设的重点，以企业级视角进行顶层设计和统筹规划，持续增强数据支撑能力，深化数字化经营管理。而分行在总行的数字化战略下，也纷纷基于实际业务情况，深入探索实践以完善自身数字化建设。
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。
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？ 那就餐饮行业如何做数据分析和挖掘为例做一个简单的说明。 企业经营最大的目的就是盈利，而餐饮企业盈利的核心就是菜品和顾客，也就是餐厅提供的产品和服务对象。企业经营者每天都在思考的是推出什么样的菜系和种类能够吸引更多的顾客，究竟顾客各自的喜好是什么，在不同的时间段是不是有不同的菜品畅销，当把几种不同的菜品组合在一起推出时是不是能够得到更好的效果，未来一段时间菜品原材料应该采购多少，哪种方式的促销能够带来
随着数据分析岗位招聘越来越内卷，问“你用过/建过什么模型”的也越来越多。这个问题很容易给人“面试造航母，工作拧螺丝”的感觉。实际工作中，真的要搞那么多模型？？？ 搞得很多同学在疑惑： 到底数据分析师要懂多少算法模型？ 工作中真的要用到那么多模型？ 我干的到底算不算模型？ 今天来认真梳理一下。 盘点各路人马口中的模型 这个问题的本质来自于不同人口中的“模型”含义不一样。广义上讲，只要是对现实问题的抽象，都可以叫“模型”。但一旦要结合数据、计算过程、使用场景，就会发现这些千奇百怪的模型完全不一样。因此了解清楚
前言：“数据（data）”已经成为21世纪商业的代名词。聚拢大量数据的浪潮正变得愈加猛烈。公司无论所属行业和规模大小，都竭力想要实现以数据为基础驱动公司内部和外部运转的自动化，将流程数字化，并且打造出企业自身的信息库，在这个过程，企业管理层必须面对的问题不在于收集了多少数据，本文通过形象的例子告诉你什么是恰当的数据，并且教你如何解读。 很多企业认为自己是数据驱动型企业，但其企业内部却并未形成一套完备的数据运营管理体系结构，往往参与数据分析的人员只是寥寥几人或者某一个部门，如果数据团队成员有太多的共同点（比如
数据分析在电信行业的应用 1 大数据运营已为大势所趋 电信与媒体市场调研公司Informa Telecoms & Media在2013年的调查结果显示，全球120家运营商中约有48%的运营商正在实施大数据业务。该调研公司表示，大数据业务成本平均占到运营商总IT预算的10%，并且在未来五年内将升至23%左右，成为运营商的一项战略性优势。可见，由流量经营进入大数据运营已成为大势所趋。 2 采取大数据运营的原因 第一，数据资源的先天优势。电信运营商拥有多年的数据积累，在掌握用户行为方面有先天优势，主要体现在数据
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2023大数据产业年度创新服务企业榜单/奖项”评选。
很多人会对数据分析和挖掘的意义产生疑问，比如数据哪里来的，比如分析完了到底有什么用，能不能带来利润的增加呢？
最近常听到的一个观点是，未来十年内 AI 可能会取代 50% 的工作岗位，但早 AI 一步取代你的，可能是邻桌懂数据分析的同事。很多人掌握基本的 Excel，但你真的懂数据么？
数字经济蓬勃而起，能源行业数字化也正在有序开展，通过数字技术，构建更高效、更清洁、更经济、更安全的现代能源体系。
“大数据”从概念走向落地的这几年，得益于外部利好环境，一部分企业开始尝试大数据，但从数据获取、预处理、储存、分析、可视化的实用性仍差强人意。 从最初的经营总结到决策支持，从数据分析师到大数据分析，市场需求的速度跑在人才进阶养成之前，你所拥有的技能够吃几年“老本”？当我们谈及大数据分析人才时，仍会叹惋能力还不够，毕竟如今的数据分析已不仅仅局限于编程建模，而是向机器学习迈进。 为此，东湖大数据·数据智库获取8198份真实的企业大数据领域数据分析岗位相关的招聘数据，具有针对性的发布《2017大数据分析师能力模型与
BI工具和报表工具都是现在大数据时代下用得比较多的分析工具。很多人分不清BI工具和报表工具到底有什么不同，下面，我们就从面向群体、技术架构、用途和作用效果等四个方面，详细说下它们之间有何不同。
目前许多企业在决策时仍沿用以往的个人经验，没有用数据说话，这在实际决策运行时会出现很多问题。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。用数据说话，重视定量分析，也逐渐成为科学研究、企业经营、政府决策等过程着重考虑的问题，越来越多的人们意识到数据分析对经济发展的重要意义。 什么是数据分析呢？ 权威组织Gartner Group的定义：一类由数据仓库(或数据集市)、查询报告、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等组成的应用，以帮助企业决策。 但在现代，商业智能是指利用现代数据仓库技术、在线分析处理技术、数据挖掘和数据展示技术，进行数据分析。其实质是数据+业务理解， 总结一句话，就是通过各种BI软件的功能，实现商业价值。
今天为大家分享的，是数据分析的经典分枝——经营分析。经营分析非常有历史了，早在“数据分析”这个名词火起来之前就已经存在了。今天一起来看看。
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于
大家好，今天要给大家介绍的是商业策略。下面演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。
在现代商业环境中，企业的业务需求日趋复杂，对数据分析的依赖也越来越深。从实时销售情况到市场趋势分析，从客户行为研究到产品优化调整，每一个环节都离不开数据的支撑。然而，传统的数据分析平台，如指标平台和BI平台，往往分割在不同的系统和团队中，导致数据孤岛的形成，降低了数据分析和应用的效率，影响了企业的决策速度和准确性。在这样的背景下，如何将数据分析的各个环节进行有效的整合，提升数据管理和应用的效率，满足企业对实时、准确的数据分析和决策的需求，成为业界共同关注的问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
