現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)需要專業(yè)的數(shù)據(jù)分析員，因為數(shù)據(jù)分析員能夠為項目提供合理的建議，并作出正確的決策，因此數(shù)據(jù)分析員非常重要

       對數(shù)據(jù)分析員來說，一開始一定會做一些有趣的分析，但長期做數(shù)據(jù)分析工作，思維總是會干涸，而對分析思路的尋找卻變得異常痛苦

     數(shù)據(jù)挖掘是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相結(jié)合

bi數(shù)據(jù)分析工具有：Tableau、Qlik、億信ABI等等

   如今，數(shù)據(jù)分析的價值越來越被認(rèn)可，企業(yè)需要有才能的人來洞察數(shù)據(jù)

       隨著科學(xué)技術(shù)的更新和互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展促進(jìn)了大數(shù)據(jù)時代的到來，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量不可預(yù)測的數(shù)據(jù)碎片

最近小蔣在學(xué)習(xí)HR數(shù)據(jù)分析（People Analytics），主要想了解兩個問題： 有什么Low Tech的方法，HR用Excel就能開始？ 有什么HighTech的玩法，又真的能夠推廣落實？

      無論是產(chǎn)品還是運(yùn)營，在工作中都不可避免地會遇到與數(shù)據(jù)相關(guān)的場景

做銷售可以通過分析基本的業(yè)績、具體商品的價值、產(chǎn)品線的價值等方面，得出應(yīng)當(dāng)對產(chǎn)品使用怎樣的營銷策略，分析該產(chǎn)品是否應(yīng)該繼續(xù)研發(fā)以及未來產(chǎn)品優(yōu)化的方向

       數(shù)據(jù)也叫做觀測，是實驗、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果

       1996年，加特納集團(tuán)(GartnerGroup)首次提出了商業(yè)智能的概念

       在這個時代，我們可以用數(shù)據(jù)說話，也可以進(jìn)行數(shù)據(jù)競爭

       數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對其進(jìn)行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

        數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計和分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并對其進(jìn)行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

    數(shù)據(jù)分析 是指對收集到的大量資料，采用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法，從資料中提取有用的資料，形成結(jié)論，對資料進(jìn)行詳盡的研究和歸納

    數(shù)據(jù)分析就是利用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法，對搜集到的大量資料進(jìn)行分析，提取有用的資料，并得出結(jié)論，對資料進(jìn)行詳細(xì)研究和歸納總結(jié)的過程

      近年來，大數(shù)據(jù)的概念越來越受歡迎，越來越多的人感受到數(shù)據(jù)的價值

      在當(dāng)今社會，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一些企業(yè)的根

   前兩天我們公司的王會計做的財務(wù)報表令我們大吃一驚，因為之前我們做的財務(wù)報表都是一大堆數(shù)據(jù)，基本上除了本人，其他人想要看明白得費(fèi)老大勁了

   如今大數(shù)據(jù)已開始應(yīng)用于各行各業(yè)，作為數(shù)據(jù)分析師要從這些數(shù)據(jù)中獲得精確的信息，數(shù)據(jù)分析是非常有力的，但當(dāng)然還是要在具體情況下，嚴(yán)格選擇假設(shè)，采用科學(xué)的 數(shù)據(jù)分析方法 才能產(chǎn)生有價值的結(jié)果

   現(xiàn)在，很多小伙伴都發(fā)現(xiàn) 數(shù)據(jù)分析 行業(yè)是IT行業(yè)的一個風(fēng)口，也有很多對自己的職業(yè)不滿意的小伙伴，想要進(jìn)入這個行業(yè)

用戶行為分析需要哪些數(shù)據(jù) 隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，人們的消費(fèi)習(xí)慣也在逐漸改變，越來越多的商家開始將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向線上，而這也使得用戶行為分析變得愈加重要

在 Lakehouse 上搭建先進(jìn)的 ELT 分析架構(gòu)

       數(shù)據(jù)分析是一個分析收集到的大量數(shù)據(jù)，提取有用信息，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)研究和總結(jié)的過程

數(shù)據(jù)可視化分析工具有：Excel， 可以創(chuàng)建專業(yè)的數(shù)據(jù)透視表和基本的統(tǒng)計圖表 ；FineBI， 一套企業(yè)數(shù)據(jù)化管理和可視化BI的方案 ； Power BI， 是由微軟開發(fā)和支持的軟件解決方案 ；高德地圖

市面上常見的數(shù)據(jù)分析可視化工具有：Tableau、BDP、Data Analytics、DataFocus、Smartbi等等

By：接地氣的陳老師

數(shù)據(jù)分析預(yù)測的方法有：1、因子分析方法；2、回歸分析方法；3、平均分析法；4、交叉分析法；5、綜合評價分析法；6、集中趨勢分析；7、離中趨勢分析

       數(shù)據(jù)分析是指通過適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對其進(jìn)行總結(jié)、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用

       互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)分析師面臨的不是數(shù)據(jù)短缺，而是數(shù)據(jù)過剩