数据分析

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第二周:业务篇,学习笔记

无小意知乎主页:无小意丶公众号: 数据路(shuju_lu)业务篇-指标1.为什么业务重要唯有理解业务,才能建立完整的一套体系,简称业务数据模型。想进入某个行业的数据分析,尽量需要一些业务知识,敲门砖。1.经典...

无小意 发表了文章 • 1 天前

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《七周成为数据分析师》第一周之数据分析的三种核心思维

感谢秦璐老师的《七周成为数据分析师》系列,让我得以系统地梳理数据分析思路,懂得围绕”What?Why?How?“三层来分析问题,解决问题。由于年前家里的零售业工作繁忙,闲暇之余学习了该课程前五部分,受益匪浅,却迟...

顾小t 发表了文章 • 1 天前

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第一周:数据分析思维,学习笔记

无小意知乎主页:无小意丶公众号: 数据路(shuju_lu)为什么需要七周?数据分析师,最主要的是,解决问题的能力!工具是其次锻炼思维能力第一,其次是业务能力!可视化+sql+python=Superset一定得实现一个Supers...

无小意 发表了文章 • 2 天前

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sql练习——表内对比查询

开始在leetcode上面刷题,困在这道题上一直过不去,Employees Earning More Than Their Managers网上查找了相关答案,进行分析。这个题属于表内对比,可以从自连接或者内连接方向解决。自连接 select e.name as '...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-12 11:53

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多表数据查询

在连接查询中,我们要实现两张或多张表之间的数据查询,通常多表数据查询的实现方式分为两种:(1)表之间连接笛卡尔积,简单指对没有连接条件表关系返回的结果,检索出的行的数目将是第一个表中的行数乘以第二个...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-11 15:22

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2018年春运大数据分析报告:回家,你怕了么?

大家都说现在春节越来越没有了年味儿,很多人对过年也不像小时候那样期待了,但是还有一些人他们可能只有在春节的时候才可以回到家跟自己的亲人团聚,这些人就是春运的一份子,大概只有春运的时候才会使大家感觉...

刘口水 发表了文章 • 2018-02-09 16:43

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sql语言简单操作练习

学习步骤:1、看秦路老师关于数据库的文章,对数据库有大体的了解;2、根据sql菜鸟教程熟悉每个函数,每个运算符;3、网上查找相关的题开始练习,区分any,in,=,all,考虑不同的语句角度,对每个题尽量都想出多...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-08 17:49

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写在前面

我的工作是需求分析,但是公司的主要产品是数据加工类,所以我们的工作本质上还是数据分析,涉及到对数据的可视化展现,因为工作过程中一直没有突破,不知道该如何深入系统的分析,使客户在不知道自己需要什么的...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-08 17:16

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搞懂箱形图分析,快速识别异常值,轻松完成数据清洗工作!

快速制作箱形图工具入口:BDP个人版最近有很多用户说到了年终需要回顾这一年的工作,根据这一年的数据看看有没有异常的情况,那么哪种图能够清晰直观地展现出这一信息呢?答案只有一个,那就是...箱形图箱形图(...

刘口水 发表了文章 • 2018-02-01 15:44

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想自学编程,但是从哪下手呢?

有些朋友给我留言说,兴致满满的开始自学编程,但是拿到一堆书,却不知道从哪开始,最后的结果就像下面这个图:那我们今天就来聊聊自学编程,从哪开始?1.首先,给你的学习编程一个重要的意义做任何事情前,你都...

猴子聊人物 发表了文章 • 2018-01-31 14:03

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18万左右热销轿车市场分析报告

数据来源:电子表格应用大会 CSAC (www.spreadsheet.com.cn)——2017年4季度制作工具:Smartbi分析报告功能——直接用Word刷出来的数据分析报告!Smartbi透视分析功能——支持同环比的自由钻取分析工具!指标口径:销量...

大麦 发表了文章 • 2018-01-31 10:32

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R可视化分析美国的肥胖症,嘿!

本文章的主要目的是想研究美国成年人、儿童以及青少年中肥胖人口最多的州。其次展示如何在R中使用rvest包从HTML页面中抓取数据、以及使用ggplot绘制地图。使用R去做项目的时候,经常会用到R社区的成员开发的程序...

邬书豪 发表了文章 • 2018-01-26 17:37

条新动态, 点击查看
因为人都有惰性,已经习惯了EXCEL,就不愿再去学习其他新工具了。
所以对我们是个机会,只要坚持学习,早晚会脱颖而出的。
因为人都有惰性,已经习惯了EXCEL,就不愿再去学习其他新工具了。
所以对我们是个机会,只要坚持学习,早晚会脱颖而出的。
唐太宗

唐太宗 回答了问题 • 2017-04-01 11:16 • 2 个回复 不感兴趣

BIEE12C回写配置问题

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已经解决,是模板问题!!
已经解决,是模板问题!!
你这个不是SPSS的输出结果吧?请提供SPSS的原始文档界面
就现有结果而言,好像线性相关性还是很明显的,0.77呢~
你这个不是SPSS的输出结果吧?请提供SPSS的原始文档界面
就现有结果而言,好像线性相关性还是很明显的,0.77呢~
饼干君

饼干君 回答了问题 • 2017-06-08 14:17 • 1 个回复 不感兴趣

请问谁了解大数据的标签体系如何设计

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标签体系不是一个产品功能,而是基于业务需求的一套指标体系,只是这套指标体系中有很多内容是通过计算和数据加工而得到,不是直接采集的。
回答你的问题:
1、用户画像如何设计需要取决于你的画像的业务需求,也就是你为什么要做画像,做了画像要为什么服务?
明确了这些内容... 显示全部 »
标签体系不是一个产品功能,而是基于业务需求的一套指标体系,只是这套指标体系中有很多内容是通过计算和数据加工而得到,不是直接采集的。
回答你的问题:
1、用户画像如何设计需要取决于你的画像的业务需求,也就是你为什么要做画像,做了画像要为什么服务?
明确了这些内容,其实需要有哪些标签也就比较容易梳理了;
2、标签内容和其他数据一样,都以数据的形式保存在数据库当中,和原始数据没有任何区别;部分标签的建设需要构建挖掘模型;
3、每家公司的标签体系建设方法都是类似的,只是说BAT他们拥有更多的数据资源,所以可能构建的标签更全面,但是构建的方法都是一样的。
悟

回答了问题 • 2017-06-09 00:17 • 1 个回复 不感兴趣

BI针对高层的售前需要准备什么PPT材料比较好

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这是我之前做的一张PPT,给领导汇报肯定是要偏管理、宏观、风险、预测方面。

40370
 
这是我之前做的一张PPT,给领导汇报肯定是要偏管理、宏观、风险、预测方面。

40370
 
程序本地写,测试时候发到你的服务器上去跑。
程序本地写,测试时候发到你的服务器上去跑。
 数据挖掘。不过要求比较高的咯,需要数学能力强悍,微积分 矩阵、线性规划。概率论、数理统计等
 不过不要担心慢慢学。肯定会有收获的哈 
 数据挖掘。不过要求比较高的咯,需要数学能力强悍,微积分 矩阵、线性规划。概率论、数理统计等
 不过不要担心慢慢学。肯定会有收获的哈 
 只能提供个思路:首先你不是已经找到了,那些是机器人发的那些是正常粉丝发的评分 (取出相关特征值)
                            然后你给这些数据打上标签(比如说1、表示是正常人 0、表示机器人的)
                 ... 显示全部 »
 只能提供个思路:首先你不是已经找到了,那些是机器人发的那些是正常粉丝发的评分 (取出相关特征值)
                            然后你给这些数据打上标签(比如说1、表示是正常人 0、表示机器人的)
                            最后打好标签后,通过机器学校算法(贝叶斯、决策树 随机森林啊,等一大堆的),来进行判定 
这个不复杂吧,就是处理下结束 时间而已  结束时间等于 开始时间 + 分钟(结束时间-开始时间)*0.75
这个不复杂吧,就是处理下结束 时间而已  结束时间等于 开始时间 + 分钟(结束时间-开始时间)*0.75
实际上,在传统企业混数据分析反而比互联网公司简单。因为传统企业的职能架构比较规范,一个萝卜一个坑,不会跟着项目或者业务线变动而剧烈变动,所以说句大实话:在传统企业做数据分析,不是怎么做的复杂的问题,而是怎么混上位的问题。只要能混上位,管他搞什么呢。
 
如果站... 显示全部 »
实际上,在传统企业混数据分析反而比互联网公司简单。因为传统企业的职能架构比较规范,一个萝卜一个坑,不会跟着项目或者业务线变动而剧烈变动,所以说句大实话:在传统企业做数据分析,不是怎么做的复杂的问题,而是怎么混上位的问题。只要能混上位,管他搞什么呢。
 
如果站在上位角度思考,这个问题就容易得多。你要说数据分析在传统企业做不深入,没啥价值。那传统企业的品牌、推广部门更没价值,更浪费资源,人家屁股都坐的稳稳的,我们为什么不能坐稳。所以这里不要太纠结自己如何做的复杂,而是要找买家,找谁觉得我们有价值。
 
这里有六种找法,讲几种典型的:
1.皇帝密友型:如果老板经常看数据,能直接给总监以上级别的做汇报。就可以考虑争取老板认可,先打通这个关节;
2.神奇军师型:如果某条重要业务线对数据有需求,就可以抱大腿,大家组团立功。最常见的是从各分公司里找那些有想法,业绩中等,想往上冲,四处寻求支持的人。
3.大内总管型:规范流程,不接滥接零散需求,拿关键部门需求去打压边缘部门需求,制造数据的短缺感,然后定期把零散需求汇总上项目,上系统。
其他类型可以戳:https://edu.hellobi.com/course/194
里边很详细的
 
要记得一点,无论采取哪种方式,目标都是获取信任,或者是大老板的信任,或者是业务部门某条腿的信任。之后的目标就很清晰了:要人,要钱,要地盘。争取一些可能上项目。给自己的团队加人,加项目费用,做独立的系统不要和其他IT系统搅合到一起。团队做大了,自然自己的等级和收入就上去了。至于其他人觉得我们重不重要,随他去吧。
 
 
再具体的可以看看上边的链接,讲的很详细的。
 
其实在传统企业干不止数据分析,除了销售以外所有的后台部门都有这个问题:信任、人、钱、地盘。只不过是传统意义上,市场部都比较强势,销售部/业务部都是大腿,营运虽然苦逼但是必不可少,所以他们的地盘相对固定。传统企业的数据分析大部分是从市场部或者IT部脱胎出来,需要给自己挣地盘,不然永远是边缘角色。
 
像我们这种从遥远的2006年,从传统企业滚过来的分析老头子,看这些政治问题会比较通透。最后想上位,一定是在说官话(项目背景)立牌坊(项目目标)打地基(扩大项目组规模)吹牛逼(拉上大腿一起汇报项目成果)上花功夫。一些新人受了互联网思维熏陶,觉得上个阿尔法猫系统就能有地位了,就和小媳妇老被欺负,想生个儿子就不被欺负了一样幼稚,哈哈
数据分析师,可能乍一看就是一个工作岗位,但其实不然,它也有很多细分和要求,

1、数据分析师主要技能要求:数据库知识(SQL至少要熟悉)、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉,对SPSS或SAS有一定的了解,当然也有R语言和Python,绝对是加分项,对于... 显示全部 »
数据分析师,可能乍一看就是一个工作岗位,但其实不然,它也有很多细分和要求,

1、数据分析师主要技能要求:数据库知识(SQL至少要熟悉)、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉,对SPSS或SAS有一定的了解,当然也有R语言和Python,绝对是加分项,对于与网站相关的业务还可能要求掌握GA等网站分析工具,当然PPT也是必备的。

2、数据挖掘工程师主要技能要求:

1)数据库必须精通。很多时候,你模型的数据预处理,可能完成在数据库里完成,你用到的数据库技巧更高。

2)必须要会成熟的数据挖掘工具、数据挖掘算法,例如:SPSS/CELEMENTINE、SAS/EM等,当然如果你会一、二款开源软件,并会写一些程序代码那是最好的,大公司都喜欢用开源的软件,例如:R、WEKA。

3、数据建模师这不同公司对数据分析师的职位划分稍有不同,在一些中小型企业,没有成立独立的数据中心前,数据分析的相关职位往往是在譬如市场部、运营部这些部门之下,通常数据分析成员在2-4人不等。对于一些大型企业,有独立的数据部门的企业,其数据分析团队人员则是十到百人不等,其职位头衔有通俗的总监、经理、主管划分,也有助理、资深、专家之类的划分。

数据分析师有哪些工作职责?

1、负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等,通过对用户的行为进行分析了解用户的需求;

2、参与业务部门临时数据分析需求的调研、分析及实现;

3、参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;

4、整理编写商业数据分析报告,及时发现和分析其中隐含的变化和问题,为业务发展提供决策支持;

5、派驻或对口支持业务部门提供数据分析服务,与业务部门合作开展业务专题分析;

6、支持微博事业部等产品部门下的运营,产品,研发,市场销售等各方面的数据分析,处理和研究的工作需求。
出现这个问题的原因 可能是因为你取回来的数据与你当前脚本中声明的编码不一致,
import sys 
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
我遇到这种问题一般就是导入sys
或... 显示全部 »
出现这个问题的原因 可能是因为你取回来的数据与你当前脚本中声明的编码不一致,
import sys 
reload(sys)
sys.setdefaultencoding( "utf-8" )
我遇到这种问题一般就是导入sys
或者在编码转换时首先要将你拿的数据以自身编码的格式换成unicode码,再将这个unicode按utf8编码试试
 

 
感觉没见过这个设置,不知道可行否,感觉是不可以的
感觉没见过这个设置,不知道可行否,感觉是不可以的
我也是小白,你学的这些对我来说好高深啊,如果是我的话,数据收集我会用R来爬网络数据(会python的话更简单吧),然后进行数据Excel或者R进行数据清洗,看自己的数据类型想要什么,然后直接套R里面的回归或者决策或者神经网络就可以了。要是机器学习过程会更复杂吧... 显示全部 »
我也是小白,你学的这些对我来说好高深啊,如果是我的话,数据收集我会用R来爬网络数据(会python的话更简单吧),然后进行数据Excel或者R进行数据清洗,看自己的数据类型想要什么,然后直接套R里面的回归或者决策或者神经网络就可以了。要是机器学习过程会更复杂吧~加油啊o(* ̄︶ ̄*)o
讲一个不懂编程也能入门的路线。

说到超级菜鸟:女生,二本,市场营销专业,别说vlookup连sum是啥都不知道,代码一个字母都不会,平时工作连电脑都不咋敲,这个应该够超级菜了。(确实是个小姐姐,没有性别歧视的意思哈)。唯一的优势就是颜值还行。小姐姐毕业后去了... 显示全部 »
讲一个不懂编程也能入门的路线。

说到超级菜鸟:女生,二本,市场营销专业,别说vlookup连sum是啥都不知道,代码一个字母都不会,平时工作连电脑都不咋敲,这个应该够超级菜了。(确实是个小姐姐,没有性别歧视的意思哈)。唯一的优势就是颜值还行。小姐姐毕业后去了某个银行信用卡中心做业务员。某段时候我在做银行项目,广泛体验各个银行的信用卡,于是就这么机缘巧合的认识了。100%出于想了解银行发卡模式,而不是被小姐姐颜值吸引的原因,我很认真的和她聊了平时的工作情况。得知这个小姐姐业绩非常的好,团队Ace,每月激活卡100张以上,个人收入估算接2w以上了。


有意思的是,小姐姐对我的工作也很感兴趣。她问我:“如何能转行到后台做工作?”我很惊讶,为什么收入这么好还想转数据分析呢?不觉得没钱途吗?要知道很多号称“数据分析师”都没有一年25万的。小姐姐表示:因为跑业务太辛苦了,风吹日晒,而且一天不做一天没收入,这日子没法过下去了。“还是你们后台好,对着电脑敲敲就有钱拿,为啥不做”。100%出于分享知识的考虑,我和小姐姐做了深度沟通。发现对于已经工作的同学而言,转行有着至少三大难关。


第一,曰:没精力。作为一个Ace销售,小姐姐性格非常独立坚强。想要她放下工作,关门谢客,再交上几万块培训费去读个培训班是非常不现实的。人家已经习惯了照顾家人而不是被人照顾。而且处于工作敏感性,她也不信任那些培训机构的销售:“还交一万九年薪五十万就业,他自己怎么不交一万九还在这卖课?”好吧,这个逻辑简直无懈可击


第二,曰:没基础。我也试着向小姐姐介绍sas,不过真的是一个字都看不懂。“我在学校都没搞懂,现在咋可能搞懂”好吧,又是一个无懈可击的逻辑。那试着介绍一下spss吧,可视化戳戳戳总行了吧。结果发现光安装就卡了好久。而且一点统计基础都没有的话,也不知道戳出来是个啥。

第三,曰:没记性。我转了一些文章让小姐姐看,基本上前脚看后脚忘。因为工作中用不到。实际上,我自己也有这种感觉。工作中用不到的东西,即使对着学了忘的也特别快。因为平时不用啊,就靠对着课本练,脱离书就是个呆子。


咋办?我认真思考了问题的关键:如果能找到一个工作中就能用到的例子开始训练就好了。真是完全没有基础的话,一上来就列一堆信息、公式、概念只会把人绕晕。如果能找个简单的方法让她理解到:什么是数据、什么是分析,后续如何做数据分析就是水到渠成的事。刚好我当时正在做相关的项目,优秀的销售和死蠢的销售都接触过,这一点极大的启发了我后来的思路。

我试着启发小姐姐的思路,从一个简单的问题开始:什么样的顾客容易成功?小姐姐瞬间打开了话匣子,列举一堆例子。OK,这里先不急着讲完所有故事,我拿出了银行信用卡申请表,问道:假设把刚才故事里的顾客特征对应到表上需要填的这些空格,该如何填?小姐姐愣了一下,然后开始笑话这些申请表能记录的信息太少,很多信息需要销售直观判断。OK,我继续引导:所以这里就有两类信息:一类容易记录的、客观的、格式化的数据,一类难记录的、主观的、个性化的数据。然而,后台的工作人员远在千里之外,他们无法直面顾客,他们只能通过能记录的数据来判断,考虑做什么样的政策,出什么样产品。所以,如果你真想转到后台去的话,你就得想办法:要么从现有的有限的数据中得出结论,要么把主观的数据合理记录下来。


小姐姐似乎想到了什么,然后开始说:那样的话,这里哪几个字段可能最有用处,这里哪些字段其实都是销售们瞎填的。如果真需要添加的话,能不能添加1,2,3,4个维度,而且为了防止一线的销售们瞎搞,还可以配合比如工牌照片、人车合照等等办法。我们边聊,边拿出一张值,把可以用的、有问题的、需要添加的字段都记录下来,并且标上数据格式,填写规范等等。完成以后,我开始介绍:这就是后台部门面临的数据库的简单样式,有字段、字段属性、数据来源、数据真实性、数据清理等等等问题。小姐姐似乎一下恍然大悟,这样讲比一上来讲什么数据仓储容易理解多了。

于是我趁胜追击,开始引导一下阶段问题:你看,你一个月能做100多张卡,有没有计算过办哪些卡,总收入更高?(不同信用卡对应的提成,是否伴随贷款,是否开自动还款业务都会影响提成收入)。小姐姐开始认真考虑不同产品组合下自己的收入。之前也有考虑过,但从没有认真计算过数据,都是自己粗略估算或者听营销中心的日报。有了之前的基础,我们开始分解日报。利用一张最基础的含用户、卡信息的excel表,开始试着做数据统计,计算收入。因为和收入有关,所以小姐姐计算起来格外起劲。并且数据透视表、求和、平均值、if等公式用几次就会了。

于是我趁胜追击*2,开始引导一下阶段问题:你看,这些卡片销售数据和顾客特征结合起来,是不是可以看出来哪些顾客容易办哪种卡?(不是所有的申请表都会被批准的,多多少少都会退一批,填写规范下,过审率一般六成左右)。小姐姐一下兴趣被调了起来,因为被退卡是一线销售非常深恶痛绝的事,因此我们继续拿基础excel表练习,这次是练习交叉表。开始交叉分类看用户特征,试着用不同维度交叉,看哪些类型用户更容易被pass。尝试几次后,竟然发现销售们日常总结的审批规律,有一些还真有道理,甚至还反推出一些审批的潜规则。

于是我趁胜追击*3,开始引导一下阶段问题:你看,你作为这么厉害的销售,肯定有些人会比你差。你和他们比,他们差在哪里。小姐姐又一下兴趣大开,讲了一堆很具体的行为差异。OK,我们回归一下,把这些具体事件中的可以用数据量化的部分截取出来,把那些不能用数据量化的部分,看看是否能有字段记录。这样再归纳以后,就找出来衡量销售行为的基本指标,进而导出了分析团队业绩的基本思路。(实际上,我直接分享了部分项目结论给她。自己解读数据是个很好的尝试思路,但是一个0基础自学者,自己总结结论还是太难了)。

完成这几步以后,小姐姐已经基本具备了数据分析的初级能力,还差临门一脚:简历要怎么投?因为数据分析范围实在太宽泛了,即使做了训练,以小姐姐的能力投开发类岗位也实在是天方夜谭。好在银行里各个分行、营销中心都有数据专员的岗位,这些岗位主要任务就是做销售数据分解和解读,小姐姐的能力非常适合。最后临门一脚,帮小姐姐包装一下简历,一顿饭的功夫,突出一下在分析问题上的经验和能力,之后便一投即中。虽然薪资降低了不少,但是还是如愿做了不用风吹日晒的后台工作。


后来,听说小姐姐嫁了人。俺也在太太的监督下,清空了所有这种100%出于学习分享目的讲过一大堆话的小姐姐的联系方式。后续的情况不得而知。但这确实是我指导过的,最有挑战性、最0基础、也最快速实现转行的例子了。前后用了没俩月。回想起来,小姐姐虽然数学和代码基础差,但有几个优势:


第一,业务能力强。对业务流程非常熟悉,有丰富实战经验。这样很容易找出业务中的问题,就容易找到分析问题的思路,看到数据也容易明白含义。第二,思维逻辑性好。比如第一步总结顾客特征,她可以很快理解我的用意,把那些一个个具体的人,归纳成:39岁、小企业主、500万经营收入、本地人等等字段。数据分析是以字段为基础的,这一步如果理解不了,就真的深入不下去了。我也见过很多思维方式特别感性的人,就是卡在这一步,始终无法把一个具体事情抽象成一组数据,后边的分析也就无法基于数据进行了。他们更多是基于感情、直觉做判断,把数据分析的过程视为一个黑箱,等着听结论。第三,动手能力强。Excel操作几次就会了,没有耽搁很多时间反复练习。第四,公关能力强。营销中心、卡中心她认识不少人,直接拿到了内部一些数据表做练习,进步非常快。这个真的是用模拟数据无法比拟的优势了。

而我只是起到一个穿针引线的作用。找了一个好的切入点,吊起来她的兴趣,让她能坚持思考下去,而不是半途而废。或者装着一脑袋和工作完全不相关的东西,完全不知道学了有什么用。其实数据分析,是数据+分析组成的。技术上如何生成数据是一个切入点。业务上如何做分析也是一个切入点。能从问题出发的好处,就是能以始为终,很快找到思路。当然,这是以能理解数据字段、数据来源为前提的。


当然,这是极特别的个案,其实但凡有一些excel、sql基础,上路都不会这么艰难,也不需要那么强公关能力或者颜值什么的。即使看起来行业差的特别远,即使岗位看起来特别奇怪也没有关系。因为数据分析其实是职场的一项基本技能,在哪里都有用,在哪里都能练习。

比如我遇到过一个三线城市做拖拉机设计的男同学。他想转数据分析,但满眼望去,都是“互联网数据分析XXX”。感觉自己的工作跟数据分析,跟互联网很遥远。然而我不这么认为。我提示他:你做设计,也分创新设计和改良设计。如果改良,你要改哪些款?为什么选这些款?是销量不好,还是故障率高,还是用户口碑差?如果是销量不好,怎么判定好?数据从哪里来?标准怎么定?

拖拉机哥认真想想,忽然觉得恍然大悟:是哦!平时会走访市场,会看不同省市区的销量,还会看售后服务的数据,就是从来没认真思考过这些。平时工作都是拍脑袋,看着哪个月问题多了就做个市场走访,收集收集问题回来写报告,从来没认真思考过到底什么数据算好!这么一说还真的有挺多东西可以挖的!

我继续鼓励他:是滴,这就是一个项目了!因为有明确的目标:改良产品,有明确的时间限制。如果你再主动跟踪下,你们改良后的产品批次是否故障率下降,这就是成果。这就是标标准准的一个数据驱动产品迭代升级的例子。谁说传统企业没有数据思维了,只是大家都习以为常了。

还是拖拉机哥,在整理了思路后,觉得自己有信心了。但他想面试的互联网公司大部分都要求python,SQL一类经验,在现有岗位上确实没得练习。还是得练爬虫。我又提示他:做产品研发,你们肯定会参照竞品是不是?以前的竞品信息八成是手动更新的吧。你可以把爬虫技能拿来练习爬竞品产品信息啊,从官网上、从阿里巴巴,反正只要能找到信息的都可以爬。这些可是货真价实对你工作有用的呢,不比爬什么拉勾网管用。


拖拉机哥恍然大悟:是啊,这样还能显得利用爬虫提高了工作效率,还能进一步分析,自学的也与工作结合了。这个例子敢拿出来讲,当然是happy ending,拖拉机哥如愿离开内地三线城市到了魔都成为一名互联网数据分析师,薪酬翻了1.5倍。虽然在陈老师看来,他那个薪酬在三线城市不少了,但是人各有志,达到自己的目标就好。


类似的例子还有很多,比如财务的同学可以练习ROI分析、做经营分析;比如运维的同学可以练习项目开发资源管理的分析;比如做销售的同学可以练习目标客户与销量分析;比如做开发的同学至少接触过数据可视化。其实,数据早已渗透进工作方方面面,对转行的同学来说,最大的敌人是:“习以为常”四个字。太多的固定思维,导致对数据不敏感,导致分析能力下降。导致看不到自己工作中的数据应用,导致过份依赖网上所谓“干货”。然而收藏的东西固然多,买的书本固然厚,能看完吸收的又有多少?


写sql,python是一种技能,数据分析是一种能力。技能可以照抄,能力需要锻炼。不练,永远不会。与大家共勉。

更多分享,可关注公众号:接地气学堂
 
业务知识一站通,数据分析师的第一堂企业实战课
https://edu.hellobi.com/course/179
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《人人都会数据分析》20万字电子版

去年的时间把之前的数据分析工作经历、大环境背景、职场选择、公司选择、岗位选择、统计学的基本常识、需要掌握的分析工具、怎么写好一个报告、互联网和金融行业的分析场景这些都整理了下。具体购买链接:https:/...

面包君 发表了文章 • 2018-01-03 15:15

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《R的极客理想》系列图书作者张丹:用R语言把数据玩出花样

前言作为数据分析师,每天都有大量的数据需要处理,我们会根据业务的要求做各种复杂的报表,包括了分组、排序、过滤、转置、差分、填充、移动、合并、分裂、分布、去重、找重、填充 等等的操作。有时为了计算一个...

R语言中文社区 发表了文章 • 2017-09-28 09:59

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Python简介

什么是Python Python是一种解释型的、 面向对象的带有动态语义的高级程序设计语言Python的诞生第1个Python编译器/解释器于1991年诞生 Python名称来自Guido挚爱的电视剧Monty Python's Flying Circ...

· 发表了文章 • 2017-09-19 10:26

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拉勾网数据分析岗数据分析

简介:试着,做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。其实,虽然很想做数据分析师,但是是跨行,心里相当忐忑,做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。思路大致思路起始数据来源本来是想自己...

wangtianshan 发表了文章 • 2017-08-23 12:51

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我爬了某宝上4000+网店只为了告诉你中国人最爱喝什么绿茶

作者:吴人链接:http://blog.csdn.net/liu_sn/article/details/72567476微信:1521172694求实习:本人明年3月份浙大硕士毕业,想找一份今年暑期的实习,若能推荐,不胜感激!著作权归作者所有。商业转载请联系作...

吴人beng越 发表了文章 • 2017-05-20 18:37

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为啥214被塞狗粮的单身汪,520还会被塞狗粮

马上就是520,又是一大波狗粮即将来袭,又是一片单身汪呼天抢地,又是一批《为什么优秀的男生都不追女生》这种直男癌YY文开始传播。套路如此熟悉,结果却依然相同:该单身的还在单身啊!到底是什么阻碍了单身汪们...

陈老师 发表了文章 • 2017-05-19 16:28

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数据分析,R还是Python?真的是个问题么?

R和Python作为数据分析的两大主流语言,究竟哪一个更好的争论不绝于耳。但对于两个语言都了解尝试过的小伙伴而言,结论其实非常简单:都好但都有不好。下面从几个方面聊聊我的看法。开发目的据我近期的观察了解,...

张土豆 发表了文章 • 2017-05-17 18:05

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数据分析师VS算命先生,除了算盘与键盘,还有啥差别?

想了解自己数据分析能力到了哪一层,戳{数据分析6个能力等级}想和大牛学更多思维方式,戳{和管理咨询顾问学思考}我们到底是在做预测还是算命 无论从各个层次,各个维度看,数据分析师和算命先生都有天渊之别...

陈老师 发表了文章 • 2017-05-16 16:32

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【数据分析】员工奖金合理性分析

分析目的:根据20**年以来的奖金分配数据分析分公司员工奖金分配是否合理。分析结果:按月份不分分公司,从整体数据来看经理奖金与人均奖金符合y=2.2308x-308.81,且拟合度达到了0.981,即98.1%的数据符合两者的关...

w卫东 发表了文章 • 2017-05-12 17:47

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数据分析师该这样霸气回应“0.00008的转化也很好”的谬论

活动做的好不好,到底谁说了算? “花费300万成本做促销推广,买了一堆KOL,淘宝广告,微博刷屏,最后转化率0.00008,也是极其成功的活动,原因有三:”“第一,花钱做社交媒体就是没转化的,这是常识”“第二,...

陈老师 发表了文章 • 2017-05-12 16:26

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分析报告被嫌弃没重点。怎么办?看这里

想了解自己数据分析能力到了哪一层,戳{数据分析6个能力等级}想和大牛学更多思维方式,戳{和管理咨询顾问学思考}数据驱动决策?还是被人嫌弃? 数据驱动决策?说的好听,有几次老板决策是听数据分析师的。实...

陈老师 发表了文章 • 2017-04-27 12:07

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精准营销大扫盲。破除模型迷信人人有责,有利你我他

其实最智能的精准营销模型叫亲妈,其次是迷魂汤 阿尔法狗化名master挑翻一众高手,引爆了人们对人工智能和算法的关注,也使得数据模型与算法再次成为热点话题。在各路自媒体大肆宣传下,似乎通过算法就可以...

陈老师 发表了文章 • 2017-04-21 15:33

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数据分析技术:信度与效度分析;信度和效度不仅仅能用于问卷分析!

20170418的微课《玩透信度与效度》已经在上完了,下面是微课介绍的部分内容。课后大家踊跃的提问,也给了我很多的课程改进思路,谢谢大家的踊跃参与!什么是信度和效度?信度代表的是数据的可靠性程度和一致性程...

老谢 发表了文章 • 2017-04-20 11:08

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案例+课件下载|34页PPT,手把手教你做文本挖掘【资料放送】

1、本文是4月20日手把手教你做文本挖掘的课件;2、4月20日 20:30 Sim老师主讲《手把手教你做文本挖掘》直播地址:​https://edu.hellobi.com/course/117/lessons  (友情提醒:打开就可以看,建议P...

天善智能 发表了文章 • 2017-04-19 15:58

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案例+课件下载|20页PPT,教你迅速上手R语言数据挖掘【资料放送】

1、本文是4月18日(周二晚)数据挖掘快速上手之R语言实践的应用的课件;2、4月18日谢佳标老师主讲《数据挖掘快速上手之R语言实践》直播地址:https://edu.hellobi.com/course/178/lessons  (友情提醒...

天善智能 发表了文章 • 2017-04-19 15:24

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销售数据按比例分摊

Rolkevin 发起了问题 • 2018-01-15 21:29
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win17 安装Pymssql问题

ID王大伟 回复了问题 • 2017-12-29 11:03
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第二周:业务篇,学习笔记

无小意知乎主页:无小意丶公众号: 数据路(shuju_lu)业务篇-指标1.为什么业务重要唯有理解业务,才能建立完整的一套体系,简称业务数据模型。想进入某个行业的数据分析,尽量需要一些业务知识,敲门砖。1.经典...

无小意 发表了文章 • 1 天前

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《七周成为数据分析师》第一周之数据分析的三种核心思维

感谢秦璐老师的《七周成为数据分析师》系列,让我得以系统地梳理数据分析思路,懂得围绕”What?Why?How?“三层来分析问题,解决问题。由于年前家里的零售业工作繁忙,闲暇之余学习了该课程前五部分,受益匪浅,却迟...

顾小t 发表了文章 • 1 天前

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第一周:数据分析思维,学习笔记

无小意知乎主页:无小意丶公众号: 数据路(shuju_lu)为什么需要七周?数据分析师,最主要的是,解决问题的能力!工具是其次锻炼思维能力第一,其次是业务能力!可视化+sql+python=Superset一定得实现一个Supers...

无小意 发表了文章 • 2 天前

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sql练习——表内对比查询

开始在leetcode上面刷题,困在这道题上一直过不去,Employees Earning More Than Their Managers网上查找了相关答案,进行分析。这个题属于表内对比,可以从自连接或者内连接方向解决。自连接 select e.name as '...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-12 11:53

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多表数据查询

在连接查询中,我们要实现两张或多张表之间的数据查询,通常多表数据查询的实现方式分为两种:(1)表之间连接笛卡尔积,简单指对没有连接条件表关系返回的结果,检索出的行的数目将是第一个表中的行数乘以第二个...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-11 15:22

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2018年春运大数据分析报告:回家,你怕了么?

大家都说现在春节越来越没有了年味儿,很多人对过年也不像小时候那样期待了,但是还有一些人他们可能只有在春节的时候才可以回到家跟自己的亲人团聚,这些人就是春运的一份子,大概只有春运的时候才会使大家感觉...

刘口水 发表了文章 • 2018-02-09 16:43

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sql语言简单操作练习

学习步骤:1、看秦路老师关于数据库的文章,对数据库有大体的了解;2、根据sql菜鸟教程熟悉每个函数,每个运算符;3、网上查找相关的题开始练习,区分any,in,=,all,考虑不同的语句角度,对每个题尽量都想出多...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-08 17:49

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写在前面

我的工作是需求分析,但是公司的主要产品是数据加工类,所以我们的工作本质上还是数据分析,涉及到对数据的可视化展现,因为工作过程中一直没有突破,不知道该如何深入系统的分析,使客户在不知道自己需要什么的...

晓薇 发表了文章 • 2018-02-08 17:16

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搞懂箱形图分析,快速识别异常值,轻松完成数据清洗工作!

快速制作箱形图工具入口:BDP个人版最近有很多用户说到了年终需要回顾这一年的工作,根据这一年的数据看看有没有异常的情况,那么哪种图能够清晰直观地展现出这一信息呢?答案只有一个,那就是...箱形图箱形图(...

刘口水 发表了文章 • 2018-02-01 15:44

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想自学编程,但是从哪下手呢?

有些朋友给我留言说,兴致满满的开始自学编程,但是拿到一堆书,却不知道从哪开始,最后的结果就像下面这个图:那我们今天就来聊聊自学编程,从哪开始?1.首先,给你的学习编程一个重要的意义做任何事情前,你都...

猴子聊人物 发表了文章 • 2018-01-31 14:03

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18万左右热销轿车市场分析报告

数据来源:电子表格应用大会 CSAC (www.spreadsheet.com.cn)——2017年4季度制作工具:Smartbi分析报告功能——直接用Word刷出来的数据分析报告!Smartbi透视分析功能——支持同环比的自由钻取分析工具!指标口径:销量...

大麦 发表了文章 • 2018-01-31 10:32

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R可视化分析美国的肥胖症,嘿!

本文章的主要目的是想研究美国成年人、儿童以及青少年中肥胖人口最多的州。其次展示如何在R中使用rvest包从HTML页面中抓取数据、以及使用ggplot绘制地图。使用R去做项目的时候,经常会用到R社区的成员开发的程序...

邬书豪 发表了文章 • 2018-01-26 17:37

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“直播竞答”类产品数据分析报告火热出炉啦!冲顶大会、百万英雄谁才是最后赢家?

最近一段时间被身边这个学习的氛围所感染,也入了“直播答题”这个坑。话说,自从入坑以来,自己就像一个18线小明星一样,每天忙着赶场答题,占据公司网速最快的位置,手机24小时保持高电量,不过结果感人...入坑半...

刘口水 发表了文章 • 2018-01-25 16:58

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一个被阅读了50万次的公众号

本文是一篇基于 Python 的数据分析实践教程,数据来源于“Python之禅”公众号的历史文章,数据采集过程在掘金小册上有详细地讲解,感兴趣的可以去阅读一下,数据和完整源代码可以在公众号回复「wxdata」获取加载数...

刘志军 发表了文章 • 2018-01-23 10:08

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【麦分析】2017年第4季度汽车销售同比分析

数据来源:电子表格应用大会 CSAC (www.spreadsheet.com.cn)制作工具:Smartbi分析报告功能——直接用Word刷出来的数据分析报告!Smartbi透视分析功能——支持同环比的自由钻取分析工具!指标口径:销量:批发销量(...

大麦 发表了文章 • 2018-01-22 09:04

  数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。