数据分析

你在数据科学领域的下一个最佳角色是？

想要在互联网获得效益，离不开流量，对于企业来说，想要通过网站获得效益，也离不开流量。

根据30年的商业经验，下面的列表是我认为首先应该在数据科学课中讲授的（非全面的）内容选择。 这是我文章的后续内容为什么Logistic回归应该最后讲解。 我不确定下面这些主题是否在数据营或大学课堂上讨论过。 问题之一是招聘教师的方式。 招聘过程是有利于以学业成就或其“明星”身份而闻名的个人，并且他们倾向于在数十年内反复教导同一事物。 厉害的专业人士对成为老师…

数据科学家这一职业如今炙手可热，但是数据科学家也分应用型和研究型，并不如我们想象中那么高不可攀。尤其是在很多既有的工具或资源可用的情况下，数据科学的钻研可深可浅，就看你能玩到哪个级别。如今很多非科班出身的转行搞数据科学，也不是什么很稀罕的事。这不，物理学系出身的 Admond Lee 就写了一篇他的第一次实习数据科学工作的经历，希望对有志于从事数据科学职位的读者们有所启示。

通过本文，你可以对数据科学及其几大分支，包括商业分析、数据分析、商业智能、先进分析、机器学习和 AI 有初步的认识。

数据分析师笔试题，供参考学习！！

电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。

一款产品（特指APP）的数据指标体系一般都可以分为：用户规模与质量、渠道分析、参与度分析、功能分析以用户属性分析。

市场营销从来就是一门玄学，到底是使用多图轮换来尽可能多地向顾客展示产品信息好，还是用静态图片只传递单一信息有效呢？到底哪一种能带来更高的商业转换率呢？本文作者告诉大家，与其一味随大流地在网站主页上使用“图片轮换”，不如看看调查数据和听听专家的意见，再做决定，毕竟跟谁走，都不如跟钱走来得实在。

技术能力的评价是技术求职者的重要的一项指标。

留存低，会员流失严重，会员不忠诚，销量持续低迷…….难题如何破解？

2018年增补版，增加了近一两年出现的一些常见的新的名词，大约20个，并做了详细的解释。

最近关注了一批硅谷的增长大牛，Andrew Chen 是其中之一。看了他的 blog 收获多多，总结了8点知识模块干货，分享给大家。阅读时给大家个小 tip：请关注他的推导过程，而非仅仅结论。

谷歌分析、服务器日志数据和Facebook用户洞察是收集商业智能数据的必要工具，这些数据将提高盈利能力。

用户的行为是可以“被设计”的，那么用户行为是如何发生的？该如何设计才能让更多用户按照我们希望的路径尽快完成关键行为转化呢？如何衡量行为设计的好坏呢？