数据分析

对比分析，如果深入研究，还是一种具有历史悠久的、有着广泛应用的分析方法。

对于所有的数据科学家来说，梳理思想，进行结构化思考是非常重要的。我经常看到分析师在思考直观项目时，迷失了方向。运用这些工具，你就能增强自己的思维能力，并在较少的时间里做完成更多的事情。

需求洞察最重要的就是要找到合适的用户样本，我们希望找到的用户有需求问题，同时愿意交流并善于交流。

对数据的解读能力、问“正确”问题的能力以及解答问题时的灵活性，都是衡量一名数据分析人员是否足够称职的关键。

网络上关于写产品竞品分析的文章很多，做运营类竞品分析的文章比较少，所以今天抛砖引玉和大家分享一下，我在分析竞品运营中的思考和心得。

?人们总认为与大数据分析沾点边的技术都要花大价钱才能得到。但事实上，大数据分析的思想才是最贵的，技术可以实现数据批量清洗，处理，呈现地更快、更美。但却不知道要哪些数据算有效，哪些数据才是重点需要分析得出有价值的信息。

爬取豆瓣电影top250，然后提取电影分类，并进行数据分析

从零开始学数据分析，什么程度可以找工作？

作为一名应届毕业生，金融专业，大学有修过相应的统计数理课程。平时通过自学SQL、R语言、python编程、数据挖掘导论。可是越学越有一个疑问，数据分析行业涵盖的知识太多了，就想知道学习的东西都能在工作中被检验吗？而且毕业将近迫于就业的压力，自己作为一只菜鸟，想找找数据分析方面的实习工作干干看。就想知道各位数据分析行业的师兄师姐们，当初在面试时都被问到什么样的问题？

这一次，也是应一些朋友的建议，做了一个从开始到最终建立完毕的PPT给大家。希望能让大家更加清楚。

运营是一门艺术，更是一门技术。

在全篇开始处介绍了互联网企业的盈利模式大抵可以分为三种：向用户出售商品或服务类、广告盈利类、直接收取费用类。这种“向用户出售商品或服务”类公司所涉及的分析，可以拆分为“用户、订单、商品/服务”这三个模块。

本文将详细讲述这类定性与定量结合的用户画像制作方法，以求达到精确描述用户需求、指导运营工作的目的。

数据地图结合了数据信息和地理信息这两个信息维度，在考虑数量的同时，也兼顾了区位分析，从中能得到比表格更直观的可视化结果，当然这种综合分析需要我们有丰富的商业敏锐度和区位学知识，以便在运营分析中做出更准确的判断。

数据的作用主要体现在两方面：解释过去和预测未来。