数据分析

大数据科学家的工作从企业的业务问题开始，下一个步骤是创建分析计划，即一些企业称之为“数据分析计划。”当然，你需要考虑到数据科学家的不同专业背景，如有数学界、软件工程、市场营销学、工商管理等等，几乎所有的数据科学家都会从他们的专业领域出发，设置各种技巧最终整合制定出专注于解决业务问题的计划。 数据科学家和他们的分析团队的计划提出了如何组装数据集，并制定了一个数…

在Google、Amazon、Facebook、Uber、Airbnb等公司成功的背后，有这样一批人：他们可以将大量的数据变为有价值的金矿，例如，搜索结果、定向广告、准确的商品推荐、可能认识的好友列表等。没错，他们就是被誉为「今后10年IT行业最重要的人才」—— Data Scientist（数据科学家）。 现在的互联网行业，越来越多的企业对数据科学家求贤若…

性感事物方面的权威《哈佛商业评论》宣布，“数据科学家” 是二十一世纪最性感的职业。所谓性感，既代表着难以名状的诱惑，又说明了大家都不知道它干的是什么。 不管老板懂不懂数据科学家是干什么的，反正最近几年这个岗位的需求数正在快速攀升 Indeed.com 的数据可以为证 但是其性感在什么地方？什么是数据科学家？他们是科学家吗？还是工程师？程序员？抑或是一个商业决…

摘要：谈到中国电竞产业，LOL和DOTA2是两个无法回避的词。 基本上，DOTA2的玩家往往被LOL玩家嘲讽为“信仰粉”，而DOTA2玩家对这个名词并不太抗拒甚至引以为豪。但如果你对一个LOL玩家打“小学生”三个字的话，基本上这就等于是最高侮辱。这两款都脱胎于魔兽争霸自定义地图模式，在各方面相同点远多于不同点的MOBA类游戏，在用户自我定位上居然出现了如此巨…

“当你在深夜遇到系统挂了和数据损坏，有什么办法可以避免那些痛苦和头痛？” 这是 DJ·Patil 在最近的 CTO 峰会提到的。他是 RelateIQ 前任产品副总裁，和美国现任首席数据科学家，Patil 总结所有产生变革的经验教训和失误。他与 Ruslan Belkin，目前 Salesforce 工程副总裁，分享有关打造数据产品中最重要，最突出的失误和经…

如果你想成为网站分析师!想加入网站分析这个即有前途又有“钱途”的行业，那么你至少需要具备本文所提到的9大本领。 1、玩转Excel Excel是一个最原始而且最容易入手的分析工具之一，如果你有少量的数据进行分析和汇总的话，Excel是你的不二之选，结合丰富的函数与公式，你能轻松的得到你想要的数据，如果你懂得计算机语言，会使用VBA进行编程那就更是如虎添翼了，…

说到我们要做数据分析，没有米下锅怎么行？没有数据，我们还怎么做数据分析？前几天有个哥们在现场就问我，说我们是一家创业公司，我们也非常想做数据分析、机器学习这些，但是我们没有数据啊！这可怎么办？我们也不懂这些数据从哪儿来，更不懂技术方面的东西，公司也就几个人，还都是从传统公司或者刚毕业的。 当时我就给他打了个比喻，这就有点像我们没米怎么煮饭一样。如果真的没米了…

摘要：浅谈所谓的产品「用户画像」 2015上半年，我国网民已达到6.68亿，年底肯定能够顺利突破7亿，其中使用手机上网人群占整体88.9%。不同于传统PC上网，每个家庭共用一台设备，手机上网存在着独特性、唯一性和私密性的特点，每个人的手机都是一套独特的生态系统。因此，将有相同特征的用户抽象成一个代表，可以极大方便开发者研究用户构成和分布，精准定义用户。这也是…

摘要：在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终于结束松了口气。 在 Nordstrom 数据实验室度过了两年美好时光以后, 我获得了一个亚马逊网络服务 S3 部门的岗位。我为即将开始的人生新篇章感到兴奋，也为耗时又折磨人的面试过程终…

摘要：数据分析师会被机器学习和算法取代么？ 《疑犯追踪》里的那个“机器”，主要工作就是分析人的行为，然后找出一些“目标人员”，再由业务人员去接触。看上去，这个机器完全是代替了数据分析师的工作啊。 抛开美剧里的这种有所夸张的内容，在现实中，当一个数据分析师跟别人聊天的时候，经常会被问一些问题： Q：数据分析人员能做什么？ A：从纷繁的数据里提炼出有价值的信息并…

摘要：2016年春运图定列车的火车票自2015年11月26日起开始发售，其中互联网、手机客户端、电话订票渠道的预售期为60天，车站窗口、代售点、自动售票机渠道的预售期为58天。 一年一度的春运又开始啦！！！想在网上抢到热门车次的春运车票，基本得靠“鹰的眼睛”和“豹的速度”。如何能求得一票呢，小编决定认真钻研，用自己多年的数据分析来实现自己的“抢票计划”。 ·…

摘要：面对一大堆看似杂乱的数据，如何进行信息提取与数据加工，从中获取自己想要的信息，并应用这些信息，有理有据的进行需求的讨论、最终设计决策的推进，这是每一个交互设计师必修的课程。 在我看来，数据分析是很难的。利用你当下有限的数据资源(大多数数据往往掌握在产品经理、运营手上)去整理、分析并得出结果。 交互设计师如何培养数据分析的能力呢 首先，要有数据收集分析的…

摘要：数据指标是数据分析很重要的原材料，比如我作为一家电商公司，我的网站运营的如何？每天的流量是多少？新老卖家买家都是什么占比？产品类目销售情况是什么样子？这些都是作为一家电商公司每天都需要去监控和关注的。 一家企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。 本篇重点…

没有数学基础，没有编程基础，没有项目经验，但有一颗想成为数据分析师的心，有没有办法 让我们抛掉“一定要努力”的鸡汤，扔掉“数据科学家必备”的书单，在本文中，我将给出一条方向明确，可操作的实现路径。 开篇前的定义： 本文中的”100小时成为数据分析师“，指在0基础(统计学基本不懂，代码基本不会，数据分析经验基本没有)的前提下，使用平均100个小时(随个人情况不…

在这样一个「数据驱动」的时代，很多产品团队都选择在产品早期就引入或搭建数据分析平台，并希望能够通过数据驱动产品的快速成长，但即便如此，大多数的初创企业还是难逃失败的厄运。除去战略、经营等导致企业死亡的情况，数据分析的「深度不够」也是让产品铩羽的重要原因——大多数企业构建的数据分析平台仅仅能看一些统计指标——而这并不足以指导产品改进，并使之走向成功! 产品数据…