数据分析

如果大家想成为一名数据分析师，又或者说是成为某个业务中的高级数据分析师，从技术上来说，需要去了解成为数据分析师的一些学习路径。

指标的解读，包括日常看数，目标的达成情况监控，异常问题定位等等。指标对业务的执行进行好坏衡量或是建议指导，最关键就是指标的解读。指标的解读，并不等同于汇报指标的值+同比环比，更多的是需要反馈指标背后的业务问题或者流程问题，对于业务操作能有问题的发现和解决问题的建议。

随着运营种类的增多，针对不同的运营模块，对应的数据分析方法也不相同。那么，怎么通过精细化的数据分析使流量运营、用户运营、产品运营、内容运营的运营效果实现指数级增长呢？

目前最热门的行业是大数据分析行业，那么大数据分析师掌握哪种语言对他们的日常工作效率最高呢？今天先比较Java和Python的特点及优势。

电商分析的最终目的是收集数据，了解客户，优化产品和流程，以满足直到超越用户的期望，最终帮助企业提高市场占有率和核心竞争力。

本文将重点探讨数据采集层中的ELK日志系统。

分享3个常用的数据分析方法和1个增长方案，帮助新手运营同学快速构建数据思维，提高日常工作中的沟通效率。

什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则。

”对于一个好的运营来说，数据分析是非常重要的，只有将数据分析做好了，你的运营之路才会更加的顺畅。

数据运营指标解读，覆盖4个行业、多个业务场景！数据新人对业务有一个大概的了解，了解业务上关注的指标有哪些,对这些指标的了解也适用产品和运营新人。

对比是最基本的数据分析方法，要讲数据分析思维，这个最基础的方法是肯定绕不开的。

一个项目到了汇总的时候，免不了形成一份相对完整的数据分析报告。

为让电商数据分析可视化效果更直观易懂，各大数据分析可视化软件也是下足了功夫，开发了可用于不同分析场景的数据可视化图表…

这两天老板让我分析一个之前没听过的业务，在与运营的交谈过程中，逐渐理清了分析框架，在处理数据的过程中，又逐渐补充了之前没有想到的分析维度。

近年来，互联网电商行业蓬勃发展，数据运营工具层出不穷，对运营这个岗位的要求也越来越高，很多面试者可能在面试的时候会面临这样的提问，“为什么销售量下滑了？”、“为什么转化率变低了？”，但是往往都给不出面试官满意的答案。