数据分析工具

谷歌云计算业务价值估计为40亿美元，远远落后于亚马逊和微软。

经常在网络上看到这样的问题：“从零开始学习数据可视化，需要怎么开始？”《Data at Work》一书的作者Jorge Camoes在一次演讲中，提出了“数据可视化思考者”这一概念，并分享了他的12个想法。我们从中选取了最具价值的8个，进行了编译。

Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到生产的过渡变得更容易。

技术的世界日新月异，一不小心就会跟潮流脱节。而CTO们不但要监督系统的维护与开发，还要管理员工——时间永远不够用。So，技术高管应该优先考虑哪些关键技能？十个来自福布斯科技理事会的高管，给出了他们的建议。

BDP个人版作为国内海致公司旗下的数据可视化分析产品，因其简单的拖拽操作、直观的可视化效果等，逐渐成为运营、产品等互联网人的必备数据工具。

21世纪，是数据驱动增长、平台缔造英雄的时代。只有把数据武装到“牙齿”，才能把企业的愿景，变成现实。

本篇文章我们通过分析和对比发现数据分析职位的需求主要集中在北上广深四个一线城市，在行风方面，移动互联网，金融行业和电子商务行业都对数据分析人才有着较大的需求量。

每次想要编辑BDP工作表数据时，都要依赖Excel，还要多次进行替换、追加……操作步骤太繁琐，有没有更加自动化功能呢？本文为你介绍BDP团队开发的Excel插件，让你摆脱Excel。

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谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。

每一种增长能力的背后，都由若干种互联网工具所支撑，所以今天我们将和大家详细介绍成为一名 Growth Hacker（增长黑客）必须掌握的N种工具。

毕竟在数据圈混，技多不压身嘛，这次分享的可是能够打入可视化内部的多层钻取！

精通实时大数据分析！

为什么在关键的产品决策时，您需要 A/B Testing，而不仅仅是像 GA 这种观察性的数据分析工具

对于数据分析，我一直强调核心是业务。通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑。而数据分析工具是帮助我们实现结果的手段。