数据分析工具

R是目前最受欢迎的数据科学语言之一。

数据分析从功能角度来讲，无非就是两个。

数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。

数据驱动不能没有数据分析工具，我结合自己多年分析经历谈了自己的看法。一个好的数据分析产品一定要简单易用，让数据工作从大到小，实现从冰山到冰棍的变化。同时，几秒钟就能拿到数据、大幅提升数据工作效率也是一款优秀数据产品的所必须具备的。

漏斗图适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，通过漏斗各环节业务数据的比较，能够直观地发现和说明问题所在。

当我开始接触到 R，到现在我基本不怎么使用 Excel 了。

这篇指南旨在帮助WEB开发者、软件工程师以及其他的IT从业者转行到数据分析/数据科学行业。

近日，Heap 刚刚获得了1100万美元的 A 轮融资。此轮融资由 NEA 领投，Menlo Ventures、SVAngel、Initialized Capital 与 Pear Ventures跟投，所得融资将用于扩大人员编制，以满足客户增长需求。

数据分析师和圣骑士职业很相似，都需要“门门通”

SAS可能是分析行业最常用的工具了。

DMP？DSP？SaaS？Paas？HaaS？我天这是说的什么？以下为您带来49例大数据基础术语，一起来学习吧！

在帮助企业进行数据分析的时候，我们发现了四个经验教训，希望能和大家分享共勉。

我特别不喜欢只会装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细；不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。

我特别不喜欢只会装逼的产品经理，看文章也一样不喜欢华而不实的。所以督促自己写文章时，把懂的、经历过的能细就写的尽量详细；不懂的就去学，然后把整理的笔记分享出来，数据分析方面我涉入不多，内容由于缺少实战经验，会比较基础和理论，希望同样对你有帮助。

本文介绍了如何使用开源软件迅速的搭建一个数据分析平台，包含数据导入，变形，分析，预测，可视化。