数据分析师

摘要：身为一名七年的数据从业者，对一些专业概念尚不能准确的描述。比如什么是大数据？ 我虽然从2008年开始做这块的东西，但国内到了2011年的时候才兴起了这一概念。我花了三四年的时间，也不能对其有一个准确的把握。就在前天，我把我对大数据的认识拿出来和团队交流时，也产生了多处分歧，甚至有成员提议不要提“大数据”这一名词。可有客户就是被“大数据”这一概念吸引过来…

摘要：敏捷的数据分析能力会助你在猴年职场旗开得胜 猴年新年一过，大家都回到了各自的工作中，开始为各自的事业而忙碌。在新一年伊始，大部分人都会重新审视自己的职业生涯，思考如何在新一年的工作中能有所提高，还有许多人会试着寻找职场中的新机遇，迎接全新的挑战。这时，不妨来看看一些职场领域的热门话题，或许对你有所启发。 当我们还在欢度猴年春节的假期时，全球经济形势充满…

Salesforce 正式对外宣布收购 PredictionIO，用于增强自己在机器学习和大数据分析方面的能力。 Prediction IO 于 500 Satrtups 毕业，在 2014年 拿到了 250 万美元的种子轮融资，投资人包括投资了 VMWare 的 Azure Capital，StartX 基金等。 其 CEO 兼创始人 Simon Chen…

俗话说的好：工欲善其事，必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍，尤其是在大数据时代，更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化，还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队，而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化，图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息， 那么他们怎样才能与其他维度融合到一起深入挖掘…

摘要：在大数据时代，各行业企业越来越需要依靠数据来进行日常决策并发掘其相关价值潜力。 在大数据时代，各行业企业越来越需要依靠数据来进行日常决策并发掘其相关价值潜力。从传感器数据到网站数据，再到销售数据，企业中可被量化和依靠数据进行分析的业务日益增多。但是这带来的问题很多，其中之一就是：企业需要越来越重视数据科学家的作用，他们的分析能力在业务中举足轻重。但实际…

提问：从业者们自己是如何理解【大数据分析】的呢@桑文锋老师 谢谢提问! 我谈谈对大数据分析的理解，这要从什么是大数据讲起。 因为从事这一方向，经常会有人问我什么是大数据我一直都回答不好。在最近的几个月，我对这一概念思考的更多一些，结合看过的一些书籍(如《大数据时代》、《数学之美》第二版等)和实际的经历，算是有了一些认识，今天我就从大数据的概念开始讲起，试图给…

摘要：哪些数据科学专长才是雇主们最想要的？ 这是一个好消息，如果你希望在2016年找一份数据科学的工作—在该领域职位空缺的数量正在不断增加，企业希望利用大数据来获得竞争优势。但事实上，找一份梦寐以求的数据科学工作就意味着你要具备一些技能的组合，你可能会惊讶学习哪些技能是雇主所最需要的。 最近，人们在CrowdFlower上针对Linkedin的3490个数据…

印象中BI这个词是在96年跟Gartner有关的，第一次提出这个词是在Gartner的一份报告中，因为这家公司经常创新一些词，跟BI有关的一个人叫howarddresner，此人在92年加入gartner05年加入了海波龙随着07年被并购，悄然离去去做独立行业分析以及策略咨询了；那时候Howarddresser把bi定义为一类有数据仓库或数据集市查询报表、数…

6月份飞机回程途中，遇到位北海道银行来中国出差的女生；途中聊起了各自的职业；一直聊到北京，全程让我很苦恼的是数据分析、数据分析师这些玩意如何很容易的介绍给她； 比如说她，是银行的一名普通职员，每天的任务是结算、结汇，从早到晚都在跟数据打交道；因为只用整理好的数据，所以自然不在乎也不注意，数据是如何来的； 这个问题造成的后果就是，开数据会经常打架，A业务线给出…

作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数…

数据观：产品经理要重视数据，根据数据做决策，用数据说话。 格局观：学会换个角度，从战略层面去考虑问题，格局有多大，世界就有多大。 细节观：细节决定成败，无数个经过产品经理优化后的细节，堆砌出令人尖叫的用户体验。 数据观 产品经理要重视数据，根据数据做决策，用数据说话。 靠谱的产品经理，不能拍随便脑袋想做什么就做什么，而是要以用户价值为中心，学会利用数据来侧面…

关于数据科学家的困惑很大部分归咎于：数据科学不是一个具体的职务，而是一种在机构中解决问题的方法。因此，数据科学可以包含多种教育背景、技能、工具、实践。实际工作中的数据科学家们，背景和技能的跨度很大，很难被一概而论。 相对而言，描述数据科学的实践是什么样的可能更容易。 简单地说，数据科学是用数据主导的答案解决实际问题的实践。实现这个目标的技术可能多种多样。你会…

一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程： 1、业务建模。 2、经验分析。 3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知…

数据分析师都想使用数据库作为数据仓库处理并操作数据，那么哪一款数据库最合适分析师呢？虽然网上已经有很多对各种数据库进行比较的文章，但其着眼点一般都是架构、成本、可伸缩性和性能，很少考虑另一个关键因素：分析师在这些数据库上编写查询的难易程度。最近，Mode的首席分析师Benn Stancil发布了一篇文章，从另一个角度阐释了哪一款数据库最适合数据分析师。 Be…

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，…