数据分析

近日，腾讯体育携手数说故事联合发布《里约奥运-中国90后全面上位》数据报告，在奥运热潮即将席卷全球的8月，数说故事也将以其专业的数据洞察能力联合腾讯体育持续发力，针对热门赛事、人群等发布一系列数据研究报告。

对比分析，如果深入研究，还是一种具有历史悠久的、有着广泛应用的分析方法。

咋了？你以为你看到的就是你看到的么？有些人就喜欢看你明明知道在忽悠你却找不到忽悠证据的样子。

BI的核心不在形式，在于内容，一定要业务化。

数据驱动对于一个企业意味着什么？

零售业的出路不仅是线上线下的成功融合，更源于对数据的收集、整理、分析，实现可预测、可指导，也就是“数据化管理”。

江湖传说，东方树叶、格瓦斯、黑松沙士、尖叫红色味、崂山白花蛇草水，被誉为饮料届最难喝的五大泰斗。还有人专门为了验证其难喝程度以身试法，写下了极为“有味道”的文章，以正视听。

对于所有的数据科学家来说，梳理思想，进行结构化思考是非常重要的。我经常看到分析师在思考直观项目时，迷失了方向。运用这些工具，你就能增强自己的思维能力，并在较少的时间里做完成更多的事情。

大规模数据分析的难点并不在于技术的实现，无论 IT技术还是分析技术，这种分析方法的难点在于方案的构思

需求洞察最重要的就是要找到合适的用户样本，我们希望找到的用户有需求问题，同时愿意交流并善于交流。

信息大爆炸的今天，不讨论大数据这个话题似乎就是跟不上时代。从医药到教育，再到其他各个领域，大数据充斥着现代社会的每个角落。而我们最关心的还是大数据最终将以什么样的形式，怎么样影响甚至改变我们的生活。来听听四位专家告诉你大数据到底有多少可能。

随着互联网技术的不断发展，数据呈现出规模大、维度高、结构复杂等特性，人们收集和获得数据的能力也逐渐增强。如何充分利用海量数据、挖掘其中有价值的知识和内容以指导实际生产是科研人员、工程技术人员及各管理层领导所研究及关注的焦点。数据降维能够加快算法执行的速度，同时也能提高分析模型的性能，降低数据的复杂度，缓解“信息丰富、知识贫乏”的现状。

对数据的解读能力、问“正确”问题的能力以及解答问题时的灵活性，都是衡量一名数据分析人员是否足够称职的关键。

网络上关于写产品竞品分析的文章很多，做运营类竞品分析的文章比较少，所以今天抛砖引玉和大家分享一下，我在分析竞品运营中的思考和心得。

?人们总认为与大数据分析沾点边的技术都要花大价钱才能得到。但事实上，大数据分析的思想才是最贵的，技术可以实现数据批量清洗，处理，呈现地更快、更美。但却不知道要哪些数据算有效，哪些数据才是重点需要分析得出有价值的信息。