加油，数据分析师

在数据分析这条路上走了2年有余，从最初的技术指标分析，到现在的业务指标分析。说实话，我更喜欢业务指标的分析。因为可以更加立竿见影的和各种商业玩法挂钩。极大的感觉到数据的影响力。现实各种的勾心斗角，感觉没啥意思。数据总能呈现最真实的一面给你，当输入了某些变量，我确定会产出哪些结果。我是有掌控的。最近终于闲下来，看了不少分析的书籍，很多人其实在这条路上走了很久了。而我希望对他们致敬一下。

从今天2016/7/31 到 2017/7/30 日，完成R语言数据建模和Python语言数据建模，3天一个模型，120个模型。对此发出挑战。

好，我对自己说个加油！

时间： 2024-10-05 04:33:22

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说明:以下经验来自爱数圈老大 邓凯的2019年年会分享,总结的很好.很多地方深有共鸣,保留下来也借以时刻提醒自己前行的路上不要走偏. 12月28日,咱们圈子在上海举行了一次年底聚会,有山西来的.有厦门来的,还有一些杭州.江苏来的小伙伴,本来聚会后本想请外地的圈友一起来吃饭,结果小雪忘记了是哪些人,所以只通知了几个外地的小伙伴,这里非常感谢大家的信任和支持. 聚会结束后,也邀请了现场帮忙的圈友们一起吃了饭,又畅聊了一番,大家纷纷表示与我结缘的故事,让我很有成就感,所以当天又喝了几杯(连续三天喝),

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2015CDAS中国数据分析师行业峰会:R语言量化投资数据分析应用

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大数据分析的几个新角色:数据科学家.数据分析师.数据(算法)工程师 数学科学家:(发明算法) 运用统计分析.机器学习.分布式处理等技术,从大量数据中提取出对业务有意义的信息,以易懂的形式传达给决策者,并创造出新的数据应用服务的人才. 对享有的模型进行优化.改进,所以涉及到对具体算法的精通和理解,并不断通过AB Test进行验证. 例如:Google的搜索PageRank算法的创始人拉里佩奇Larry Page,他是博士而且在读书期间创造的此算法. 李开复也应该算一个,解决中文搜索及尝试了语音识别

真正的数据分析师都在做什么？

  数据分析在实际工作中的应用方方面面,小到Excel做表,大到数据化的决策指导.目前的形势,很少有公司有全面化的数据运营管理体系,导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图做表,为业务部门供数据. 1.用户模型图表建设 目的:解决业务问题 因为是电商行业,用户和产品是很重要的研究对象,流量和转化是很重要的指标,所以建立了各种用户模型.销售模型去挖掘用户属性,利用FineBI建立主题分析,分析购买行为,制定特定的营销策略. 2.数据报表体系建设 目的:提升效率 数据报表体系是任何企业最基本的

年薪50万的大数据分析师养成记【摘抄】

以下是一位在数据分析领域打滚了N年后,写下的一些体会,一定能给新人一些借鉴的地方.(总结的不错,大家可以借鉴学习哦) 一.数据分析师有哪些要求? 1.理论要求及对数字的敏感性,包括统计知识.市场研究.模型原理等. 2.工具使用,包括挖掘工具.数据库.常用办公软件(excel.PPT.word.脑图)等. 3.业务理解能力和对商业的敏感性.对商业及产品要有深刻的理解,因为数据分析的出发点就是要解决商业的问题,只有理解了商业问题,才能转换成数据分析的问题,从而满足部门的要求. 4.汇报和图表展现能力

为什么说数据分析师是企业最佳贤内助？

1.数据时代的到来,企业经营决策已经不再完全是根据领导拍脑袋决定.越来越多的企业已经开始利用数据作为经营决策的支撑,这其中最重要的角色就是数据分析师. 2.数据分析师就像是企业的家庭医生,它能够通过数据监视企业经营的状态,能够通过数据诊断企业经营过程中产生各种问题的原因,它还能够通过数据预测企业经营的发展趋势. 3.相比其他贤内助职位,数据分析师基于大数据,能够全方位的了解企业状况,能够把握全局,做出最佳分析,为企业提供最可靠的方案.

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  1.简单趋势 通过实时访问趋势了解产品使用情况,便于产品迅速迭代.访问用户量.访问来源.访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义. 2.多维分解 数据分析师可以根据分析需要,从多维度对指标进行分解.例如浏览器类型.操作系统类型.访问来源.广告来源.地区.网站/手机应用.设备品牌.APP版本等等维度. 3.转化漏斗 按照已知的转化路径,借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况.常见的转化情境有注册转化分析.购买转化分析等. 4.用户分群 在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行