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入职一周,数据分析的工作怎么和我想的不一样?

“我可能干了个假的数据分析师!”经常有同学发出这种感慨,然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》。之所以会这样,是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。从本质上讲,数据分析是个技能,人人都可以学,人人都可以用。“数据分析”四个字拆开,可以细分成偏技术的“数据”部分——采集、存储、加工、展示数据;偏业务的“分析”部分——定义问题,设计思路、寻找答案、验证假设、跟踪结果.

2020-08-28 10:45:11

包含6大数据领域,531个知识点,这张数字化图谱,分享给你

一张87*58CM的图谱,有什么用?包含6大数据领域,531个知识点,学习的好干货!在家、在办公室都能有一张数据地图,随时有什么问题,都能及时查看,听起来是不是很厉害的感觉?至于为什么是数据地图?最近,数字化转型和数据这些名词经常被提起,无论是哪里你好像都能看见:阿里数据中台,智慧城市、传统企业数字化转型、新基建等等。而且,随着商业分析、数据可视化、大数据等的兴起,所需要的技能也越来越多,如何去汲取这些知识,成为一个“数据全才”?来看看数据化建设图谱,从数据质量保障→..

2020-08-27 11:39:57

如何高效管理BI报表的需求

先说一个现象:BI数据类系统与业务系统在开发模式上是一致的,核心流程都是采用“瀑布模型”,即:需求分析、系统分析、系统设计、开发、测试、上线。二者采用相同的模式,但最终效果有很大差别。数据类系统常常有上线即过时的问题,而最常见的解决方法也仅仅是缩短项目周期。为什么会这样?因为BI数据类系统与业务系统在很多方面存在差异,先看一下业务系统的特点:需求类型:功能需求。 需求时效性:功能需求尽管也存在变更的需要,但其功能框架流程的变化相对较小,更多是流程中的某些环节、参数的变更。 系统架构:业务系统

2020-08-26 10:58:09

大数据平台不是救世主!做好数字化转型,得先解决这一问题

自己2004年毕业后进入公司,今年已经是第16个年头了,我也是数据岗位的老兵,从未离开过数据这个专业,现在回头看,在一个专业领域深耕固然重要,但过犹不及,总是会进入舒适区,从而影响了进步,同时视野会受到限制。比如我没有做过真正的架构师和程序员,因此对于DevOps的理解也是很肤浅的,云原生这个概念在2年前我都不知道是怎么回事,这对于我未来去做大数据技术创新是一种限制。有点遗憾的是自己经历少了点,这限制了我的视野,也影响了我的格局。个人的职业发展总是会受到自己的背景和经历所限制,下面就简单讲讲自己在职

2020-08-25 11:36:19

推荐一款配有强大数据管理和可视化ETL的BI工具

实际在企业的数据分析应用中,分析人员对于数据处理的需求灵活多变,并且经常需要对不同的业务数据进行关联性分析。IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能完全满足分析人员的需求。比如分析人员需要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征,并调整相应的销售策略,这个时候分析人员需要基于销售清单数据,计算一些相应的分析指标,如每个用户的消费频次,单笔消费最大金额,最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。如果分析人员还需要获取一些行业竞争数据,这就要根据同类型的产品,做关联分析和横向对比分析

2020-08-24 11:14:10

沪漂五年:我是如何从职场失意,走向皮实的人生?

每个数据人在与数为伴,全力奔跑的日子里,总会有一些难忘的体验。那些加班最深的夜,那些磨练后的成长,那些因数据带来的新的见遇,都让我们的人生变得丰富多彩。现在,让我们开启数据追梦人的故事,一起来看看这些故事背后每一位与众不同的帆软用户和他们独一无二的人生历程。-数据追梦人故事-第三期北漂到沪漂,得到的只有职场失意我叫孙金晶,是个在普通的数据人,我和数据的初次相遇是从2014年开始,2014年我大四面临实习,而哈尔滨的工作机会太少,我就索性和学校小伙伴背上行李去了北京,就这样我成为百万

2020-08-21 10:57:55

帆软《商业智能》书籍首发,国产BI行业独家,福利发售!

历经一年多精心打造提炼于近百家企业内部数据分析培训经1000+BI工程师学习实战打磨的书籍:《商业智能工具应用与数据可视化》正式出版发售,上架各大图书市场!>>为什么会出这本书?随着企业数字化转型的热潮不断将数据推向高位,企业越来越多的思考如何利用生产运营过程中产生的数据反哺生产运营。数据驱动决策的需求正在不断地推动企业寻找信息化建设与数字化转型的新方式,而商业智能便提供了一个绝佳的思路。从1996年问世到现在,商业智能已经走过20多个年头,在国内...

2020-08-20 11:26:32

数字化转型的4个阶段,从报表到可视化再到数据平台,谁更重要?

对于企业来说,数据化转型已经不是一个可有可无的选项,而是一个可以让企业领跑的必要选择。无论是阿里还是腾讯,这些顶级大公司都在极力推动数字化转型。企业数据化转型有4个阶段:明细报表阶段—中国式复杂报表迁移:报表工具使用的首要任务就是解放一线业务人员的生产力,把原来需要几个人花上上十天功夫才能做出的报表,固化到我们的平台上,实现一键出表单。 可视化阶段:明细表搭建完,或者搭建明细表过程中,可以就一些关键的指标结果,用图表展示,给使用者直观的结果反馈,同时实现明细表钻取 场景分析体系:明细表和可视化实

2020-08-19 11:06:47

企业数据化应用的第一步,你需要报表管理平台

最近国家在大力号召数据化转型,对于企业来说,数据化转型已经不是一个可有可无的选项,而是一个可以让企业领跑的必要选择。今年初,阿里巴巴联合蚂蚁金服发布了推动中小企业发展的《告商家书》,其中一个措施就是为企业开放更多数字化服务能力。可见,在高速发展的信息时代中数据化中企业数据化转型的重要性。企业数据化转型大概分为这四个个阶段:明细报表阶段—中国式复杂报表迁移:报表工具使用的首要任务就是解放一线业务人员的生产力,把原来需要几个人花上上十天功夫才能做出的报表,固化到我们的平台上,实现一键出表单。 可视化.

2020-08-18 11:10:09

整理了1000+数据分析资料!包含分析案例、指标体系、简历模板

上一次的10G精选数据分析资料获得了很多朋友的好评。最近有些朋友说资料不够用了,催老李整理一些新的资料。所以这次,我又陆续花了一个多月的时间,整理了一份全新的数据分析资料,包含1000多个文件,比之前的更加实用、全面。包含:数据分析案例、业务指标体系、数据分析岗位真实参考简历、数据分析笔面试题库、数据分析工具安装包、多行业数据集、多行业Excel模板……等等资料从入门到实操到求职,全部为你准备好了!我能确保,这份资料一定对你有用。话不多说,直接看看资料包里有哪些内容!资料领取方式见.

2020-08-17 10:53:05

不知道用什么图表展示数据?看这份图表选择指南就够了

俗话说“一图胜千言”,图表是展现数据的一种重要展现形式,但是图表的种类繁多,所以很多新手在进行数据可视化时,经常不知道怎么选择,今天就给大家分享图表选择的正确流程和方法,帮助大家选择正确图表!1图表设计痛点2什么才是好的图表?讲方法之前,我们先了解一下什么才是好的图表,好的图表应该应该满足“四个好”: 好懂:简单使用、清晰准确表达数据 好看:配色得体、风格统一 好做:方便制作,容易套用 好用:开口说话,表达...

2020-08-12 11:14:37

数据管理的3种方法,看完后感叹:数字化转型、数据中台真不难

结尾给大家整理了超多干货!企业建立数据中台,是为了能够快速的赋能业务进行落地实施、改造、试错、转型;快速提升组织之间的协同效率,降低系统成本,实现数字化-智能化转型。当数据汇集之后,企业在做数据治理、数据建模、数据资产管理等工作之前,一定要先对企业的数据进行数据盘点,然后再去做数据资源规划。那么,如何进行有效的数据资源规划与设计呢?本篇,按顺序介绍如下:数据资源规划的目标 数据资源规划的内容 数据资源规划的方法数据资源规划的目标在问为什么要做数据资源规划,先和大家对企业信息化建设做

2020-08-10 11:36:11

做数据分析还在死磕Excel?用这个简单工具,摆脱复杂函数和公式

大数据时代,数据分析在我们的日常生活和工作中应用越来越广泛,不管是公司的行政、人事、销售、运营还是专业的数据分析师,都经常需要通过数据来发现业务问题,因此数据分析正逐渐成为职场通用能力。说到数据分析,必然离不开Excel,大到可视化分析驾驶舱,小到简单的数据统计汇总,它都能做,功能强大、入门简单、可谓办公司人手必备,但是大部分人excel水平基本都停留在简单数据处理汇总,基础图表制作上,比如像下面这样:这样的基础表格没有什么基础含量,且观赏性差,如果做一些更加复杂的分析和可视化报表,就.

2020-08-07 10:49:11

数据行业工作3年,我靠这7个能力,成为领导青睐的高级数据分析师

每个行业都有好的数据分析师,但如何定义顶尖呢?顶级的数据分析师一定会在数据变现最牛的行业里存在,这些业务是真正的数据驱动,因为数据上差一点点,效益就会差一大截。这里以运营商为例来说明顶级数据分析师(为了描述方便,称其为A君)应该发挥出的价值,然后笔者总结了7个核心能力。数据分析不仅仅是出个报告,而是要能产生实际的价值,用数据分析真正的驱动生产。在互联网公司,优化产品的数据分析师做到了这一点,比如通过与产品的协同进行AB测试,给出产品优化的具体建议,从分析到生产的流程特别短,这是非常.

2020-08-06 10:42:41

Hadoop技术在商业智能BI中的应用

Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案,是Apache的一个开源项目名称,核心部分包括HDFS及MapReduce。其中,HDFS是分布式文件系统,MapReduce是分布式计算引擎。时至今日,Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至到了成熟期,同时也衍生出了一个庞大的生态圈,比较知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式数据库,HIVE是一个基于HBase数据仓库系统。Impala为存储在HDFS和HBase中的数据提供了实时SQL查询功能,基于HIVE服务,

2020-08-05 10:36:08

14年数字化转型经验,总结出数据团队的5个级别,最后1个没人做到

随着公司数字化转型的加快和多年的大数据运营,数据团队的职能终于能超越部门的限制,成为整个企业大数据的实际管理者,数据团队能走到现在非常不容易,今天就来聊聊其演进过程。可划分为五个层级:小组-报表取数级、科室-数据管理级、科室-数据运营级、企业-数据管理级及企业-数据运营级。1、小组-报表取数级在我刚进公司的时候,IT部门没有独立的数据组织,只有业务开发室,业务开发室下面挂着一个小组专门负责报表取数,大概2-3个人,这个小组其实就是数据团队的前身。当时没有数据仓库,没有大数据平台,更.

2020-08-04 10:42:39

以前的报表都白做了!app上做可视化数据分析,这个方法太强了

移动应用时代,办公移动化已经成为了企业经营的一大发展趋势,在企业数据管理领域,移动端报表也成为了现代企业运营管理的迫切需要。通过移动数据分析,可以帮助管理者实时了解业务状态,及时获取企业营运状况。随着移动端的发展,这种影响力得以扩大。无论是管理者还是一线业务人员,都可以同移动端报表随时随地地进行沟通和分析,比如FineMobile。但是在移动端数据报表开发的过程中,开发者经常会遇到以下几个问题:在PC上设计手机报表,总觉得差距有点大 如何在有限的屏幕内把数据展现地更有层次? 厌倦了流式布

2020-08-03 10:33:23

敏捷BI的业务模型是怎样的,为何能替代手动建模?

自助式敏捷BI分析逐渐深入人心,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。然而想真正实现企业级业务数据自助分析,搭建好底层业务数据模型,是企业实现BI分析需要做好的第一步,也是至关重要的一步。本文将以一个简单的数据分析场景为例,用FIneBI工具,通过两张零售业务数据表,让你快速看懂真正的敏捷BI业务模型是如何搭建的。1.商品定价表:如下图所示,存储商品ID、商品名称、定价的相关商品字段信息。2.销售明细

2020-07-31 10:29:48

关于BI商业智能的“8大问”|一文读懂大数据BI

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展。这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助。问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择?BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。大数据(Big

2020-07-30 10:58:14

黑科技!当会爬虫的Python遇上会画图的FineBI……

我们平时在用Python爬取网页上的数据时,对爬取到到的数据做数据分析展现有很多种方式,比如可以通过echart图表接口、python提供的第三方库,甚至还可以用matlab工具来进行数据统计和图表可视化展现。可无论是以上哪一种方式,都需要通过代码来调用Python爬好的数据来进行画图,图表样式属性设置等方面还是比较繁琐的。同样的问题,有一次小编领导要求我做一份有关于南京房价的数据汇报,需要做到报表里面。数据是没有的,自然而然想到用Python爬,爬好后直接做数据图表粘贴到报表中。但后来发现方法太土

2020-07-29 10:24:28

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