数据海洋讲解了在一号店带领团队做的几个不错的数据分析案例及相应的数据产品，并分享了一个数据分析师在学习与修炼的过程中“道”与“术”。

对于企业而言，如果想在商业中保持竞争力，并不仅仅要依靠大数据分析。如果不事先评估数据质量以及他们希望达到的目标和利润，就很难判断出哪个数据分析项目会带来盈利。

从搜索排名到下载转化，这事儿不再像以前那么容易了，但是再难也得做。因为，如果是大厂App，你不做，流量就真的会被分走。如果是中小App，你做了，就有机会抢走更多的用户。

数据分析师的主要职责包括寻找、检索、整理和传递从数据中来的见解。数据分析师也帮助报告和发现隐藏在数据潜在产品中的有意义的见解。从商业指标到用户行为和产品表现，他们负责获取、分析和报告范围的数据。

如何锻炼分析思维

金融企业是大数据的先行者，早在“大数据”一词兴起之前，金融行业的数据量和对数据的应用探索就早已经“大数据”了。

携程如何从海量数据中构建精准用户画像?

你知道吗，我真的很想雇佣这个人。

很多刚从事或者还未进入网站数据分析行业的人员都很关心数据分析师职业生涯，并且经常问到这方面的问题。这次翻译的这篇文章将回答这些问题。

当然，你可能对用户更喜欢什么以及如何消费内容已经有了直觉，这些带给我们……

近期部门在做人员招聘，所以一直在坚持看简历，包括也面了部分相关岗位的候选者，有些感触还是蛮大的。

本次分享主要分为三大部分：前端异常监控概述，异常监控的背景意义，以及做一个前端异常监控的核心问题；然后针对 Sentry 监控平台，详细阐述其功能与系统架构；最后通过案例的接入，体验前端异常监控的实践与落地。

选择一本合适的数据科学书至关重要，一本不适合的书会浪费你的时间以及精力。

写给非数据人的数据世界入门指南

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金融行业的数字化使高级分析、机器学习、人工智能、大数据和云等技术能够渗透并改变金融机构在市场上的竞争方式。大公司正在采用这些技术来执行数字化转型、满足消费者需求并增加盈收。

什么是数据分析的漏斗模型？

移动互联网下半场，快速获量早就不可能了，以ROI为导向做精细化运营，做持续性用户增长与营收增长才是出路。

想做用研，又不知道从哪里开始，需要准备和学习些什么知识呢？

已抢到的，恭喜恭喜；没抢到的，快点放弃。