掌握了excel、spss、sas、r这些分析工具之后，我们来了解下数据分析的基本方法论，其实数据分析方法不复杂，我们需要把一些核心的分析方法掌握了活学活用。 重点包括两块，一块是统计分析方法论：描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等； 一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PE…

要想做出数据驱动的决策，就必须是数据(而不是其他东西)驱动它。看起来很简单，但在实践中却很少见，因为决策者缺乏关键的心理习惯。

基于数据集创建预警规则，可轻松实现行级别的差异化预警设置。层层追责，级级落地，让问题诊断和应对决策快人一步。

BDP个人版作为国内海致公司旗下的数据可视化分析产品，因其简单的拖拽操作、直观的可视化效果等，逐渐成为运营、产品等互联网人的必备数据工具。

在世界上的任何一个国家，慢性病管理都是医疗服务提供商面临的费用最高、增长最快、最难对付的问题。

企业应该如何应对社交媒体营销趋势？如何开展营销活动？这是当今企业急需思考和解决的问题。

一、页面停留时间与网站停留时间是如何计算出来的？ 假设用户访问了网站的主页（Home）。分析工具将这个访问者标记为一个Visit，接着这个访问者又浏览了另外两个页面（Page2和Page3），然后他离开了你的网站。如下图所示： 我们想要知道的是： Tp = 花费在一个页面上的时间 Ts = 花费在这网站上的总时间 假如这个用户从10:00开始访问网站： 对于…

本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况。

我们正处在一个不能更好的时代，因为这是个以客户为中心的时代。

近日又陷入了分析数据的泥潭，一个搞工程的公司，居然有这么多要分析的数据，真的是大数据时代饶过谁。最开始用excel做透视表和各种复杂函数，后来用过一段时间Tableau Online，最近在用亿信华辰公司的豌豆BI，自己总结了一下Tableau和豌豆BI的优缺点。

这两年数据可视化在国内越来越受到关注，今天就根据自己的使用感受来对比一下两个比较受欢迎的数据可视化工具：一个国外嘀（tableau），一个国内嘀（BDP个人版，下面简称BDP）。

佛系是一种生活方式，一种生活态度，但是对运营人员来说，面对海量的“佛系用户”却是欲哭无泪。运营人员既要做运营，又得背负销量KPI，要想完成营销转化，就得要唤醒打动这些“佛系用户”。

我先跟大家分享两个故事。第一个故事是关于“中国股票研究中心”的故事。故事是这样的，1月2号的时候，有一个人叫Peter，Peter收到一封来自“中国股票研究中心”的邮件，向他表示这个月市场会上涨。结果市场果然上涨，前段时间股票不错，很多人不知道在座的大家有多少买过股票。然后Peter收到这封邮件的时候，他不是很在意，因为大家都知道所谓的元月效应这回事，即好几…

数据科学家是“比任何软件工程师都更擅长统计，比任何统计学家都更擅长软件工程的人”。

购物篮指的是超级市场内供顾客购物时使用的装商品的篮子，当顾客付款时这些购物篮内的商品被营业人员通过收款机一一登记结算并记录。

目前市面上网站分析的工具有很多，存在即合理，各个工具都有各自的优点，细分市场和生存空间，下面我们来看看各自的特点。

地图可视化即地理信息可视化，用户及用户行为的地理信息是现在在“精准营销”中需要着重分析的数据。

为什么拿到数据仍然不能做出有效的决策？很可能是因为缺少了有效的分析模型。

主要介绍互联网金融行业的相关公司主要应用的数据分析有哪些，这个区别于之前介绍的在电商、零售中的数据分析应用，零售中得数据分析解决的更多是卖得问题，而金融中更多涉及到得是风险的问题。

对于我们这些从事这一行业的人来说，我们总是发现科学家严重短缺。事情在变好之前，往往会变得更坏，因为对机器学习，AI和深度学习的需求正处在一个上升的趋势。结果就是，我们发现很多人冲着高薪，从其他职业转型。这样的结果很明显，雇主们面临的问题是：并不能为你的空缺职位找到好的候选人。