和大家一起交流一下我心中的女数据分析师。 数据分析师发展会有几个层次，初级数据分析师，“表哥、表妹、表姐、表弟”，以统计工作为主。中级数据分析师会涉及到一些图表展现、模型、预测、推导等工作，到了中高级的数据分析师，就会涉及到一些关键指标的设定，以及数据产品或数据体系的规划。进入高级数据分析的阶段之后，就会涉及战略规划层面，比如业务发展方向预判、预算分配等。 …

摘要：数据指标是数据分析很重要的原材料，比如我作为一家电商公司，我的网站运营的如何？每天的流量是多少？新老卖家买家都是什么占比？产品类目销售情况是什么样子？这些都是作为一家电商公司每天都需要去监控和关注的。 一家企业建立的数据分析体系通常细分到了具体可执行的部分，可以根据设定的某个指标的异常变化，相应立即执行相应的方案，来保证企业的运营的正常进行。 本篇重点…

文/傅志华 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分…

经常会有关于数据架构的讨论：数据部门应该独立还是下放到业务中心？最近经过一段时间的架构调整，加上之前经历的一些业务测试，现在把总结的关于数据应该集中还是下放的基本情况分享下。 我们的数据架构经历过从分散到业务中心到数据集中在数据中心但业务对接业务中心，最后是形成数据中心总体把控，数据人员直接下放到业务中心的转变。关于这三种模式，相信大家都有所了解，但到底哪种…

随着产品的发展、业务逻辑的愈加复杂，数据的分析也就愈加重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。

数据字典应该是数据管理领域非常核心的东西，如果说，语言是人类世界沟通的方法，数据字典则是数据世界沟通的语言，任何数据都需要通过看得懂的方式表达出来，只有懂这个数据什么意思，才有基于数据创造的可能，才能实现数据知识的传承。

摘要：从BAT了解数据化运营体系 过去的运营体系弊端： 过去运营的方式存在几个比较严重的问题：1)运营模式比较单一，很难适应互联网快速变化的节奏，不能及时根据市场和用户的变化作出调整。比如双十一、828、双12、黑色星期五等;2)摸不清自己的用户，不清楚自己产品的老用户是谁、什么习惯，也没有针对的运营来拉动新用户，导致最后很难挽留住用户。比如我做移动电台，我…

数据之于营销人的意义已经无须赘述。但现实问题是，面对各种复杂难懂的“大数据”概念，我们如何才能抓住关键，在最短的时间里建立起对数据分析的感性认识？如何通过系统认知在工作中逐渐培养起数据思维？

企业在正常运营中会产生数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。对企业数据做好分析，对于促进企业的发展、为企业领导者提供决策依据有着重大作用。

数据分析对企业来说意义重大，现在数据分析岗位也很普及。好的数据分析，能为企业转型决策提供依据，作为企业中的顶梁柱，你怎么能不会数据分析？

一个优秀的数据分析师应该以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善，用数据来驱动增长。

首先对@MayaG表示感谢，这篇文章是被你提的问题激发出的灵感，非常感谢~ 数据清洗， 是整个数据分析过程中不可缺少的一个环节，其结果质量直接关系到模型效果和最终结论。在实际操作中，数据清洗通常会占据分析过程的50%—80%的时间。国外有些学术机构会专门研究如何做数据清洗，相关的书籍也不少。 （美亚搜data cleaning的结果，可以看到这书还挺贵） 我…

一、用户获取1、mobile用户获取流程：点击-下载-安装-激活-注册-DNU点击：点击广告页或者点击广告链接数下载：点击后成功下载用户数安装：下载程序并成功安装用户数激活：成功安装并首次激活应用程序

摘要：本文是一位数据分析从业者多年经验的分享，用最朴实的语言讲述了数据分析师是怎么被“养大的”？希望对即将走上数据分析工作岗位的你有一些感触和启发，如有任何疑问都可以和原作者进行交流。 就像PM是由产品喂大的一样，数据分析师也是由一个一个成熟且完整的数据分析工作“滋养长大”的~~ 网上讨论数据分析师成长路径的文章很多，大致能够分为：数据分析、初级数据分析师、…

这篇文章就从整体框架出发，介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识，做数据分析的科学方法，以及数据分析相关的工具介绍。

最近有同学面试的时候被问到，如何搭建数据分析指标体系?那今天就和大家来聊聊这个事情 阅读路线: 为什么要搭建数据分析指标体系？ 如何来搭建一个数…

构建业务数据分析体系，对于分析师同学有两个方面的要求： 第一，要了解业务模式，能够解释数据背后的业务含义，找到业务的问题点、提升点，驱动业务向前发展； 第二，不能只做数据、图表的堆砌，需要根据业务的流…

完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。

同样的问题，有的人分析的偏僻入里，有的人只能轻轻点水。造成问题分析深浅的主要原因在于人们对问题业务的理解程度。那么数据运营者如何快速理解业务呢？

什么是数据分析?需要掌握哪些技能?如何进行数据分析?本文全面梳理了数据分析知识体系，从数据分析的定义讲起，详细介绍了分析思维模型和经典分析模型及指标体系。