谨以此文献给对数据有热情，想长期从事此行业的年轻人，希望对你们有所启发，并快速调整思路和方向，让自己的职业生涯有更好的发展。

Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。 R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量…

技术的世界日新月异，一不小心就会跟潮流脱节。而CTO们不但要监督系统的维护与开发，还要管理员工——时间永远不够用。So，技术高管应该优先考虑哪些关键技能？十个来自福布斯科技理事会的高管，给出了他们的建议。

Python的主要优势以及它如此受欢迎的主要原因之一是它将科学计算功能带给了许多研究领域和行业中使用的通用语言。 这使得从研究到生产的过渡变得更容易。

最近有很多人问我有没有一些好用的数据可视化工具，领导催着要可视化结果，可是很多工具都不怎么好用。

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。

摘要：以下是整理的关于数据分析的最全信息，包括微信大数据分析、数据可视化工具、词频分析工具、舆情分析工具、PPT模板工具、互联网趋势分析工具、在线调查工具、网站分析监测工具、社交媒体监测工具等。 微信大数据分析工具 新媒体指数：http://www.gsdata.cn 清博大数据-新媒体指数(www.gsdata.cn)是新媒体大数据第一平台，为运营新媒体利…

前言：数据科学融合了多门学科并且建立在这些学科的理论和技术之上，包括数学、概率模型、统计学、机器学习、数据仓库、可视化等。在实际应用中，数据科学包括数据的收集、清洗、分析、可视化以及数据应用整个迭代过程，最终帮助组织制定正确的发展决策数据科学的从业者称为数据科学家。数据科学家有其独特的基本思路与常用工具，秦陇纪全面梳理数据分析师和数据科学家使用的工具包，包括…

摘要：今天，我们将介绍一些非常狂拽酷炫叼炸天的在线资源和工具，教你如何实现数据可视化。你可以看到各种题材，像人口、世界状况，甚至人类的情感，都可以将进行可视化，虽然一些可视化可能是实验性的，但他们的共同之处就是：帮助你更好地理解数据，而这正是可视化的要义。 Better World Fluxhttp://www.betterworldflux.com/ 这是…

DMP？DSP？SaaS？Paas？HaaS？我天这是说的什么？以下为您带来49例大数据基础术语，一起来学习吧！

每一种增长能力的背后，都由若干种互联网工具所支撑，所以今天我们将和大家详细介绍成为一名 Growth Hacker（增长黑客）必须掌握的N种工具。

数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。

一个数据分析牛人的职业规划

摘要：毋庸置疑，大数据市场是一座待挖掘的金矿。随着数据使用量的增长，将有更多的人通过数据来寻求专业问题的答案。可视化数据分析工具的出现让人们可以通过将数据可视化来探讨问题、揭示洞见，用数据分享故事。甚至于不懂挖掘算法的人员，也能够为用户进行画像。 BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对…

摘要：工具／产品／解决方案是数据科学家洞察数据的利器。KDNuggets网站对此观点进行了年度调查，来分析数据科学家在用哪些类型的工具，并提供了调查的匿名原始数据。 通过主成分析（PCA）法进行降维分析 对所有的工具同时进行关系分析，常规来说，PCA通过对大样本数据统计性质（eg, 协方差）的分析，试图用主要特征来解释关系。 分析结果： 当前分析的目标：通过…

当今最好的数据分析工具解决方案支持从访问、准备和分析数据到实施分析和监视结果之间端到端分析过程。下面我们来一起看看数据分析工具需要具备哪些功能吧。

产品优化好了，现在就需要了解工具的使用了！AppStore是一个封闭的体系，苹果对外开放的接口非常有限。运用外部工具评估自家APP的运营质量很关键！这里有平台工具的使用方法及优缺点评估。

因为工作需要，我的收藏夹里收集了很多数据相关的产品，其实加入收藏，也一直没有时间好好去研究。这几天恰好有时间翻出来逐个体验了番，顺手贴出来，大家一起研究。 1. Heap 是什么？ 之前我研究了一个网站叫FullStroy(https://www.fullstory.com),主要是提供用户的行为录屏、回放以及记录用户的每步操作日志并可视化出来。Heap聚焦…

上篇《【数据产品研究】聚焦于用户行为分析的数据产品（一）》后，有些同学询问我如何寻找这些Fancy的网站——肯定不是通过百度来的（以后专门分享这个话题）。有些同学问我是否能够赶快继续分享出第二篇（咱这就来了），有同学建议我是否能够对目前研究或打算研究的数据产品进行一个梳理和分类，便于他们有的放矢去深入解析。所以我大概对目前有过涉猎的数据产品做了一个大概的梳理…

毕竟在数据圈混，技多不压身嘛，这次分享的可是能够打入可视化内部的多层钻取！