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CPDA&数据分析师

同比和环比有什么区别?:http://www.gzcpda.cn

         同比,是指在相邻时段中的某一相同时间点进行比较;
         如图片所示,13年和14年是相邻时段,13年3月和14年3月是这两个相邻时段的同一个时间点,都是3月,这两个时段进行数据对比,就是同比《数据分析人才培训》;
         所以,14年3月的订单量是80,13年3月订单量是70,则我们可以这样写:14年3月订单量同比13年增长14.3%。
<img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-ae03dc8614adc994.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
         环比,则相对更简单,就是相邻时间段的对比,不象同比那样,是在响铃时间段内部的某个相同时间点的对比;
         如图所示,14年4月和14年3月是相邻时间段,这两个时间段的数据都比,就是环比《贵州大数据培训 》;
         当然我们也可以把13年全年的数据和14年全年的数据进行对比,这个数据也可以看成是环比。
<img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-64d3584c02b8e541.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
         统计学中的“环比”,就是报告期(例如某月(年)对应上月(年),上月(年)对应前月(年)的逐期之比。以一期为一环,取环环相比的形像比喻《贵阳大数据学习 》。
         而“同比 ”则是同期之比的意思,一般指本年某月的累计指标与上年相同月份的累计指标之间的对比《 贵阳大数据认证 》。
         环比增长率=(本期数-上期数)/上期数*100% 反映本期比上期增长了多少同比增长率=(本期数-同期数)/同期数*100% 指和去年同期相比较的增长率《贵阳大数据培训》。
         同比发展速度,一般指是指本期发展水平与上年同期发展水平对比,而达到的相对发展速度《 贵州大数据培训机构 》。
         环比发展速度,一般指是指报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度《数据分析员考试》。
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同比和环比的区别举例
         同比就是今年第n月与去年第n月比;(环比就是今年第n月与第n-1月或第n+1月比) 学过统计或者经济知识的人都知道,统计指标按其具体内容、实际作用和表现形式可以分为总量指标、相对指标和平均指标《数据分析师培训 》。由于采用基期的不同,发展速度可分为同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度。简单地说,就是同比、环比与定基比,都可以用百分数或倍数表示《数据分析师考试》。
         同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等《昆明大数据培训》。其计算公式为:同比发展速度=本期发展水平/去年同期发展水平×100%。在实际工作中,经常使用这个指标,如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度,就是同比发展速度。
         环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月 ……12月比11月,说明逐月的发展程度《贵阳大数据培训中心  》。如分析抗击”非典”期间某些经济现象的发展趋势,环比比同比更说明问题。
         定基比发展速度也叫总速度。是报告期水平与某一固定时期水平之比,表明这种现象在较长时期内总的发展速度。如,”九五”期间各年水平都以1995年水平为基期进行对比,一年内各月水平均以上年12月水平为基期进行对比,就是定基发展速度《贵州大数据培训机构》。
         环比 环比就是现在的统计周期和上一个统计周期比较。例如2008年7月份与2008年6月份相比较称其为环比。
         与历史同时期比较,例如2005年7月份与2004年7月份相比,叫同比《 贵州大数据培训中心 》。
         环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月 ……12月比11月,说明逐月的发展程度《贵阳大数据报名学习》。如分析抗击”非典”期间某些经济现象的发展趋势,环比比同比更说明问题。
         学过统计或者经济知识的人都知道,统计指标按其具体内容、实际作用和表现形式可以分为总量指标、相对指标和平均指标。由于采用基期的不同,发展速度可分为同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度《 贵阳数据分析人才培训》。简单地说,就是同比、环比与定基比,都可以用百分数或倍数表示。
         定基比发展速度,也简称总速度,一般是指报告期水平与某一固定时期水平之比,表明这种现象在较长时期内总的发展速度。同比发展速度,一般指是指本期发展水平与上年同期发展水平对比,而达到的相对发展速度。环比发展速度,一般是指报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度《 重庆大数据培训》。
         同比和环比,这两者所反映的虽然都是变化速度,但由于采用基期的不同,其反映的内涵是完全不同的;一般来说,环比可以与环比相比较,而不能拿同比与环比相比较;而对于同一个地方,考虑时间纵向上发展趋势的反映,则往往要把同比与环比放在一起进行对照。
End.
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    CPDA&数据分析师

    优秀的数据分析报告_数据报告的诞生:http://www.gzcpda.cn

             因为在之前的回答里提到,建议希望成为数据分析师的知友们在学习过相关知识以后,做一份自己的数据报告,作为求职的敲门砖,展示已有能力。后来发现,我这个建议自以为干货,但其实犯了“给鸡汤不给勺子”的错误,很多人(>20个)发私信来问我报告到底怎么做……为了不违反我的人生准则之一——给鸡汤必须给勺儿,现在我就来帮初学者们梳理一下数据报告的制作方法《数据分析人才培训》。
    目录:
    一、为什么要做一份数据报告
    二、制作数据报告的流程
    三、Q&A
    正文:
    一、为什么要做一份数据报告
              你是一个在校学生,上着自己喜欢或不喜欢的课,闲来无事,你打开知乎,看到了数据分析话题,你下定决心要成为一个数据分析师,你搞来一堆学习资料和在线课程,看完之后自信满满,准备去投简历,然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围,也不知道数据报告需要包括哪些内容,面试的感觉就是一问三不知《数据分析师考试 》……
              你是一个工作了一段时间的白领,你觉得现在这份工作不适合你,你下班以后去逛知乎,在上面看到很多人在说大数据代表未来,数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一《贵州大数据培训》……你激动了,你也要成为数据分析师,你利用空余时间补上了统计知识,学了分析工具,然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系,觉得没有相关经验没公司要你……
              这些问题的根源是什么?一句话可以概括:你没有办法在最短的时间内向招聘者展示,你能够胜任数据分析这项工作。
             我在之前的回答如何快速成为数据分析师? – 陈丹奕的回答中,提出过一个“100小时学习计划”,在开始投简历前的最后一步,我建议用25个小时——占整个计划的四分之一《 贵阳大数据学习 》,来做一份数据报告,这个步骤至少能为你带来三个好处:
             检验你的学习成果——数据分析是一门实用学科,能灵活运用学到的知识做出成果,比通过任何考试都重要;
            测试你是否真的想做/适合做数据分析工作——比起你转行后用半年或是一年时间来发现自己的真实想法,不如在此之前就看看你能否做好这份工作,或是从其中得到乐趣《贵阳大数据认证》;
           展示你具有的能力——程序员的世界里讲究“No more talk,Show me the code”,数据分析师同样可以“Show me the report”,一份内容完整的数据报告,能帮你的面试官省下很多判断/评估/纠结的时间,给你更多的机会《 贵阳大数据培训》。
            写了一大堆做数据报告的好处,那么以一个初学者的水平,如何去做一份数据报告呢?下文细说《 贵州大数据培训机构 》。
    二、制作数据报告的流程
            先放一张图(不许抱怨配色丑!)
    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-b284d0e0a16f95d4.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
           可以很清楚的看到,一个数据报告(副本)依据需求不同,有普通难度(蓝->橙->绿->红),也有英雄难度(蓝->橙->绿+黄->红),这次我们先讲普通难度的攻略,英雄难度放到下次讲《数据分析员考试》。
            普通难度的数据报告要经历7个步骤:
    Step 1:目标确定
            这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的,但第一次的数据报告中,需要你自己来提出并确定目标《数据分析师培训》。
             选择目标时,请注意以下几点:
             选择一个你比较熟悉,或者比较感兴趣的领域/行业;
             选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点;
             确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容(论坛帖子,用户点评等)《 数据分析师考试资格》。
             逐一分析上面三个注意点:
             选择熟悉/感兴趣的领域/行业,是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字;
             选择细分领域/行业作为切入点,是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线,而非单纯堆砌数据;
             确定公开数据/UGC内容,是为了保证你有数据可以分析,可以做成报告,你说你是个军迷,要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声,我叫你一声大神《数据分析师考试科目》……
             不管用什么方法,你现在有了一个目标,那么就向下个阶段迈进吧。
    Step 2:数据获取
             目标定下来了,接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点,那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据,那么……回到第一步重来吧《数据分析师考试报名 》。
             下面我总结一下,在不依赖公司资源,不花钱买数据的情况下,获取目标数据的三类方法:
             一是从一些有公开数据的网站上复制/下载,比如统计局网站,各类行业网站等,通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例:要找汽车销量数据,在百度输入“汽车销量数据查询”关键字,结果如下:
    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-1a45df7b66485b02.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
             我打码的那个链接,也就是第三个链接(第一个非推广链接)就是要找的结果,点进去可以看到各月的汽车销量,但只是全国数据,没有分省统计数据《中国数据分析行业权威认证》。
             当然不会每次找数据都这么顺利,这里只是告诉你:要善用搜索引擎。
             二是通过一些专门做数据整理打包的网站/api来下载,如果你要找金融类的数据,这种方法比较实用。其他类型的数据也有人做,但通常要收费《中国数据分析行业权威认证》。
             三是自行收集所需数据,比如用爬虫工具爬取点评网站的商家评分、评价内容等,或是直接自己人肉收集(手工复制下来),亦或是找一个免费问卷网站做一份问卷然后散发给你身边的人,都是可以的。这种方式受限制较少,但工作量/实现难度相对较大《贵阳大数据认证》。
             如果你是在职人员或是实习生,我建议你不要用任何现在公司的数据。保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。实在非要用(例如你要在面试中展示你在以前公司做过的数据报告),请将一切有意义的内容,包括但不限于各种数字、竞品及本品名称、时间、用户属性全部打码并转成pdf格式,只留图形和叙事逻辑描述内容《贵阳大数据学习》。
    Step 3:数据清洗
             在工作中,90%以上的情况,你拿到的数据都需要先做清洗工作,排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间《贵州大数据培训》。
             如果在上一步中,你的数据是通过手工复制/下载获取的,那么通常会比较干净,不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来,那么你需要进行清洗,提取核心内容,去掉网页代码、标点符号等无用内容《贵阳数据分析人才培训》。
             无论你采用哪一种方式获取数据,请记住,数据清洗永远是你必须要做的一项工作。
    Step 4:数据整理
             清洗过后,需要进行数据整理,即将数据整理为能够进行下一步分析的格式,对于初学者,用Excel来完成这一工作就OK《 数据分析师招聘》。
             如果你的数据已经是表格形式,那么计算一些二级指标就好,比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告,建议你不要计算太多复杂的二级指标,基本的同比、环比、占比分布这些就OK《 数据分析师报考条件》。
             如果你收集的是一些非数字的数据,比如对商家的点评,那么你进行下一步统计之前,需要通过“关键词-标签”方式,将句子转化为标签,再对标签进行统计《数据分析师认证》。
    Step 5:描述分析
             描述分析是最基本的分析统计方法,在实际工作中也是应用最广的分析方法。描述统计分为两大部分:数据描述和指标统计《 cda数据分析师教材》。
             数据描述:用来对数据进行基本情况的刻画,包括:数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据来源等。如果是建模,那么还要看数据的极值、分布、离散度等内容。这次我们是零基础做数据报告,那么就不用考虑后一类数据了《 数据分析师考试资格》。
             指标统计:用来作报告,分析实际情况的数据指标,可粗略分为四大类:变化、分布、对比、预测;
             变化:指标随时间的变动,表现为增幅(同比、环比等);
             分布:指标在不同层次上的表现,包括地域分布(省、市、区县、店/网点)、用户群分布(年龄、性别、职业等)、产品分布(如动感地带和全球通)等《数据分析师考试科目》;
             对比:包括内部对比和外部对比,内部对比包括团队对比(团队A与B的单产对比、销量对比等)、产品线对比(动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比);外部对比主要是与市场环境和竞争者对比;这一部分和分布有重叠的地方,但分布更多用于找出好或坏的地方,而对比更偏重于找到好或坏的原因《 数据分析师》;
             预测:根据现有情况,估计下个分析时段的指标值。
             以上部分引用自我的一个回答面试中针对一个企业的数据分析场景应该怎么去分析?应届生还不懂怎么结合企业业务做系统的分析,求指点 – 陈丹奕的回答,希望进一步了解的话,可以进这个答案。描述分析的产出是图表,下一个步骤的内容将基于这些图表产出。
    Step 6:洞察结论
             这一步是数据报告的核心,也是最能看出数据分析师水平的部分。一个年轻的分析师和一个年迈的分析师拿到同样的图表,完全有可能解读出不同的内容《贵州大数据学习》。
    举个栗子:
    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-4b64c0de94601681.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
             年轻的分析师:2013年1月销售额同比上升60%,迎来开门红。2月销售额有所下降,3月大幅回升,4月持续增长《 贵州省大数据学习成绩 》。
             年迈的分析师:2013年1月、2月销售额去除春节因素后,1月实际同比上升20%,2月实际同比上升14%,3月、4月销售额持续增长。
             看到两者的区别了吗?2013年春节在2月,2012年则在1月,因此需要各去除一周的销售额,再进行比较。如果不考虑这一因素,那么后续得出的所有结论都是错的。挖掘数字变化背后的真正影响因素,才是洞察的目标《 大数据学习平台 》。
             再举个栗子:
    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-5b94c30ac9f1ff8b.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
             这张图是一个用户行为聚类的结果,人群被聚成四类。前三类人群可以很清楚的得出结论:他们是某一种游戏主机的用户《贵州大数据学习网站》。那么第四类人群,是什么人群呢?
             年轻的分析师:第四类人群是游戏主机的狂热爱好者,他们交易频率远高于一般用户《重庆大数据培训》。
             年迈的分析师:第四类人群是二手贩子,否则谁没事一年内会搞将近7台索尼主机放家里。
             很明显,年迈的分析师由于具备丰富的行业经验,能迅速看穿数据背后的真实情况,得出正确的洞察结论,这也是为什么我在step 1里一再强调要找你熟悉或感兴趣的领域/行业,缺乏业务经验,很可能你的洞察结果是完全错误的《 贵阳数据分析人才培训 》。
             以上这两个洞察的例子本身比较简单,但通常来说,即使是复杂的数据报告,也是由一个个相对简单的洞察结论组成的,这其中涉及到问题的分拆,逻辑线的建立等一系列内容《 贵阳大数据报名学习》。作为初学者,做到自己力所能及的程度就好。
             总结一下,所谓洞察,就是要越过数据,去推测和理解真实情况。单纯描述数据,谁都会做,根据数据得出有价值的结论,报告才有意义《 贵州大数据培训中心》。
    Step 7:报告撰写
             都到这一步了,相信各位对数据报告也不再陌生了。这一步中,需要保证的是数据报告内容的完整性《 贵州大数据培训机构》。
             一个完整的数据报告,应至少包含以下六块内容:
                      报告背景
                      报告目的
                      数据来源、数量等基本情况
                      分页图表内容及本页结论
                      各部分小结及最终总结
                      下一步策略或对趋势的预测
             其中,背景和目的决定了你的报告逻辑(解决什么问题);数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据,可信度如何;分页内容需要按照一定的逻辑来构建,目标仍然是解决报告目的中的问题;小结及总结必不可少;下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分《贵阳大数据培训中心》。
    还觉得复杂么?我再换一种说法:
             各位应该都写过议论文,一份好的数据分析报告其实就是一篇好的议论文,立论(背景)——破题(目的)——列举论据(图表+结论)——论证论点(小结及总结)——结题(策略或预测)。按照这个逻辑去组织你的报告,你的论点就很容易被人接受,自然能得高分喽《昆明大数据培训》。
    Q&A
                      Q1:我按照数据收集的方法去找了,但还是找不到数据怎么办?
                      A1:确定你是否认真找了,如果确实没有,那么换个领域。
                      Q2:不知道怎么做数据清洗
             A2:把收集来的数据先看一遍(如果太多就抽样),肉眼识别一些脏数据, 记录下来,然后从中抽取清洗规则,清洗一遍,再继续看,直到认为足够干净了为止。这一步不做的话,主要影响结论的正确性。
             那么,普通难度的数据报告做法就讲到这里,下次我们来聊聊看似高深的建模。
    End.
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      CPDA&数据分析师

      如何区分数据科学家,数据工程师与数据分析师:http://www.gycpda.com

               与其他一些相关工程职位一样,数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作《数据分析人才培训》。
      三者之间的定义又是如何区分的呢?
      数据科学家是什么样一个存在呢?
              通常情况下,数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见,硕士学位仅是一个前提条件《数据分析师考试》。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围内,也是他们所擅长的地方。我听到过有人这样形容一个数据科学家“软件工程技能牛过多数人的酷炫统计学家”《贵州大数据培训》。
              我结合加工的说:所谓数据科学家,是指运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术,从大量数据中提取出对业务有意义的信息,以易懂的形式传达给决策者,并创造出新的数据运用服务的人才《 贵阳大数据学习》。
      数据工程师如何定义呢?
              数据工程师一般被定义成“深刻理解统计学科的明星软件工程师”。如果你正为一个商业问题烦恼,那么你需要一个数据工程师《 贵阳大数据认证》。这些伙计就是那些能提供可建模数据所需平台的人。他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。
      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-8db14d4e5fd22ed8.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
              数据工程师对演算法有相当好的理解。因此,数据工程师理应能运行基本数据模型。商业需求的高端化催生了演算高度复杂化的需求《贵阳大数据培训》。很多时候,这些需求超过了数据工程师掌握知识范围,这个时候你就需要打电话寻求数据科学家的帮助。
      数据分析师如何理解呢?
                数据分析师能洞悉一个方程式的商业意义。他们知道如何提出正确的问题,非常善于数据分析,数据可视化和数据呈现。不管是给另一个数据分析师还是C级执行做演讲,数据分析师都是数据提取,模式识别以及从大量数据中洞察问题方面的能手《 贵州大数据培训机构》。
               如果你或者你的公司正考虑顺应这股大数据浪潮的发展,你应该从明确你想利用大数据解决所面临的商业问题处下手。接着找出你真正的需求:是数据采集,检索,仓储还是数据分析?然后编写相应的职位描述并做好准备《 数据分析员考试》。
      从事这三者都要具备哪些技能呢?
      数据科学家所需的技能如下:
      计算机科学
                一般来说,数据科学家大多要求具备编程、计算机科学相关的专业背景。简单来说,就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术与机器学习相关的技能《 数据分析师培训》。
      数学、统计、数据挖掘等
               除了数学、统计方面的素养之外,还需要具备使用SPSS、SAS等主流统计分析软件的技能。其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”最近备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行《昆明大数据培训》。
      数据可视化(Visualization)
              信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析,开发Web原型,使用外部API将图表、地图、Dashboard等其他服务统一起来,从而使分析结果可视化,这是对于数据科学家来说十分重要的技能之一《贵阳大数据培训中心》。
      数据工程师需具备的技能
      数学及统计学相关的背景
               对于大多数互联网大公司来说,对于数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历,只有具备一定的理论知识,才能理解模型、复用模型甚至创新模型,来解决实际问题《贵州大数据培训机构》。
      计算机编码能力
               实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素,因为许多数据的价值来自于挖掘的过程,你必须亲自动手才能发现金子的价值《贵州大数据培训中心》。
      对特定应用领域或行业的知识
               数据工程师这个角色很重要的一点是,不能脱离市场,因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以,在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知,对于之后成为数据工程师有很大帮助,因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项《贵阳大数据报名学习》。
      数据分析具备的技能
      懂业务
               从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值《贵阳数据分析人才培训》。
      懂管理
                一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行《重庆大数据培训》。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
      懂分析
               指掌握数据分析基本原理与一些有效的
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        数据驱动产品之knn算法:http://www.gycpda.com

                   在互联网行业中常常有利用数据分析或者数据挖掘的结论来应用到产品中, 驱动产品的优化, 提升产品的各项KPI指标, 在数据挖掘和数据分析的背后会涉及到一些数据挖掘或者机器学习的算法, 本文主要是knn 算法原理的介绍, 以及在它在互联网行业中的具体应用,后续会介绍这个算法的具体实现(R语言和python 语言)《数据分析人才培训
        knn算法原理:
                现在假如有一个样本, 样本中的每一个叫做个体, 我们已经知道这些个体所属的类别, 现在有一个新的未知类别的个体, 我们可以通过计算它与样本中所有个体的相似距离, 然后 找出与它具体最小的k个个体, 这k个个体最多的类别就是这个新的个体的预测的类别《数据分析师考试 》。
        算法步骤:
              1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离
                计算具体之前需要对数据中的每一个属性进行数据归一化, 防止数据过大 对距离的计算产生影响
        数据归一化:x* = (x - x_mean)/(x_max - x_min)《贵州大数据培训 》,
        x_mean表示数据的均值, x_max 表示数据的最大值, x_min 表示数据的最小值例如有一个属性的取值为: 20, 40, 80, 100则首先计算平均值: (20+30+80+100)/4=60     最小值:20  最大值 100
        则归一化后每个值为:
        (20-60)/(100-20)=-0.5
        (40-60)/(100-20)=-0.25
        (80-60)/(100-20) = 0.25
        (100-60)/(100-20) =0.5
        计算各体之间的距离公式如下《贵阳大数据学习 》:
        <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-5c87d67ed9a08969.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
        2)按照距离的递增关系进行排序《贵阳大数据认证 》;
        3)选取距离最小的K个点;
        4)确定前K个点所在类别的出现频率;
        5)返回前K个点中出现频率最高的类别作为测试数据的预测分类
        在互联网实际情景中的应用:
        1. 需求背景
                现在某app 上了一个歌词制作的功能, 每天会有一定的用户去使用歌词制作的功能, 制作的歌词会经过外包团队的审核, 来判断这个歌词是否能够投入使用, 现在根据一段时间的审核,已经能够根据制作歌词质量的好坏来将整体歌词制作的用户细分为优质用户, 即制作的歌词数目又多质量又高《贵阳大数据培训》, 一般用户, 制作的歌词数和质量都属于普通的情况, 垃圾用户, 即制作的歌词数目不多 质量又差, 业务方需要提高整体的歌词制作质量所以希望能够根据现有的优质用户具有的特征, 去发现更多这种类似的用户《贵州大数据培训机构》, 来不断提高整体的UGC歌词
        2. 需求沟通
               数据分析师根据对业务的理解与业务方沟通, 探讨可能决定一个歌词制作的用户是否是优质用户可能具有的特征, 以及业务方根据业务的熟悉和敏感度给出的分析建议《 数据分析员考试 》,然后再次分析这个需求的需求目的以及需求执行的可行性(是否有支持的数据,)
        3. 数据探索
               根据沟通后的结论, 数据分析师从数据仓库提取相对应的数据, 即提取三类用户的一些属性特征及其用户ID《数据分析师培训》,如下图所示:
                 其中userid 指的是用户的账号, song_play_7 指的是过去7天的平均播放量,lyric_activity_7    值的是过去7天的对歌词有效活跃行为: 如歌词搜索, 歌词报错, 歌词分享, 歌词翻译, 歌词改错等type: 代表用户是属于哪一种类型的用户《数据分析师培训》: 优质2 , 一般  1  垃圾
        <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-a5650a8464169e83.png?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
               本次例子假如是没有缺失值和异常值, 一般来说 要对数据中的缺失值和异常值进行处理《昆明大数据培训》。 比如去掉异常值, 对缺失值进行均值或者众数来代替《 重庆大数据培训》。
        4. knn 算法预测一个新用户 是否是属于优质用户
               假如已经知道这个用户的播放量为 140   报错次数为3  归一化处理后为:0.932203,0.5
               首先对上面的数据进行归一化处理《贵阳大数据培训中心》:
        <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-1014281d3fd6a456.png?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
        计算这个新的用户和图中的每一个用户的欧式距离为《贵阳数据分析人才培训》:
        ((0.932203- 0.762711864)^2+(0.5-0.833333333)^2)  的开方根
        依次计算结果如下:
               则最小距离的前三位分别为 0.373948311, 1.16863508, 1.537825481  他们对应的type 都是2即优质用户, 则可以判断这个新用户为优质用户《 贵州大数据培训机构 》。
        0.373948311
        1.16863508
        1.537825481
        3.504101344
        4.363063227
        5.500652804
        6.544595038
        7.392345678
        8.515194827
                 类似的大盘的所有的用户都可以采取这种方式来找出优质用户进行拉新《贵州大数据培训中心》。
        5. 结果反馈模型落地
                 将这个模型的预测过程和结果与业务方沟通, 并且安排模型落地, 并监控上线之后的效果, 不断改善模型
        6. 可能具有的成果:
               根据这个模型业务方发现了优质用户所具有的特征属性, 通过运营的方式拉取很多优质用户, 大大提高整体的优质歌词的比例, 提高KPI指标《 贵阳大数据报名学习 》。
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          让你的灵感才思泉涌!!!:http://www.gycpda.com

                   越来越多的人开始使用思维导图,思维导图可谓是一款日常写作、案例分析、商务汇报等场合常用的逻辑梳理工具,它作为一种可视化的思维工具,能将抽象、零碎的知识系统化、结构化《 贵阳大数据培训》。有了它我们可以更加高效的展现自己的思维、整理分散的创意、想法、点子,形成完善、严谨、流畅的逻辑体系和结构框架,为我们下一步的工作鉴定基础《数据分析人才培训》。  
                   我们日常文章写作要写提纲,采访前要写采访提纲,汇报前也要整理汇报思路。这些举措当然也有逻辑梳理的作用,但是更多的是以文字的形式整理在笔记本上、写在word里,或者凌乱的写在草稿纸上《数据分析师考试》。
                  ▌当然也许你对自己写的东西理解的比较深刻,但是要给别人看时,纯文字这种过于线性的表达方式会造成一些理解上的低效率,至少延缓了别人理解的速度《 贵州大数据培训机构 》。但是如果你的表达体系变得更加结构化、详略得当、重点突出、对比鲜明、图文并茂的话,那么表达效果将会提高很多,别人也会更容易更快速的弄清楚你想要表达的意图和重点《贵州大数据培训》。
                  这样我们就需要借助专门的思维导图软件来帮忙了《数据分析员考试 》。(如果你的逻辑思维能力超级棒,而且具有一定的手绘基础,也可以完全脱离软件,自己手绘思维导图通常也会有意想不到的效果)《 贵阳大数据学习》。
                  ▌目前关于制作思维导图的软件有很多,而且大部分都是免费的,基本上都可以做出不错的效果《数据分析师培训》。小编用的一款是叫FreeMind的思维导图软件,百度一下就可以找到,界面简洁、干净,而且操作也不繁琐,非常适合初学者作为入门软件来练习《贵阳大数据认证》。
          <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-f24e35c2ab92d07b.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                      最近发现百度也有一款在线的思维导图产品,叫做百度脑图《昆明大数据培训》。软件界面如下:
          <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-3fcb9c08693c2ae9.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                      不仅提供多种配色方案,而且有很多适应不同场景的布局和排版,非常灵活,最后制作完成,导出为图片即可《贵阳大数据培训中心》!
                    类似的思维导图软件还有很多,在这里不再一一介绍。总之,学会用软件工具让你的表达和逻辑更加容易被他人理解,这样将给我们的工作和学习带来很多便利《贵州大数据培训机构 》!
                  ▌下面再给大家分享一下常用的15款思维导图制作工具集合:
                 希望大家都能找到适合自己的思维导图工具《贵州大数据培训中心 》。
          1.XMind 
          2. Coggle 《贵阳大数据报名学习
          3.Mindmaps 
          4. FreeMind
          5.MindMeister 《 贵阳数据分析人才培训
          6. Mindnode
           7. Bubbl.us
          8.Text to Mind 
          9. Popplet
           10. WiseMapping《 重庆大数据培训
          11.Mindmap 
          12.Stormboard 
          13. Wridea
          14.Mindomo
           15. MindManager
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            数据可视化的七个好处:http://www.gycpda.com

                     数据可视化是指以饼状图等图形的方式展示数据。这帮助用户能够更快地识别模式。交互式可视化能够让决策者深入了解细节层次。这种展示方式的改变使得用户可以查看分析背后的事实。     
                      以下是数据可视化影响企业做决策和战略调整的七种方式《数据分析人才培训》。
            1.动作更快
                      人脑对视觉信息的处理要比书面信息容易得多。使用图表来总结复杂的数据,可以确保对关系的理解要比那些混乱的报告或电子表格更快《数据分析师考试》。
                      这提供了一种非常清晰的沟通方式,使业务领导者能够更快地理解和处理他们的信息。大数据可视化工具可以提供实时信息,使利益相关者更容易对整个企业进行评估。对市场变化更快的调整和对新机会的快速识别是每个行业的竞争优势《数据分析师培训》。
            2.以建设性方式讨论结果
                    向高级管理人员提交的许多业务报告都是规范化的文档,这些文档经常被静态表格和各种图表类型所夸大。也正是因为它制作的太过于详细了,以致于那些高管人员也没办法记住这些内容,因此对于他们来说是不需要看到太详细的信息《贵州大数据培训》。
                    然而,来自大数据可视化工具的报告使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息,甚至单个图形也能做到。决策者可以通过交互元素以及类似于热图、fever charts等新的可视化工具,轻松地解释各种不同的数据源。丰富但有意义的图形有助于让忙碌的主管和业务伙伴了解问题和未决的计划《贵阳大数据学习》。
            3.理解运营和结果之间的连接
                   大数据可视化的一个好处是,它允许用户去跟踪运营和整体业务性能之间的连接。在竞争环境中,找到业务功能和市场性能之间的相关性是至关重要的《贵阳大数据认证》。
                   例如,一家软件公司的执行销售总监可能会立即在条形图中看到,他们的旗舰产品在西南地区的销售额下降了8%。然后,主管可以深入了解这些差异发生在哪里,并开始制定计划。通过这种方式,数据可视化可以让管理人员立即发现问题并采取行动《贵阳大数据培训》。

            <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-9923d6cea4eb237f.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
            4.接受新兴趋势
                     现在已经收集到的消费者行为的数据量可以为适应性强的公司带来许多新的机遇。然而,这需要他们不断地收集和分析这些信息。通过使用大数据可视化来监控关键指标,企业领导人可以更容易发现各种大数据集的市场变化和趋势《贵州大数据培训机构》。
                      例如,一家服装连锁店可能会发现,在西南地区,深色西装和领带的销量正在上升。这可能会让他们推销包括这两种服装在内的服装,或者是一种新的窄领带,远远领先于那些尚未注意到这一潮流的竞争对手《数据分析员考试》。
            5.与数据交互
                    数据可视化的主要好处是它及时带来了风险变化。但与静态图表不同,交互式数据可视化鼓励用户探索甚至操纵数据,以发现其他因素。这就为使用分析提供了更好的意见《昆明大数据培训》。
                    例如,大型数据可视化工具可以向船只制造商展示其大型工艺的销售下降。这可能是由于一系列原因造成的。但团队成员积极探索相关问题,并将其与实际的船销售联系起来,可以找出根源,并找到减少其影响的方法,以推动更多的销售《贵阳大数据培训中心》。
            6.创建新的讨论
                    大数据可视化的一个优点是它提供了一种现成的方法来从数据中讲述故事。热图可以在多个地理区域显示产品性能的发展,使用户更容易看到性能良好或表现不佳的产品。这使得高管们可以深入到特定的地点,看看哪些地方做得好,哪些做得不好《 贵州大数据培训机构》。
                     他们可能会认识到,瞄准较高收入市场的细分市场并不会销售价格更高的产品,或者传统的清洁产品销售比环保绿色产品更不受欢迎。这些见解可以被用来集思广益,头脑风暴,以支持更高的销售《贵州大数据培训中心》。
                      大数据可视化工具提供了一种更有效的使用操作型数据的方法。对于更大多数的商业领袖来说,实时性能和市场指标的变化更容易识别和应对《贵阳大数据报名学习》。
            7.机器学习:来吧,来吧
                      围绕机器学习的所有炒作都快将变成现实了。除了一些大公司,比如亚马逊、谷歌正在利用机器学习来消除垃圾邮件,Pinterest利用机器学习向用户展示相关内容,Yelp使用机器学习来整理用户上传的照片。甚至是Disqus这样的公司也在使用机器学习来清除垃圾信息。现在就准备开始将机器学习应用到你自己的或者客户的业务领域里面去吧《 贵阳数据分析人才培训》。
                       Home Depot使用机器学习来帮助用户更快地找到产品,甚至像Lyst这样的小公司也使用机器学习来帮助客户找到任意一种查询的相关信息《 重庆大数据培训》。
                       客户服务正被机器学习的能力所改变,它能够解释客户的电子邮件,并将其分类,以纠正公司内部的部门或区域。这也就意味着以后可能再也用不到电话沟通的方式了。
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              数据分析报告怎么用?:http://www.gycpda.com

                       大数据,这个被炒烂了的概念,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调它的技术,例如网络热词:hadoop+spark,data mining。而我们在用大数据时候,经常神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有序,医药行业智能化等《数据分析人才培训》。当然这些是我们的畅想,同时确实也离不开数据分析影响,但是我们有没有停下脚步去想一想,到底大数据怎么去落地呢,怎么去分析?怎么利用数据来去使企业做出决策,例如:广告投放精准化? 
              1、我们了解什么叫大数据分析吗?
              麦肯锡给大数据定义:
                        “一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征《 数据分析师考试 》。”
                       基于我对以上定义的理解,我总结的大数据分析就是,将获取的数据打通、整合、找寻规律,立即得出决策信息《数据分析师培训》。
              ▌数据获取
              我总结的数据源可分类三类:
              (1)一方数据:用户事实数据
                      例如用户在某金融机构购买的理财产品,时间、哪个出单口、姓名、电话等,或者运营数据,例如某互联金融app,用户操作行为数据《贵州大数据培训》。
              (2)二方数据:其实这部分叫做广告投放数据
                      例如,广告展示量,活动页点击量,广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据,因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司,三方数据《 贵阳大数据学习》。
              (3)三方数据:行业数据,也叫公开数据
                       例如行协的数据,或者互联网行为数据,例如某互联网公司用户在此网站的行为数据,或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表,以及可采集到线下数据《 贵阳大数据认证 》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-0fc21c67388acf40.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">

                        · 打通:其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合,或者利用cookie,或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制,以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点,我们现实的匹配率很低,例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况,当然运营商数据除外《贵阳大数据培训》。
                        · 找寻规律:目标就是数据清理,从非结构化数据变成结构化数据,以便统计,数据探索,找寻规律,形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。
                       · 立即决策:将数据分析报告中的观点系统化或产品化,目前而言,大部分公司还是会依靠人工决策《贵州大数据培训机构》。
                         为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来,但是从第一步的数据源来说,其实已经反应了大数据的特点,就是杂乱无章,那么怎么从这些数据找寻规律,分析的内容和目标是否对应上,似乎就是我们需要大数据分析的理由《数据分析员考试》。
                       现在,大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况,同时,对于热点,人群分析,我们看到的统计值,目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营,那么问题来了,怎么用数据分析来指导数据决策呢《昆明大数据培训》?
              2、数据分析的报告思路
              (从移动端的角度进行切入)
                        基于我对数据分析的理解,我将数据报告会分成三大类:市场分析、运营分析、用户行为分析。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-635571131b05026a.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              ▌市场分析
                       由于市场分析一般而言是定性、定量分析,最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量,消费者观点等。这里,我们以移动互联网数据的市场分析为例,通常来说,数据源是公开数据,或者在第三方数据。正如我们所讲,将sdk嵌入开发者应用,就可以收集到安装以及使用列表,那么开发者使用的sdk越多,我们能收集的数据源也越多,这样就可以形成安装app排名,使用app排名,这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思,例如:即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比《贵阳大数据培训中心 》。
                       那么,这些市场分析的作用呢,一般而言,是对公司市场营销的总结,比如某金融公司kpi是为了获客,他们做了一系列营销,下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量,是否较上个月上升呢? 那么我们的竞品表现呢,他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降?我们都可以通过市场分析、竞品分析来观测,但是这部分的观点由于是市场数据,我们只能通过大量的搜寻官网活动,或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关《贵州大数据培训机构》。
              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-750ebbb3cf***905.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                       同时,根据市场的走势图,我们能发现潜在的竞争对手,例如:我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组,即安装xxapp活跃人群也是最高的,因此,无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略《 贵州大数据培训中心》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-6a4ff89fe6a54f22.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              ▌运营分析
                      移动互联网提出的方法论:3A3R,笔者之前在做咨询的时候,此方法论也可以将网站分析套用,总结来说3A3R就是《 贵阳大数据报名学习》:
              感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
                       这里需要注明下,运营分析只是一个公司的baseline,让产品经理、运营人员、市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定,同时,运营的数据只是参考或者叫警示,若要具体,需要特定细节的分析,例如是否app改版,怎么改?需要增加哪家渠道合作《 贵阳数据分析人才培训 》?
              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-52559781ff205419.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              (1)Awareness 感知
                       根据广告投放数据进行分析,目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况,同时可以帮助广告主设计监测表格,以数字角度衡量广告投放效果《重庆大数据培训》。
                       但是,广告数据一般而言在广告监测公司手中,或者公开的使用工具上例如GA,我们需要依靠广告公司设计营销环节,例如活动页,加监测代码,或者在媒体、app应用商店加入代码便于监测广告表现,而往往这样的数据很难加载,一般是由应用商店,或者媒体提供,同时,以上数据,监测公司数据一般而言也不会提供给广告主,只是会提供统计值《大数据培训中心》。
                       言归正传,我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对,广告的展示量、点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效,没有广告投放,就无法带来获客,因此钱花的值不值,能带来多少客人,才会有下一步 acquisition《贵州数据分析培训班》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-9362740604c7e734.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              (2)Acquisition 获客
                       获客是第一步广告投放拓展,用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app,访问网页后,登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据,因此获客其实有两重目的《大数据培训机构》。
              目的1:衡量第一步提供的数据是否准确,即是否渠道作弊
              目的2:判断渠道是否好坏
              目的3:判断营销活动是否有效
                      例如下图中,我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%,是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中,我们通过渠道衡量客户转化率,点击-用户激活的,激活的注册转化,可否重点对某应用商店增加合作《贵阳数据分析师》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-f7ff35e76e111b21.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                        下图是目的3的应用,来衡量三个月内的新增用户,活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如:7月28日的版本更迭,增加新用户的利器,那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变,让用户增长这么快,而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户,反应考核运营人员的绩效,那么,是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析《贵州大数据培训机构》。
              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-77e01f65f9c84fdc.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              (3)Activities 活跃
                      获客后,我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况,那么就到了第三步 活跃,其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持《贵阳大数据分析师培训机构》。
              活跃分析可参考以下三个步骤:
              第一:从页面浏览次数,独立访问人数,来圈定主要页面分析。
              例如某款app首页是pv,uv最高,我们会重点分析首页。
              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-05363c7a1ecb266c.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                      第二:根据圈定页面,制作点击热力图,便于产品经理对后续页面改造提供数据支持,例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除,对点击量大的重新排序《cpda数据分析师官网》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-a18e75809fe6441b.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                      第三:根据圈定页面,制作点击热力图,便于产品经理对后续页面改造提供数据支持,例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除,对点击量大的重新排序《贵州大数据培训平台》。
              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-0cad5c3acd788e69.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              (4)Retention留存分析& Revenue & Refer
                      这几个实际上在企业运用的并不多,这里简要说明下。
              ① Retention
                       用户积累到一定数量后,我们想看下用户粘性,那么我们就来到retention,一般是衡量活动效果时候运用的比较多,来看此次活动过后,是否用户依旧会使用我们的app,但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问,因此Retention 在实际应用中不会太多,下面的例子是个展示,不做赘述《数据分析师》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-0b69215adcf9bc32.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              ② Revenue
                         这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤, 一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中,但是我们需 要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用,便于人群划分,例如下面简要分析《 数据分析培训》:

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-7ea140f54369b0a9.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              Refer 传播:
                       最后,我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销,即用户自发的转发给其他用户链接,让他们下载app或者参与活动,因此传播的下一个环节又会转换营销,但是传播会受到很多限制,例如没有奖励机制的口碑传播,几乎转发量为0,同时,传播若要衡量比较困难,尤其在大量互联网用户基础上,这样会造成资源代码叠加,系统负担,因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考《项目数据分析师 》。
              ▌用户分析
                    若说大数据分析的核心,其实就是在于用户分析,正如我们前面所讲,用户分析的步骤流程如下:

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-4537d398fd4d5719.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                          即在力所能及的搜集数据范围内,打通数据,客户用户,精准营销。
                           第一,我们可以筛选的条件列表,我们可以通过应用条件,位置,标签条件将数据整合,整合的目的就是刻画客户,定出营销策略《CPDA 》。
                      例如:我们想筛选金融客户(应用条件筛选),出现在五星级酒店(位置条件),且为母婴人群(标签)。
                       但是需要注意的是,条件越多,用户轮廓越清晰,人群会越少。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-4e7fbf270c87135d.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                       第二,根据筛选的人群,我们将线上/线上统计化,或者建模多维度分析。
                      例如,我们根据筛选的人群,发现男性多于女性,苹果手机属性最高,常手机工具使用,那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作,或者和苹果合作获客或者促活《大数据分析师》。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-c2a852c353e6f746.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
              第三,整合以上数据分析,形成人群画像。

              <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-2cb704e25dfd329c.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
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                大数据驱动国家治理的未来图景:http://www.gycpda.com

                         大数据是信息化发展的新阶段。大数据是一种创新技术、一种基础设施、一种生产要素、一种战略资源、一种科技产业,也是一种治理技术。随着互联网技术的迅猛发展,大数据已经成为了组织创新、产业升级、经济社会发展、国家治理能力现代化的核心驱动力《数据分析人才培训》。  
                作为国家治理技术的大数据
                         作为一种治理技术,大数据通过挖掘、预测、诊断和应用,能够实现政府的科学决策、精细管理、精准服务、精确监管和高效协同,是提升国家治理现代化的重要手段《数据分析师考试 》。
                         大数据具有容量大、增速快、种类多、价值高的特征和描述、规定、预测的功能。大数据种类繁多,涵盖各种来源、形式和结构,数据更新换代速度和数据运算速度快,呈现出指数级增长态势,通过数据挖掘,将其运用到实践中能够呈现出乘数级效应《贵州大数据培训》。同时,通过对数据的统计分析,能够描述和揭示事物发展的现象与规律,即利用历史数据建立分析模型和规范化的分析流程,以实现对连续数据流的实时分析,通过对数据的深层挖掘构建预测模型,以实现对未来发展趋势的预判。
                        积极推进大数据战略,有助于培育发展新动力和拓展发展新空间,推进网络强国、数字中国、智慧社会和创新型国家建设《贵阳大数据学习》。***总书记在主持中共中央政治局第二次集体学习时,深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势,结合国家大数据战略的实施提出了推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、保障国家数据安全等要求。***总书记指出,善于获取数据、分析数据、运用数据,是领导干部做好工作的基本功《贵阳大数据认证》。各级领导干部要加强学习,懂得大数据,用好大数据,增强利用数据推进各项工作的本领,不断提高对大数据发展规律的把握能力,使大数据在各项工作中发挥更大作用。
                        由此可见,大数据是创新驱动发展的重要引擎,对于经济增长、社会发展和国家治理具有重要创新引领作用。国家大数据战略的推动和实施,对于推进创新型国家建设和国家治理能力现代化具有重要的战略意义和应用价值《贵阳大数据培训 》。
                大数据驱动国家治理的作用机理
                       科学决策。数据是信息的载体,信息是客观事物的表征,大数据技术能够从各种各样类型的数据中快速获得有价值的信息。科学决策区别于经验决策的关键因素之一就在于对数据的挖掘、整理和分析,即科学决策不仅需要考量大数据的“历时性”,也需要考量其“实时性”,并通过分析智能终端产生的海量实时信息数据形成预测《贵州大数据培训机构》。互联网数据的价值随着海量积累而产生质变,能够对舆情研判、疾病防治、灾害控制、交通安全以及经济社会运行规律进行直观呈现,为决策者提供重要数据基础和决策支撑,降低公共决策偏差概率,从而提高公共决策的数据化和科学化水平。
                        精细管理。大数据技术通过使海量、动态、多样的数据有效集成为有价值的信息资源,为国家治理提供强大信息基础《 数据分析员考试 》。大数据“精、准、细、严”的特点,能够帮助政府更加充分地应对日益增长的公共需求,推动政府管理走向全面化、专业化、过程化、细节化、动态化和人性化。同时,大数据能够通过原来分散在不同主体、部门、行业的数据进行细化管理、分类管理和整合管理,依据更加全面的数据资料提高工作效率、节约治理成本,突破部门之间的信息隔离,充分实现数据共享和精细管理《数据分析师培训》。
                        精准服务。大数据所具有的量化、全面、精准的分析功能,无疑对因时、因地、因人制宜的公共服务提供了强大技术支持。通过大数据分析能够充分获取公共服务的公众满意度及其质量评价,提供更加体验化、个性化和便利化的公共服务,使服务的主动性更为增强、服务方式更为灵活、服务内容更加丰富、服务质量更加高效《昆明大数据培训》。通过大数据网络化协调平台能够对公共需求开展精准感知与智能定位,对不同地区进行差异化分析,从而为一定地区的居民文化、安全、环境、消费等方面的公共产品和公共服务实行精准供给与配送。
                        精确监管。国家治理通过对大数据进行恰当地管理、建模、分享和转化,能够使“不可能”变为“可能”、使“不可控”变为“可控”《贵阳大数据培训中心》。通过搭建智能监管系统,利用大数据增强“小概率”事件的关联性分析,可以有效增强风险预警能力、降低公共危机发生的不确定性,进而有效实施事前控制、事后处置。面对流动性、弱结构性和碎片化的社会结构,国家治理能够通过大数据预测社会需求,预判社会问题,提升社会治理能力。通过利用智能监管平台,监控热点事件,挖掘网络舆情,能够更好地开展网络化治理《 贵州大数据培训机构 》。通过对人口流动的时空大数据分析,能够有针对性地对基层社会进行有效管理和动态监控,从而更好地开展流动性治理。
                         高效协同。大数据驱动政府部门之间和社会主体之间的协同治理高效化。网络信息技术的迅速发展使治理结构扁平化和治理过程协商化特征日趋明显,随着公共数据资源交换平台的快速搭建,“一网式”集成化的治理模式能够破除“信息孤岛”和“数据壁垒”,充分实现跨地域、跨部门、跨层级的数据资源重置、信息共享和协同运作,使得日常办公流程清晰、事务审批高效便民、业务协同积极主动《贵州大数据培训中心》。通过构建数据开放共享机制和部门协同联动,能够优化和完善社会协同创新体系,从而充分实现协同攻关、协同设计、协同生产和协同管理。
                大数据推动国家治理走向数据化、标准化和精细化
                         运用大数据技术能够揭示公共事务的关联性、公共决策的逻辑性和公共治理的复杂性,利用数据融合、数学模型、仿真技术等大数据技术可以提高公共决策和国家治理的信息占有与数据分析能力,提高国家公共治理的精确度和靶向性,不断推动国家治理走向数据化、标准化和精细化《 贵阳大数据报名学习》。
                         大数据驱动国家治理走向智能治理。移动互联、物联网、大数据、云计算、控制和自动化技术的飞速发展,大大增强了生产管理、公共服务和社会治理的智能化程度。通过互联网、大数据、云计算、移动互联等技术手段,利用数据仓库、数据挖掘、知识库系统等技术工具,建立智能决策、智能办公、智能监管等集成化的大数据平台,能够有效开展智能决策、智能管理、智能服务、智能监督,通过智能终端简化行政审批流程和办事程序,从而推进国家治理走向智能治理《 贵阳数据分析人才培训》。
                         大数据驱动国家治理走向简化治理。由于大数据所具有的去层级化的特点,在其驱动下,国家治理结构的扁平化和国家治理程序的简约化日益凸显。在国家治理集成化的大数据平台下,深化审批制度改革,实施简政放权,重新设计组织结构和公共治理模式,塑造柔性化的公共服务流程,能够实现国家治理的层级简化、程序简化和模式简化,从而推进国家治理走向简化治理《 重庆大数据培训》。
                         大数据驱动国家治理走向绩效治理。通过数据收集、数据分析和数据管理,建构公共治理的大数据平台和公共治理的绩效测评指标体系,可以科学考核国家治理的决策能力和治理效果,科学考评地方治理的执行绩效和治理贡献。同时,运用大数据技术也可以从数据共享、细分服务、智能决策、智能监管等方面改进国家治理的绩效,从而推进国家治理走向绩效治理。
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                  大数据的高智商电影——《永无止境》:http://www.gzcpda.cn

                           这是一个关于炒股的故事,这个故事来自于2011年好莱坞的一部高智商大数据电影《永无止境》,讲述一位落魄的作家库珀,服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物,然后他将这种高智商用于炒股《昆明大数据培训》。

                  <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-28f620a35ab9587c.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                          库珀是怎么炒股的呢?就是他能在短时间掌握无数公司资料和背景,也就是将世界上已经存在的海量数据(包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消息等)挖掘出来,串联起来,甚至将Face Book、Twitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向,通过海量信息的挖掘、分析,使一切内幕都不是内幕,使一切趋势都在眼前,结果在10天内他就赢得了200万美元,神奇的表现让身边的职业投资者目瞪口呆《贵阳大数据培训中心 》。
                            可以看出,这部电影展现了大数据的魔力,以及大数据在投资行业为投资者提供了一种向大数据要收益的可能性《贵州大数据培训机构 》。

                  <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-f81cb80baa4daf21.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                           当前是一个大数据时代,数据无孔不入,谁掌握了数据,谁就能把握成功。大数据并不是很神奇的事情《 重庆大数据培训》。就如同电影《永无止境》提出的问题:人类通常只使用了20%的大脑,如果剩余80%大脑潜能被激发出来,世界会变得怎样《贵州大数据培训中心》?在企业、行业和国家的管理中,通常只有效使用了不到20%的数据(甚至更少),如果剩余80%数据的价值激发起来,世界会变得怎么样呢?特别是随着海量数据的新摩尔定律,数据爆发式增长,然后数据又得到更有效应用,世界会怎么样呢《 贵阳大数据报名学习》?
                         单个的数据并没有价值,但越来越多的数据累加,量变就会引起质变,就好像一个人的意见并不重要,但1千人、1万人的意见就比较重要,上百万人就足以掀起巨大的波澜,上亿人足以改变一切《 贵阳数据分析人才培训》。没有整合和挖掘的数据,价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来,这些信息就没有价值。因此,海量数据的产生、获取、挖掘及整合,将展现出巨大的商业价值。

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                  <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-bcbbf32cb1d86208.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
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                    商汤科技C轮战略融资6亿美元 阿里领投加速AI平台化:http://www.gzcpda.cn

                    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-39d9db3efc219bde.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
                             4月9日,商汤科技SenseTime宣布完成6亿美元C轮融资,这是去年七月宣布B轮融资4.1亿美元后,商汤科技再次创下全球人工智能领域融资记录,并成为全球最具价值的人工智能平台公司《贵州大数据培训》。
                             商汤科技C轮融资由阿里巴巴集团领投,新加坡主权基金淡马锡、苏宁等投资机构和战略伙伴跟投,新一轮投资者带来综合性战略价值。商汤科技称,吸引卓越的投资人入股,是商汤科技人工智能平台化发展的重要一环《 贵阳大数据学习 》。
                    商汤:2017年已全面盈利,C轮融资三大用途
                              商汤科技联合创始人、CEO徐立表示:“商汤科技C轮融资将进一步夯实公司在人工智能领域的领军地位:首先,以商汤原创技术为核心,赋能更多行业;其次,与全球头部伙伴进行深度合作,进一步拓展商业版图;第三,强化上下游产业链,深化商汤在人工智能产业链布局《贵阳大数据认证》。”
                    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-571ccdd760a0bee1.png?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
                              阿里巴巴是本轮融资的领投方,阿里巴巴集团执行副主席蔡崇信表示:“商汤科技积极拓展人工智能领域,尤其在深度学习和视觉计算方面,其科研能力让人印象深刻《 贵阳大数据培训 》。阿里巴巴在人工智能领域的投入已为旗下业务带来显著效益,今后我们将继续在人工智能领域作出投资。我们期待与商汤科技的战略合作能够激发更多创新,为社会创造价值。”
                              苏宁易购副董事长孙为民表示:“智慧零售本质上就是零售要素的数字化,零售运营的智能化,因此未来人工智能将在智慧零售领域发挥越来越重要的作用,商汤作为国内行业领头企业,其聚焦原创技术,打造人工智能商业生态的理念,与苏宁智慧零售战略布局不谋而合《贵州大数据培训机构》。双方合作后苏宁将人工智能运用在零售生态圈,并通过场景互联网,零售大数据反向赋能人工智能技术,为广大消费者带来更贴心的消费体验。”
                            此次阿里巴巴集团领投,淡马锡、苏宁等多家顶级投资机构和战略伙伴跟投,将为商汤提供更丰富的应用场景,更强大的海外布局能力,加速AI技术落地《 数据分析员考试》。商汤科技完成C轮融资后,将进一步强化在安防、手机、自动驾驶及互动娱乐等行业的落地优势,加快在智能零售、金融、教育等领域的技术落地,拓展商业版图,加速人工智能平台化发展。
                    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-912f2e2162383602.png?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
                            凭借强大的原创技术能力和国内最大的深度学习超算中心,商汤科技在人脸识别图像识别、自动驾驶、人机交互、医疗影像、深度学习硬件优化技术等多项人工智能核心技术和商业应用中领跑行业,成为世界一流的人工智能平台公司和算法供应商《 数据分析师培训》。商汤科技还称,2017年已实现全面盈利,连续3年实现超400%的营收增长。
                            自创立伊始,商汤科技已与高通、本田、美国麻省理工学院等诸多国际知名机构进行重大战略合作。2018年三月,商汤科技与上海仪电集团、上海临港集团等多家大型国企战略签约,在平安城市、智慧交通、智慧金融等领域展开全面合作《 数据分析师考试》。
                    徐立:人工智能10年能创造一个印度和中国的总产值,AI有“三段论”
                            商汤CEO徐立在不久前的清华AI公开课上透露,商汤创立三年来在CVPR发表的论文达到119篇,这是去年的数据。现在已经远超了,因为今年CVPR商汤有44篇入选《 数据分析人才培训》。
                            商汤开发了自己的深度学习原创平台,叫Parrots。有了这个平台就可以处理的东西就很多。商汤的团队在2016年ImageNet图片分类中做出性能最佳的 1207层深度神经网络,徐立表示这可能是在ImageNet上最深的一个网络《 贵阳大数据报名学习 》。
                            “我们有三大要素保障这个平台的优异性能,除了刚才说的超深网络,还有超大数据学习,我们有20亿人脸数据同时训练;此外还有复杂关联应用的多模态数据学习《昆明大数据培训》。”
                              徐立在接受新智元采访时曾提到他个人的”人工智能观”可以归纳为一个“三段论”——人工智能的发展从来不是渐进的,而是突变型的《贵州大数据培训中心》。人工智能一共分为三个阶段:
                    ◦ 第一个阶段,AI不如人的阶段,因此也很难产生突破行业应用;
                    ◦ 第二个阶段,AI超过普通人,会有生产力的提升,带来产业升级。
                    ◦ 第三个阶段,AI超越专家。这个阶段会产生服务升级。
                             第二和第三阶段区别在于专家的知识不像普通人的知识那么好获得(通过标注就可以获得)。所以对于算法设计都有很大的挑战。一个例外是AlphaGo, 专家知识(人类的50万把对弈)已经储存在那里了。但是一旦超越专家,这就是一项服务产业升级。因为专家的资源一定是稀缺的《贵阳大数据培训中心 》。
                              徐立还认为,算法红利并没有消失,还是依旧有潜力可以挖掘。他说:“但是这里面有很多设计、工程的活,这些是逃不开的。从创业来说,要耐得住寂寞《贵州大数据培训机构  》。”
                    附:商汤融资历史:
                         2014年,A轮,IDG资本,数千万美元
                         2016年,A+轮,Star VC和万达集团,数千万美元
                         2017年7月,B轮,赛铃资本、鼎晖投资、中金公司、招商证券等十几家公司,4.1亿美元
                         2017年11月15日,高通,数千万美元战略投资

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                      数据挖掘师,要从一个人活成一支队伍:http://www.gzcpda.cn

                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-38f9764cc25b86da.gif?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto; min-height: 200px; min-width: 200px;">
                               每每看到数据挖掘师对于大规模数据处理,机器学习算法侃侃而谈的时候,觉得这就是数据分析师该有的样子,这就是大师《贵阳大数据培训中心》。
                                但企业中真正有价值的数据挖掘师却往往不是技术最强的那个,比如,作为局方一直管理着一只合作伙伴的数据挖掘团队,每当需要评定每个数据挖掘师的业绩时,却发现技术能力最强的常常排在后面,而评价最高的往往是有想法,愿配合的那个人,那个人甚至不会写R或Python,只会EXCEL分析《贵州大数据培训机构》。
                      为什么?
                                  一次排名第一可以说是偶然,但每次都是第一肯定有内在的因素,难道我们企业真的不尊重技术,技术难道不能有效的创造生产力吗《贵州大数据培训中心》?
                                显然不是,笔者觉得是我们对于数据挖掘师的认知出现了偏差,会算法,会工具,会处理当然是有效手段,但显然不是支撑最终决策的唯一的手段,甚至不是最重要的手段,这是很多人看不到的,之所以看不到,可能跟形而上学有点关系,诸如数据挖掘这些词本身就是从手段的角度来描述岗位的,带有强烈的技术色彩《贵阳大数据报名学习》,比如限定了数据,限定了挖掘,让大家以为在数据领域用越高级的专业挖掘手段就代表了越有可能创造收益,但现实情况要复杂的多。
                      那么,怎样才算是一个好的数据挖掘师呢?
                                 首先我们来理解下什么叫做真正的专业知识,笔者先说个听来的故事,成甲在《好好学习》一书中举了这么个例子《贵阳数据分析人才培训》:
                               “筱颖是罗辑思维“得到”App里万维钢《精英日课》的主编,这姑娘雷厉风行,常常凌晨三四点还在,如果没有和罗辑思维“得到”合作过,你就不会知道这个团队的人工作起来有多癫狂《 重庆大数据培训》。”
                                 “人少,活儿多,要求高——看来,这不仅仅是设计行业的痛苦,也是“得到”团队工作的真实写照。 可是,在我看来很多无法完成的工作,筱颖都出色地完成了,用她的话说就是:在这里,我们必须一个人活成一支队伍《昆明大数据培训》。”
                                “筱颖这一个人,活成了什么样的队伍呢?她一个人要负责主题策划、音频录制、音频剪辑、内容审核、留言审查、新作者挖掘、老作者维护、新内容开发、宣传文案策划……当她全力投入,把一个人活成一个能够随时完成“侦察”“设伏”“狙击”“围点打援”各项能力的队伍之后,她成了斜杠青年《数据分析人才培训》。”
                                因此,要把一件工作做好,不是说只学某个专业的知识就够了,也不是简单地这也学学,那也学学,而是要学习与解决某一类问题相关的所有核心能力,这一点,一定是突破专业限制的《贵州大数据培训》。
                                 我们所谓的专业,比如市场营销、法律、政治、历史、文学、IT,抑或其中的数据挖掘师,其实只是人为制造的分类标签罢了,但是,这个世界并不是按照你划分的标签在各个专业之内单独运行的。一个市场营销的问题,背后往往涉及法律、政治、历史和文化的因素,可是我们所谓的专业,并不管这些:你学好4P(产品、价格、渠道、促销)、市场细分等概念,就可以毕业了,这种认识,会极大地阻碍我们学习真正应该学的知识《贵阳大数据学习》。
                      数据挖掘师是支撑决策的,那做决策到底跟什么知识有关?
                               你要基于数据对外变现,就需要对于各个垂直行业有所理解,这是数据挖掘最重要的事情,假如对于金融领域的基本概念都不清楚就不要说给人家做风控模型了,运营商做对外变现最大的挑战之一就是对于行业不了解《贵阳大数据认证》。
                                你要将数据进行精准营销投放,就需要学点营销知识,好歹知道4P,市场细分的基本概念,市场业务流程都搞不清楚,所谓的数据驱动业务也是扯,数据挖掘的效果可是跟政策、产品、渠道都相关,哪里仅仅是数据的事情《贵阳大数据培训》?
                                 你要理解挖掘需求就得跟人沟通吧,这个时候你就得学点心理学,基本的情商还是要有的,固执己见是数据挖掘师要不得的毛病,好的挖掘师首先是好的倾听者,做数据挖掘的就不要搞什么独狼和英雄主义了《 贵州大数据培训机构》。
                                你要展现你的成果,就需要懂点金字塔原理,知道如何将自己分析的成果表达的清晰准确,让人家一看就懂,也许你用了无数次的决策树算法,但你却可能不知道层次结构分析法《数据分析员考试 》。
                                你要将数据对外提供,也需要懂点法律知识,知道国家对个人隐私保护的各项政策和公司信息安全的各项规定,否则傻乎乎的把清单搞出去,闹大了可是要被判刑的《数据分析师培训 》。
                               数据挖掘师常常会被世俗的标签框定了自己的可能性,因而,学习就学习标签内的东西,看了一堆算法书,学了一堆的语言,懂了很多的EXCEL和PPT技巧,但仅仅有这些实际上并不能干成事《数据分析师考试》。
                      笔者想说的是,在这个世界上,想要做到极致,恰恰要学习“无用之用”,无用之用,方为大用。
                                   如果从这个角度理解能力,我们就要跳出局限,一生就需要学习三个级别的课程:
                      (1)公共基础课:执行能力;
                      (2)专业必修课:专业能力;
                      (3)通用必修课:结构能力。

                               对于数据挖掘师来讲,公共基础课就是我们每个人每天用到的执行能力,比如时间管理、商务礼仪、沟通交流、EXCEL、PPT、思维脑图等等,市面上有海量的书籍在介绍这些知识,我们学习和掌握起来都比较方便《中国数据分析行业权威认证》。
                               专业必修课就是数据挖掘的专业方向,正如前面说的,这个专业不是指仅限于挖掘这个词,而是指能够端到端用数据解决一个决策问题的所有能力之和,你要跨学科地思考、解决问题,一个人活成一支队伍《贵州大数据培训机构》。而这种系统解决问题的知识往往是内隐的,需要我们在不断实践、思考的过程中,领悟到跨领域知识交汇的微妙之处,从而灵活地把多个学科之间的知识随时调用,打赢一场战役,除了传统的数据、平台和算法知识外,还包括数学知识、营销知识、行业知识、心理学知识、安全知识、分析方法等等《贵阳大数据分析师培训机构》。
                                通用必修课是笔者从成甲的《好好学习》中看到的,觉得这是走向更高认知层面的一些知识,比如牛顿第二定律F=ma这样能够更广泛、更普遍地指导我们行动的重要而基本的规律,也叫“临界知识”,查理·芒格称之为“普世智慧”,诸如复利效应、概率论、黄金思维圈、进化论、系统思考、二八法则等等《贵阳数据分析人才培训》。
                                比如系统思考强调“关系”,而非“人和事物”,数据建模这个事物虽然很重要,但更重要的是关系,即需要打通效果数据和原始模型这个反馈优化流程,成甲也通过魏则西事件的关系分析,判断出百度“作恶”的根本原因是缺乏搜索效果的常态化反馈机制,淘宝由于有买家点评就不大可能产生这种恶劣问题《贵州大数据培训》。
                                 比如二八原则,数据挖掘花了太多的代价在数据处理、变量准备和模型发布上,这部分耗时长,价值小,显然不符合二八原则,需要尽可能降低这部分时长,这也是笔者希望在敏捷数据挖掘上做一些突破性工作的原因《贵阳大数据学习》。
                                 对于数据挖掘师来讲,能够独当一面是综合素质的体现,其水平绝对不是掌握了几个算法、几个工具所能代表的,这能解释为什么有些不怎么会算法工具的人数据分析能力仍然这么强的原因,我们往往只看到了“看得见”的专业能力,而往往忽视了“隐形”专业能力的培养。

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                        数据分析师入门的8个基本技巧:http://www.gycpda.com

                        介绍
                                   学习数据分析会让人望而生畏,尤其是当你刚刚开始你的旅程的时候。该学习什么软件呢,R还是Python?什么技巧需要重点关注?统计学的知识需要掌握多少?要不要学习编程?回答这些问题是你的数据分析之旅中的一部分《数据分析人才培训》。
                                    这就是为什么我认为我应该写这篇指南的原因,我希望可以帮助那些刚刚开始学习数据分析的人。我的初衷是写一篇简单易懂、篇幅不是很长的指南,来指导你们学习数据分析。这篇指南会给你们建立一个框架,用以帮助你们度过这段困难时期《贵州大数据培训 》。
                                    只要遵循这些提示,你的职业生涯将会有一个好的开始。
                        那么,让我们开始吧!
                        1. 选择正确的角色
                                 在数据科学行业有很多不同的角色。比如:数据可视化专家,机器学习专家,数据科学家,数据工程师等。根据不同的背景和工作经验,进入一个角色可能比另一个角色要容易的多《贵阳大数据学习 》。举个例子,如果你是一个软件开发人员,对于你来说从事数据工程师就不是很困难的事情。所以,如果你不清楚你要成为什么角色,那么如何开始和怎么提升技能对于你来说就更困难了。
                                    如果你不清楚他们之间的差别或者你不确定自己可以成为什么时,应该怎么办呢?下面是我的几条建议:
                            向行业内的人士了解每一个角色承担的工作是什么。
                           向别人请教。向他们请求一点时间,并提出相关的问题,我相信没有人会拒绝一个需要帮助的人的《贵阳大数据认证 》。
                           找出你想要的和你擅长的,选择适合你的研究领域的角色。
                                  在选择角色时要记住一点:不要盲目的进入一个角色。你应该首先清楚地了解这个领域需要什么,并为之做好准备。
                        2. 完整地学习一门课程
                                  既然您已经决定了一个角色,接下来要做的事情就是投入精力去理解这个角色。这意味着不仅仅是要完成角色的需求。数据科学家具有巨大的需求,所以成千上万的课程和研究都在等着你去探索,你可以学习任何你想要的东西《贵阳大数据培训 》。找到学习的材料并不是一件很难的事,但是如果你不为之付出努力的话,学习的过程可能会变得很困难。
                                 你可以参加一个免费的MOOC课程,或者加入一个认证项目,这个项目会让你经历所有的曲折和转变。免费和付费的选择不是问题,主要的目标应该是课程是否能帮你夯实基础,达到一个合适的水平,从可以进一步推进《贵州大数据培训机构 》。
                                 当你上一门课的时候,要积极地按照课程的安排、作业和所有的讨论进行。例如,如果你想成为一名机器学习工程师,你可以学习Andrew Ng的机器学习。现在你必须努力学习课程中提供的所有课程材料,当然也包括课程中的作业,这和看视频一样重要《数据分析员考试 》。从头到尾完整的学习一门课程,你就能更清楚地了解这一领域。
                        一些优秀的mooc课程包括:
                        Analytics Edge on edX
                        Machine Learning  rom  Andrew NG
                        3. 选择一个工具/语言并坚持下去
                                  正如我之前提到的,对于你来说,无论你选择哪一个角色,从一而终是很重要的。那么你将要面对一个很难的问题,你应该选择哪种语言/工具《 数据分析师培训》?
                                 这可能是初学者最需要问的问题。最直接的答案是选择任何主流工具/语言都可以。毕竟,工具只是实现的手段,理解这一概念更为重要。
                                 不过,问题仍然存在,选择哪一个更好一些呢?网上有各种各样的指南在讨论这个问题《 数据分析师考试》。你可以从最简单的语言开始,或者你最熟悉的语言。如果您不精通编程,那么您可能更适合基于GUI的工具。当你掌握了这些概念之后,你就可以着手编写代码了。
                        4. 加入一个兴趣小组
                                  既然你已经知道了你想要选择的角色并为之做好了准备,接下来你要做的一件重要的事情就是加入一个兴趣小组。为什么这个很重要?这是因为一个兴趣小组能让你保持动力《昆明大数据培训》。当你进入一个新领域的时候,可能有点令人生畏,但是当你和志同道合的朋友在一起的时候,这个事情就简单多了。
                                 加入兴趣小组的好处是你可以跟小伙伴们进行互动,另外你们可以通过互联网分享心得,比如加入一个庞大的在线课程并与小伙伴进行互动《中国数据分析行业权威认证》。
                                 即使你没有这样的兴趣小组,你仍然可以在互联网上进行一场有意义的技术讨论《贵阳大数据培训中心》。有一些在线论坛可以提供这样的平台。我将列举其中的一些:
                        Analytics Vidhya
                        StackExchange
                        Reddit
                        <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-a****69a3c219e18.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                        5. 关注实际应用而不仅仅是理论
                                  在进行课程和培训的同时,你应该把重点放在你正在学习的东西的实际应用上。这不仅能帮助你理解这个概念,还能让你更深入地了解它在现实中的应用《 贵州大数据培训机构 》。
                        以下是几个在参加课程时的几个小贴士:
                        确保你做了所有的练习和作业来理解这些应用。
                                使用一些开放的数据集进行实践。即使你不理解一项技术背后的数学原理,也要理解它的假设、目的以及如何解释结果。后期你将会有更深层次的理解《贵州大数据培训中心》。
                                 看看那些在这个领域工作过的人的解决方案,他们能够帮助你用正确的方法更快地进行准确的描述《贵阳大数据认证》。
                        6. 选择恰当的资源
                                 永远不要停止学习,你必须将你能找到的每一种知识都吸收。这些信息最有用的来源是由最有影响力的数据科学家所管理的博客《 贵阳大数据报名学习 》。这些数据科学家非常活跃,他们会在博客上更新他们的研究成果,并经常发布关于这一领域最近的进展情况。
                                  每天阅读有关数据科学的书,让它成为一种习惯,以更新最近发生的事情。但是可能有很多资源,有影响力的数据科学家要遵循,你必须确保你没有循错误的做法。因此,遵循正确的资源是非常重要的《贵阳数据分析人才培训》。
                        下面是你可以追随的数据科学家的名单。以下是几本可以让你保持忙碌的时事通讯:
                        WildML
                        NYU
                        KDnuggets News
                        7. 注意你的沟通技巧
                                 人们通常不会把沟通技巧和数据科学求职遭到拒绝联系在一起。他们认为,如果他们的技术过硬,他们将会在面试中获得高分。这其实是一种错误观念《 重庆大数据培训》。你是不是曾经在面试中被拒绝,面试官在听了你的介绍后说谢谢?
                                请尝试这样一个活动:让你的具有良好的沟通技巧的朋友听你的介绍并向他寻求最真实的反馈,他会向你展示出你的真实写照。
                                当你在这个领域工作的时候,沟通技巧非常重要。为了更好地和同事分享你的想法,或者在会议上证明你的观点,你应该知道如何有效地沟通《贵阳数据分析人才培训》。
                        8. 建立人际关系网,但是不要浪费太多的时间在这上面
                                最初,你的全部注意力都应该集中在学习上,在初始阶段做太多的事情让你很容易放弃。
                               慢慢地,一旦你掌握了这个领域的窍门,你就可以参加行业活动和会议,参加行业聚会,参加你所在地区的黑客马拉松——即使你只知道一点点《贵州大数据培训》。因为你永远不知道谁会在什么时候,什么地方帮助你!
                                实际上,聚会对于你在数据科学社区留下标记是非常有利的。你可以与你所在的研究领域里那些比较活跃的人接触,这会为你提供社交机会,并与他们建立联系,这反过来会对你的事业有很大的帮助《贵阳大数据学习》。人际关系网将会带给你下面这些东西:
                                 为你提供关于你感兴趣领域内发生的事情的内部信息
                                  帮助你获得辅导支持
                                  帮你找一份工作,这要么是求职的小贴士要么是直接找工作的机会
                        结束语
                                 数据科学的需求是巨大的,雇主们在数据科学家身上投入了大量的时间和金钱。因此,采取正确的步骤将会事半功倍。这个指南提供了一些技巧,可以帮助你入门并帮助你避免一些代价高昂的错误。
                        End.
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                          创业公司如何搭建数据团队?:http://www.gzcpda.cn

                          ? ? ? ? ? 最近有段时间不码字了,也办了好几件大事。接下来不再是为了生活费而奋斗了,辞掉了支付宝的工作,整理思绪开始下一种模式的工作《昆明大数据培训》。应该来说,感慨还是很多,在阿里的几年其实没赚多少钱,技术也没得到真正有意义的提升,而学习到的更多的是一种工作方式、团队模式、管理方式、公司文化。 ?
                          ? ? ? ? ? 这些方面还是收获颇多,应该来说如果不是为了接下来的人生能够有更多的进步,真挺想在阿里工作到老,去其他公司真见不得有阿里这样的开放和团队文化《贵阳大数据培训中心?》。而现在的阿里味儿也不像以前那么浓了,好多人的倒挂、个人得不到发展、数据安全画蛇添足、高管**小三等等问题高层们也应该多关注关注了。
                          ? ? ? ? ?先玩几个月,过后会找点事情做,方向还是围绕数据和投资两个方向《?贵州大数据培训机构?》。搞投资一直是算我的小私活吧,主要是为了赚点生活费,这几年也投了不少公司和店铺股权,也是对投资的研究基本上把生活问题都解决了。而技术和数据应该还是以后的大头重点事情,围绕数据的招聘、培训、咨询服务和产品后面会继续开发,也欢迎土豪和大拿们多多交流《贵州大数据培训中心》。
                          ? ? ? ? 以前看【创业公司如何搭建数据团队】这个问题,更多的是从咨询建议的角度去考虑,也有不少创业公司的朋友问我,怎么搭建数据团队《?贵阳大数据报名学习?》。特别是我记得当初在上海的时候,一家做外贸进出口的公司,原来是做B2B起家的,后来想发展B2C业务,可是因为淘宝、天猫、京东太强大了,如果还想做个这样的平台竞争优势不太大,所以就把眼光放在了海外进出口上,类似天猫国际《贵阳数据分析人才培训》。刚开始的创业公司,规模很小,主要就是几个做技术的开发,先把网站搭建了起来,打通了产品、仓库和支付接口等,说实话当初我看都觉得挺LOW逼的,当然对于创业公司来说还是挺不容易的。
                          ? ? ? ? 当时作为朋友和咨询顾问的角色,就兼职给他们做数据方面的事情。而首要当初要解决的就是:数据监测和搜集问题《?重庆大数据培训》。
                          ? ? ? ? ? ?每天的网站流量有多少?每天的注册会员有多少?每天的付款金额有多少?
                          ? ? ? ? ? 这些最基本的问题,都是不光是做数据的,包括管理人员、市场运营的、技术开发的都关心的问题。而对于当初已经做了几年网站分析的我来说,自然还是熟门熟路的《数据分析人才培训》。什么百度统计、Google analytics、CNZZ等统计工具是信手拈来,也给他们讲解了这些工具之间的优缺点和不同之处。最后他们都同意还是装个GA和百度统计,一个是大家都装了这些,第二是装2个可以对比下数据的准确率。花了几天的时候和开发部门一起确定了埋点(什么是埋点?埋点的目的是什么?《数据分析师考试?》)标准之后,就开始了部署代码,很快在GA和百度统计的界面后台就开始了有了每天的数据变化。
                          <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-56391c51859***53.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                          ? ? ? ? 大家看到了数据之后都感觉到很神奇,原来每天也有不少的人会点击到我们网站来,看了哪些页面,从哪儿过来的,都是哪儿的人。为了方便管理查看报表,当时就设置了给不同部门(广告部门、市场运营、技术开发、管理层)的不同角色,每个角色都能看到不同权限范围下的数据《数据分析师培训?》。
                          ? ? ? ? ?有了这些数据之后,运营部门就开始根据每个页面的点击不同来策划上不同的类目和商品,技术也紧锣密鼓的跟着开发相应的页面《贵州大数据培训?》。很快,运营团队就发现投放的效果没有达到他们预期的想法,我们对于这些用户了解的太少了,我们连他们是哪些人都不清楚。而后这就涉及到一个重要问题:数据管理。
                          ? ? ? ? ? 搞了几年数据库和会员管理的经验,看到这个问题的第一感觉就是要整理公司数据库,会员库、商品库、配送数据、天气时间数据、销售数据、库存数据等等这些参考了很多公司之前的框架设计,就搞了几台服务器开始部署数据库,记录这些数据《贵阳大数据学习?》。网站上的很多日志就一点点的积累起来,有很多需要去做ETL(ETL(数据仓库技术)_百度百科)整理成结构化的数据,特别是会员的基本信息这些。后面我就发现这些基本的工作已经不能一个人搞定了,提出了让他们开始建立数据团队《贵阳大数据认证》。由此,真正的数据团队才开始建立起来。
                          ? ? ? ? ? 第一、最重要的事情就是做***的搜集和清洗工作。陆陆续续也招了2、3个人,基本上都有些工作经验和写代码的能力,任务就是把每天的网站日志清洗和整理到数据库中,这也是最底层的数据源《?贵阳大数据培训》。基本上他们刚开始的工作开发量还是有点,后面就轻松了很多,当然后面也找了其他的事情给他们,这个后面说。
                          ? ? ? ? ?虽然数据的越来越多,我一个人也看不过来,就让他们又招了个数据库管理员DBA,主要是负责数据的安全、服务器的运维、数据权限等问题,这也让我解脱出来继续其他的扩建《?贵州大数据培训机构》。除了一些基础的维护和权限管理外,也要求DBA开发一些相应的脚本程序来负责监控数据的情况。保障每天的数据都及时清洗好,有任务挂掉的就需要修复bug。
                          ? ? ? ? ?保障每天的数据都有正常的输出之后,每天的数据就开始慢慢的积累起来,就像一个孩子慢慢的长大《?数据分析员考试》。而让这些数据要发挥它的价值,就不能让它每天就静静的睡在数据库里,刚开始的时候基本都是靠我和其他的市场运营的同学一起分析分析,而后发现个人精力有限,就让他们开始招数据分析,主要的工作内容:
                          1.分析数据库的会员数据,能够提供一些有价值的信息;
                          2.提供每天的基本数据报表给市场同学;
                          3.挖掘预测销售数据等一些工作。
                          ? ? ? ? ? 这样的一个小的team就基本形成了,数据的开发搜集、数据的管理、数据的分析和报表。这是很多小公司的一个配置情况,基本上都能cover掉常规的70%的需求。就像你买车,买的简易版,满足了出行的需求一样《贵阳大数据分析师培训机构》。
                          ? ? ? ? ?可惜的是,后来那公司因为业务发展情况,没做到我预期的规模,所以就没能继续扩张数据团队的规模了。而有很多工作是大公司一直在做的,而创业公司也可以尝试去做的,就是随着数据规模的越来越大,需要的不光再是数据的管理和分析,更需要数据的挖掘和数据工程的介入《贵阳数据分析人才培训》。
                          ? ? ? ? 有更多的人来做挖掘的工作,更多的人来开发实现不同的用户看到不同的内容,产品的个性化、商品的个性化等等,这些都是数据挖掘、机器学习来做的事情,对于创业公司来说是重要的而不一定特别紧急的事情。
                          ? ? ? ? ? 也有人回答了很多关于具体要求懂数据、懂业务等方面的要求,而这些都是招人具体要看的内容我就不在这些一一累赘《贵州大数据培训》。
                          ? ? ? ? ? ? 还有像之前也讲过很多关于创业公司如何建立数据化运营体系,包括指标、用户画像、运营体系、数据管理等等一系列的问题,这些以前也都说过很多,有兴趣的可以私下多聊聊《中国数据分析行业权威认证》。
                          ? ? ? ? ? ?作为创业公司,怎么最大化发挥数据团队是其首要的目标,一方面积累公司最原始的财富:数据;满足公司的日常需求:报表;另一方面更重要的也是数据化的管理思想,请拿数据佐证你的决策观点!
                          End.
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                            大数据营销的效果衡量:http://www.gycpda.com

                                    “我知道广告费的一般是被浪费的,但我不知道是那一半”  这句名言想必做营销的人都听过,即使在大数据营销时代,依然存在这样的问题,但有了更多的手段去评价和衡量效果《数据分析人才培训》。
                                    也有些特殊情况,可能会更糟糕,前几天看到一则新闻,一个商业企业法院起诉科技公司,原因是和科技公司签订了网络推广协议,承诺花完20W营销费用,会有不少于50万销售额,可实际情况是20W推广费用很快花完了,实际成交就几百元... 于是就有了法院起诉的事情《 数据分析师考试 》。
                                     这件事情,有两种可能,第一种情况是这家科技公司就是一个没有一点专业能力的新公司,第二种情况是这家科技公司就是一家彻头彻尾的骗子公司《贵州大数据培训》。我更倾向于第二种情况,事实如何,不得而知。
                                      这也是很多传统企业不愿意尝试数据营销,而更愿意做传统营销的原因,觉得传统营销更快更实在。
                                     坚守传统的人和企业一直存在,但谁也挡不住时代的发展、互联网的发展,大数据营销势在必行,但也要有相应的手段去衡量效果才可以《贵阳大数据学习》。
                            一、网站分析
                                     现在很多企业的业务展开依赖一个或多个网站进行,企业的很多营销活动的最终落脚点都在网站上,此时,就需要网站分析来衡量效果《 贵阳大数据认证 》。
                            1、网站的PV(浏览量)有多少?IP(独立访客)有多少?
                            2、流量来源都是哪里,那个营销渠道效果更好。
                            3、访客在网站上的停留及浏览痕迹如何?
                            4、最终成交转化的有多少?
                            5、流量的真实性分析。
                            6、流量来源的地区分布情况...
                            ......
                                    通过网站分析,可以看到很多数据,而这些数据是营销效果的最直接体现,营销投入有多少是固定的,最终产出有多少也是固定的《贵阳大数据培训 》。
                                     如果这两个值不成比例或和预期差距太大,那就要分析中间的各个环节,看问题出在哪里。
                                     如果营销投入达到了预期的目标,也要分析中间环节,优化渠道投入比,不断提高回报率。
                                     常见的网站分析工具有:友盟、百度站长工具、谷歌网站分析等《贵州大数据培训机构 》。
                                     对于独立网站,网站分析比较好做,需要部署一些跟踪代码,灵活性较高;但对于一些第三方平台站点,只能看平台提供什么数据了,灵活性较低。
                            二、关注度
                                   对于当下网络经济的最关键指标,粉丝量、转发量,阅读量等等指标也是衡量营销效果的关键指标。
                                  微博要的是粉丝量,其次是阅读量、点赞量、转发次数等等《数据分析员考试》。
                                   微信公众号要的是关注数,其实是文章阅读数,留言数等等。
                                   自媒体账号要的是关注数、阅读量、评论量、转发等等。
                                    而这些社交应用和自媒体平台就自带数据统计和分析功能,可以直接使用。
                            三、组合营销
                                     营销的手段方式很多,没有绝对的好与坏,要看具体行业具体产品,很多情况下,在不确定那种方式更有效的情况下,可以组合营销,各种方式都做,但随时总结数据,对比分析,找出最佳的组合方式,最大化投入产出比《 数据分析师培训》。
                                     营销的结果衡量很多时候并不一定是客观的,要限制于甲方的绩效目标,好与不好提前已经有一个杠杠了,而绩效的背后往往是考核,考核就会有利益瓜葛,所在这种情况下,利益会以特别的方式影响营销活动的结果,使得营销数据会更靠近绩效目标,但这种影响一般都是正向的,起反作用的是极少数《重庆大数据培训》。
                                     还有人工假流量、僵尸粉等等都是营销世界的毒瘤,但存在的必然是有原因的,不管怎么说,作假总是不对的;作为甲方,衡量营销结果,不能单独的看某一项指标,要综合评判,对投入产出要有合理的预期《昆明大数据培训》。
                                     理性看待大数据营销,合理预期投入产出,不断优化总结是长久之道。
                            End.
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                              流量异常变动的常见原因分析:http://www.gycpda.com

                                       网站数据分析中,最常见的一项工作就是对流量的异常变化进行分析和解释。今天网站的流量变高了,为什么?后天网站的流量降低了,又是为什么? 这些变化是如何产生的?对网站有什么影响?这些都是等待我们去回答的问题《数据分析人才培训》。  
                                      通常在遇到这种情况时,我们会先进行定量分析,通过细分找出具体发生异常变化的那部分流量。然后再进行定性分析,找出这部分流量发生异常变化的具体原因《贵州大数据培训》。第一步的工作相对简单一些,通过google analytics的细分功能逐层剖析,就可以找到原因。而第二步的工作就有些难度了。因为数据本身只能说明发生了什么,却不能告诉我们为什么,所以,真正的原因需要我们自己去寻找《贵阳大数据学习》。
                                        坦白的说,并不是每一次分析都能找出造成流量变化异常的真正原因(定性)。 并且在很多时候,即使当我们找到了原因后又会发现,这个原因其实是那么的简单,那么的显而易见。而我们却一直忽略了它《贵阳大数据认证》。本篇文章汇总了7种最常见的网站流量异常变动的原因。在进行复杂的细分和假设之前先来看下这7个原因,可能会减少你很多不必要的工作。如果这7个原因都被排除了,再开始你的大工程吧《 贵阳大数据培训 》。

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                              流量异常变动的常见原因分析
                              原因1:节假日的开始和结束
                                        第一个造成流量异常变化的原因很简单,就是一年中不同的节假日《贵州大数据培训机构》。通常在每个节假日的开始和结束的两个时间段里,网站的流量都会有一个明显的下降和上升的趋势。这个变化很容易进行验证,观察流量产生变化的日期及持续时间,有历史数据的还可以和去年同期进行下对比。节假日的流量变化比较有规律,并且会同时对网站的所有流量来源造成影响《 数据分析员考试 》。但通常不会对流量的质量产生很大的影响。
                                       建议:创建一个大表,记录下一年中所有节假日的时间,然后分别对不同节假日中流量的变化进行记录。这在第一次创建时可能没太多用处,但当你完整的记录了一年的流量后,就会变的很有价值了《数据分析师培训 》。
                              原因2:行业的淡季和旺季
                                       不同行业的网站受到节假日的影响和开始的时间也是不同的。例如,春节期间大部分网站流量的变化是从国家统一放假这天开始的,但对于旅游和销售机票,火车票的网站来说,这个时间可能就要提前的多《数据分析师考试》。因为春节对于这类网站来说是销售的旺季。所以一年中的销售淡旺季也会对网站流量的变化产生影响。行业淡旺季的流量变化也比较有规律,通常会对网站所有的流量来源造成影响《昆明大数据培训》。
                                       建议:与网站或行业中熟悉的业务人员进行沟通,了解这个行业销售旺季和淡季的时间段,并且将这些时间段与之前创建的的节假日表进行整合。
                              原因3:市场活动的开始及结束
                                       如果说前面的两个都是自然原因对网站流量造成的影响,那么后面就是人为操作对网站流量造成的影响了。这里最主要的一个原因就是网站的市场推广活动《贵阳大数据培训中心 》。每个网站都需要进行推广,吸引流量,当一轮市场推广活动开始后,流量会有明显的上升。而当这轮市场活动结束后,流量又会有一个明显的回归。市场推广活动通常会对特定渠道的流量造成影响,同时可能会降低这个渠道的流量质量。
                                     建议:首先要保证你的网站分析工具中能够记录到所有流量的来源渠道,并且可以分清付费和非付费的流量。然后向市场推广人员要一个详细的推广计划和时间表《 贵州大数据培训机构 》。当在计划的推广时间内发生流量变化时,先按照表格中的渠道检查流量变化。另外,这张推广计划表也需要整合到前面的表格中。
                              原因4:热点事件的影响
                                      第四个原因是热点事件对网站流量的影响。热点事件分为两类,一类是主动的一类是被动的。主动的热点事件通常是市场推广活动的一部分,这类的热点事件有明确的目标和引导《贵州大数据培训中心》。被动的热点事件是自发或者由其他人创造出来的。这类事件通常会影响SEO流量,直接流量和推介流量三个渠道。通常,按照流量来源和搜索的关键词以及流量发生变化的时间可以发现是否是一次热点事件引起流量变化。
                                    建议:对于主动的热点事件,应该包含在市场推广计划表中,而被动的热点事件就只能在发现后在表中进行记录了。当然,你也可以通过Google快讯订阅一些与网站和行业相关的关键词,尽早发现舆论的变化《 贵阳大数据报名学习》。
                              原因5:政策对行业的影响
                                    很多行业都会受到政策的影响,作为这些行业的网站也不例外。就像最近的国八条对房地产类网站的影响一样。受政策影响的流量覆盖网站的所有流量渠道,
                                       建议:政策何时发生变化并不在我们的计划和时间表中,所以当发生变化时在对应的时间点进行记录就非常必要《 贵阳数据分析人才培训 》。
                              原因6:网站及页面调整前后
                                    网站改版,增减频道,URL规则调整,页面优化,内容调整等等对网站结构,内容和页面的修改都可能会对流量造成影响《重庆大数据培训》。这部分的影响主要体现在SEO渠道中,每次网站的调整和修改都可能影响到搜索引擎对网站的排名,进而影响网站获得的流量。
                                    建议:与网站的内容和产品部门确定网站调整的计划和开始的时间,与SEO部门确定产生影响的范围和预计可以恢复的时间。然后将这类修改记录在我们的表中。
                              原因7:网站服务器的状态
                                       第7个影响网站流量的原因是网站服务器的工作状态,这里并不是单纯指服务器的宕机,还包括机房中的其他网络设备的工作状态,如:交换机,路由器,机房供电,等等其他人力不可抗拒的因素《贵州大数据培训中》。这些因素都可能导致网站服务器工作状态不稳定。进而对网站的流量产生影响。通常因为服务器产生的流量变化会影响所有的渠道流量,并且会发生在同一个时间点上。
                                     建议:如果发现网站所有渠道的流量在同一个时间点上齐刷刷的下降了,建议你问下网站的技术人员是否对网站进行过调整,如果没有就需要检查下这个时间点上服务器的日志了《项目数据分析师》。
                              原因8:网站数据分析工具的调整
                                     最后一个影响网站流量的原因是网站数据分析工具自身,这里以Google Analytics为例,任何的代码调整,过滤器设置都会影响分析工具记录到的流量数据。同时,当分析工具的工作状态出了问题也会影响到报告中的数据,针对Google Analytics你可以在这里检查工具每天的运行状态。
                              建议:
                                  1 对每次网站数据分析工具的调整进行记录
                                  2 不要过度关注实时数据

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                                数据管理和分析趋势正在改变世界:http://www.gycpda.com

                                            现在的数据世界正在发生什么,它将如何影响2018年的市场?比如这些头条新闻:人工智能无处不在,并将改变一切;企业继续将他们的基础设施和数据转移到云端;GDPR将使数据保护成为每个公司的首要任务。你知道这些,但也许会对这种夸大其词的说法有点怀疑《数据分析人才培训》。         
                                大数据
                                           那么到底发生了什么实质性的变化?在制定架构和采购策略并在这些领域做出决策时,你需要注意什么?接下来我们会讨论在分析领域发生的7个影响深远的变化,并将它们一一呈现《数据分析师考试 》。
                                hadoop始终是根基
                                           是的,那些大数据项目的失败率很高;并且Spark在某种程度上已经取代了Hadoop,越来越多的客户开始独立运行它,所以业界开始指责Hadoop…并且不再提到它的名字。所以你认为Hadoop一定已经过时了,对吧《 数据分析师培训 》?
                                           错!现在每个人都在谈论数据湖,很多时候,那只是Hadoop的代码。而且,虽然许多公司正在云存储中实现他们的数据湖,也经常使用Hadoop生态系统技术来分析这些数据。除此之外,当开始使用云存储来模拟HDFS、Hadoop的文件系统时,你就会意识到云数据湖和Hadoop数据湖并没有本质区别《数据分析员考试》。
                                           好消息是,今年Hadoop将会做它一直应该做的事情:低调地被很多企业接受,并将成为众多数据工具之一,发挥其战略作用《贵州大数据培训机构 》。正是这些数据技术的结合,包括Hadoop、Spark、Business Intelligence (BI)和数据仓库,使得当前的分析市场如此令人兴奋。
                                再见!企业级商业智能栈
                                           今年早些时候,作为一家企业级商业智能公司,MicroStrategy宣布向其前端竞争对手做出让步,引入他们的产品。MicroStrategy相信可以通过利用后端OLAP平台以及相关的数据处理来盈利《贵阳大数据培训 》。该公司似乎意识到了在数据可视化和仪表板方面的竞争是比较困难的,即使能够取得成功,也会带来收益递减。
                                           那么后端是否足以维持企业收入并持续增长?我们拭目以待。但有一点是肯定的,单一的企业级商业智能堆栈已经开始解体,新的挑战即将开始《贵阳大数据认证 》。
                                数据分层
                                           也许你熟悉数据分层的概念,比如数据存储与其访问频率的相关性。“热门”数据,即最常用的数据,有时访问请求会被路由到非常快的存储,比如固态硬盘,甚至是CPU缓存中;而冷门数据通常存储在更老的,但更便宜的旋转硬盘驱动器之中《 贵阳大数据学习 》。
                                           随着存储层次的完善,我们将在今年看到其他层次结构被逐渐认可。例如,分析涉及从与特定团队或业务单位相关的实验数据集到对整个企业都有用的高度结构化,审核和共识驱动的数据。中间是结构化数据集,可能由于大小或清洁程度而被视为略低于生产水平《贵州大数据培训》。
                                           实验数据集存储在数据湖中最好;逻辑上,高度审查的数据集最好存储在数据仓库中。中级数据集可能比较适合放在Hadoop或云存储中,但通常会使用IBM Big SQL,Microsoft PolyBase和Oracle Big Data SQL等SQL-on-Hadoop工具从关系型数据库中进行查询《昆明大数据培训》。
                                           还有一种层次结构可能会根据数据是用于设计机器学习模型还是仅用于分析来对数据进行分层,其他的层次结构可能由数据源的可信度来定义。
                                           层次结构之所以重要,是因为相应的工具和技术也存在分级,包括查询端的商业智能和大数据分析工具,以及存储库端的事务型数据库,NoSQL数据库,数据仓库和数据湖《贵阳大数据培训中心 》。虽然最终,层次结构可能会得到简化,技术可能会趋于整合,但是现在有了这么多的技术选择,我们就需要数据中的层次结构来规定我们在工具链部署中的最佳实践。
                                可视化商品
                                           MicroStrategy宣布与Tableau,Qlik和Power BI进行合作不仅仅是对竞争对手的让步。事实上,这三种自助商业智能工具现在已经成为行业标准,进一步为其他想在可视化领域大显身手的公司设置了障碍《贵州大数据培训机构 》。
                                           他们也对整个行业实现了商品化。在Tableau Public,Qlik Sense Cloud Basic和Power BI Desktop(以及Power BI云服务的免费层)之间,可以免费体验入门级分析功能,随着添加像plotly这样的可视化工具,体验D3生态系统和开源的地理空间/地图平台,你会发现你的分析能力从受时间限制变成了受金钱限制,你需要通过付费来获得更好的产品功能《贵州大数据培训中心》。
                                           如今,用户已经将良好的数据处理能力看作理所当然,他们虽然对此印象深刻,但并不满足于此,好的产品不会具有很明显的竞争优势,但差的产品必然处于竞争劣势。
                                数据治理
                                           虽然在过去的一段时间里,数据治理技术并未受到应有的重视,但如今也开始获得了一些尊重。欧盟的“通用数据保护条例”(GDPR)就是一个例子-而最终,缺乏足够的治理是今年对有效治理工具需求的一个非常重要的痛点《 贵阳大数据报名学习 》。
                                           即使遵循法规是催化剂,但治理背后还有其他驱动因素。其中最大的一项是数据分类,它们使数据湖中的数据集更有条理,并且更易于发现。数据发现工具可以帮助您通过查看数据库和数据湖,报告其数据内部和数据之间的关系和数据流。从另一个角度来讲,这些工具使数据湖本身更具有可用性,对其投资更加有效《贵阳数据分析人才培训 》。随着公司对前几年投资寻求更好的回报,数据分类和发现工具将越来越受欢迎,进一步推动了治理技术的发展。
                                云数据湖 =云数据锁定
                                           我们已经谈到了基于云存储的数据湖的发展趋势。但事实是,这不是一个随机出现的有趣的上云案例,这是主要云供应商的中心卖点和销售策略。
                                           在特定的云平台上,你存储的数据越多,你就会在这个平台上针对这些数据做更多的工作,包括但不限于数据准备,分析,预测建模和模型训练(在高端的gpu加速虚拟机上)。云之战是数据存储之战,赢家可能会让你深陷其中《重庆大数据培训》。
                                容器革命
                                           大家都知道,基于Docker的容器技术在数据中心和软件开发领域正在改变一切。这种变革影响巨大且不容小觑。
                                           但是您是否知道数据和分析世界中也在发生着类似的变化?这很难说,因为尽管这种转变不太明显,但它是真实发生的:
                                           MapR已经通过其PACC(持久应用客户端容器)重新定位了融合数据平台云提供商利用容器技术更快地部署节点,并促进更多资源共享 -从而使临时集群看起来更持久Hadoop最近刚刚发布了3.0版本,它很快就会支持在Docker容器中运行YARN资源管理器,从而使Hadoop作业代码的依赖项可以根据集群中每个节点上安装的代码而不同《中国数据分析行业权威认证》。
                                           越来越清楚的是,每个软件供应商,其产品都依赖于其他软件的基础版本,都逐渐意识到容器可以消除版本冲突问题 -为他们和他们的客户《贵阳大数据认证》。
                                           下一步,做决定对大趋势进行识别和预测是非常有趣的。那些行业中发生的具体而突出的变化,以及供应商和客户追求的策略,可以帮助您制定自己的发展计划,他们为您的决定提供了依据:你今年要做什么,你不会做什么,以及你合理期待的结果。对于像数据分析这样的创新热点,您需要不断规划您的方案并进行大笔**,但您也需要采取一定的保障措施。我们希望并相信这七个趋势分析可以帮助您做到这两点。
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                                  区块链到底有没有“前”途:http://www.gzcpda.cn

                                            这一年,区块链火遍中国,出租车司机都知道它是互联网经济新风口。最新发布的数据显示了它在中国的热度——世界知识产权组织统计,中国去年申请225项区块链技术专利,占了全球(406项)的一大半,其次是美国(91项)和澳大利亚(13项)《昆明大数据培训》。这些专利并不包括加密货币的领域。 
                                            有报道称,中国的互联网公司和金融服务商竞相申请这种“分布式账本”技术的专利,是看好它会给金融和其他供应链带来革命。与“炒币”无关,在区块链的试水者看来,新技术可以补上至关重要的一环——信用《贵阳大数据培训中心  》。
                                  交易量不大,金融巨头却不敢掉以轻心
                                            区块链是一种去中心化的记录体系,区块链的账本,由参与交易的所有结点共同记录,因此,从投资者到互联网黑客,都对区块链蕴含的前所未有的“无权威、防篡改”特质大感兴趣《贵州大数据培训机构》。
                                            许多“炒币”的人知道,中国拥有的比特币和其他区块链货币的“矿场(参与区块链计算的计算机)”之多,在世界上数一数二。与此相仿,2012年到2017年,区块链技术专利申请最多的9家企业,有6家来自中国《 贵州大数据培训中心 》。
                                            不过,近五年来最活跃的专利申请者,是总部位于美国的支付巨头万事达,其次是列支敦士登的n链控股。
                                            研究机构广州联瑞指出,申请区块链专利的著名公司还包括美国银行和英国电信等《贵阳大数据报名学习 》。美国银行计划开发一款支持人对人的支付系统,各方均可化名交易;英国电信的技术则可以检测针对区块链的攻击;万事达则注重支付追踪,以及上**售数据到区块链。
                                            其实目前区块链体系的交易量,和主流的世界金融交易体系相比,仍是九牛一毛。各巨头积极于专利布局,也是为了提防万一,避免在未来被设置障碍《贵阳数据分析人才培训 》。
                                  区块链将说服你,这只大闸蟹来自阳澄湖
                                            在物联网专家、国家物联网基础标准工作组总体组组长沈杰博士看来,区块链的分布式账本和信用体系,为解决一些征信问题带来了机遇,由此还可以发掘金融价值《重庆大数据培训》。
                                            “农产品的流通中,数据是容易掺假和丢失的。”沈杰举了个例子,比如市场上有许多声称是阳澄湖生产的大闸蟹,都有证书或某些“权威”数据记录来证明,但那么多大闸蟹不可能都产自阳澄湖,消费者怎么知道哪些是真的?
                                            “现在的农产品溯源,需要很多环节,从种苗、药剂到环境,各种数据要齐备,但现在国内信用缺失的问题严重,到消费者手里无法确认是好的农产品《数据分析人才培训》。农产品不能卖高的价格,农民利润也越来越薄。”沈杰说,“现在政府、电商作为单一力量去推动溯源,成本很高。”
                                            物联网技术,利用大量设备采集物理世界信息,以更好地感知和管理,本来是很好的溯源手段;但如果只有物联网,各个主体传递数据到平台,仍不能排除造假和篡改的可能性《 数据分析师考试 》。沈杰说:“要确保从设备端到平台不可被篡改,就可以用到区块链底层的征信机制。”
                                            据报道,京东等企业正尝试在农业中引入区块链技术,做到一头牛从出生到屠宰到商场上架,每一步数据都上传区块链,做到可以信赖。
                                  一块田,或将被区块链征信成为资产
                                            “以往,物理世界的实体在流通中的价值挖掘是不充分的。”沈杰说,“比如我在农村有一块田,但没有人投资,它只是一块田。如果它数字化了,就可以交易,可以分享权益《数据分析师培训》。”
                                            沈杰认为,物联网本可以将这块田,映射为数字资产。但过去要让金融机构用上物联网数据不那么容易,而区块链让传感器数据和金融的结合有了场景。
                                            “物联网加区块链,可以帮助银行和保险公司获得可靠的数据,解决信息不对称的问题。在农民和金融机构之间建立了征信机制《数据分析员考试 》。”
                                            沈杰介绍了一个正在推进的案例,是将区块链技术应用于渔业。物联网传感器能够监测和管理鱼塘的水质,同时还可以帮助金融机构采集农民数据,给予贷款。在农民拿到更多利润的同时,提升产品的品质,做到可追溯《贵州大数据培训机构 》。
                                            而且区块链的数据有跨平台的可信度。“阿里巴巴芝麻信用积分,出了阿里巴巴的体系就没有意义。”沈杰说,区块链技术依靠多主体之间的协同和数据传递,将让数据的金融价值像物理世界一样实在。
                                  从医疗保险到游戏积分,信任不再难
                                            江苏恒为信息科技公司是较早涉足区块链技术研发的一家公司,企业负责人徐钰淳说:“你可以把区块链通俗地理解为‘全网公开的分布式电子账本技术’,它实现了低成本的信用体系建立和价值传递,能解决金融、公益、监管、打假等很多领域的痛点和难点《贵阳大数据培训 》。”
                                            徐钰淳说,利用区块链技术,可实现在医疗、医保和医药“三医联动”中,健康医疗数据查询和使用记录不可篡改;而在金融方面,利用区块链技术可实现企业征信数据的真实性和可追溯性,实现供应链溯源防伪、自动化智能合约、订单履约追踪、应收款项管理、抵质押品认证等功能《贵阳大数据认证 》。
                                            或许正因为区块链公开透明的天生特质,正好契合中国缺乏信任的应用场景,从而引发企业研发和申请专利的热情。
                                  沈杰认为,在一些已经数字化的领域,区块链的信用优势会更快显现《 贵阳大数据学习 》。
                                            “一个是数字版权,比如互联网音乐的知识产权,区块链应用发展可能比较快;一个是**业,过去互联网上**难以避免欺诈的可能,有了区块链,信用可以建立《贵州大数据培训》。”沈杰说,“另一个可能是游戏的虚拟收入,比如积分,过去离开了游戏这些积分就没用了,区块链可能推动各种游戏的互通。”
                                            沈杰说,数字化的银行票据等领域也在积极试水区块链。他认为,现在还是区块链技术的早期,大家一股热情去推动发展;但创新进入深水区后,一个点或一条线的突破都不够,需要生态和系统性观念的配合。
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                                             在数字经济时代,传统企业实现数字化时,必须把数字营销作为一个重要的方面来关注,变革原本不能满足需要的营销思想、模式和策略,实现新的营销方式。与数字管理、生产制造一道,数字营销作为一个热点,将成为数字企业的重要组成部分之一《数据分析人才培训》。一般来说,在充分竞争的市场上企业只能得到正常利润,如果想得到超额利润,那就必须创新。创新是对生产要素进行新的组合,从经济学的意义上讲,它不仅包括技术创新,也包括了营销创新。其中,数字营销就是创新的典型事物。    
                                    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-edad3461d6dba7c6.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                             所谓数字营销,就是指借助于互联网络、电脑通信技术和数字交互式媒体来实现营销目标的一种营销方式。《贵州大数据培训 》数字营销将尽可能地利用先进的计算机网络技术,以最有效、最省钱地谋求新的市场的开拓和新的消费者的挖掘。数字营销是一种在线营销方法,包括社交媒体营销,搜索引擎优化,内容营销和其你技术。数字营销在当今世界具有高度的应用范围,未来几年这个领域的竞争将会持续《贵阳大数据学习 》。以下是数字营销人员应具备的技能。
                                    1.卓越创造力
                                             对于数字营销人员来说,具有卓越的创意和创造力是非常重要的,如果没有这种原创高价值内容的创造力,你就无法在数字领域创造出市场所渴望的信息《贵阳大数据认证》。被你创造出的这些内容可以是文字,状态消息,图像或视频。互联网用户是很脆弱的,你们并不喜欢长篇大论而且主题不明的内容。因此,你必须创建能够增加生态系统价值的内容,以解决消费者的基本问题,或者解决用户情感诉求。
                                    2.自媒体平台
                                             作为数字营销人员,你应该拥有自己的网络宣传通道,通过这些平台来聚集、转换用户,这也是向世界展示你的专业及才华《 贵阳大数据培训》。当你拥有数十万的累积关注者或者说粉丝后,不管你是自己创业还是跳槽,都能成为你的用户基数,助你在事业上长久顺畅。在2018年也是互联网内容生态构建的重要元年,也是数字营销人员的春天,常见的自媒体平台有:头条号、企鹅号、熊掌号、搜狐号、百家号、大鱼号、快传号……。
                                    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-ed349dccdfa6e7c1.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                    3.用户视觉
                                             数字营销人员不应该虽然不是一个平面设计师,但是你应该理解视觉图形作品。你应该了解颜色,字体的选择以及需要使用的图片种类《 贵州大数据培训机构 》。你需要具备照片编辑技巧的基础知识,这些教学视频以及图书在网上可以搜索到很多,缺乏的就是执行。
                                    4.数据分析
                                             如果你正在进行数字营销,你应该具有较强的分析能力《数据分析员考试》。不管你是一名站长还是一位不懂技术的销售员,你都必须对数据进行分析,在传统市场营销上,你或许经历过做市场报表,市场分析等,在数字营销上你只需要利用网络分析系统进行分析处理,并且自动生成各类图表便于阅读《数据分析师考试》。总之你要记住,数字数据分析可以帮助你了解消费者的行为。
                                    5.燃烧激情
                                             激情是你成功的基础条件,想想你过去对某件事情保持高度激情时,是不是成功了《 数据分析师培训 》。数字营销会有大量的内容创造以及持续的传播,这个过程其实是很枯燥的,如果没有内心那团燃烧的激情,你或许在成功的前夕就阵亡了。
                                    <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-f741fc97523a7310.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                    6.市场嗅觉
                                             现在的市场瞬息万变,如果你没有敏锐的市场嗅觉,你将处于被动状态,甚至步履维艰《贵阳大数据培训》。所以关注每天的新闻资讯是数字营销人员必不可缺的工作,如:百度实时热点,360趋势、微博热点……,利用你所获得的最新资讯结合自身工作进行精准营销。
                                    7.学习能力
                                             现在市场的竞争主要是人才的竞争,而人才的竞争在于学力,你的学习能力决定了你所处的状态。如果你正在努力用3年前学到的网络技术知识去开展工作,取得的结果或许是事倍功半。
                                             数字营销不仅仅是一种技术手段的革命,而且包含了更深层的观念革命。它是目标营销、直接营销、分散营销、客户导向营销、双向互动营销、远程或全球营销、虚拟营销、无纸化交易、客户参与式营销的综合。数字营销赋予了营销组合以新的内涵,其功能主要有信息交换、网上购买、网上出版、电子货币、网上广告、企业公关等,是数字经济时代企业的主要营销方式和发展趋势。
                                    End.
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                                      2018医疗行业大数据人才招聘指南:http://www.gycpda.com

                                                金三银四,3月是每年的跳槽旺季。这一现象,在医疗行业也不例外。    
                                                智联招聘发布的春季白领跳槽指数调研报告显示,进入3月跳槽季,春季迎来跳槽高峰季,近八成白领在积极行动,其中90后跳槽比例最高《数据分析人才培训》。
                                                为了弄清楚2018年医疗行业大数据人才的动向,动脉网搜集了1月到3月BOSS直聘和丁香人才上的招聘数据(文末附详细表格)《数据分析师考试 》。从这些数据中,我们得出了下面几个比较有意思的结论:
                                      一、医疗行业大数据人才招聘指南
                                      1.研发架构和数据分析类人才最抢手

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-63649d803c2b7d75.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                                在调查中,医疗企业对于研发架构类(如:大数据开发工程师、系统架构师等)人才和数据分析类人才(如:数据分析师数据挖掘工程师)的需求较强烈,其次是产品运营类人才《贵州大数据培训》。由此可见,医疗大数据高技术型人才缺口较为明显。
                                      2.研发架构类人才最值钱

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-be5da2ed4479c56c.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                               从平均薪资上看,研发架构类人才的薪资最高,约为2万元/月。数据分析类人才较为接近,约为1.9万元/月。产品运营类人才待遇要明显低于这两类,只有1.6万元/月《 贵阳大数据学习》。
                                      3.迈向小康,全国中高收入人群

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-675ee179a1e19f88.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                                对薪资进行分层后,我们发现1万元/月到2万元/月是目前医疗大数据人才的主要薪资区间。其次是2万元/月到4万元/月《 贵阳大数据认证》。
                                              从智联招聘2017年冬季的平均薪酬表中可以看出,全国主要城市的平均薪酬约为8000元/月。2万元/月,基本可以算中高收入人群《 贵阳大数据培训》。

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-8129b34956b4eeb6.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                      4.Hadoop技术,依然是医疗大数据职业的敲门砖

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-163ee359b3f8051b.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                              在公布信息的企业中,有80%的医疗大数据职位对于技术的需求在5个及以上。有多达15家企业的大数据岗位都对Hadoop这一分布式系统基础架构做了要求《 贵州大数据培训机构 》。
                                              显然,经过多年的发展,Hadoop这项技术仍然可以称得上是目前医疗大数据公司的敲门砖。
                                                Hadoop是一个处理、存储和分析海量的分布式、非结构化数据的开源框架。最初由雅虎的Doug Cutting创建《数据分析员考试 》。
                                                Hadoop的灵感来自于 MapReduce ,MapReduce是谷歌在2000年代初期开发的用于网页索引的用户定义函数。它被设计用来处理分布在多个并行节点的PB级和EB级数据《数据分析师培训》。
                                                 现阶段,不少公司都推出了各自版本的Hadoop,有一些公司则围绕Hadoop开发产品。在Hadoop生态系统中,规模最大、知名度最高的公司便是Cloudera。
                                               Hadoop在医疗行业的适用性很广。例如Cloudera与西奈山医学院合作开发的生物数据分析方法和系统。Cloudera与FDA合作,利用Hadoop侦测多种药物组合的副作用,包括与埃默里大学合作,帮助病历学家更准确地分析医疗影像《 昆明大数据培训》。
                                                此外,英特尔和NextBio还合作使用Hadoop处理基因数据。
                                               在生物医学与健康研究中,Hadoop是可靠、高效、可伸缩的分布式处理软件框架。Map Reduce则是一种可以用来并行处理大数据的编程模型,同一程序在Hadoop的框架下可以用各种不同语言(Java,Ruby,Python等)按Map Reduce的编程模型进行编写和运行《贵阳大数据培训中心》。
                                              如今,Hadoop仍然是目前医疗行业采用最多、最火爆的大数据技术。
                                      5.北京,一个大数据人才“非来不可”的城市

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-16a3efd1df57d48f.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                               北京作为国内创业公司和资本聚集的核心城市,毫无悬念地成为了大数据人才中心,有多达17个职位都在北京。这里拥有嘉和美康、零氪科技、医渡云、华数康、康夫子等国内顶尖的医疗大数据公司。无论你是否愿意,医疗大数据的择业首选依然是北京《 贵州大数据培训机构》。
                                      6.学历是其次,专业决定你的位置

                                      <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-8c96ca4de8f0d29d.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                      2018医疗行业大数据人才招聘
                                              总体而言,医疗大数据的学历需求并不算高,本科基本上就是行业门槛。而相比之下,专业的需求对于人才而言权重更高。计算机专业的人才一般是大数据研发类工作的主要招聘对象,而统计学、数学相关专业的人才,则更多是数据分析或处理相关职位的招聘首选《 贵州大数据培训中心 》。
                                              在需求上,计算机专业需求量最高,统计学和数学专业需求量同样较高。如此看来,逻辑思维能力和数据敏感性,直接决定着医疗大数据人才的职业天花板。
                                      7.门槛最高的雇主
                                              在这32家招聘单位中,华西生物医学大数据中心、华数康、途欢科技、微医集团、零氪科技对于技能的要求最高,都在7项及以上。其中途欢科技的大数据研发工程师的招聘信息中提到的专业技术更是多达23种,可谓“专家终结者”《贵阳大数据报名学习 》。
                                      以下为途欢科技大数据研发工程师职位要求:
                                      1.  3年以上大数据平台/产品实际开发代码经验;
                                      2.  扎实的Java开发经验,熟悉Python或Scala, 熟悉Hadoop构架体系中各组件(ZooKeeper, HDFS, Hbase, Hive, Pig等)以及Map Reduce过程进行数据统计挖掘《贵阳数据分析人才培训》;
                                      3.  熟练在NoSQL DB以及相关框架工具进行开发, 测试, 产品功能部署, 包括:Hbase, Hive, Pig, Kafka等;
                                      4.   熟悉NoSQL技术原理, 结合关系型数据库程序设计体系来开展大数据产品实践. (Redis/Memcached/MongoDB/Hadoop(HDFS/Hbase)等;
                                      5.   掌握数据平台RESTFUL API接口交互设计;
                                      6.   熟悉linux环境,熟悉linux shell命令, 熟练使用Linux进行程序开发,调试;
                                      7.   熟悉MySQL、PostgreSQL数据库表设计;
                                      8.   熟悉分布式计算框架 - Yarn, Cassandra, Strom, Spark等;了解分布式服务、集群式服务开发相关技术;
                                      9.   具备良好的分析解决能力,能独立承担系统的开发工作;
                                      8.   最“良心”的雇主
                                              如果设定薪资下限为2万元/月,那么康夫子、康瑞德、同仁堂健康、微医集团、医渡云和芯联达就成为了本次调查的优秀雇主《 重庆大数据培训》。
                                              其中,薪资上限最高的企业为同仁堂健康和芯联达,它们都为招聘职位开出了(3万元/月到5万元/月)区间的高薪,可谓本季度医疗大数据最“良心”雇主。
                                      二、四问企业HR,为啥大数据人才抢手?
                                               2016年,《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中提到:要加强健康医疗信息化复合型人才队伍建设。随着国家政策的支持,越来越多的医疗机构和企业开始投身医疗大数据的建设队伍中。但人才的供应不足,一直是行业痛点《贵阳数据分析人才培训》。
                                              大数据是一个系统性的工程,需要一系列专业技能来保证数据分析的成效,包括:处理、整合、分析复杂的数据,并能帮助客户充分了解数据分析的结果。
                                             要做到这些,需要人才具有多方面的专业技能及特质,包括:计算机科学/数据开发的专业技能、分析和建模能力、 创新思考能力、交流能力等《贵州大数据培训》。
                                                 作为企业而言,很难找到一个人才具有以上所有技能因此更多采用,所以团队协作是目前最常见的形式。
                                             那么,企业对于人才的筛选,究竟是秉承了怎样的一套原则,人才供需失衡背后的原因是什么?带着这一系列问题,动脉网采访了几家知名企业的人力资源相关负责人《贵阳大数据学习》:
                                        问题一:现阶段,医疗大数据相关的工程师(分析师)是否好招?
                                      数联易康相关负责人
                                               不好招!一是市场供需失衡。大数据、人工智能产业的爆发式增长,导致高校的人才培育和输出跟不上暴涨的市场人才需求。
                                             参考领英《2017全球AI领域人才报告》,过去三年在全球范围内通过领英平台发布的人工智能职位数量从2014年接近5万个到2016年超过44万个《贵阳大数据认证》。
                                              截止2017年第一季度,全球范围内人工智能专业人才有195万,其中美国相关人才总数超过85万,高居榜首,中国人工智能领域专业技术人才总数超过5万人,居全球第七。
                                              二是缺少综合性跨界人才。随着大数据、人工智能与传统行业的融合,增加了对综合性跨界人才的需求。但是医疗行业的专业性导致人才培育成本较高,现阶段医疗大数据领域的人才招聘面临“懂算法不懂医疗”、“懂医疗不懂算法的情况”,对医疗和大数据领域均有了解的综合性跨界人才较少《中国数据分析行业权威认证》。
                                              三是人才争夺激烈。国内的大数据、人工智能技术人才主要来源于海外精英人才回归和高校及研究所的人才输出,最终集中流向以华为、百度、腾讯、阿里巴巴为代表的本土科技巨头手中。
                                               普通的初创企业在这场人才抢夺大战中并不占据优势;另外,行业间的人才竞争也很激烈,比如医疗大数据企业在与金融大数据企业的人才争夺中不占优势;地域间的人才竞争,大数据、人工智能技术人才主要集中在北上深广《贵州数据分析培训班》。
                                      华数康相关负责人
                                              不好招。首先,“好“的数据分析师各个公司的定义和业务需求有本质上的区别。有的公司经过长期的发展沉淀,产品清洗,需求明确。
                                               对数据分析师的只要求具体扎实的理论基础和技术体系即可,这部分人才主要集中在外资的数据、咨询公司和一些MNC,如IMS、麦肯锡、尼尔森及MNC的SFE,Marketing research等部门《贵州大数据培训机构》。
                                                 但这部分人才经过长期的驯化和洗礼,绝大多数已经习惯了外企”固定思维模式“的工作状态。而对于初创公司来说,很多业务方向不是特别明确,会要求数据分析师具有非常强的业务敏感度,而不仅仅是会多少”模型“。
                                                综合以上因素,技术好的,很多习惯了稳定的工作,离职率低;懂业务的,技术方面又往往不过关,非常尴尬《贵阳大数据分析师培训机构》。
                                      医渡云相关负责人
                                            现阶段医疗大数据还属于比较新的领域,大数据和医疗又是两个不同的领域,所以专业的复合型人才相对比较少,这是整个行业的挑战。
                                              医疗数据科学是一个交叉学科,主要包含计算机科学、数学统计学和医学,当然医学本身又是一个复杂的大学科,从目前的高校专业设置,几乎不存在同时具备这些专业的复合人才,所以依赖直接招聘的成熟背景的人才不现实《贵阳数据分析人才培训》。
                                              对于企业来说,更有效的方式是设计有效的组织架构、专业人才的协同合作模式和开放学习的平台模式。同时对学习能力强的人才在工作中培养其交叉迁移的能力,这些复合人才会成为企业最核心的竞争力。
                                               同时,人才是具有虹吸效应的,当形成一定的人才规模和品牌时,招聘的难度就会降低很多《数据分析师》。
                                      问题二:好的工程师(分析师)和普通的主要区别在哪儿?
                                      数联易康相关负责人
                                               优秀的工程师(分析师)应该是综合性复合型人才,纵向熟知大数据、人工智能的理论、方法、技术、产品与应用等,横向了解大数据、人工智能与经济、社会、管理、标准、法律等领域的跨界融合《项目数据分析师》。
                                      华数康相关负责人
                                              数据分析师的入门的门槛相对较高,且个人综合素质要求非常非常高,不仅要求非常高的职业素养,还要求有非常严谨的态度、清晰的逻辑思维,有好奇心和创新意识,整体来看是一个“平衡的矛盾体“。
                                      医渡云相关负责人
                                              好的工程师或分析师和普通人之间既有差异又有共性,共性多于差异,在专业能力和相关工作所需要的潜力方面,专业人才可能更加专注和聚焦一些《CPDA》。
                                              当然,部分专业人才也可能会在其他特征比如团队合作或文化融入等方面稍有欠缺,这就需要人力资源部们对专业人才有更多的支持和培训。当然,公司文化在这方面也需要有所考虑。
                                      问题三:什么原因造成了大数据人才的供需失衡?
                                      医渡云相关负责人
                                               人才供需失衡的主要原因自然是市场竞争比较激烈。这是一个新的交叉学科,成熟人才的整体规模还比较小,需要时间去逐渐在发展中平衡,跟着行业的发展去历练和培养《大数据分析师》。
                                              即使在计算机、统计学、医学单专业领域内的优秀人才,也是很多不同行业的企业在竞争,人才远远供小于求。
                                             长期来看,既需要行业的自己培养,同时也需要在教育学科上鼓励更多的交叉学科建设,最近,教育部在医学数据智能方面已有一定的学科规划。
                                      华数康相关负责人
                                                目前企业已经逐渐由以往的为了迎合大数据发展趋势,为了招聘而招聘,招过来其实干嘛也不知道的状态逐渐转变为根据实际业务驱动需求《cpda数据分析师官网》。
                                              以往的一些半吊子数据分析师已经无法适应,整个数据分析师的行业也由“分析师“转到”科学家“,门槛越来越高。门槛高,薪资待遇要求必然上涨。
                                      数联易康相关负责人
                                               行业生态不成熟,产学研脱节,高校的培养与市场需求存在断层。当前国内大部分高校还没有建立大数据、人工智能人才培育体系,相关专业学科有待完善,急需加强人才储备和梯队建设《贵州大数据培训平台》。
                                      问题四:企业能否留住这类人才的关键是什么?
                                      华数康相关负责人
                                              抛开薪资不谈,目前企业(特指初期发展企业)想要留住真正的数据分析人才,需要提升一部分业务部门的数据意识,了解一些基本的统计分析基础理论,不要求专业,最起码能做到与数据分析师在业务层面能进行顺畅的沟通《贵阳数据分析人才培训》。
                                              这样才能有效引导数据分析师了解正确的业务方向,激发分析师的业务兴趣,对整条业务产品线的开发和延伸。切记不要让一个数据分析师感觉不到方向,没有产出物,产生挫败感。
                                      医渡云相关负责人
                                                对于专业人才,我们不仅要考虑薪酬因素,还要提供优良的工作环境和各种福利,以及给专业人才提供一个有竞争力的职业发展平台,和最优秀的人才一起做最有意义最有挑战的事情《贵州数据分析培训班》。
                                             当然,还有很重要的一点就是要有能够吸引人才的公司文化,和专业成熟的培训机制,以及能够调动专业人才积极性的团队氛围。
                                      数联易康相关负责人
                                      关键是企业的发展前景和人性化管理。
                                      三、医疗大数据分析,究竟要分析哪些数据?
                                               医疗大数据,数据才是核心。大数据人才究竟分析的是哪些数据?关于这一问题,我们从招聘信息中提取了一些信息《贵阳数据分析师》:
                                             1、负责医疗卫生数据的分析挖掘,支撑临床、医院管理、卫生经济与政策方面研究;负责完成数据集市构建与特征提取,通过统计分析、机器学习算法等完成模型构建。(华西生物医学大数据中心:数据科学家/生物统计学家)
                                             2、承担生物信息大数据的分析工作;负责对全基因组、全外显子组、转录组、表观遗传组数据进行生物统计分析,挖掘数据背后的意义《贵州大数据培训机构》。(中山大学附属第五医院:数据分析统计人员)
                                            3、根据项目需求,撰写统计分析计划书,独立完成各类型的临床研究的统计分析工作。(森亿智能:临床数据分析师)
                                            4、负责社保行业数据应用及服务需求调研、分析挖掘及模型建构,输出分析报告;研究各地人社部门数据应用需求,规划、推进公司社保大数据应用与服务平台的建设及后期运营。(华数康:数据分析师)
                                           5、挖掘临床手术、电子病历、急诊等各种医疗大数据的价值,以图表、演示文档、书面报告等形式持续输出最新的关键趋势;参与医生、护士、患者行为研究,手术过程环节时间预测等专项分析项目,撰写统计分析报告。(康瑞德:大数据分析师
                                               由以上信息可见,现阶段医疗大数据行业分析数据主要为4类:公共卫生数据、基因组数据、临床诊疗数据、社保数据。
                                      四、大数据分析背后的原因
                                              既然公共卫生数据、基因组数据、临床诊疗数据、社保数据这4类数据占主流,那么它背后的原因是什么?
                                      1.公共卫生数据分析
                                             《柳叶刀》有文章指出,目前在中国推动循证公共卫生政策遇到的最大障碍是研究者和政策制定者之间认识上的差异《贵阳大数据分析师培训机构》。
                                               将个人数据集加入大数据能为循证医学提供最坚实的证据,能发现小样本无法发现的细微差别,为公共卫生决策者提供最新证据,指导卫生政策的制定或临床实践。
                                             例如,某研究者将饮用咖啡的生活习惯对前列腺癌的影响进行了剂量反应关系的Meta分析,结果表明:每天多饮2杯咖啡者患前列腺癌的风险降低了2.5%《大数据培训》。
                                              除此之外,对公共卫生数据挖掘的结果进行解读所形成的结果,能够促进流行病学研究的效率,帮助公共卫生管理人员深入了解疾病的病因和结局,从而提高他们对疾病早期预警信号的发现能力和对传染病疫情的追踪、响应能力《数据分析师》。
                                      2.基因组数据分析
                                               基因技术发展至今,单单依靠生物技术已经不能完全地解决问题。BT(生物技术)和IT(信息技术),两者应该相互融合。
                                               人体基因组共有23对染色体,包含超过30亿个碱基,而目前仅有3%能从临床给予解释。由测序服务公司提供的原始序列文件在经过系统地分析处理前,无法提供任何有效的信息《大数据专业》。
                                              数据有效分析的三要素包括高性能计算平台、专业的分析软件和高质量的大样本数据库。
                                              计算平台用于对测序仪器得出的原始序列文件进行质量剔除、序列匹配等一系列分析的基础工作,分析软件和大样本数据库用于遗传解读和咨询《数据分析师报名时间》。
                                              据Ebiotrade调查,69%的被调查人员认为数据的分析解读是影响测序产业链发展最大的瓶颈。
                                              目前,全球有超过100家生物信息公司提供基因数据分析服务。成熟的高通量测序技术产生了海量数据,生物信息学分析市场涵盖数据压缩存储、工作平台、数据分析软件等《大数据学习》。
                                      3.临床数据分析
                                           临床医生有超过80%的研究都为回顾性研究,为了获取患者病历信息,一般有以下途径:
                                      医院 HIS、LIS 系统中的数据
                                      病案室里的病案数据
                                      自己保存的纸质病历、excel 文件等
                                      其他科室成员的数据
                                                 过去,病案室普遍为纸质病历,后来纸质病历换成了文本扫描件,但在电脑上查询起来依然费时费力。医生不仅需要一份份阅读,还要统计每份病历中所需的具体信息《大数据分析师工资待遇》。
                                                有时候,医生从信息科调取的数据会遇到信息不规整的情况,这时就需要去重新核实,造成二次查询。繁琐的流程,让医生在整理病历的过程中,耗费大量时间。
                                                大数据分析技术可以让企业通过对大量脱敏后的病历数据进行结构化处理,使电子病历信息转化为科研级数据。不仅可以辅助医生科研,还能帮助医生构建精准的诊疗模型,给出诊疗建议《贵州数据分析培训班》。
                                      4.社保数据
                                                2015年4月,人力资源和社会保障部办公厅发布了《关于全面推进基本医疗保险医疗服务智能监控的通知》。
                                              《通知》中写到:要规范监控系统建设。部里组织制定监控基础指标、监控规则和国家(行业)标准,研发并升级智能监控系统,作为各地开展医疗服务监控工作的基础条件。尚未建设智能监控系统的地区,原则上应在部里组织研发的统一软件基础上开展建设;已基于部智能监控系统或原自行开展建设的地区,应结合部里监控基础指标、监控规则以及部智能监控系统升级版进一步完善《大数据培训机构》。
                                                 该项政策的出台,标志着我国医保控费时代正式来临。
                                               医保控费,是控制我国医保费用增长的重要一环。国内像数联易康这样的医保控费公司,不仅可以利用大数据反欺诈模型对经办数据、HIS抓取数据、报销数据等进行深度挖掘,识别隐藏的欺诈骗保、医疗浪费以及过度医疗等违规行为,还能实现DRG分组,进行绩效和成本分析。
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                                        六步搭建数据化运营知识体系:http://www.gycpda.com

                                                 数据化运营的概念随着大数据时代的到来被炒得越来越火热,提到数据分析、数据运营让很多产品、运营新人觉得瞬间高大上很多。随着数据概念的火热,如增长黑客、GrowingIO等一系列的数据分析指导产品增长的书籍、产品变得越来越受人追捧《数据分析人才培训》。对于互联网行业来说,无论是产品经理还是运营,都需要具备一定的数据运营能力,本文将帮助没有数据化思维的小伙伴搭建基础的数据化运营体系。   
                                        <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-5c5dd5123e611c21.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                                 本文会按照上图中的数据化运营业务流程进行分析,从明确目标、数据指标制定、数据获取、数据分析、形成策略、验证优化这六个方面来搭建数据化运营的知识体系《数据分析师考试 》。
                                        一、明确目标
                                                  任何一次有价值的数据运营行为都是由目的性的,这个目的可以是短期、一次性希望达成的目标,也可以是长期性、周期性希望达成的目的。无论如何一定要有目标,目标指导数据运营的思路和方法《数据分析师培训 》。
                                              1.1数据化运营的本质
                                               这里先抛出数据化运营的本质:数据化运营的本质是对用户的运营,数据都源自于用户的属性和行为。
                                               为什么数据化运营本质是用户运营?拿增长黑客中海盗船模型来说,产品生命周期全过程就是一个用户获取、用户活跃、用户留存、付费转化、口碑传播的闭环流程《贵州大数据培训 》。这流程中每一个节点其实都是对用户行为的激发以完成每一个阶段的目标。产品所获取的数据也都是用户使用产品生产的数据,所以数据化运营的本质就是通过用户行为分析指导产品成长。
                                              1.2数据化运营的目的
                                                 上面提到每一次数据运营任务都要有目的性,那么根据数据运营场景划分,大致可分为以下4种:
                                             1.针对具体某一指标进行数据化运营
                                               这种情况往往出现在boss要求短期内实现数据指标量级上的一个跨越,如新增用户达到100万、活跃率达到30%,留存率达到20%、转化率达到5%等等《贵阳大数据学习》。
                                               这类数据化运营目的是短期或一次性的,通常通过对数据分析找到用户刺激方式,如活动等让产品短期内迅速达到指定目标。
                                            2.掌握产品生态
                                                掌握产品生态指将数据运营应用到日常工作流程当中,当做日常生产流程中的一部分。这样做的目的主要是通过数据沉淀、数据分析了解产品的用户群有哪些,用户分类是什么情况,利用产品对用户的精细化运营《 贵阳大数据认证 》。
                                               此外还有一个目的就是了解产品生态的上下游,如上游用户获取情况,下游用户的转化和分发情况,对于平台类产品或需要上下游业务支撑的产品来说,对于产品后期发展有很大的价值《贵阳大数据培训 》。
                                          3.发现潜在方向
                                               大数据时代,尤其是大数据产品的需求发现往往是通过数据分析结果发现用户需求,从而衍生出来解决用户需求的产品。所以,有些情况下通过对数据的分析可以发现更多用户没有通过表象展现出来的问题和痛点。拿数据挖掘中经典的啤酒尿布案例来说,就是通过对用户购买数据的关联性分析,从而发现了尿布和啤酒两个看似毫无关系的物品之间的潜在联系,从而通过一定的运营策略提升两者的购买量《贵州大数据培训机构 》。
                                               所以通过数据化运营,也可以找到用户的潜在需求,从而诞生一款解决用户问题的新功能或新产品。
                                        4.通过问题解决问题
                                                某婚恋网站近期有大量用户投诉有女性用户作为酒托卖酒,作为产品的负责人,需要去解决酒托用户问题,减少用户投诉。那么如何通过举报的女性用户去定位更多的酒托呢《数据分析员考试》?
                                               首先通过问题去定位数据,找到被举报的酒托用户行为数据和属性,发现这类用户近期频繁添加大量男性用户,每次同时与多个男性用户同时聊天,并且聊天时间较短。结合用户行为及用户属性,从用户数据库中定位疑似酒托用户,再通过数据监控去识别是否为真实酒托。
                                                   上述这个案例就是通过问题去定位数据,通过数据运营找到解决问题的方法,从而更好的解决问题《昆明大数据培训》。
                                        二、数据指标制定
                                        2.1明确指标
                                           在这里要区分宏观指标和可行动指标的区别:
                                                 宏观指标,通常是boss或leader提出的指标,这类指标一般没有可执行性,如leader分配任务要求你本月让产品盈利20万。这个指标并没有实际指导价值《贵阳大数据培训中心 》。
                                                 可行动指标,通常是可以执行的指标,如通过微信引流新用户10万,提升付费转化率到5%等,这些是可以找到具体执行策略的指标。
                                              在日常工作当中会经常遇到将宏观指标转化为可行动指标的问题,所以用什么方法去对指标进行转化就成为了核心问题。这里推荐使用OKR指标拆解法,通过OKR体系,将宏观指标进行拆解,分解成一个个可行动指标,通过对可行动指标的达成,最终达成宏观指标要求。关于OKR指标拆解方法可参考网上结构化思维的相关介绍《贵州大数据培训机构 》。
                                        2.2指标构成
                                                本文对常用的数据指标进行了总结和分析,请注意本文提出的所有数据指标都是基于常用和大众的数据指标,根据不同的产品和不同业务请具体指标具体分析,不要盲目照搬套用。
                                        1.基础指标
                                        基础指标体系参考了AARRR模型的五个阶段,
                                        拉新:新用户注册数
                                        活跃:用户登录数(日、周、月)
                                        留存:流失用户数(日、周、月)
                                        转化:付费用户数
                                        传播:分享用户数(微信分享、微博分享等,具体参考产品分享功能设计)
                                        2.用户属性
                                                 用户画像,依据用户属性和用户行为构建的用户画像,用户画像的目的是分析用户行为特征,对用户进行分类,精细化运营用户。对于社区产品可以有针对性的运营KOL用户,对于电商产品可以对用户做精准化推荐《昆明大数据培训》。
                                                 终端画像,这里的终端特指移动智能终端即智能手机,通过对用户群终端分析,了解用户群构成,如操作系统、手机型号等,更利用发现用户行为偏好。
                                        3.用户来源
                                              渠道分布,用户通过哪个渠道下载了APP,登录并注册APP。
                                               渠道效果,每个渠道的获取用户数,转化成为注册用户的数量,判断渠道获取新用户质量好坏。
                                               版本分布,用户使用APP不同版本的用户占比,通过分析可以判断产品版本更新后是否出现造成用户体验过差的问题《贵阳大数据培训中心 》。
                                        4.用户行为
                                        用户参与度,用户访问页面时间,频率等。
                                        行为路径,即用户完成某一个任务时经过了哪几个页面,做了哪些操作。
                                        自定义事件,根据产品需求,对某一个特定的用户事件进行数据统计分析用户行为。
                                                基于业务的漏斗分析,常见于电商用户行为分析,从用户登录到最终支付的用户流失情况,判断在哪个环节出现问题以及时优化《贵州大数据培训机构  》。
                                        三、数据获取
                                               明确目标,定义好需要分析的数据指标后,那么下一步就是依据数据指标提取数据了。产品在上线后会不断积累、沉淀用户的注册、登录、使用等各个维度的数据。在数据获取阶段要做的就是采集需要的数据,并且对数据进行处理已达到可以用于数据分析的效果《贵州大数据培训中心 》。
                                        3.1数据采集
                                               数据的来源主要有两种,一种是通过数据埋点,然后提取相应的数据字段。另一种是通过用户的使用日志文件分析用户数据及用户行为。
                                                 埋点业内有两种方式,一种是在产品设计阶段通过提交相应需求由研发团队设计底层数据模型时将需要在产品上线后特别注意的数据字段进行标识。另外一种则是通过第三方统计平台,如GrowingIO等,这些第三方统计平台利用前端技术可以统计到大部分用户行为数据,减少产品自身开发和改造,但是对于个性化的数据分析需求还需要通过产品底层的设计来满足《贵阳大数据报名学习》。
                                               用户使用日志即用户登录产品后每一次操作都会被记录下来,保证用户的使用行为可以查询,同时针对用户的一些误操作可以通过日志文件进行恢复。
                                        3.2数据处理
                                                为什么要做数据处理?有一点数据挖掘经验的人可能会了解,实际生产环境下产生的数据并非是理想状态下的,可能某一条记录某一个字段因为系统或人为原因造成了缺失,对于数据的不完整性也可能导致数据分析结果的不准确性,所以在数据分析前要对采集到的数据进行数据清洗和数据预处理《 贵阳数据分析人才培训》。(如果对数据处理感兴趣可以参见专业数据挖掘书籍中关于数据处理的章节,如《数据挖掘导论》)
                                        1.数据清洗
                                               数据清洗指对采集的不规范数据进行清洗,如对数据存在缺失的进行填充,对于数值性数据比较常用的方法就是选取数据前后若干天的数据取平均作为缺失数据值进行填充。其他可能出现数据不规范的现象还有很多,如对于用户年龄字段数据采集时发现个别用户年龄字段数值大于了100,就需要通过数据稽查去发现问题所在《 重庆大数据培训》。
                                        2.数据预处理
                                                原始数据与数据分析需要的数据维度可能会有所不同,比如采集到的原始数据是按照天进行汇总的,但是数据分析需要的是按月汇总的数据。那么在进行数据分析前,就需要将每个用户的日数据进行汇总,得到每个用户的月数据后才能进行分析《贵阳大数据分析师培训机构》。
                                        四、数据分析
                                        4.1数据分析框
                                               专业的数据挖掘算法有很多,如关联分析、聚类分析、神经网络等等。在这里不过多介绍,只是结合产品、运营日常工作场景介绍几种常见的分析框架。
                                        1.用户画像洞察
                                                 用户画像洞察是通过对用户数据的聚合,将数据转换成形象化的虚拟用户模型。通过用户画像展现具有某一类特征的用户群体。将用户群依据用户画像进行分类,为精细化用户运营提供数据支撑《贵阳数据分析人才培训》。
                                                  同时通过对用户画像的构建也有利用产品经理、运营把握用户。在进行功能迭代和活动运营时,可以有针对性的制定策略,提升效率。
                                        2.用户行为分析
                                               用户行为分析中最常用的就是漏斗分析模型,即用户在完成某一项特定任务时要经过多个步骤,在每一个步骤中都会产生用户流失,为了保证更多用户顺利完成任务,通过对漏斗模型的分析发现问题所在,优化关键步骤的用户体验,达成最终目标《贵州大数据培训》。
                                        <img class="uploaded-img" src="https://upload-images.jianshu.io/upload_images/7001910-60eff6f597e1de14.jpg?w=500&h=9999?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240" width="auto" height="auto" style="box-sizing: border-box; vertical-align: middle; border: 0px; max-width: 100%; width: auto; height: auto;">
                                                 上图中拿电商类产品和内容类产品作为举例,一个用户在成功购买某件商品或成功消费完某一内容前要经过很多步,这其中每一个环节都会造成用户的流失。所以在进行漏斗分析时,可以观察用户在哪一个环节流失最为严重,然后针对相应环节进行分析,找到对应的解决方案,提升用户的转化率《贵阳大数据学习》。
                                        3.用户行为分析
                                                 对用产品新上线的功能模块,可以通过用户行为分析来验证新功能的好坏,使用用户体量有多少,用户在使用时是否在某些环节产生困扰,通过用户行为分析来验证功能效果好坏。
                                                 在对用户行为分析时,要根据产品的具体业务流程设计分析方法,结合业务场景才能更多的发现问题《贵阳大数据认证》。
                                                 上述介绍的三种数据分析框架是最基础的,对于非专业领域的数据分析挖掘来说,数据分析方法首先要结合产品的业务场景,根据具体业务指导分析方法和分析流程。如果想达到好的分析效果,还要结合自家产品制定个性化数据分析方案。
                                        4.2数据可视化
                                                 数据分析的结果往往都是枯燥的,无法让领导或执行同事清晰理解,所以需要对数据分析结果进行可视化处理,让领导明白数据分析的结果是什么,让同事明白根据分析结果如何进行下一步工作《中国数据分析行业权威认证》。
                                          1.可视化方式
                                               根据数据类型以及展现形式的不同,可视化方式有展现时间关系的时序图;展现占比的饼状图;展现数据分布的柱状图等等。可参考《谁说菜鸟不会数据分析》、《深入浅出数据分析》等入门书籍。
                                          2.可视化工具
                                                 简单的数据分析工作用Excel就可以完成,复杂一些的有SPSS、Tableau等专业化数据分析工具。这里还推荐一个Echarts,这本是一个前端图表框架,但是简单易用,通过对应的图表模板,只需要将数据导入框架模板即可生成可视化图表《贵阳大数据分析师培训机构》。
                                          4.3数据报告
                                                  数据报告是对数据分析任务的总结,向上对领导汇报,向下与同事共同制定策略完成下一阶段任务。
                                                  所以根据看报告的用户不同,需要有针对性的调整其中部分内容。数据分析报告大致需要以下几个内容《 贵阳数据分析人才培训》:
                                        分析背景
                                        目标数据源选取
                                        数据分析方法
                                        框架数据可视化
                                        数据分析结果&建议
                                        本着具体问题具体分析的原则,根据数据分析报告的目的进行个性化完善。
                                        五、形成策略
                                                  策略的制定取决于数据化运营的目的和数据分析的结果,通过目的和结果形成针对性的策略。
                                                  这方面每一次数据分析形成的策略都不一样,所以在这里不再进一步展开,根据具体问题以及具体的业务场景制定有效策略即可《cpda数据分析师官网》。
                                        六、验证优化
                                                如同精益创业中MVP理论一样,数据分析的结果生成的策略并非一定有效, 并不一定可以快速达到预期效果。
                                                在策略执行的同时,通过数据的积累沉淀,监控相应数据指标情况,对策略进行优化,已达到最终的目的《贵州大数据培训平台》。
                                                 以上为数据化运营知识体系的六个组成部分,通过上述六个方面构成了数据化运营业务流程闭环。需要注意的是,任何数据化运营任务都要以业务为导向,依据具体业务场景选择数据分析思路、方法。切忌,不要为了数据分析而数据分析,数据分析一定要源于业务。
                                        End.
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