现在大家都开始关注数据分析行业的动态，尤其是企业，对数据分析异常关注，这是为什么呢？主要就是通过数据分析能够及时的发现企业中存在的问题，同时还能够更好的为企业的未来决策做出参考，所以说，这就是人们关注数据分析重视数据分析工作的原因，这也就引起人们学习数据分析的兴趣。 ...
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2019-02-26 17:33:46
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数据分析工作离不开很多的工具，如果我们要想搜集数据的话，有些工具是不能够做好这一项工作的。当然，数据在数据分析中是一个十分重要的内容，可以说，没有数据就不存在数据分析这一项工作，那么这就需要提出两种工具，那就是Python和R。一般来说，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分... ...
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2019-02-26 17:18:52
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成为一名合格的数据分析师，业务知识很重要。光有分析技巧但没有业务知识支撑，分析出的结果也只会是空中楼阁，难以落地推行。 只有理解业务，才能建立业务数据模型。 经典的业务分析指标 指标：如果你不能衡量它，你就无法增长它。 将业务场景用指标来衡量，更有利于对业务知识的把握。 指标建立的要点： 建立核心指 ...
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2019-02-20 09:56:30
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数据可视化之美 数据可视化的目的是为了让数据更高效，让读者可以更高效阅读，而不单是自己使用。 数据可视化首先需要突出数据背后的规律和重要因素，其次才是美观。 数字可视化应该基于实际业务背景，比如地铁线路图并没有按照真实的地理距离来划分，但它却准确直观的传递给用户最关注的重点：应该如何乘车才能到达某地 ...
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2019-02-20 09:49:12
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Excel适用于敏捷、快速、需要立即响应的需求； 而 Python、BI 等适用于常规、频繁、可复用可工程化的需求 设计到 Excel 的内容主要需要进行实操练习，这里只做一个陈列，具体知识请参考： 如何七周成为数据分析师01：常见的Excel函数全部涵盖在这里了 如何七周成为数据分析师02：Exc ...
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2019-02-20 09:45:24
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在学习数据分析知识的过程中发现了一个七周成为数据分析师课程班，讲解的比较基础和全面，相对于常见的一些数据分析课程，突出的优点在于它把重心放在了数据分析的思维和业务能力，更加符合实际需求。毕竟对于数据分析师来说，最难的地方在于思维业务能力，否则只会使用各种各样炫酷的软件代码而不知所措。 这里记录一下七 ...
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2019-02-20 09:42:21
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如何建立业务分析框架 从指标的角度出发 从业务的角度出发 从流程的角度出发 1. 市场营销模型 以‘潜在客户-机会客户-新客-老客-忠诚客户’为主轴进行扩展。 以“机会客户”为例，可对其进行结构化思维划分： 2. AARRR 模型 付费推广渠道，先下载再注册；社交传播渠道，先注册再下载。 以“二次激 ...
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2019-02-20 09:37:05
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拿到数据之后，我们应该怎么做？ 直接套用各种图表公式进行分析并不是一个好做法。因为众多分析思路和公式都是基于数据服从一定分布的前提，如果不了解数据质量和分布情况，做推断分析是事倍功半的。 正确的处理方法是先使用描述统计。 描述统计学 描述统计学是一种概括数据集的方式，包括数据的加工和显示，数据集的分 ...
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2019-02-20 09:30:43
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2019年2月，SANS照例发布了全新年度的CTI（网络威胁情报）现状调研报告。今年的报告更换了主笔分析师。但SANS对CTI的广义定义依然没有变。总体上，SANS认为CTI的应用越发成熟，其发挥的价值也越来越大，CTI的应用正逐步深化。1）报告显示，72%的受访组织生产或消费了CTI，比2017年的60%有显著提升。2）更多的组织开始关注情报报告，但认为将那些情报报告中的有用信息转换为机读情报比
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2019-02-18 16:02:45
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我有幸在工作的头几年就开始关注牛人的项目管理是怎么做的，读的第一本项目管理书籍是《成为技术领导者》，作者站在一个技术牛人的角度上更关注人与人之间的协作。更有幸的是，我很快就有机会参与到一个北美的跨国合作项目里去，那时候正式敏捷刚刚起步的头几年。坊间有大量的文章在拿敏捷和传统的瀑布式项目管理流程做对比，其中最重要的对比就是需求分析。因为关键需求的遗漏、误解，各个合作方从未讨论过的潜在假设造成的项目失
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2019-02-17 19:04:03
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