大数据分析的几个新角色：数据科学家、数据分析师、数据（算法）工程师 数学科学家：（发明算法） 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，并创造出新的数据应用服务的人才。 对享有的模型进行优化、改进，所以涉及到对具体算法的精通和理解，并不 ...
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2016-11-28 00:37:35
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南京数据分析师培训哪家好？快去西线学院看一看，西线学院本着对学员认真负责的态度着力培养学员的数据分析能力。 一、着力于从以下五个方面对学员进行培养 1、数据分析实践操作能力:以问题为导向，用问题来穿针引线，融合这四个层面，还原数据分析的真实工作环境，高效打通数据决策的核心症结。 2、战略分析能力: ...
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2016-11-14 17:00:41
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为什么用Shiny Shiny让数据分析师写完分析与可视化代码后，稍微再花几十分钟，就可以把分析代码工程化，将分析成果快速转化为交互式网页分享给别人。所以，如果你是一名使用R的数据分析师，选择Shiny是非常明智的，因为它不需要你有新的技能，且开发起来实在太快。它跟通常我们了解的其他框架不一样：其他 ...
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2016-11-14 07:48:52
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1、数学及统计学相关的背景 对于大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。缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能分析出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果 ...
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2016-11-10 14:22:23
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一、 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。 二、 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 ...
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2016-11-10 13:52:36
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1.简单趋势 通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。 2.多维分解 数据分析师可以根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等等维 ...
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2016-11-07 14:24:40
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1. 基本技能要求 数据库知识（SQL至少要熟悉）、基本的统计分析知识、EXCEL要相当熟悉，对SPSS或SAS有一定的了解，对于与网站相关的业务还可能要求掌握GA等网站分析工具，当然PPT也是必备的。 2、数据挖掘工程师 更多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式、或者说规律，从而通过数据挖 ...
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2016-11-07 14:18:19
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大数据从无人谈及，到现在的大肆炒作，到底什么才是大数据，对于数据分析师，它又有意味着什么？用Google搜索了一下“Big Data”，你会得到了19,600,000个结果，而使用同样的词语，在两年前你几乎搜索不到什么内容，而现在大数据的内容被大肆炒作，内容多得让人眼花缭乱。而这些内容主要是来自IB ...
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2016-11-02 18:08:48
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当“网站分析”发展到“数据智能“，毫无疑问，数据分析人员也工作也应该发生一些转变，过去的工作主要是以网站为中心并制定渠道的具体战术，而在将来则需要负责更具战略性的、面向业务和（大）数据专业知识的工作。 数据分析师的主要关注点不应该是较低层的基础设施和工具开发。以下几点是数据分析的机会领域： 1.处理 ...
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2016-11-02 17:14:08
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数据分析在实际工作中的应用方方面面，小到Excel做表，大到数据化的决策指导。目前的形势，很少有公司有全面化的数据运营管理体系，导致有些从事数据分析的朋友觉得工作只局限于做图做表，为业务部门供数据。 1.用户模型图表建设 目的：解决业务问题 因为是电商行业，用户和产品是很重要的研究对象，流量和转化是 ...
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2016-10-29 19:10:47
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