数据分析需要哪些能力

数据分析需要哪些能力
数据分析需要哪些能力

作为一名合格的数据分析师,你需要懂哪些?

一、掌握基础、更新知识。

基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识),多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。

数据库查询—SQL

数据分析师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个数据提取的问题。

有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛,学习一些SQL技巧、新的函数,对你工作效率的提高是很有帮助的。

统计知识与数据挖掘

你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如:

多元统计:

回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:

决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍,或者是对老方法的新运用,不断更新自己知识,才能跟上时代,也许你工作中根本不会用到,但是未来呢?

行业知识

如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不代表任何东西。是冷冰冰,是不会产生任何价值的,数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。

一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:

看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业,在相应的业务是在哪个环节是产生的?数值的代表业务发生了什么(背景是什么)?对于A部门来说,本月新会员有10万,10万好还是不好呢?先问问上面的这个问题:

对于A部门,

1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员?还是在站在公司角度上说,第一次在公司发展业务接触的会员?

2、是如何统计出来的。A:

时间;是通过创建时间,还是业务完成时间。B:

业务场景。是只要与业务发接触,例如下了单,还是要业务完成后,到成功支付。

3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节,在下单环节,在成功支付环节。

4、这个数据代表着什么。10万高吗?与历史相同比较?是否做了营销活动?这个行业处理行业生命同期哪个阶段?

在前面二点,更多要求你能按业务逻辑,来进行数据的提取(更多是写SQL 代码从数据库取出数据)。

后面二点,更重要是对业务了解,更行业知识了解,你才能进行相应的数据解读,才能让数据产生真正的价值,不是吗?

对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说:

行业知识都重要,也许你看到很多的数据行业的同仁,在微博或者写文章说,数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师,在发表任何观点的时候,都不要忘记你居于的背景是什么?

但大家一定不要忘记了一些基本的技术,不要把基础去忘记了,如果一名数据分析师不会写SQL,那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了,才能

正确的分析,否则一切都是错误了,甚至会导致致命的结论。新同学,还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高,但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的,有时候是急不来的,这更需要花时间慢慢去沉淀下来。

不要过于追求很高级、高深的统计方法,我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识,从而提高工作效率,达到事半功倍。以我经验来说,我负责任告诉新进的同学,永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。

二、要有三心。

1、细心。

2、耐心。

3、静心。

数据分析师其实是一个细活,特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中,是一个不断循环迭代的过程,所以一定在耐心,不怕麻烦,能静下心来不断去修改自己的分析思路。

三、形成自己结构化的思维。

数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维,如何提高结构化思维,也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindmanagement,首先把你的整个思路整理出来,然后根据分析不断深入、得到的信息不断增加的情况下去完善你的结构,慢慢你会形成一套自己的思想。当然有空的时候去看看《麦肯锡思维》、结构化逻辑思维训练的书也不错。在我以为多看看你身边更资深同事的报告,多问问他们是怎么去考虑这个问题的,别人的思想是怎么样的?他是怎么构建整个分析体系的。

四、业务、行业、商业知识。

当你掌握好前面的基本知识和一些技巧性东西的时候,你应该在业务、行业、商业知识的学习与积累上了。

这个放在最后,不是不重要,而且非常重要,如果前面三点是决定你能否进入这个行业,那么这则是你进入这个行业后,能否成功的最根本的因素。数据与具体行业知识的关系,比作池塘中鱼与水的关系一点都不过分,数据(鱼)离开了行业、业务背景(水)是死的,是不可能是“活”。而没有“鱼”的水,更像是“死”水,你去根本不知道看什么(方向在哪)。

如何提高业务知识,特别是没有相关背景的同学。很简单,我总结了几点:

1、多向业务部门的同事请教,多沟通。多向他们请教,数据分析师与业务部门没有利益冲突,而更向是共生体,所以如果你态度好,相信业务部门的同事也很愿意把他们知道的告诉你。

2、永远不要忘记了google大神,定制一些行业的关键字,每天都先看看定制的邮件。

4、有机会走向一线,多向一线的客户沟通,这才是最根本的。

数据分析能力对商业银行的重要性 (2)

数据分析能力对商业银行的重要性 数据分析能力对商业银行的重要性 时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下,各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长,海量数据席卷而来,这样海量的大数据,给银行业带来了压力的同时,也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现,但数在信息化高速发展的时代背景下,各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长,海量数据席卷而来,这样海量的大数据,给银行业带来了压力的同时,也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现,但数据一定是信息的基础,海量数据意味着海量机遇和风险,可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘,从而促进管理并提升企业价值,是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。 用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争,管理层迫切需要数据的决策支持,提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润?如何判断客户是否有发展潜力?在哪里开设新的分行?将数

据充分应用到经营管理决策的各个层面,这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来,管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”,在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上,更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。 用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化,涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产,在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务,会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇,银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平,也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线,为有效提升服务能力提供强大支持。 用数据促创新,赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性,但比较竞争优势要求银行突破同质性,实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源,在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为,在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律,锁定特定客户群,根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案,根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新,在激烈的同业竞争中,通过充分利用数据取得

如何培养学生的数据分析能力

如何培养学生的数据分析能力通过“如何培养学生的数据分析能力”的学习,使我对如何培养学生的数据分析能力以及在培养学生的数据分析的过程中应注意些什么有了更进一步了解。要培养学生的数据分析能力,我们在平时的科学课教学中,应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会,学生只有经常参与数据分析的实践,数据分析能力才会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。在我们教学中,孩子们的科学探究过程,主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实,观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧,直接影响着测量结果及其分析 学习后我知道分析数据为主的小学科学课的教学设计。所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义,其一是数据的来源,科学实验、检验、统计等活动获取的可以说,数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面,没有对数据足够的认识和把握,很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是,我们教师应站在这样的高度认识数据,应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力,必须

渗透到我们的教学实践中,而不是喊口号 在科学课中,从表现形式上,使用数据主要是测量数据。性质上是定量的数据,即长度、面积、体积、重量、速度等。归纳起来,小学科学课重点指导学生获取、分析诸如长度、面积、体积、重量、速度等支持探究活动的测量数据。 现代社会是一个数据化的时代,工农业生产、科学技术发展的背后都会演绎成大量的数据信息,数据的分析与处理已经成为一个专门的产业,随着处理数据信息的计算机技术的发展,各行各业都汇集了各自急需的数据分析人才,如证券分析师、会计、资产评估师等,因此从小培养学生正确的数据分析观念与能力,成为当前初中数学教学的一个重点 首先,我们的学生其实本身就时时处在数据的海洋中,像平时的各门课程的测试成绩、周围商品的价格、身体生长发育的各个部分各个阶段的记录数据等等,但学生并没有有意识的去分析这些数据,只是教师在总结学生成绩时,才会给学生分析一下这些数据体现出来的问题。基于这种现状,在平时的教学中,我注重依据学生现时遇到的事态,有意识的让学生计算分析处理这些数据,并让他们根据数据看看能得到什么信息,以利于指导自己行为。其次,帮助学生根据问题的背景掌握数据分析的正确方法 如何发展学生的“数据分析观念”我认为可以通过以下几点来体现:统计学的一个核心就是数据分析。不论是统计

数据分析能力的八个等级

数据分析能力的8个等级 并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样,你会发现分析方法的能力也存在差异,从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度,把分析能力划分为8个等级。 1. 固定报表 回答: 发生了什么?什么时候发生的? 示例:月度或季度财务报表 我们都见过报表,它们一般是定期生成,用来回答在某个特定的领域发生了什么。从某种程度上来说它们是有用的,但无法用于制定长期决策。 2. 即席查询 回答:有多少数量?发生了多少次?在哪里? 示例:一周内各天各种门诊的病人数量报告。 即席查询的最大好处是,让你不断提出问题并寻找答案。 3. 多维分析 回答:问题到底出在哪里?我该如何寻找答案? 示例:对各种手机类型的用户进行排序,探查他们的呼叫行为。 通过多维分析(OLAP)的钻取功能,可以让您有初步的发现。钻取功能如同层层剥笋,发现问题所在。 4. 警报 回答:我什么时候该有所反应?现在该做什么? 示例:当销售额落后于目标时,销售总监将收到警报。 警报可以让您知道什么时候出了问题,并当问题再次出现时及时告知您。警报可以通过电子邮件、RSS 订阅、评分卡或仪表盘上的红色信号灯来展示。

5. 统计分析 回答:为什么会出现这种情况?我错失了什么机会? 示例:银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析,比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报 回答:如果持续这种发展趋势,未来会怎么样?还需要多少?什么时候需要? 示例:零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 预报可以说是最热门的分析应用之一,各行各业都用得到。特别对于供应商来说,能够准确预报需求,就可以让他们合理安排库存,既不会缺货,也不会积压。 7. 预测型建模 回答:接下来会发生什么?它对业务的影响程度如何? 示例:酒店和娱乐行业可以预测哪些VIP 客户会对特定度假产品有兴趣。 如果您拥有上千万的客户,并希望展开一次市场营销活动,那么哪些人会是最可能响应的客户呢?如何划分出这些客户?哪些客户会流失?预测型建模能够给出解答。 8. 优化 回答:如何把事情做得更好?对于一个复杂问题来说,那种决策是最优的? 示例:在给定了业务上的优先级、资源调配的约束条件以及可用技术的情况下,请您来给出IT 平台优化的最佳方案,以满足每个用户的需求。 优化带来创新,它同时考虑到资源与需求,帮助您找到实现目标的最佳方式。

数据分析必备的三大能力体系

数据分析必备的三大能力体系 这篇文章从整体框架出发,介绍了数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出: 1.大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体 的、系统的思维框架; 2.大家的视野更多局限在数据报表、BI 系统、广告监测等领 域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 如何让数据分析真正发挥价值?我认为必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。

做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。放到一个企业里面,企业的 CEO 及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。 如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。

做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。在 LinkedIn 那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清晰的定位:利用(大)数据分析为所有职场人员作出迅捷、高质、高效的决策,提供具有指导意义的洞察和可规模化的解决方案。 当时我们还采用了一套 EOI 的分析框架,对不同业务的数据分析价值有明确的定位。针对核心任务、战略任务和风险任务,我们认为数据分析应该分别起到助力(Empower)、优化(Optimize)、创新(Innovate)的三大作用。

关于学生数据分析能力的培养

关于学生数据分析能力的培养与形成 摘要:数学来源于生活,生活离不开数学。学生在学习数学的过程中,知识的获取固然重要,在获取知识的过程中,培养学生生成智慧,发展学生思维能力,让学生形成数据分析观念,用数学的眼光看待解决问题,这才是根本。学生数据分析观念的培养都离不开对生活中的数学问题的探究。这就要求我们培养学生的数据分析观念,以数学的眼光解决一些实际问题。学生数据观念的培养,就是通过解决生活中的实际问题来实现的,最终以问题的解决为目的。 关键词:数据收集;数据整理;数据分析;能力培养; 随着信息化时代的到来,在五彩缤纷的世界中,到处充斥着数据,这些数据有时会让人看得眼花缭乱,使人心绪不宁,因此,数据的收集,整理,分析尤为重要。掌握正确的数据收集,数据整理,数据分析的方法,由表及里,去伪存真,是人们在学习,生活工作中必不可少的环节,是人们在解决日常生活中很多实际问题的方法,是人们发展应用意识的有效途径,是人们发现事物价值存在性的工具。 数据分析过程 一.数据的收集 “数据”在数学中的意义是一个多义词,在不同的环境中有着不同的出现形式。它可以是指一组有意义的数字,如一个班级里学生的身高:156cm、167cm、158cm、173cm……它也可以是指一组有意义的非法信息,如今天妈妈从超市买回的东西:饼干、牛奶、香蕉、薯片、西红柿、……因此在数据的收集中,当我们面对各种文章、报道、调查时我们应保持理智的心态,寻找最权威、最有效的数据,这样我们的努力才能事半功倍。 收集数据的过程:例题:我们班推荐谁当学习委员?1.明确调查问题——谁当学习委员。2.确定调查对象——全班每位同学。3.选择合适的调查方法——采用投票选举的方法。4.展开调查——每位同学将自己心目中认为最合适的一位同学的名字写在纸条上,投入推荐箱。5.记录数据——由一位同学唱票,另一位同学记票(以画“正”字的方法记录得票数),第三位同学在一旁监督。二.数据的整理 数据整理是对调查、观察、实验等研究活动中所收集到的资料进行检验、归类编码和数字编码的过程。从某种意义上说,如果数据收集后确杂乱无章地乱放,那么他们和胡乱涂鸦的东西差不多,那么这样的一组数据对我们来说意义不大。因此我们需要进行数据整理,得出其中包含的意义,并把它们有类、有序、有效的排列,使观察者直观的了解某一事物,做到见数据知事件的目的。 整理数据的过程:例题:我们班推荐谁当学习委员?1.原始数据的审核——检查票数是否符合学生人数,检查票数是否有效,是否能作为事实依据。2.实施归类整理——将得票者与得票数对应,并统计出得票者的总票数。3.列表或列图。

数据分析需要掌握哪些技能

数据分析需要掌握哪些技能? 想知道数据分析需要掌握哪些技能?我们先来了解一下数据分析过程吧。数据分析工作大致由以下六阶段组成:1、理解需求2、获取数据3、数据预处理4、统计分析5、数据建模6、数据可视化及分析报告撰写。 除了理解需求阶段不需要技术性技能外其余每个阶段都会涉及到或多或少的技能,下面我帮大家梳理一下。 1.理解需求 理解需求需要有一定的业务经验,其他技能并不会涉及太多。 2. 获取数据 理解需求之后大致可以确定需要什么样的数据了,接下来就是获取数据。 获取数据一般需要这几个技能 1、数据库(SQL)技能 一般注重数据积累的公司都有自己的数据仓库,大部分数据可以直接拿来做数据分析,所以你需要SQL技能去完成数据提取等数据库管理工作。 2、网络爬虫技能 还有一些是公司不具备的数据,需要到互联网上爬取。这用到的就是网络爬虫技术, 爬虫涉及到HTML、http、JavaScript、CSS等知识,所有可以用来开发web服务的 编程语言都可以用来开发爬虫程序,如python、Java、c/c++、JavaScript(nodejs) 等。爬虫技术比较复杂,简单工作可由数据分析师自己完成,但复杂的爬取任务一般是由分析师提需求技术部门来完成的。

3.数据预处理 拿到手的数据一般是有各种各样的问题,如:缺失、异常(取值超出常识),异构等。这样是不能直接用来分析与建模的,需要进行必要的清理、修整、整合、规范化、重塑、切片切块、变形等处理以便进行分析。 因此需要掌握几种数据处理工具,常见的数据预处理工具有excel、SQL、python等语 言或工具。这几种工具的使用场景有些差异: excel可以处理数据量不大,且没有太多复杂的字符结构的数据。 SQL可以处理数据量大但是结构简单的数据。 Python 结合pandas、numpy库来使用,适合用来处理结构比较复杂的数据。当然结构简单的数据处理起来更轻松了。 如果数据量特别大,那还需要掌握在大数据平台的使用方法,如Hadoop、spark等。 4.统计分析 数据预处理完成之后就可以对数据做一些统计分析了,如根据分组变量对数据集进行聚合计算、求均值、求和、求方差标准差等度量指标计算。还可以对某些特征之间进行相关性分析、列联分析、各种假设检验,通过多种方式以探索数据间的关联。 统计分析需要具备数理统计知识并掌握统计工具SPSS、SAS或编程语言如python、R 等。 5.数据建模 在定性的理解数据之后想要量化的找出数据之间的关系,方便做出预测或者分类。这就需要通过数据结合统计算法、机器学习算法来训练出模型。 数据建模需要具备统计知识、熟悉机器学习算法并有一定的编程能力。数据建模常用的 模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机(svm)、神经网络。这些模型大部分都可以在python的第三方库Scikit-learn中发现,因此python编程也是必不可少的

如何培养学生的数据分析能力

如何培养学生的数据分析能力 所谓数据是指在科学实验、检验、统计等所获得的和用于科学研究、技术设计、查证、决策等的数值。这里有两层含义,其一是数据的来源,科学实验、检验、统计等活动获取的数值是数据;其二是数据的应用,科学研究、技术设计、查证、决策等活动所使用的一些数值,同样也是数据。获取数据的最终目的是应用,有人将当今社会称为数字化社会,也有人称为信息化社会,都同当今对数据的需求密不可分的。举个例子,大的方面,科学研究上,宇宙飞船从研发到发射,再到回收改进再发射等等,都需要大量的数据;经济方面,炒股票,没有对股市行情的分析,对股市数据的掌握,也是不行的;生活方面同样也需要数据。可以说,数据已经渗透到当今社会政治、军事、科学、经济、生活的方方面面,没有对数据足够的认识和把握,很难在当今和未来社会的竞争中获胜。我这里讲的意思是,我们教师应站在这样的高度认识数据,应站在这样的高度认识对学生的数据分析能力的培养。当然培养学生数据分析能力,必须渗透到我们的教学实践中,而不是喊口号。 那么要如何培养学生的数据分析能力呢?我认为要培养学生的数据分析能力,我们在平时的科学课教学中,应有意识、有目的地多为学生创造收集、记录、分析数据的实践机会,学生只有经常参与数据分析的实践,数据分析能力才

会得到提高。数据分析是有组织、有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。在我们教学中,孩子们的科学探究过程,主要是通过观察、实验、测量、调查等获取客观事实,观测工具的可靠性和学生运用工具的技能技巧,直接影响着测量结果及其分析,老师要及时从数据发现信息并介入探究活动,重视每个数据,实现课堂教学中生成性的教育价值。 在教学中曾碰到实验数据与实验前的假设互相矛盾的教学,在这种情况中我们往往试图通过再次测量的方式,修正出现的偏差,以此得出需要的结论,如果再次测量的数据还是与假设不符,有时我们会弃实验数据不顾,把结论直接告诉学生。通过学习使我明白在实验数据出现偏差时,我们应冷静地与学生一起理性分析是假设出了问题,还是数据可能存在问题,这样才是以实验、数据为本,尊重事实的表现,才是科学教学的价值所在。科学课程主要强调“实验和实验数据是得出结论的唯一依据,”是否得出了科学结论并不是关键,重要的是让学生经历了一个尊重数据和事实的学习过程。

从事大数据分析工作需要具备哪些技能

从事大数据分析工作需要具备哪些技能 大数据时代已经来临,对复杂凌乱的数据进行整合分析,获取有用的信息,去支撑政策的制定、决策的形成以及工作的完成,必将成为未来决策重要的手段! 从事大数据工作的职位可称之为大数据工程师,“大数据工程师”往往不是一个人,而是一个团队,它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色,共同完成从原始数据到商业价值的转换,数据分析师是其中一个重要的职位,那么,想从事该职业需要具备哪些技能呢? 1. 精通Excel Excel处理技能是大数据分析师必备技能,并且需要十分精通,除了常规操作和函数,一些不常用的Excel功能也要具备,其中函数结合透视表以及VBA 功能,可以帮助大数据分析师快速处理报表,实现快速分析业务的功能! 2. 需要具备数据库操作能力 数据分析师每天面对海量的数据,而数据往往存储在数据库里,而数据库分析人员要具备对数据库的操作能力,来实现数据的读取、修改、删除和更新等功能,常用的数据存储数据库为Mysql,当然,作为数据分析师也可以多学习几种数据库知识! 3. 具备数据整理和可视化报表制作的能力 将原始数据转换成方便实用的格式,是数据分析师必备基础能力,需要使用的工具有Excel、R语言以及python编程语言等;可视化报表是对创建和研究数据的视觉表现,方便业务快速分析数据并定位具体问题,实用工具有Tableau、

FineBI、Qlikview! 4. 扎实的统计学知识储备 大多数数据分析师都具有计算机、数学和统计学背景,尤其是统计学,是数据分析师的基本功,从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索以及预测都需要用到统计学,因此,具有扎实的统计学理论知识储备也是必不可少的! 分析历史、预测未来、优化选择是大数据工程师在“玩数据”时的三大任务,对于一个想有更好的发展前景的数据分析师来说,光具备以上基本技能还是不够的,还需要能够迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素的能力,如果你为数据着迷,大数据分析师是个不错的选择!

数据分析工作的思考与总结

数据分析工作的思考与总结 1.什么是数据分析? 基于现有的业务知识和统计学基础知识及基本思想的理解与掌握,通过数据库及统计分析工具对数据的调取与处理、分析,达到对现有问题or主题的探索与剖析,最终实现业务问题的解决or优化。 2.数据分析需要的知识、技能及工具? 业务知识:最重要 业务分析能力:业务问题的拆解、探索与定位,也包括一些思维导图工具的使用(VISIO,XMIND,MINDMANAGER) 数据分析能力:基本的统计学及数学知识及较强的逻辑思维能力及分析工具的掌握SPSS,R,PYTHON等。 数据提取能力:在数据库中能完成较为复杂的数据查询及预处理的能力(SQL 使用能力)。 数据处理及展现能力:主要指excel及ppt的使用,也有信息图制作能力的要求。

较强的沟通能力:能无障碍的理解业务人员(包括产品经理)及技术人员的想法并与之进行沟通交流 3.长期只处理数据的诟病【for分析人员】? 对于分析人员来说,若无实际分析经验,但经常提取数据,作为一个数据库工程师的角色开展工作时,容易形成一种惯性思维:从数据角度出发去看问题。这是很危险的,因为一条连贯、清晰的业务逻辑中间会产生各种数据,同时由于业务人员操作的相对灵活以及数据录入和ETL处理的问题会导致某一业务节点产生不同值的数据,若不清楚业务流程,业务知识,很难确认异常值的合理性及异常值产生的关键原因。长此以往,这种数据角度出发的惯性思维就很难改变了,进而任何分析,出发点都是错的,分析过程和结果可想而知。 4.对于“数据敏感”的理解? 数据敏感主要包括三方面:对异常or极值数据识别的敏感;对特定数值背后代表的业务含义的敏感;对业务数据重要、机密程度的敏感; 5.如何体现一个数据分析人员的工作能力强弱? 相关学历背景及工作年限;

数据分析师的必备五大素质

数据分析师(CPDA)的必备五大素质 作为一名优秀的项目数据分析师(CPDA)不仅仅要懂得如何实际处理、运用数据,还需要良好的沟通交流能力、团队合作精神、文字语言表达能力、较好的逻辑分析能力,甚至还应该具备独立的产品策划开发能力、项目管理及商务沟通能力等。 借用一位数据分析牛人总结过的话来说,数据分析师一定要懂点战略,才能结合商业;一定要漂亮的presentation,才能buying;一定要有global view,才能打单;一定要懂业务,才能结合市场;一定要专几种工具,才能干活;一定要学好,才能有效率;一定要有强悍的理论基础,才能入门;一定要努力,才能赚钱;最重要的:一定要务实,才有reputation。 下面让我们来谈谈一名合格的数据分析师必备的基本一些基本能力和素质: 1、严谨负责的态度 当下的数据俨然之多之大,时常让人无从下手、头昏脑胀,但不可因此就以随便忽悠的心态处理数据,只有本着严谨负责的态度,才能确保数据的客观性与准确性。对于一个专业的数据分析师来说,数据是用来尊重的,不是用来随便玩玩的。 在企业里,数据分析师无疑充当着“医生”的角色,通过对企业运营数据的分析,来为企业寻找症结及问题所在,从而使企业大大小小的弊端得到改正、改善。 如果一名数据分析师不具备严谨、负责的态度,受其他因素影响而更改或大意处理数据,隐瞒企业存在的问题,对企业的发展是非常不利的,甚至会造成严重的后果。因此,数据分析师必须保持中立立场,客观评价企业的发展,以数据作为事实,为决策层提供有效、正确的参考依据。 不管任何情况下,都能持守严谨负责态度的数据分析师才真正值得企业与客户的信任,才算得上一名合格的分析行业从业者。 2、持久强烈的好奇心 在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,而不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果不是预期的那样等等。这一系列的问题都需要在进行数据分析时提出来,并且通过数据分析,给自己一个满意的答案。只有在这样强烈好奇心的推动下,隐藏在数据内部的真相才能被积极主动地发现和挖掘出来。 并且,数据分析师的好奇心必须是持久的。若仅仅满足于当下的问题,没有刨根问底的精神,就会很容易、轻易地下结论,而这种结论的正确率往往并不高。进行数据研究时,只有不断抛出新的问题,对数据进行敏感而持久的研究,才能优化甚至彻底颠覆自己原建的模

数据分析能力

数据分析能力的构成 数据分析能力由以下五个方面构成. 1.数据的认识能力。 学生应该认识到现实世界里充满数据,在现实世界的线索中感知和识别数据,把数据的集合看成一个整体,看到数据中所蕴含的信息.学生应该感知和认识各种来源的数据,用度量来反映一组数据的特征.在已有经验的基础上,熟练一些数据的表述工具,认识反映一组数据集中趋势的度量,如平均数、中位数、众数等;认识反映一组数据差异的度量如全距、四分位距、极差、方差与标准差等;能够识别用统计图反映的数据的特征,如点线图、条线图、扇形图以及直图等;能够借助于图表和公式回答有关数据特征的问题. 2.数据的收集能力。 学生应该学习用多种方法收集数据,包括:设计调查问卷收集数据;根据问题的需要设计实验产生和收集数据.能够比较在同一个或不在同一个总体中的数据特征.例如,通过实验,测定所设计各种纸飞机的特征,诸如尺寸、飞机前部纸夹数以及其他因素对飞行距离的影响,诸如风力方向与放飞方向的一致性等.数学教师与物理、化学、生物科的教师合作,可能有益于实验设计的连贯性,沟通各学科间教学上的联系.例如在科学实验中收集数据,再用数学方法对数据进行分析. 3.数据的整理能力。 说明通过收集、组织和陈列数据来处理的问题。包括:阐述问题,设计研究方案,收集两个总体共同特征的数据,或一个总体有不同特征的数据;说明集中趋势度量和差异度量.根据问题的需要,对数据做进一步的整理,例如事件发生的频数分布,按照机会的大小对数据进行排序等. 4.数据的表述能力。 选择与使用合适的统计方法来分析数据,包括:能够根据问题的需要,用多种方法揭示所收集的一组数据的特征,通过度量揭示一组数据的集中趋势.用合适的度量表示一组数据的差异特征;通过适当地选择图象方法,包括直方图、盒图和散点图,形象地刻画一组数据的特征,讨论和理解数据集合及其图象之间的对应性,特别是用直方图、茎叶图、盒图以及散点图等表述一组数据的特征. 5.数据的探究能力。 发展与评价在分析数据的基础上得到的某些推论,并做出预告.包括:从总体选出两个或多个样本,观察其特征差异,根据样本的散点图及其近似直线,做出对样本中两个变量间可能关系的猜想;利用猜想阐述新问题,计划新方案,开展进一步的研究。数据分析能力的各种构成之间是紧密联系,相辅相成的,它也与其他数学能力有紧密的联系.中学阶段应对学生的这种能力进行全面而系统的培养. 数据分析能力是一种高层次的思维品质,只有在解决问题的过程中,在动手实践与探索中,才能得到充分的发展.

数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训

https://www.360docs.net/doc/b116694269.html, 数据分析必备的三大能力体系_光环大数据数据分析培训 数据分析目前在国内互联网圈的受重视程度在逐步提升,但是问题也很突出: 1、大家对于数据分析的认知和理解支离破碎,缺乏一个整体的、系统的思维框架; 2、大家的视野更多局限在数据报表、BI系统、广告监测等领域,对于数据以及数据分析其实是缺乏深层次洞察的。 这篇文章就从整体框架出发,介绍一下数据分析的三大层次。包括对数据分析的整体理解和认识,做数据分析的科学方法,以及数据分析相关的工具介绍。 一、数据分析价值观 上面我介绍了:“道”指的是价值观,即如何看待数据分析的价值。要想真正吃透这一点,必须在价值认同、工作定位和商业模式三点上取得突破。 数据分析的价值观 (一)数据分析的价值认同 做好数据分析,首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据、对数据分析的意义缺乏理解的人是很难做好这个工作的。 放到一个企业里面,企业的CEO及管理层必须高度重视和理解数据分析的价值。你想一下,如果老板都不认可数据分析的价值,那么数据相关的项目在企业里面还能推得动吗?然后,企业内部还需要有数据驱动的公司文化。如果大家宁可拍脑袋做决定也不相信数据分析师的建议,那么数据分析往往是事倍功半、走一下形式而已,反之则是事半功倍。 (二)数据分析的工作定位 做好数据分析,要对数据分析的价值有清楚的定位。既不要神化数据分析,把它当做万能钥匙;也不要轻易否定数据分析的意义,弃之不用。数据分析应该对业务有实际的指导意义,而不应该流于形式,沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”。 在LinkedIn那么多年的工作时间里面,我们对数据分析的工作早已有了清

大数据时代:数据分析能力重要性

SPSS生活统计学 随着计算机技术的发展普及,各种信息系统的广泛运用,各类系统中积累了大量的原始数据,分析这些数据内部所蕴含的规律、预测相关系统的运行趋势,已经成为当代各行各业的迫切需求,“大数据”这个词在这样的时代背景下产生并走红,对数据分析能力培养就是在大数据的背景下进行的。 大数据 什么是大数据?维基百科上说:大数据指的是网络公司日常运营所产生的和积累用户网络行为所获得的海量数据。大数据不是一种新技术,也不是一种新产品,而是一种新现象。大数据具有以下特点: ?数据体量巨大;大型数据集的数据量可以达到TB级,甚至PB级。 ?数据类别繁多;数据来自多种数据源,数据种类和格式冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括半结构化和非结构化数据。 ?价值密度低;以视频为例,在连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅1~2秒。 ?处理速度快;大大数据处理中包含大量在线或实时数据分析处理的需求。 大数据的处理流程,是指在合适工具的辅助下,对广泛异构的数据进行抽取和集成,对结果按照一定的标准统一存储,然后利用合适的数据分析技术对存储的数据进行分析,从中提取有益的知识并利用恰当的方式将结果展现给终端用户。总结来说,分为数据获取与集成、数据分析以及数据解释。由于现代大数据的上述四个特点,决定了大数据处理流程的每一步都要发展和调整,才能得到满意的结果。 大数据分析研究 随着大数据热的兴起,数据分析与数据挖掘的技术日益成熟,统计学、数据分析的技术手段被引入到大数据处理过程中。 首先,统计学的理论被引入到大数据处理领域。由于大数据的规模大,经过数据清洗的有效数据通常符合统计规律,因此信度系数检验、关联性分析、数据离散度分析、聚类分析、主成分分析等被广泛应用到大数据处理的过程中。 其次,除了传统的数据分析技术之外,遗传算法、神经网络、语义网络、分布式数据库管理等处理技术已经成熟。 第三,专业的数据挖掘软件、数据推送技术快速发展。

提高数据分析思维能力的三大方法

数据分析基于统计分析原理,可以帮助企业做出正确的判断,制定合理营销方案。采取数据 分析过程包括识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析。数据分析师是数 学与计算机科学相结合的产物,这就要求在整个数据分析过程中,需要数据分析师有一个十 分缜密的思维。那么如何提高数据分析思维能力呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。 提高数据分析思维能力方法之研究数据 一些企业的数据分析师经常遇到的问题是跨学科。要想成为一名优秀的数据分析师,无论是 公司业务、还是财务状况、运营活动都要十分熟悉。如果你想提高自身的数据分析能力,其 中一个有效的方法是多多研究数据。只有大量研究现有数据,才可以做到举一反三,最终提 高我们的数据思维能力。另外,还要注意的是在研究数据时,要注意学习总结别人分析数据 的方式有哪些,与自己的分析方式存在哪种不同。总之,只有不断地研究、不断地总结,才 能够提高数据分析能力。 提高数据分析思维能力方法之多读书 多读书是提高数据思维能力的另一个秘籍。当然,这里指的读书,可不是泛读,什么书都可 以的。我们要有针对性、目的性的去读书,比如你可以选择多读一些逻辑推理的文章。此外,想训练逻辑思维,也可以系统多看一些案例。无论是看书还是看案例,都要思考一个问题, 那就是别人是怎么思考的,从中找出自己的不足点,借鉴别人的思维方式,从而提高自己的 数据分析思维。

提高数据分析思维能力方法之多观察趋势 最后要为大家介绍的提高数据分析思维能力方法是观察趋势。数据分析师是在某一行业内, 对数据进行搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估的专业人员。他们虽不是运 营或决策者,但数据分析师所做的工作往往会成为公司运营、决策的指南针。因此,数据分 析师要有一根敏感的思维神经,需要时常关注经济、社会新闻动向,这就是古诗说的世间处 处皆学问,人情练达即文章。 上文中为大家介绍了3种提高数据分析思维能力的方法,具体包括研究数据、多读书并总结、多观察趋势。数据分析思维虽不是一天就能够培养成的,它需要结合自己的工作经验,通过 不断的遇到问题、解决问题、得出经验结论的一个长期过程,但是我们依旧可以通过一些方 法来辅助提高自己的数据分析能力。

一个优秀的运营应该具备的四种数据分析能力

通过这些指标可以判断用户的活跃度。产品的生命周期模型广泛应用在互联网运营中,在不同的产品生命周期中,访客的类型一定有差异。 通过【概览】页面,运营人员清楚掌握流量指标及其变化趋势,可以很好的评估过去的工作以及预测未来的流量走向。 2.多维度的流量分析 在网站流量分析中,主要包括访问来源、流量入口(落地页)、广告(搜索词)等角度。 首先,访问来源包括直接访问、外链、搜索引擎和社交媒体等。在这个分析框架下,需要一层一层拆解,具体到每一个渠道进行流量分析。 以某博客为例,这是一个内容运营的子站,上面有很多数据分析和增长黑客的文章。我们通过访问来源分析发现,相比于其他渠道,从微博过来的用户数量和质量都偏低。在运营资源有限的情况下,我们可以重新规划一下媒体推广的策略,把精力放到高质量渠道上。 其次,落地页的分析对流量来说也是至关重要,因为落地页是用户到达你网站的入口。如果用户被导入到无效或者不相关的页面,一般会有较高的跳出率。 最后,广告投放也是目前流量运营的重要部分。一般涉及到的广告分析包括广告来源、广告内容、广告形式(点击、弹窗、效果引导)和销售分成等,我们通过多维度的分析来优化广告投放。 上面的三个因素主要是在web端的分析,对于APP分析,需要考虑分发渠道和app版本等因素。 3.转化漏斗分析 在增长模型中,流量进入后,还需要进一步激活和转化。激活在每个产品中的定义是不一样,无论如何,激活是需要一定的流程和步骤的。我们通过转化漏斗,可以发现每一步。

以上图为例,我们分别对转化的每一步进行分析,分析上方的漏斗发现第一步到第二步的流失率最高,需要针对性优化。下方对不同渠道进行转化率分析,发现总体转化率为8%,但是来至搜索引擎(百度和谷歌)的转化率明显高于其他渠道。有了各个渠道的转化率数据,我们可以针对性优化渠道运营策略。 4.渠道优化配置 在进行一系列的流量分析和转化分析后,我们可以进行相对应的策略制定,具体方式包括搜索词、 落地页、广告投放优化等等。

数据分析需要哪些能力

作为一名合格的数据分析师,你需要懂哪些? 一、掌握基础、更新知识。 基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是(计算机、统计知识),多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看,这点大家深有感触的。 数据库查询—SQL 数据分析师在计算机的层面的技能要求较低,主要是会SQL,因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛,学习一些SQL技巧、新的函数,对你工作效率的提高是很有帮助的。 统计知识与数据挖掘 你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如:多元统计:回归分析、因子分析、离散等,数据挖掘中的:决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍,或者是对老方法的新运用,不断更新自己知识,才能跟上时代,也许你工作中根本不会用到,但是未来呢? 行业知识 如果数据不结合具体的行业、业务知识,数据就是一堆数字,不代表任何东西。是冷冰冰,是不会产生任何价值的,数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。 一名数据分析师,一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如:看到某个数据,你首先必须要知道,这个数据的统计口径是什么?是如何取出来的?这个数据在这个行业,在相应的业务是在哪个环节是产生的?数值的代表业务发生了什么(背景是什么)?对于A部门来说,本月新会员有10万,10万好还是不好呢?先问问上面的这个问题: 对于A部门, 1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员?还是在站在公司角度上说,第一次在公司发展业务接触的会员? 2、是如何统计出来的。A:时间;是通过创建时间,还是业务完成时间。B:业务场景。是只要与业务发接触,例如下了单,还是要业务完成后,到成功支付。 3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节,在下单环节,在成功支付环节。 4、这个数据代表着什么。10万高吗?与历史相同比较?是否做了营销活动?这个行业处理行业生命同期哪个阶段? 在前面二点,更多要求你能按业务逻辑,来进行数据的提取(更多是写SQL代码从数据库取出数据)。后面二点,更重要是对业务了解,更行业知识了解,你才能进行相应的数据解读,才能让数据产生真正的价值,不是吗? 对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说:

通过分析问题数据提高学生数据分析能力

通过分析“问题”数据提高学生数据分析能力 螺岭外国语实验学校陈宇航 在小学科学实验中,需要学生通过收集、分析实验数据,从而得出实验结论。但是在实际的教学中,由于各种因素的影响,学生收集的实验数据总是各不一致,存在着各种各样的“问题”。这些“问题”数据如果不加以处理,引导学生分析其中原因,很容易会在学生脑中留下一个个不解的疑惑,甚至会让学生得出错误的实验结论,不利于培养学生的数据分析能力。根据我们的研究,实验过程中常见的“问题”数据主要分为以下几类:异常数据、误差数据和错误数据。下面就针对以上三种“问题”数据进行案例分析,并提出一些有效的引导学生分析数据的教学方法,以供各位科学教师参考。 一、异常数据 异常数据是指实验数据所代表的意义与实际的实验现象不一致时所产生的情况。在学生学习过程中,会大量地运用数据去研究和解决问题,这使得“数据”概念在学生脑海中根深蒂固,很多时候会认为数据就等同于事物(实验现象)本身。但是数据一开始就是作为一种科学分析工具而诞生的,它在帮助我们研究现象、理解世界起着不可替代的重要作用。若简单地将数据等同于客观事物现象本身,很容易会产生与实际现象不相符合的情况。如果科学教师在实验教学不注意引导学生分析此类异常数据,就容易让学生养成盲从数据,不加分析的不良思维习惯。下面笔者将以曾执教的三年级实验课《磁铁的两极》为案例进行分析。 图1 《磁铁的两极》一课中要求学生通过实验探究磁铁磁性最强的位置。图1是课上所用的实验记录表。实验过程中,学生在条形磁铁的五个不同位置上挂垫圈,挂的垫圈数量越多, 组别 A B C D E 垫圈个数 磁铁位置 第一组 6 2 0 2 5 第二组 6 2 0 2 5 第三组8 1 0 2 7 第四组 5 2 0 2 5

数据分析应该掌握的知识

一、办公软件 1)熟练使用excel,Access,Visio等MS Office办公软件,可以制作相关的原型; (MS即microsoft微软,MS Office 是微软提供的系列软件,Word,Excel,PowerPoint,Access,OutLook,Publisher,InfoPath这7个办公软件中,常用的是前4个。) 2)重点掌握EXCEL表,会使用高级功能,能快速制作报表,熟练使用EXCEL VBA;二、数据分析软件及方法 1)熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件,熟悉各种网站分析软件的应用,如Google Analytics 、百度统计、Omniture等; 2)具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka…… 3)至少精通使用IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的开发工作; 4)熟练使用至少一种网站流量分析工具(Google Analytics、Webtrends、百度统计等),并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理; 5)精通一种或多种数据挖掘算法(如聚类、回归、决策树等); 6)熟悉维基编辑者优先; 7)使用软件的要求; (7.1)掌握数据分析、挖掘方法,具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等 工具处理和分析较大量级数据的能力; (7.2)能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文 字处理;

测测你的数据分析能力

在线测试 1.一个人先花了8块钱买了一条鱼,然后又以9块钱将其卖掉,接着又花了10块钱买了条鱼,然后又以11块钱将鱼卖掉。问:这个人赚了多少钱? A .—2元 B .—20元 C .2元 D .20元 2. 一个女子出100元钱想买一件价值78元的手工艺品,老板却发现店里缺零钱,于是接过100元到邻居那里兑换了100元的零钞,然后回到商行拿出价值78 元手工艺品,连同找补的22元钱递到女子手中。可最后邻居发现100元是假币,于是找到老板要求退还假币,老板只得归还100元零钞给邻居。问:在整个交易活动中,老板损失多少钱? A .200元 B .178元 C .122元 D .100元 3.一个西瓜切四刀,最多能切成多少块? A .8块 B .14块 C .16块 D .18块 4.1元钱一瓶汽水,喝完后两个空瓶换一瓶汽水,问:若有20元钱,最多可以喝到几瓶汽水? A .41瓶 B .40瓶 C .39瓶 D .20瓶 5.甲乙两人甲家住六楼办公室也在六楼乙家住三楼办公室也是三楼他们每天行程一模一样请问乙每天爬的楼梯是甲的几分之几。 A .2/5 B .1/2 C .1/3 D . 1/4 6.4 个人看见一块石头正沿着山坡滚下来,便议论开了。“我看这块石头有17公斤重,”第一个人说。“我说它有26公斤,”第二个人不同意地说。“我看它重21公斤”,第三个人说。“你们都说得不对,我看它的正确重量是20公斤,”第四个人争着说。他们四人争得面红耳赤,谁也不服谁。最后他们把石头拿去称了一下,结果谁也没猜对。其中一个人所猜的重量与石头的正确重量相差2公斤,另外两个人所猜的重量与石头的正确重量之差相同。这里所指的差,不考虑正负号,取绝对值。请问这块石头究竟有多重? A .24公斤 B .23公斤 C .15公斤 D .18公斤 7.当年利率为10%时,如想要在5年后获得本息共5000元,现在应存入多少钱? A .3583.6 元 B .4652.5 元

数据分析的能力

分析的能力 我们可以以两种形式进行数据观察:结构性和非结构性。结构性数据和财务性数据相似,非结构性数据的典型代表是经济性数据或无形数据。从图 1.1 可以看到,分析和数据相互交叉。自200 年前的工业革命以来,我们一直在关注结构性数据:成本、流程用时和数量。然而,美国IBM 公司提出,现在产生的数据至少有80% 是非结构性的,是难以计数的图片、文档和音频。随着社会网络继续爆炸式的增长,非结构性数据的比例必然会增加。事实上,结构性数据和非结构性数据最终会融合在一起。简言之,就是会成为现在所谓的“混合数据”。虽然混合数据在未来的分析中至关重要,但是它会使分析过程变得更加复杂。 这恰好说明了分析之所以重要的原因。在处理客观事实与主观认知复杂混合的情况时,除了通过逻辑探究和数据处理的方式去理解之外,就没有其他办法了。 请允许我再次强调这一点,作为分析起源的描述性数据能告诉我们到目前为止发生了些什么。但是,预测性分析和规范性分析更关注于可能会发生什么,或者最好能够发生什么,以及如何使它发生。这三个层次都十分必要。整个20 世纪,我们使用描述性数据,然后通过预期的发展趋势从主观上把结论推给未来。当市场稳定的时候,这种方法在某种程度上是可以接受的。然而,当今和未来的市场都是不稳定的。所以,预测性分析对于任何一个想要在新时期保持或增加市场份额和利润的公司来说都十分关键。非营利组织甚至更需要预测性分析,因为他们的“业务”内容大部分是主观的数据,如人道主义的使命和支持者的满意度。 在人力资源或人力资本领域,财务、产品或者市场领域的改变是持续不断的。劳动力的有效性和成本、技能的发展、领导力、敬业度以及人才留用问题随着商业需求和市场的动态改变在不停地演变。随着市场的动态发展、竞争者的行动、新科技以及客户的频繁变化,前一年的选拔方案可能会在一夜之间失效。在21 世纪的第一个十年,互联网泡沫的破灭以及

相关主题
相关文档
最新文档