数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。这个过程的起点是获取一份数据，这个过程的终点是发现业务价值。过程可以大致为分数据获取——数据清洗——数据处理——数据建模——分......

数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总)的......

企业对主数据的一致性、准确性、实时性提出了更高要求，规划统一的主数据管理体系、建设主数据管理平台、编制数据标准、统一编码被提上日程并逐步落地实施。......

云计算是越来越多企业上云的选择,但很多人只关注云计算的硬件成本,忽略了其它重要的成本因素。本文将通过成本分析和价值分析来探讨云计算的价值。......

企业要找到一个合适的数据领域的人才也比较困难。可以说，每个细分领域只要你做好了，做精通了都是很有前景的。但不同的细分领域所承担的职责确实不同......

不管在哪一重，在日常工作场景，或面试的时候，分析某指标上升/下跌的原因，其实核心考察2个要素：业务理解和逻辑。......

以往在增量时代,每天都有新的领域、新的市场被开发。尤其是在互联网、电商等领域的红利期,似乎只要做好单点的突破就能获得市场。这个蛮荒时代,业务运营主要依靠是经验和直觉驱动......

LTV（全称为LifeTimeValue）即用户生命周期总价值，用于衡量用户对产品产生的价值。要保证产品不亏损，就需要保证用户在整个生命周期中给产品带来的价值大于获取用户所耗费的成本，即LTV>CAC（C......

“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。......

电商数据分析一直是个让人比较头疼的东西，特别是对电商运营人员来说，电商数据分析如何做的深入且分析的有价值呢？......

可观测并不是一个新的概念，它其实是传统监测的扩展。传统监测领域更多是基于外部的视角去看一个系统，去看一些系统的行为，从而规划整个系统的失败模型，它更多的是从运维的视角来看。......

SaaS采用订阅模式,这决定了厂商的收入取决于未来的时间段,即每月或每年的经常性收入(MRR/ARR)。这些收入需要在较长的时间内弥补前期的获客成本(CAC)以及后期的维护成本(CRC),才能产生盈利。......

作为一个财务工作者少不了与财务报表分析打交道，不怕报表制作难，就怕报表分析不够一目了然。直观的报表数据展现，更能让用户提炼到有用的价值，最终呈现给最高管理层，为分析决策提供依据。......

人工智能这些热点提高企业管理人员的兴趣，企业管理人员也对此寄于较高的期望值，有些人会觉得这些数据分析的技术能够马上改变企业的现状，解决很多年的顽疾......

数据分析的工作中也是如此,我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平,如果不能描述客观事实,那么信息在沟通过程中很容易变形。......

?当今信息化建设程度不断深入,企业在优化整合各种IT能力,使IT成为企业的前进驱动力与核心竞争力的同时,将视角关注于更深层次的数据治理与分析,预示着以数据、流量、知识为主的数字经济时代到来,......

数据分析方法论:是从宏观角度出发,从管理和业务的角度提出的一种分析框架,这个框架可以很好的指导我们接下来具体分析的方向和板块......

通过大数据技术的加持，很多重要的社会经济心理变量变得可以构建，如居民幸福感、投资人情绪等，而实时技术的发展甚至使得实时预测变成了可能。......

数据分析需要一点“精神分裂”，找完原因，还要向业务同学提建议。这个时候，又得掌握站在业务同学的角度思考如何提出建议。......

判断一个人做数据分析的水平，不是看他学习了几种工具，最核心的差距在于思考问题的思维能，这是数据分析的本质，也是最容易被人忽视的点......

战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略......

在长时间的企业管理理论研究和实践过程中，将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来，揭示企业系统内部很多本质性的关系，供企业用来分析自己的经营管理状况，针对企业......

数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。......

为什么大多数公司在招聘数据人才的时候，还有着较高的专业技能要求呢，无论是数据分析师、数据工程师、算法工程师还是数据科学家。......

从传统的线下零售（百货商店-连锁商店-超级市场），到前几年火热的线上电商零售（综合、垂直电商-社交电商），再到这几年线上线下结合的新零售模式，零售行业的运营模式发生了巨大的变化。......

没有任何一个指标体系是放之四海而皆准的，我们只有不断地理解业务、接触业务、熟悉业务，才能建立起最适合自身的指标体系。......

指标体系的建立也是一样，可以先从其他企业借鉴过来，刚开始未必很合适，但能让业务更快地走上正轨。随着业务的发展，再根据实际情况，不断进行优化调整。......

与前面许多已经讨论过的概念一样，人们如何定义统计以及统计与一般数学（mathematics）有何不同，存在着很大的差异。......

由于服务型企业收入往往是按每年的客户服务业务量为单位计价，绝大部分的IT项目没有直接财务收人，即使有也很难覆盖项目成本，这就导致了无法直接计算投资收益率或计算得出负的投资收益率。......

在目前市场竞争激烈的环境下，客户资源显的极期重要。然光是靠客户经理的手工记录远是不够的，当然ERP可以替代原始的手工操作......

利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。今天给大家介绍数据分析中常用的五个统计基本概念。......

本评估指南旨在帮助IT组织评估和选择适合进行大规模企业范围部署的现在商业智能和分析平台。......

数据部门只是个辅助，说的话如果不对业务胃口，就永远悬在天上。就像开车，抓方向盘的人听了建议能换路线，做副驾驶的哔哔太多，很容易造嫌弃。......

零售行业普遍有着丰富的数据和大量急需优化的问题，如商品价格、折扣、门店库存、会员活动等，是数据分析应用的重要商业应用领域之一。所以，建立零售行业的数据分析模型是一个非常有必要和急迫......

分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息。通常用方法有：排列图、因果图、分层法、关联图、系统图、KJ法等工具或方法......

所有的分析方法总结起来就两种：分类和对比，分类和对比，分类和对比，重要的事情说三遍，并且大部分的分析方法都是这两者的结合......

零售行业的大部分问题都可以从人、货、场三个维度思考。无论是线上、线下，人货场都是零售运营的核心要素。......

通过已有产品获取到了一部分用户数据，如何通过数据分析对用户画像，标签化，对用户行为进行分析，从而区分不同级别用户进行相对应的精准营销？......

维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。......

在日常的工作中，我们经常会遇到“产品XX数据指标出现异常波动，或上升或下跌”的问题，XX指标包括但不限于日活、次日留存率、注册转化率、GMV、客单价等等。我们该如何着手处理分析呢？......

在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。......

信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑......

日常数据运营指标，如下载用户数、新增用户数、活跃用户数、付费用户数等，这些数据都是运营中最基础最基本的数据，是大Boss们最关注的核心指标。......

预算就像是一场演习，CIO的基本功和作战能力多体现于此。他们不仅要制定合理的支出计划，还要熟知业务部门的需求，而且能预见到可能发生的隐性成本。......

企业启动中台战略的目的是为了提升效率和解决业务匹配度问题，最终达到降本增效，让一切业务数据化，一切数据业务化。数据业务化的关键要素之一就是先确保数据质量，才能有效的发挥出数据的价值......

信息作为一种资产，目前还处在“早期使用”阶段，这就意味着，如果企业能够专注于数字转型，就可以让自己在竞争当中脱颖而出，成为行业领先者。因此，数据与分析的战略优先地位不容置疑。......

数据分析思维、结构化思维、公式化思维、学法体系的思维.......这些思维帮助你，即使碰到自己不熟悉的问题，也能从一定的角度切入分析并保持清晰的逻辑......

效率运营的精细化程度可能逐渐成为未来产品间的护城河，要实施精细化运营首先要做好产品的数据分析，本文是作者对自己数据从业历程所总结的一些感悟。......

一般从事数据分析行业的朋友对这类词并不陌生，但是像市场运营人员就会把这类些名词概念搞混，导致结果不准确。数据分析相关概念多且杂，容易搞混。......

面对数据异常，我们经常会出现“好像是A原因引起的？”“貌似和B原因也相关？”“有可能是C操作不当”的主观臆测。或者，拿到一个分析议题，分析“11月销售数据下降的原因”，是先从产品层面，......