找到约165条结果,关键字数据分
  • 数据分类分级助力提升企业运营效力,基于业务角度的数据分类可以更好地满足业务的使用和数据资产的管理,帮助企业对内部数据资产进行精细化管理,持续为业务赋能。......
  • 数据分类分级是开展数据全生命周期管理的基础,企业做好数据分类分级才能更好地去落实合规义务以及进行数据安全管控。......
  • 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......
  • 随着企业对数据的依赖程度不断加深,数据成为企业决策和价值创造的关键要素。为了更好地保护数据安全、提高数据管理效率、确保数据合规性,企业需要对数据进行分类分级......
  • 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......
  • 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......
  • “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。......
  • 通过对数据的分类分级,识别数据对组织的具体价值,确定以何种适当的策略,保护数据的完整性、保密性和可用性。......
  • 六大类数据模型:元数据、引用数据、主数据、企业结构数据、交易活动数据、交易审计数据,分别指什么?有什么作用?......
  • 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?......
  • 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。......
  • 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。......
  • 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......
  • 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。......
  • 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。......
  • 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,......
  • 数据分层是数据仓库设计中十分重要的一个环节,优秀的分层设计能够让整个数据体系更易理解和使用。而目前网络中大部分可以被检索到相关文章只是简单地提及数据分层的设计,或缺少明确而详细的说......
  • 「Why-What-How」在讲解概念和执行上是个不错的思维模型,这次依例按此框架来拆分「数据分析」。相信很多朋友已经有了较丰富的分析经验,这里权且从个人的角度进行梳理,以资参考。......
  • 在互联网的下半场,不断精细化运营的背景下,产品经理不再是单纯的靠感觉来做产品,更需要培养数据的意识,能以数据为依归,来不断改善产品。......
  • 实现数据驱动有两个关键环节:一是数据采集,二是数据分析。对于传统企业来说,往往是这两点都不太具备条件。......
  • 数据分析的出路在哪里?类似问题出现在很多场景下:有的是面试的时候被问到:你觉得这个职位长期发展的前景如何有的是在各种群里的讨论:DataScientist的出路在哪里?为什么做Analytics的活titl......
  • 数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象,设计系统收集数据,在分析之前进行清理和预处理,最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集,两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数......
  • 按大众化的分法,产品的生命周期(PLC,ProductLifetimeCycle)分为初创期、成长期、成熟期、衰退期,在产品的每个阶段,数据分析的工作权重和分析重点有所区别......
  • 对大数据、人工智能、可视化的最新进展和应用案例做个总结,重点讨论大数据平台云部署运维、交互批处理与实时流处理的关系、有监督学习解决的安全问题和大数据可视化这四个细分领域......
  • 传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库,在面临“大数据”分析瓶颈,甚至实时数据分析的挑战时,在架构上如何应对?本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点,意在抛砖引玉。......
  • 企业现在的设备几乎都在监测和测量,并创造了大量的数据,通常比企业处理的更快。其问题是,而正因为大数据定义为“大数据”,所以数据收集的小差异或错误可能会导致出现重大问题,错误信息和不......
  • 数据分析越来越得到各大公司的重视,但很多公司的数据分析人员都面临着一个问题:如何让数据分析真正在公司内得到有效的推广和使用,真正帮助到业务的发展......
  • 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据......
  • 做好数据分析需要考虑三个问题,数据从哪来,数据到哪去,数据怎么去?今天我们来讲讲数据怎么去的问题,也就是数据分析步骤。......