数据分析行业

      「工欲善其事，必先利其器」，一个称手的工具可以使我们事半功倍

       许多人在写 数据分析 报告时，往往更注重如何把报表做得更美观一些，比如：制作漂亮的视觉图表，制作炫酷的PPT等等

      随着大数据时代的到来，企业对数据分析师岗位的需求也在增加

数据分析 新用户和流失用户

    如今，可以使用大量功能强大的可视化工具来表达思想、 可视化数据 、将重要的分析结果共享给客户和全球社区

    网络时代的 数据分析 人员所面临的不是数据短缺，而是数据过剩，而非传统数据分析人员

    从SQL的角度来看，数据库就是一个以某种有组织的方式存储的数据集合

   当刚涉足 数据挖掘分析 领域的分析师被问及，数据分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案

随着网上对数据分析工作的错误宣传越来越多，这两年奇葩简历也是直线增长。特此吐槽。同学们也要注意避雷哦！

By：接地气的陈老师

       2020年以来， 媒体 深度融合逐步走向战略机遇期和关键窗口期，加快推进媒体深度融合发展是主流媒体新媒体建设的当务之急

       行业分析是指根据经济原则、综合应用统计、计量经济分析工具、产品生产、销售、消费、技术、行业竞争力、市场竞争格局、行业政策等行业要素进行深入分析，发现行业内部经济规律

       由于信息是一种稀缺资源，企业家在决策过程中应充分利用各种可用信息，找到行业商机，准确把握市场脉搏，最大限度地降低决策风险

通过阅读本文你将了解到：1、数据分析对于To B的价值；2、实践中企业数据分析存在哪些挑战？3、如何突破瓶颈？

    一提到 数据分析和可视化工具 ，许多人首先想到的就是Excel

“数据分析平民化”一直是数据分析行业的共同愿景，可以说最近10年 BI 行业的小伙伴们都在为这个愿景努力，现在还在推进的过程中。为什么这件事情这么难，我们先看看传统的分析流程是怎么样的。

       大数据分析师应该学会打破信息岛，利用各种数据源，在海量数据中寻找数据规则，并在海量数据中发现异常数据

       数据分析是指通过适当的统计和分析方法对收集的大量数据进行分析，对其进行总结、理解和消化，以最大限度地发挥数据的功能，发挥数据的作用

   如今有很多人玩抖音好几个月了，都不知道自己的领域内的潜在客户的需求和喜好，天天盼望着热搜来涨粉，也不知道为什么热搜来不来，为什么热搜来不来

满足需求分析、场景分析、用户分析、业务分析四点要求的bi数据系统比较好用

在当今数字化的时代，数据已经成为企业决策和战略规划的重要组成部分

随着大数据时代的到来，数据分析平台逐渐成为企业决策和业务发展的重要工具

SaaS BI数据可视化对于数据分析和决策的影响是非常重要的

观远数据与亿欧智库联合正式发布《2023 商业银行智能决策能力建设白皮书》(以下简称《白皮书》), 对银行智能决策的建设背景、难点、路径与实践等进行了全面阐述和分析。

随着各行各业数字化的发展，数据分析和管理变得越来越重要

刚开始做私域，该如何选取合适的数据分析指标，又该如何分析呢？今天这篇文章分享给您。

       各时期舆情发展趋势变化不一，其前后数据变化也不尽相同，加之舆情数据更新频率较快

       随着《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《新一代人工智能发展战略》等政策文件的出台，我国医疗大数据开放共享和深度应用不断深入

，所以Excel这种适合个人分析的就不推荐了，不适合专业的数据分析师