小白做可视化分析，这个工具简单好用还免费

Excel也好，Excel作为数据分析界的老牌软件，但是越来越被人不断吐槽：。此时势必会产生新的产品或技术，去突破Excel透视表的瓶颈，但这需要一个时间过程，因为一个好的产品往往是具有市场破坏力的。那么对于文科毕业不懂编程，Excel才入门的小白来说呢？那一定是一款数据可视化软件最好用了！当时查找的时候推荐了一款叫豌豆BI的。

学会了这个数据分析方法，我工资翻了一番

也许一开始实习作为专职人员去进行数据录入，叫你调查某网站数据，你却一脸蒙圈不知道从何搜集数据，硬着头皮通宵整理完的数据又不知道如何快速整合，整合之后却又不知道如果写出即席报告，怀着忐忑的心情把Excel发出去，结果却因数据不美观被老板怒骂退回。为什么你做一张表耗费的时间特别长？Excel是迄今为止最简单最便捷的处理数据方式。

马云眼光“毒辣”，电商将会逐渐淘汰，新模式已在全国兴起！

现在由于市场行情的影响，很多实体店都被迫关门，特别是国际大品牌也无法逃过此次影响，苹果，香奈儿，耐克等大牌都关闭了线下门店，不仅如此，这些公司的股票也接连下跌，销售业绩更是惨淡。与之相反的是商超类的品牌，比如沃尔玛，欧尚等，却借由此次疫情发展更为壮大，沃尔玛的股票从疫情开始后，一直都处于上涨状态，在其他企业都纷纷关闭线下门店的时候，沃尔玛旗下的山姆超市宣布在2022年底，即将增设40多家门店。这一现象让人们大呼，果然马云的预言应验了，新零售模式开始崛起。

客户数据分析对选品的意义是什么？

做选品，如果单纯只是依赖于个人想象或者是咨询别人的经验教训，肯定是不够的。毕竟，在大数据时代，如果脱离了数据，很可能选出来的产品，根本不符合市场需求。所以在选品之前，我们一定要去调查了解客户数据，本文将会跟大家具体聊聊客户数据分析对选品的意义是什么？提到数据分析，我们先来说说谷歌趋势这个工具，它是一款可以通过分析谷歌全球数以十亿计的搜索结果，对某一段时间内的关键词搜寻量进行统计，得出当下时段的热门内容的专业数据分析工具。使用谷歌趋势，可以高效准确的调查出客户数据，为选品提供参考。通过相关相似产品在不同时间和地点的搜索量变化，判断产品流行趋势,培养爆款。最后，再提醒一句：选品一定要依据客户数据分析，随机选品，后患无穷，共勉。

数据分析师需要三个方面的能力：技术、数据分析方法和行业知识

对于很多想要从事互联网数据分析的人来说，一大难点就是如何准备行业知识。一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业，即使有的学校有诸如 digital marketing 类似的专业，跟公司做的也还是差别不小。另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业，像 Facebook analytics data scientist 就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的。以 Facebook analytics data scientist 的工作要求为例，基本上一半的要求是跟 technical 相关，例如 SQL 等，另一半则主要跟产品相关，考察的是产品思维 和案例分析的能力，此外还有少数的统计、数学、概率等。面试中产品思维、案例分析相关更是占据半壁江山。

如何炼就数据分析的思维

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，还是渠道层面着手的茫然无措。显然，这样的思维是乱的。做数据分析，首先你得具备看待一个事物的逻辑化思维，其次用数据去证明他。这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率。

数据达人多年经验总结，这几种数据分析工具最为实用

Excel具备多种强大功能，比如创建表单、数据透视表、VBA等，可以根据不同需求分析数据。常见的BI工具，如Power BI，FineReport、Tableau，都是按照数据分析流程设计，包括数据处理、数据清洗、数据建模、数据可视化等，最终通过图表等可视化来识别问题并影响决策。其中FineBI操作类似Tableau，拖拽分析字段即可生成图表，图表是自动推荐的，精确智能。而且FineBI基本不需要写函数，内置各种计算功能，数据过滤筛选条件等，以及一些基本的回归、预测数据挖掘功能，制作可视化仪表板很方便。可以利用R&Python，对用户数据从不同属性、行为、场景等进行深度分析，并辅助机器学习和人工智能等相关工具，预测用户的行为、需求，为精准传播和推送提供客观数据支持。

如何快速掌握数据分析

当网站建设完成后，就会进行seo优化，慢慢的网站就会产生一些数据，这些数据一般会根据我们所放置的统计代码，在相应的后台界面生成。掌握这些数据之后，要学会分析这些数据，针对这些数据查看哪些地方是做的好并且继续保持，哪些是做的不够好需要改善的。刚开始做seo的人员很多时候都关注IP，认为IP值就是用户数据。百度早已经成为搜索引擎的巨头了，虽然还有其它的搜索引擎，但是大部分用户还是会选择百度的，极少部分人会选择其它的搜索引擎。因为搜索引擎的强大，加上网站的权重，用户通过关键词进行搜索时，百度搜索引擎会根据匹配度加上权重进行匹配，来展现我们的网站。掌握数据分析，是一个seo人员必须具备的专业知识，也是网站能否获取好的排名，带来足够流量的前提。

就这样我拿到了阿里巴巴的offer

七月中下旬开始找工作，自己陆续拿到了几个不错的offer。几经比较权衡，八月底决定选择阿里开启自己人生的第二份工作。一路走来，每当自己迷茫、懈怠的时候便会在知乎上寻找力量，在此感谢猴子及社群同学的无私分享与帮助，也庆幸自己能够坚持到底。选择大于努力，做出任何选择并采取行动前都应该想清楚，主要是学习源动力和个人定位。正所谓谋定而后动，任何想要进入数据分析领域的人，都要时刻问问自己学习数据分析知识的源动力是什么？对于我，我的源动力是我对数据价值的认同以及未来商业智能的期待。大数据相关的岗位可以细分为数据工程、数据挖掘、数据分析、数据产品、数据运营五大类。我目前在职的企业，数据分析师和数据产品经理同属一个部门。

2019年BI领域最具影响力的大事件

岁末将至，回顾一下2019年数据分析与BI领域的大事件，上半年当属发生的两次大并购，下半年归属于永洪科技发布的桌面智能分析产品Yonghong Desktop。在了解Desktop之前，我们先来看看Desktop的诞生背景。永洪科技创始人& CEO何春涛对大数据领域未来三年的趋势做出了如此判断。除了数据的重要性以外，还需要更大的算力来进行支持。何春涛表示，计算领域也在发生着改变。