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大資料行業內普遍用的多的是Excel、R、Python、BI，可以滿足大部分業務需求~ 一、Excel 1.一般的辦公需求下的資料處理工作； 2.中小公司資料管理，儲存（很多國有企業都用）； 3.學校學生，老師做簡單的統計分析（如方差分析，迴歸分析）； 4.結合Word，PowerPoint製作資料分析報告； 5.資料分析師的主力分析工具（部分資料分析師的輔助工具）； 6.部分商業雜誌，...

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每天處理“髒亂差”的資料，你累了嗎？ 同一份客戶資訊，財務部用Excel維護，銷售部存在CRM裡，月底對賬全靠手工對齊； 新產品上線，生產、採購、銷售三套系統三個編碼，業務流轉效率低下； 資料清洗耗時三個月，新系統還沒跑起來，老闆追問為什麼這麼慢…… 這些看似瑣碎的“資料病”，背後都指向同一個核心問題：主資料管理。 主資料管理（MDM）作為企業的“資料中樞”——它不堆程式碼、不造新...

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數字孿生技術可能對很多人來說還是比較新鮮和陌生的概念，但作為在IT這行摸爬滾打十多年的老兵，已經見證了這項技術從理論走向實踐，從實驗室走向各行各業的歷程。如今，在軟體開發、運維管理、服務最佳化、系統安全等各個落地應用場景，數字孿生都發揮著重要作用。上線後因隱藏Bug導致伺服器崩潰，開發階段為測試不同架構相容性浪費大量時間等難題，隨著數字孿生技術的興起，迎來了新的轉機。它並非僅僅是一個新興詞彙...

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對於剛剛接觸資料分析的人來說，經常會有這樣的困惑和疑問：資料分析究竟難不難？難的話難在哪？為什麼有時候作分析不知道從何下手，只能眉毛鬍子一把抓？ 根本原因就在於沒有抓住資料分析的本質，按照我的經驗來說，掌握資料分析方法有一條好的捷徑——套用分析模型，對新手來說幾乎是百試百靈，而要說資料分析行業當中最久負盛名的模型，當屬安索夫矩陣。 開始之前把我最常用的資料分析工具分享給大家，資料分析師必...

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明明都是對著資料說話，怎麼結論差這麼多？ 很多財務幹了十幾年報表，還是被業務吐槽"就知道算賬"；業務辛辛苦苦做的分析，也常被財務說"不嚴謹"。 問題出在哪？ 其實啊，經營分析和財務分析壓根不是一回事。說白了，經營分析是"幫業務找路子"，財務分析是"給公司算明白賬"，搞懂了這個，你才不會混淆。 今天我就從5個角度給你一次性講清楚經營分析和財務分析的區別： 1.關注點上：一個盯著"以後...

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數據治理天天提，可它到底在“治”什麼？——不是搞複雜流程，而是解決最實際的問題：讓企業數據不再混亂、真正能用起來。而它真正“治理”的方式，是一整套機制、流程、平臺和能力的協同組合。 今天，我們就以“數據質量”爲切入點，說清三件事：數據治理到底在做什麼？它爲什麼重要？它與中臺之間又是什麼關係？ 一、數據治理是什麼 數據治理（Data Governance）是指組織對數據全生命週期的系統性...

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“同行是冤家”，這句話在我們資料分析行業來說同樣重要無比，唯有知己知彼，才能百戰百勝，就算是阿里、騰訊，他們也難以有足夠的資源與能力與全行業為敵，因此必須要對主要的競爭對手進行資料分析。 換句話說，就是要明確主要矛盾，這裡我提供了一個競爭對手的常見分析思路： 1、Who——競爭對手是誰？ 誰擠佔我的資源（流量、客戶、訂單）？ 是否有新的崛起者？ 是否有競爭者在衰弱？ 2、What...

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資料分析在網際網路公司的重要性不言而喻，隨著社會對資料分析人才需求量的增大，越來越多的人在朝資料分析的方向發展。但很多人談到資料分析時首先想到的是資料分析工具，如Python、SQL等，卻忽略了資料分析思維的培養。 資料分析思維決定了從哪些方面分析，而資料分析工具主要是服務於資料分析思維。簡單地說，資料分析思維決定了分析方向，而資料分析工具只是幫你達到目的地。 一個連分析的方向都搞不清楚...

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今天想寫這個文章，是對我所見所聞的梳理，作為一個在資料領域從業近10年的老人，我開通頭條號及公眾號以來，擁有了龐大的粉絲群體，也讓我接觸到了這個行業各式各樣的人群，以及來自粉絲們的五花八門的問題。日積月累，也讓我形成了一套自己的認知體系，對資料分析有了一定程度的認識。在我的經歷中，經常會有一些夥伴問以下兩種問題： 第一類：小白類 1.我要想入行資料分析，應該從哪裡開始學？ 2.想成為資...

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一個優秀的資料分析師，除了要掌握基本的統計學、資料庫、資料分析方法、思維、資料分析工具技能之外，還需要掌握一些資料探勘的思想，幫助我們挖掘出有價值的資料，這也是資料分析專家和一般資料分析師的差距之一。 資料探勘主要分為分類演演算法，聚類演演算法和關聯規則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業市場對演演算法的所有需求。而這三類裡又包含許多經典演演算法。市面上很多關於資料探勘演演算法的介紹深奧難...

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