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數據分析

1張報表，玩轉數據分析，撬動存量轉化！

發表時間:2023/10/08 10:08:19 作者:胡先務

數據驅動業務增長，0.01的差距，轉化相差千里！
私域運營增長如何做好數據分析

發表時間:2022/03/26 11:04:42 作者:胡先務

做私域裂變增長，有了數據之后怎么更好的結合數據做分析也是很關鍵的。數據維度有很多，對于具體業務來說，哪些是核心指標，又該如何分析核心指標。
快手推出智能化電商顧問“快手生意通”，以數據分析促商家生意增長

發表時間:2020/11/16 14:39:02

在互聯網市場整體流量紅利見頂和“宅經濟”的雙重背景下，短視頻直播電商探索出了社交促進消費的新思路。如何在直播電商發展的大背景下，精準觸達消費者，并通過短視頻直播平臺實現全鏈路的營銷能力，是直播電商行業商家面臨的普遍痛點。
數據分析師的看家本領數據指標變化分析5大思路

發表時間:2019/10/22 10:50:07

數據分析，應該多思考業務的實際情況，對數據指標進行解讀，從而把有價值的信息提煉出來，解決業務的實際問題。這個過程雖然看起來挺簡單的，但是卻需要反復、長期的「刻意練習」才能逐漸熟練掌握。
從人效分析看人力資源的數據分析價值體現

發表時間:2019/08/14 08:20:11

與數據分析有關的人力資源角色的主要價值并不是將數據分析應用在本部門中，而是幫助組織將數據分析作為整體信息戰略的一部分，應用在組織的其他方面。
中國汽車新市場數據分析，“低線市場”成啟動車市的金鑰匙

發表時間:2019/7/18 9:07:37??來源:58車??作者:biuyui??

在持續低迷的車市中，二手車、年輕用戶以及低線市場再擴張，是為數不多的亮色。誰能抓住這些新的藍海，誰就會在中國汽車新市場環境下博得頭籌，而低線市場則是許多品牌在這一年中競爭最為激烈的領域。低線市場
數據分析師的完整流程與知識結構體系

發表時間:2019/7/15 9:47:50??來源:hizcn.com??作者:siter??

一個完整的數據分析流程，應該包括以下幾個方面：1、業務建模。2、經驗分析。3、數據準備。4、數據處理。5、數據分析與展現。6、專業報告。7、持續驗證與跟蹤。作為數據分析師，無論最初的職業定位方向是技術
智能營銷第1講-數據分析必須參與營銷

發表時間:2019/06/27 15:19:28

如果在制定營銷策略之前，沒有進行詳細的復盤和數據分析，而直接啟動營銷工作，就無法知道策略是否合理，是否可以達到預期的效果
數據分析的四個關鍵作用

發表時間:2019/4/11 9:21:46??來源:紅杉會??作者:xuying??

近年來，互聯網產品月活躍用戶人數破億已經不再是什么大新聞，而且用戶破億所花的時間也越來越短。2013年iTunes花了100個月，而游戲《PokemonGo》只用了短短幾天。用戶交互數據的激增，
干貨分享：數據分析師應掌握的核心技能和思維

發表時間:2018/12/5 10:30:40??作者:sjfx??

對于很多剛開始學習數據分析的人來說，最常被問道的問題就是：我感覺自己掌握了很多數據分析技術啊，但好像又什么也做不了。拿到一堆數據，根本不知如何下手，從哪里開始分析？統計分析、建模一頓騷
有效數據分析的4個要求

發表時間:2018/9/14 10:28:19??作者:uuiop??

有效數據分析的4個要求要實現IIoT的好處，需要重新審視軟件分析產品。目標是找到一個產品，可以提供完整和靈活的方法，從生產數據中提取有價值的信息。數據分析軟件，可以給
8種常見的數據分析方法

發表時間:2018/7/27 9:13:30??

提起數據分析，大家往往會聯想到一些密密麻麻的數字表格，或是高級的數據建模手法，再或是華麗的數據報表。其實，“分析”本身是每個人都具備的能力;比如根據股票的走勢決定購買還是拋出，依照每日的時間和以往經驗
數據分析師需要的基本技能

發表時間:2018/6/27 9:02:19??作者:zhaobing??

隨著計算機存儲技術的發展，各行各業（包括金融證券保險、游戲、咨詢、醫療、能源、通信、零售、體育等）都可以從其大數據的采集、傳輸、存儲、分析等各個環節產生巨大的經濟價值，如此巨大的數據需要專業的人士去發
薪資不菲的數據分析師，到底需要哪些技能?

發表時間:2018/4/12 9:18:38??作者:gg123??

數據正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網絡、消費信息、運動軌跡……，大到企業的銷售、運營數據，產品的生產數據，交通網絡數據……如何從海量數據中獲得別人看不見的知識，如何利用數據來武裝營銷
如何利用數據分析確立競爭優勢？

發表時間:2018/4/8 9:45:55??作者:xdgg??

當今企業充斥著大量數據和數據分析，組織越來越需要依靠分析法進行競爭。在一個許多公司都提供類似產品并使用類似技術的時代，業務流程成為最后剩下的差異點之一。而分析型企業擅長的，就是從業務流程中擠出最后的所

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數據分析，應該多思考業務的實際情況，對數據指標進行解讀，從而把有價值的信息提煉出來，解決業務的實際問題。這個過程雖然看起來挺簡單的，但是卻需要反復、長期的「刻意練習」才能逐漸熟練掌握。

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與數據分析有關的人力資源角色的主要價值并不是將數據分析應用在本部門中，而是幫助組織將數據分析作為整體信息戰略的一部分，應用在組織的其他方面。

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在持續低迷的車市中，二手車、年輕用戶以及低線市場再擴張，是為數不多的亮色。誰能抓住這些新的藍海，誰就會在中國汽車新市場環境下博得頭籌，而低線市場則是許多品牌在這一年中競爭最為激烈的領域。低線市場

數據分析師的完整流程與知識結構體系

一個完整的數據分析流程，應該包括以下幾個方面：1、業務建模。2、經驗分析。3、數據準備。4、數據處理。5、數據分析與展現。6、專業報告。7、持續驗證與跟蹤。作為數據分析師，無論最初的職業定位方向是技術

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8種常見的數據分析方法

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數據分析師需要的基本技能

隨著計算機存儲技術的發展，各行各業（包括金融證券保險、游戲、咨詢、醫療、能源、通信、零售、體育等）都可以從其大數據的采集、傳輸、存儲、分析等各個環節產生巨大的經濟價值，如此巨大的數據需要專業的人士去發

薪資不菲的數據分析師，到底需要哪些技能?

數據正在變得越來越常見，小到我們每個人的社交網絡、消費信息、運動軌跡……，大到企業的銷售、運營數據，產品的生產數據，交通網絡數據……如何從海量數據中獲得別人看不見的知識，如何利用數據來武裝營銷

如何利用數據分析確立競爭優勢？

當今企業充斥著大量數據和數據分析，組織越來越需要依靠分析法進行競爭。在一個許多公司都提供類似產品并使用類似技術的時代，業務流程成為最后剩下的差異點之一。而分析型企業擅長的，就是從業務流程中擠出最后的所

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