永洪社区
标题:
【交流福来啦】永洪相伴,福气盈溢2024!
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作者:
Yonghong-Club
时间:
2024-1-16 09:22
标题:
【交流福来啦】永洪相伴,福气盈溢2024!
「
2024永洪集福活动来啦
」
活动时间:2024年1月12日至2024年2月5日
活动规则:
每周开放集福活动,完成相应任务,帖子下留言,
通过审核的用户将收到来自 Yonghong-Club ‘xx福预定成功’的私信,
集齐5福后,可凭借私信截图发送至微信小助(yonghongtech)
即可获得入群邀约
活动奖励:
集齐五福,邀请进入永洪社区用户交流群,除夕2月9日晚会有4轮红包雨降临!!!
✦探索福
✦(已开放)
✦交流福
✦(已开放)
✦成长福
✦
(待开放)
✦互助福
✦
(待开放)
✦创新福
✦
(待开放)
本周开放
✦交流福
✦
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开放时间:2024年1月16日
活动主题:观点碰撞
活动形式:分享你对数据分析的观点、感悟、心得或建议。不低于30字。
(注:
集福系列活动不可随意评论与主题无关内容,后台会审核每一条评论,审核确认无误才可集福,获得新年奖励)
让我们一起迎接充满福气的2024年,让您的数据分析之路更加光明!
上周‘探索福’私信将于本周陆续发送
作者:
DX188
时间:
2024-1-16 09:38
我是来参观一下的
作者:
阿姆斯特朗炮
时间:
2024-1-16 09:40
数据分析需要准确、全面和可靠的数据。数据的质量对分析结果至关重要,因此在进行数据分析之前,我们需要确保数据的准确性和完整性。
此外,数据分析需要结合合适的工具和技术。现在有许多数据分析工具和技术可供选择。选择合适的工具和技术可以提高数据分析的效率和准确性。
最后,数据分析需要与业务目标紧密结合。数据分析的目的是为了解决实际问题和支持业务决策,因此在进行数据分析时,我们需要明确业务目标,并将分析结果与业务需求相结合
作者:
1182371106
时间:
2024-1-16 09:40
1. 在进行数据分析之前,需要对业务和数据有深入的理解和掌握。
2. 在数据分析过程中,需要注重数据的质量和准确性,保证数据的可靠性。
3. 在选择数据分析方法和工具时,需要根据实际情况进行选择。
4. 在数据分析结果的可视化和呈现上,需要注重表达的清晰性和易懂性,以便更好地传递分析结果。
作者:
朝花夕拾
时间:
2024-1-16 09:42
数据分析是一种强大的工具,通过收集、整理和解释数据,我们可以揭示隐藏的模式和见解。它可以帮助我们做出更明智的决策,优化业务流程,并发现新的机会。持续学习和技术更新对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。
作者:
jeff_lee
时间:
2024-1-16 09:43
在数据驱动的世界中,数据分析已经成为商业决策的重要支柱。它不仅是揭示隐藏在大量数据中的模式和趋势的工具,更是连接数据与决策的桥梁。
数据分析的魅力在于,它能够将看似杂乱无章的数据转化为有价值的洞见。这需要我们具备一种独特的思维方式:始终保持对数据的好奇心,愿意深入挖掘,并从中提取出有意义的信息。而这种思维方式的培养,需要我们不断地实践和学习。
在我看来,数据分析的最高境界是预测。通过对历史数据的分析,我们可以预测未来的趋势,从而提前做出决策,抢占市场先机。但这种预测并不是简单的数据拟合,而是基于对业务深入理解,结合数据的洞察,进行逻辑推断。
与此同时,数据分析不仅仅是数字和图表。它更是关于如何将数据转化为行动的建议,为决策者提供有力的决策依据。因此,一个优秀的数据分析师不仅要掌握数据处理和分析的技巧,更要具备强烈的责任心和良好的沟通能力,以确保他们的分析结果能够真正地影响决策。
我的建议是,始终保持学习的态度。数据分析是一个不断发展的领域,新的工具和技巧层出不穷。为了保持竞争力,我们必须不断地学习新的知识,掌握新的技能。同时,我们也要学会从失败中学习。数据分析并不是一次就能成功的,但每一次的失败都是我们前进的步伐。
总的来说,数据分析是一项需要技巧、思维和洞察力的技能。它能够帮助我们从数据中获得洞见,从而更好地指导我们的决策。在未来,我坚信数据分析将在我们的工作和生活中发挥越来越重要的作用。
作者:
zyj20230601
时间:
2024-1-16 09:44
我相信数据是一门艺术,良好的数据能力可以处处在业务中展现能力,并且确实可以提高业务价值,这是数据存在根本,也是数据分析师立足的根本
作者:
天问台
时间:
2024-1-16 09:45
数据分析一直是企业决策中不可或缺的一部分,而数据分析周报则是数据分析的重要输出。
数据分析周报的作用和价值是显而易见的。它可以对企业业务进行全面的数据分析,把握市场动态和趋势,进一步优化营销方案和经营策略,并及时发现潜在的市场机会。同时,周报中的数据直观呈现,让各部门能够快速、准确地了解业务情况,便于协调、沟通和决策。因此,一份高质量的数据分析周报不仅可以提高企业的竞争力,还有助于各部门之间的信息共享和协作。
#交流福#
作者:
青絲
时间:
2024-1-16 09:46
数据分析需要有一个明确的目标和方法。在进行数据分析之前,我们需要明确分析的目的,以及采用的方法和工具。这有助于我们更有针对性地进行数据分析,避免盲目和无效的工作。
作者:
yonghong_cai
时间:
2024-1-16 09:51
首先,数据分析的基本概念需要明确。数据分析是指通过对事实、数字以及其他相关信息的收集和处理,以获取新知识、推断或探索问题的解决方案的过程。
其次,学习数据分析需要具备的基本技能也是必不可少的。首先,了解数据分析的基本原理和方法。了解如何从大量数据中发现规律和趋势,发现问题并提出解决方案。。
再次,具备良好的逻辑思维和数学基础。数据分析不仅仅是数学计算,还需要有合理的思维能力,能够运用逻辑思维进行数据分析。
作者:
永洪bi666
时间:
2024-1-16 09:56
数据分析并非万能的。它依赖于数据的质量和完整性,同时也需要正确的分析方法和思维。很多时候,数据本身可能没有问题,但解读数据的方式却可能产生误导。因此,在进行数据分析时,我们需要保持客观和审慎,避免过度解读或误读数据。
此外,对于数据分析的结果,也需要进行充分的验证和测试。在很多情况下,模型的预测能力可能会受到各种因素的影响,如数据的分布、模型的参数等。因此,我们需要不断地调整和完善模型,以确保其预测的准确性和可靠性。
对于想要深入学习数据分析的人,我建议首先要掌握基本的数据分析技能和方法,如统计学、Excel、Python等工具的使用。此外,培养良好的数据思维也是至关重要的,这需要不断地学习和实践。最后,不要忘记与业务结合,理解数据的实际意义和应用场景,这样才能更好地发挥数据分析的价值。
总之,数据分析是一个充满挑战和机遇的领域。通过不断地学习和实践,我们可以更好地掌握这一技能,为未来的发展打下坚实的基础。
作者:
yh_sWxeE53H
时间:
2024-1-16 09:58
1.数据是有立场的,立场决定解读
2.数据质量永远是数据分析立项后首先要考虑的
3.缺乏落地的数据没价值,除非是市场分析
4.数据解读能力和业务应用能力永远大于工具应用能力,不要迷信算法和模型
5.业务需求是数据分析的起点,但之前你需要培养业务的数据意识
作者:
happypanda
时间:
2024-1-16 10:03
数据分析不仅仅是一种技术,更是一种思维方式。通过数据分析,我们可以从海量的数据中提炼出有价值的信息,帮助企业做出更明智的决策,发现潜在的商机,优化运营流程,提高效率,同时,数据分析也需要结合业务背景,只有深入了解行业和企业的特点,才能更好地进行数据分析,提出有针对性的建议。数据分析人员,除了掌握数据分析的技术工具和方法外,还需要不断学习行业知识,培养自己的逻辑思维能力,保持对数据的敏感度。
作者:
shunqiziran
时间:
2024-1-16 10:03
数据分析是洞察的引擎,从数据中发现规律,从规律中提炼智慧。要学会提问,明确分析目标;要理解业务,挖掘数据背后的故事;要掌握工具,让技术为思维服务。最终,数据分析不仅是数字的游戏,更是洞察的艺术。
作者:
起开
时间:
2024-1-16 10:17
在进行数据分析时,始终要牢记分析的目标。明确分析的目的和问题,有助于避免盲目分析和数据迷失。要从多个角度思考问题。不要局限于表面的数据,要考虑数据背后的原因和影响因素。数据分析的结果需要向非技术人员解释和传达。因此,良好的沟通能力对于将分析结果转化为行动至关重要。数据可视化通过图表、图形等形式直观呈现数据,有助于更好地理解数据,发现规律。最终分析结果转化为业务见解,并提出建议或行动计划。
作者:
11994
时间:
2024-1-16 10:30
数据分析是一项重要的工作:在当今信息时代,数据成为了企业和组织中最重要的资产之一。通过对数据进行分析,我们可以得到有关业务、用户行为、市场趋势等方面的有价值的洞察,从而支持决策和业务发展。
数据质量至关重要:在进行数据分析之前,确保数据的准确性、完整性和一致性非常重要。不准确的数据可能导致错误的结论和决策,因此在分析之前要进行数据清洗和验证。
选择合适的工具和技术:有许多数据分析工具和技术可供选择,如Python的pandas、R语言、SQL等。根据具体的需求和技术背景,选择适合的工具和技术可以提高效率和准确性。
数据可视化是关键:数据可视化是将数据转化为易于理解和传达的图形和图表的过程。通过数据可视化,我们可以更好地理解数据模式和关联,并向他人传达我们的发现。因此,掌握数据可视化工具和技术,如Matplotlib和Tableau等,对于数据分析师来说是至关重要的。
持续学习和更新技能:数据分析领域发展迅速,新的技术和工具不断涌现。为了保持竞争力,数据分析师应该保持学习的状态,关注最新的趋势和技术,并不断更新和提高自己的技能。
作者:
yhdata_LykRuMjO
时间:
2024-1-16 10:36
666
作者:
TAT
时间:
2024-1-16 10:43
数据分析是一项至关重要的技能,它可以帮助我们更好地理解数据,发现其中的规律和趋势,为决策提供有力支持。在我看来,数据分析的关键在于细心和耐心,需要对数据进行全面的探索和挖掘,找到其潜在的价值。同时,数据分析也需要具备一定的统计学和编程技能,才能更高效地进行数据处理和分析。
作者:
yhsssss
时间:
2024-1-16 10:44
数据分析是现代商业决策的重要依据,它能帮助我们发现数据背后的规律和趋势,揭示出业务运行的实际情况。通过数据分析,我们可以更精准地把握市场动态,优化产品设计,提升运营效率。在数据分析过程中,我们不仅要掌握数据处理和可视化技术,更应注重培养自己的逻辑思维和洞察力,理解数据背后的业务逻辑和问题本质。同时,我们还要注重数据安全和隐私保护,确保数据分析的合规性和道德性。总之,数据分析是一门需要不断学习和实践的技能,它能帮助我们在数字化时代更好地应对挑战和机遇。
作者:
瓜瓜
时间:
2024-1-16 11:23
数据分析在绝大多数领域中都会用到,因为现在都是操作计算机去完成工作内容的,通过采集到的数据对项目进行分析,优化策略。除了掌握数据分析模型、思维等,项目落地的业务实际经验也很重要,最终都是要回归业务的。所以最好的锻炼就是去企业里从头到尾跟一个项目,或者说有一点数据分析基础后,自己尝试写一份数据分析报告等等,也可以参考其他人写的一些数据分析报告。
作者:
秀儿
时间:
2024-1-16 11:57
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
作者:
040420
时间:
2024-1-16 14:01
数据统计与分析是一个比较复杂、比较费时和费力的工作,在工作中,小组成员既要有明确的独立的分工,也要有集体的团队的协作精神。每个人在统计数据时都要做到认真严谨、实事求是,要有耐心而不是用一颗浮躁的心来对待工作。在数据分析中,要用一颗客观的、真实的心来做好对统计数据的客观分析与评价。这样才能使问卷调查统计出来的数据真实有效,为下一步的工作实施和决策做好准备。
作者:
在努力上班
时间:
2024-1-16 14:04
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
作者:
xzk
时间:
2024-1-16 14:05
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。
作者:
520
时间:
2024-1-16 14:07
数据统计与分析是一个比较复杂、比较费时和费力的工作,在工作中,小组成员既要有明确的独立的分工,也要有集体的团队的协作精神。每个人在统计数据时都要做到认真严谨、实事求是,要有耐心而不是用一颗浮躁的心来对待工作。在数据分析中,要用一颗客观的、真实的心来做好对统计数据的客观分析与评价。这样才能使问卷调查统计出来的数据真实有效,为下一步的工作实施和决策做好准备。
作者:
1314
时间:
2024-1-16 14:10
数据挖掘处理数据之多,挖掘模式之有趣,使用技术之大量,应用范围之广泛都将会是前所未有的;而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进!
作者:
yhdata_
时间:
2024-1-16 14:10
数据分析:即通过分析“数据”发现业务问题,洞察商业机会点,为运营活动、业务增长及企业发展等提供合理建议及支持与指导业务发展。虽然从事数据分析工作门槛很低,但要把工作做好我觉得还需要具备以下特点:业务问题转化能力、数据敏感度、逻辑推理能力、推动策略落地、基本分析工具。对于想进入数据分析领域的新人可以推荐几本书学习。
SQL 基础:《SQL 必知必会》;
数据分析:《深入浅出数据分析》、《精益数据分析》;
增长理念和实践:《增长黑客》作者:肖恩、《硅谷增长黑客实战笔记》作者:曲卉;
AB 实验:《数据驱动设计-A/B 测试提升用户体验》;
Python 做数据分析:《利用 Python 进行数据分析》
作者:
曾梦闵
时间:
2024-1-16 14:32
数据分析是一个充满挑战和机会的领域。随着数据的增长和技术的进步,其应用场景和影响力将继续扩大。下面是对数据分析的一些观点:
作者:
曾梦闵
时间:
2024-1-16 14:33
数据分析是一个充满挑战和机会的领域。随着数据的增长和技术的进步,其应用场景和影响力将继续扩大。下面是对数据分析的一些观点:
作者:
曾梦闵
时间:
2024-1-16 14:37
数据分析是一个充满挑战和机会的领域。随着数据的增长和技术的进步,其应用场景和影响力将继续扩大。下面是对数据分析的一些观点:1、数据驱动决策很重要,可以更好地理解业务情况,预测未来趋势,优化业务流程,提高效率等。2、需要洞察力,可以发现隐藏的模式、趋势和关联,从而为决策提供依据。3、多维度分析,能够提供更全面的视角,帮助理解复杂的问题。4、预测能力,使得组织能够提前做出决策,优化资源分配。5、数据质量需要重视,高质量的数据是进行准确分析的基础。(前面想要换行结果直接发表了,只能不换行描述再来一次。)
作者:
yunzi
时间:
2024-1-16 14:37
聊聊在非数据原生企业和数据原生企业里做数据分析的差别:
1.数据原生企业:怎么花怎么玩,跟大家聊行业、聊专业都没问题
2.非数据原生企业:基本是为主营业务服务,不要谈太多高大上的互联网黑话,夹着尾巴做人
作者:
Linda_aaa
时间:
2024-1-16 14:48
参与积福活动,数据分析这个改变了我的职业规划,同时也激励我展开学习,拥有更多探索的欲望,仿佛在学生时代对知识的渴望,
作者:
不吃腥的猫
时间:
2024-1-16 15:23
1. 在进行数据分析之前,需要对业务和数据有深入的理解和掌握。
2. 在数据分析过程中,需要注重数据的质量和准确性,保证数据的可靠性。
3. 在选择数据分析方法和工具时,需要根据实际情况进行选择。
作者:
桃德李
时间:
2024-1-16 15:47
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
作者:
ylmathfan
时间:
2024-1-16 15:52
数据分析?
我认为数据分析应该了解数据组织,不同的数据组织形式对数据趋势会带来不同的结果。不仅数据会产生不同的解读,不同排列组合可能也会产生不同的效果。我习惯用数据维度来解读数据。
作者:
yhdata_FZUxxkQi
时间:
2024-1-16 17:16
沾福气
作者:
蜗牛在奔跑
时间:
2024-1-16 17:25
1. 数据分析是一门重要的技能,可以帮助企业和个人做出更明智的决策。通过对数据的收集、整理、分析和可视化,可以更好地理解业务、发现问题和机会、制定策略,并最终提高效率和盈利。
2. 数据分析需要具备多个方面的技能和知识,包括数据收集和清洗、统计学和数学、编程和可视化等。因此,需要不断学习和提升自己的能力,才能在数据分析领域获得更好的成果。
3. 在进行数据分析时,需要注意数据的质量和可靠性。数据的质量取决于数据的来源、采集方式、存储方式等多个因素,而数据的可靠性则需要进行多方面的验证和检查,以确保数据的准确性和完整性。
4. 数据分析需要结合业务和实际问题,才能真正发挥其价值。因此,在进行数据分析之前,需要明确分析的目标和问题,以及所需要的数据和分析方法,才能更好地解决实际问题。
5. 数据分析需要注重可视化和沟通,以便更好地传达分析结果和结论。通过可视化的方式,可以更好地展示数据和发现规律,而通过沟通的方式,可以更好地向他人解释分析结果和建议。
作者:
烽火连三月
时间:
2024-1-16 17:29
数据分析是一项重要的技能,它可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。通过数据分析,我们可以发现数据中的规律和趋势,从而为决策提供依据。在数据分析过程中,需要注意数据的质量和可靠性,以及保护数据的隐私和安全。同时,也需要注意分析结果的解释和可视化,以便更好地传达和分享分析结果。
作者:
小么小二郎
时间:
2024-1-16 17:32
数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理、分析和可视化等一系列操作,从中发现数据背后的规律、趋势和价值,为决策提供支持和指导。数据分析可以应用于各种领域,例如市场营销、金融、医疗、教育等,帮助企业和组织更好地了解自身情况,优化运营和管理,提高效率和竞争力。数据分析通常需要使用一些工具和技术,例如数据挖掘、机器学习、统计分析、可视化等。
作者:
王仙芝
时间:
2024-1-16 17:43
数据分析可以帮助我们发现新的机会和挑战。通过对数据进行分析,我们可以发现数据中的新趋势和机会,从而更好地把握未来的发展方向,并做出相应的决策。但是数据分析需要注意数据的质量和隐私保护。在进行数据分析时,需要注意数据的质量和隐私保护,确保数据的安全性和可靠性。总之,数据分析是一个非常重要的技能,可以帮助我们更好地理解数据,做出更明智的决策,提高工作效率,发现新的机会和挑战。
作者:
无为不争
时间:
2024-1-16 17:48
数据分析可以告诉我们过去发生了什么,为什么这些现在会发生,以及未来可能会产生什么样的数据。复盘过去,感知未来。
作者:
大卫萌熊
时间:
2024-1-16 18:33
看看
作者:
oscarxu
时间:
2024-1-16 21:36
数据分析:从洞察中寻找价值
数据分析,一个在当今数据驱动时代中越来越重要的领域,已经逐渐成为众多企业和组织的核心竞争力。对我而言,数据分析不仅仅是一个工具或技术,而是一种思维方式,一种从数据中寻找模式、洞察和价值的艺术。
回顾我在数据分析领域的旅程,我深深感受到,数据分析的核心并不仅仅是技术或算法,更重要的是人的思维和视角。技术可以为我们提供大量的数据,但真正能够将这些数据转化为有价值的信息和洞察的,是我们的思维方式和角度。
数据分析的过程,是一个从宏观到微观,再从微观到宏观的过程。我们首先需要从宏观上理解数据的整体结构和趋势,然后深入到微观,去寻找那些独特、异常或者有潜在价值的数据点。这个过程需要我们不断地思考、探索和尝试,也需要我们不断地调整和修正我们的视角和观点。
数据分析中的感悟是,数据本身并没有价值,真正的价值在于我们对数据的解读和理解。数据只是一个媒介,一个载体,真正的价值在于我们通过数据所洞察到的模式、趋势和机会。因此,我们需要不断地挖掘、探索和尝试,从数据中找到那些真正有价值的信息。
数据分析是一项需要不断学习和进步的技能。随着技术的不断发展,数据分析的工具和算法也在不断地演进和改进。我们需要保持对新技术和新方法的敏感性和好奇心,不断地学习和掌握新的技能,以便更好地应对日益复杂和多变的数据环境。
最后,我想分享的建议是:不要盲目地追求数据的大量和复杂性,而忽略了数据的质量和准确性。高质量的数据是数据分析的基础,没有高质量的数据,再先进的技术和算法也无法得出准确的结论和洞察。因此,我们需要重视数据的质量和准确性,不断地清洗、验证和校对数据,以确保我们的分析结果具有可靠性和可信度。
作者:
驰骋原野
时间:
2024-1-17 09:36
数据分析是一项强大的工具,可以帮助组织和个人从大量的数据中提取有价值的信息。以下是我对数据分析的一些观点、感悟、心得和建议:
1. 清晰的目标是关键: 在进行数据分析之前,确保你明确了自己的目标和问题。清晰的目标有助于你有针对性地收集、清理和分析数据,而不是盲目地进行分析。
2. **数据质量至关重要:** 数据分析的结果只有在数据质量良好的情况下才能信任。花时间清理和验证数据,处理缺失值和异常值,以确保你的分析建立在可靠的基础之上。
3. **多样化的数据源:** 利用多个数据源可以提供更全面的视角。整合来自不同渠道和部门的数据,可以获得更深入的理解,并揭示隐藏在单一数据源中的关联和模式。
4. **可视化的力量:** 使用图表和可视化工具来呈现数据分析的结果。清晰的可视化不仅能够更容易理解复杂的信息,还能够向非专业人员传达关键的见解。
5. **学习统计学基础:** 对统计学有一定的了解对于正确解释数据至关重要。理解基本的统计概念,如均值、标准差、置信区间等,有助于更深入地理解数据的含义。
6. **时刻保持谨慎:** 在数据分析中,要时刻保持谨慎和批判性思维。避免过度解读数据,注意潜在的偏见和误导性的因素。
7. **持续学习和更新技能:** 领域和工具的不断发展要求从业者保持学习的状态。关注行业的最新趋势,了解新的工具和技术,不断更新自己的技能。
8. **沟通技能同样重要:** 优秀的数据分析师不仅要具备技术和统计方面的知识,还需要具备良好的沟通技能。能够将复杂的分析结果简单明了地呈现给非专业人员,是成功的关键之一。
9. **数据隐私和伦理:** 在进行数据分析时,要时刻关注数据隐私和伦理问题。确保你的数据收集和分析活动是合法的、透明的,并符合相关法规和道德标准。
10. **团队协作:** 在实际工作中,数据分析通常是一个团队协作的过程。与其他部门和同事保持密切沟通,共同制定问题、收集数据并解释结果,可以提高整体的分析效果。
数据分析是一个不断发展的领域,灵活性和持续学习是成功的关键。通过不断实践、尝试新的方法和工具,你可以不断提升自己在数据分析领域的能力。
作者:
laa
时间:
2024-1-17 09:38
数据分析是一项非常重要的工作,它可以帮助人们利用数据来做出更好的决策和提高工作效率。在进行数据分析时,严谨的态度和有效的沟通能力同样重要,需要保持开放的心态,并与相关人员密切合作,以确保分析结果的准确性和可靠性。
作者:
fyn
时间:
2024-1-17 09:38
好福
作者:
快说鹿在谁手里
时间:
2024-1-17 09:49
努力学习新知识
作者:
lvtl
时间:
2024-1-17 09:51
数据分析对数据的质量和数据的数量,数据周期都有严格的要求,这些内容是构筑有效数据中台的基础
作者:
防超
时间:
2024-1-17 10:02
数据分析是一项非常重要的技能,它可以帮助我们更好地理解数据,发现数据中的规律和趋势,从而做出更明智的决策。以下是我的一些观点、感悟、心得和建议:
数据分析不是简单的数字堆砌,而是要深入挖掘数据背后的意义和价值。数据分析师需要具备批判性思维和独立思考能力,能够对数据进行有效的筛选、清洗和整理,提炼出有用的信息。
数据分析需要有明确的目标和目的。在开始分析之前,我们需要清楚地知道要解决什么问题,要达到什么目标,以及需要使用哪些指标和维度来衡量数据。这有助于更好地选择合适的分析方法和工具,避免盲目和无意义的操作。
数据分析需要借助工具和软件来完成。常用的工具有Excel、Python、R等,这些工具可以帮助我们快速处理和分析大量数据,提高工作效率。同时,我们也需要不断学习和掌握新的工具和技术,以适应不断变化的数据分析需求。
数据分析需要团队合作和沟通。数据分析往往需要跨部门、跨领域的合作,需要与业务人员、技术专家等不同角色进行沟通和协作。因此,我们需要具备良好的沟通能力和团队合作精神,能够清晰地表达自己的思路和观点,同时也要尊重他人的意见和建议。
数据分析需要关注数据质量和可信度。在分析数据时,我们需要考虑数据来源、数据质量、数据误差等因素,尽可能排除异常值和噪音干扰,确保分析结果的准确性和可信度。同时,我们也需要建立数据治理体系,制定数据规范和管理制度,保证数据的准确性和一致性。
总之,数据分析是一项需要不断学习和进步的技能。只有不断深入挖掘数据背后的意义和价值,才能更好地理解业务和市场,做出更明智的决策。
作者:
zihao
时间:
2024-1-17 10:54
数据分析:从洞察中寻找价值
数据分析,一个在当今信息爆炸时代越来越受到重视的技能,它不仅是一个工具,更是一种思维方式。在我看来,数据分析的本质是寻找规律,挖掘信息背后的价值,以及预测未来的可能性。它教会我们如何从数据中寻找规律,如何从规律中挖掘价值,如何在价值的引导下做出更加明智的决策。在未来的道路上,要会继续深入探索数据分析的奥秘,为更多的业务问题找到答案。
作者:
lvhaihong
时间:
2024-1-17 12:49
多多交流,在各个环节都需要开展数字化的年代,互相学习,多多进度,争取不被时代淘汰
作者:
最后的人
时间:
2024-1-17 13:54
我觉得,数据分析师需要具备多方面的能力,包括统计学基础、编程能力、逻辑思维能力和商业洞察力等。除了统计学知识、编程能力之外,逻辑思维能力和商业洞察力也是必不可少的,数据分析师需要通过逻辑思考和深入分析数据,发现数据背后的规律和趋势,从而为商业决策提供依据。最后,活到老学到老,随着数据分析领域的不断发展,数据分析师需要不断更新自己的技能,以应对不断变化的商业环境。
作者:
可乐
时间:
2024-1-17 13:58
观点:数据分析不仅仅是数字和图表,更是对数据的深入理解和洞察。数据分析师需要具备批判性思维和创造性思维,能够从大量数据中发现新的信息和洞见。
感悟:数据分析是一项团队工作,需要与不同的人员合作,如业务人员、工程师和数据科学家等。在团队中,要善于沟通和协调,理解业务需求和数据来源,共同推动项目的进展。
心得:数据分析需要不断学习和掌握新的技能。随着数据量的增长和技术的更新,数据分析工具和方法也在不断演进。因此,要保持对新技术的关注,不断提升自己的能力。
作者:
fyn
时间:
2024-1-17 14:07
数据分析可以为组织、公司甚至整个社会带来巨大的价值和影响。例如,在商业中,数据分析可以帮助企业做出更好的商业决策,提高效率和盈利能力;在医疗领域,数据分析可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案
作者:
叮叮叮叮当
时间:
2024-1-17 14:15
数据分析是一个不断学习和实践的过程,需要不断地更新自己的知识和技能,以适应不断变化的数据环境。数据分析需要与业务结合。数据分析不是单纯的技术问题,更需要与业务结合,将数据分析的结果转化为业务价值,为企业的决策提供支持。
作者:
13691677009
时间:
2024-1-17 14:22
数据对比心得体会随着信息技术的飞速发展,人们的生活越来越数字化。数据已经渗透到了我们生活的方方面面,人们用数据来描述事物、比较差异,无数的数据被用于商业、科研等行业中。而如何正确看待和运用数据,以提高工作效率和指导决策
作者:
yhdata_kEPg9J4x
时间:
2024-1-17 14:28
数据分析在当今社会已经成为一项非常重要的技能,它可以帮助我们更好地理解数据,从而做出更明智的决策。在我看来,数据分析具有以下几个方面的观点、感悟、心得或建议:
数据分析的目的:数据分析的最终目的是为了解决问题。因此,在进行数据分析时,我们应该始终以问题为导向,关注数据与问题之间的联系,从而找到解决问题的方法和策略。
数据的重要性:数据是客观事实的反映,是进行决策的基础。在数据分析过程中,我们需要关注数据的质量、准确性和完整性,确保数据分析的结论是基于真实可靠的数据。
数据分析的方法:数据分析的方法有很多种,包括描述性分析、预测性分析、关联性分析等。在进行数据分析时,我们应该根据问题的具体情况选择合适的方法,避免盲目地使用某种方法。
数据可视化:数据可视化是数据分析的重要环节,它可以帮助我们更直观地理解数据,发现数据背后的规律和趋势。在数据可视化过程中,我们应该注重图表的选择、颜色的搭配以及标题的设置,确保图表能够准确地传达数据信息。
数据沟通能力:数据分析的结果需要通过沟通传递给其他人,因此,数据沟通能力是非常重要的。在进行数据沟通时,我们应该注重语言的简洁明了,避免使用过于专业的术语,同时注重倾听对方的意见和反馈,以便更好地理解对方的需求。
持续学习:数据分析领域的发展非常迅速,新的理论、方法和工具不断涌现。因此,我们应该保持对数据分析的热情,持续学习,不断提高自己的技能和能力。
总之,数据分析是一项非常有价值的技能,它可以帮助我们更好地理解数据,从而做出更明智的决策。我们应该珍视数据分析的机会,不断提高自己的能力,为解决问题和促进社会进步做出贡献。
作者:
yhdata_9GFiKMby
时间:
2024-1-17 15:39
强啊 会玩
数据分析的基本概念需要明确。数据分析是指通过对事实、数字以及其他相关信息的收集和处理,以获取新知识、推断或探索问题的解决方案的过程。
其次,学习数据分析需要具备的基本技能也是必不可少的。首先,了解数据分析的基本原理和方法。了解如何从大量数据中发现规律和趋势,发现问题并提出解决方案。。
再次,具备良好的逻辑思维和数学基础。数据分析不仅仅是数学计算,还需要有合理的思维能力,能够运用逻辑思维进行数据分析
作者:
Cathy_
时间:
2024-1-17 15:47
1、数据是企业的宝贵资产:在当今信息爆炸的时代,企业拥有大量的数据,这些数据包含着宝贵的信息和洞察力。通过合理的数据分析,企业可以更好地理解其业务和市场,做出更明智的决策。
2、数据驱动决策的重要性:数据分析帮助我们从客观、客观的角度看待问题,减少主观干扰。通过数据驱动决策,可以避免盲目猜测和凭借经验做决策的盲点,提高决策的准确性和可靠性。
3、结合业务场景进行分析:在进行数据分析时,要将数据分析与实际业务场景相结合。了解业务需求,确保数据分析能够解决实际问题,并能为业务带来实际价值。只有将分析结果与业务场景相结合,才能真正发挥数据分析的价值。
4、多维度分析的重要性:在进行数据分析时,不仅要关注单个指标,还要进行多维度的分析。通过多维度分析,可以更全面地了解问题的本质和相关因素,找到潜在的关联和影响因素,从而制定更有效的解决方案。
5、持续学习和更新技能:数据分析是一门不断变化和发展的领域,因此持续学习和更新技能至关重要。跟上最新的数据分析方法和工具,保持学习和探索的精神,不断提升自己的数据分析能力,才能在竞争激烈的市场中保持竞争力。
作者:
yhdata_FqoasBvU
时间:
2024-1-17 17:33
数据分析需要我们有一颗探究的心。数据本身是枯燥的,但隐藏在数据背后的故事却是丰富多彩的。数据分析的过程就是探索数据背后的故事,挖掘其深层含义。我们需要不断提问,不断探索,才能从数据中找到有价值的信息。需要我们具备批判性思维。数据的质量和准确性是影响分析结果的重要因素。在分析数据时,我们需要时刻保持警惕,对数据的来源、处理方法和结果进行严格的审查和评估。只有这样,我们才能避免被误导,得到真正有价值的结果。
作者:
17673961234
时间:
2024-1-17 18:35
发奖了没
作者:
六月暴雪飞梨花
时间:
2024-1-18 01:17
数据分析是数据人一项非常有价值的技能,他可以帮助我们更好的工作,数据分析的工具和语言也有很多,例如excel和python,同时也需要具备统计学和数据可视化的一些知识做支撑。
作者:
江湖
时间:
2024-1-18 08:52
数据分析是一项至关重要的技能,它可以帮助我们更好地理解数据,发现数据中的模式和趋势,并做出更明智的决策。以下是我的一些观点、感悟、心得或建议:
了解业务需求和目标:在开始数据分析之前,必须深入了解业务需求和目标。这有助于确定需要分析的数据类型、如何处理数据以及如何解释结果。
数据质量至关重要:在进行数据分析之前,必须确保数据的准确性和完整性。如果数据质量差,分析结果将不可靠,并可能导致错误的决策。
掌握统计学基础:了解统计学基础对于数据分析至关重要。这包括概率、假设检验、回归分析等方面的基础知识。
掌握数据分析工具:数据分析需要使用各种工具和技术,如Excel、Python、R、永洪BI等。掌握这些工具可以使数据分析更加高效和准确。
培养沟通和解释能力:数据分析的最终目的是为了支持决策和解决问题。因此,良好的沟通和解释能力至关重要。需要能够清晰地向非技术人员解释复杂的分析结果,并能够将分析结果转化为实际的业务行动计划。
持续学习和探索:数据分析是一个不断发展的领域,新的工具和技术不断涌现。为了保持竞争力,需要持续学习和探索新的技术和方法。
作者:
YUERYUAN
时间:
2024-1-18 08:54
1、数据分析的核心目标是从大量的数据中提取有意义的信息和见解,为决策和业务发展提供支持。
2、通过深入了解数据,获得对业务和市场的深刻洞察。
3、数据分析的成功与否往往取决于数据的质量和准确性。
4、通过深入理解数据、持续学习和技能提升,以及综合多维度的分析,我们可以从数据中获得有意义的见解,并做出更明智的决策。
作者:
时间和距离
时间:
2024-1-18 09:04
重在参与,虽然没得一个福!
作者:
ARS1
时间:
2024-1-18 09:07
数据分析可以帮助我们发现新的机会和挑战。通过对数据进行分析,我们可以发现数据中的新趋势和机会,从而更好地把握未来的发展方向,并做出相应的决策。但是数据分析需要注意数据的质量和隐私保护。在进行数据分析时,需要注意数据的质量和隐私保护,确保数据的安全性和可靠性。总之,数据分析是一个非常重要的技能,可以帮助我们更好地理解数据,做出更明智的决策,提高工作效率,发现新的机会和挑战。
作者:
yunzi
时间:
2024-1-18 09:46
探索福 的帖子在哪里啊?
作者:
永洪tech-cc
时间:
2024-1-18 10:07
数据分析需要有一定的知识储备,既要了解业务需要,还要会统计、数学等。如果有一样趁手的工具,可以帮助分析人员简单易用的完成各种想要得到的场景,这个是非常重要的,在工作中可以事半功倍。
数据正在改变我们的生活,通过数据分析可以帮助企业做出更好的决策。
作者:
yhdata_T
时间:
2024-1-18 13:41
统计数据分析是一项重要的工作,它能够帮助我们了解数据背后的规律和趋势。在进行统计数据分析报告时,我们需要准备充分,采用科学的方法进行分析,并将结果清晰地呈现出来。通过这一过程,我深刻地认识到了统计数据分析的重要性及其对我们工作的帮助。
作者:
然然琪琪
时间:
2024-1-18 14:13
数据分析,数据是核心,分析是脉络,展现是脸面
作者:
mwqnice
时间:
2024-1-18 14:18
分析是一项重要的工作,它能够帮助我们了解数据背后的规律和趋势,数据分析需要准确、全面和可靠的数据。数据的质量对分析结果至关重要,因此在进行数据分析之前,我们需要确保数据的准确性和完整性。
作者:
Alex_xu
时间:
2024-1-18 14:22
在当前数字化时代,数据分析不再是一种选择,而是决策过程中的必需品。通过对数据的深度挖掘和理解,企业可以优化运营、提升效率,个人也可以通过数据反馈持续改进自身工作或学习路径。
作者:
秋本明
时间:
2024-1-18 15:02
数据分析师需要具备多方面的能力,包括统计学基础、编程能力、逻辑思维能力和商业洞察力等。除了统计学知识、编程能力之外,逻辑思维能力和商业洞察力也是必不可少的,数据分析师需要通过逻辑思考和深入分析数据,发现数据背后的规律和趋势,从而为商业决策提供依据。最后,活到老学到老,随着数据分析领域的不断发展,数据分析师需要不断更新自己的技能,以应对不断变化的商业环境。
作者:
豪横小咩
时间:
2024-1-18 15:12
数据分析是为了提炼需要的信息,不能盲目的一直用同一种形式去分析数据,数据应该是多元化的,把数据按照不同的层面分析才能发挥出它最大的价值
作者:
时间和距离
时间:
2024-1-18 16:05
数据分析是一项关键的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。我认为数据分析的核心是解决问题的能力,这需要我们具备统计学、数学等领域的知识,同时也要有良好的业务思维。在数据分析的过程中,我们需要耐心和细致,避免浮躁的心态,以确保分析结果的准确性。此外,我也认为数据分析应该与实际业务紧密结合,以帮助企业解决实际问题。
作者:
许诺
时间:
2024-1-18 16:29
我对数据分析的感悟:数据分析确实拥有强大的功能,可以让我们在客观世界中提取有价值的信息,解决实际问题,检测新趋势,为决策者提供数据支持,从而提升决策的效率和准确性。
作者:
永洪蓝波湾
时间:
2024-1-18 18:26
数据分析是一项关键的技能,它帮助我们从大量的数据中提取有价值的信息。我认为数据分析的核心是解决问题的能力,这需要我们具备统计学、数学等领域的知识,同时也要有良好的业务思维。在数据分析的过程中,我们需要耐心和细致,避免浮躁的心态,以确保分析结果的准确性。此外,我也认为数据分析应该与实际业务紧密结合,以帮助企业解决实际问题。
作者:
candy1220
时间:
2024-1-18 21:44
数据分析可以帮助企业降低成本,增加收益,提高效率。大数据技术就像其他的技术革命一样,是从效率提升入手。通过大数据计算节省下来的时间,人们可以去消费,娱乐和创造。未来大数据计算将释放人类社会巨大的产能,增加人类认知盈余,帮助人类更好地改造世界。
作者:
Dream-lover
时间:
2024-1-18 21:53
说下数据分析的心得吧
起初与数据分析的认识,得益于永洪,公司内推广永洪工具,抱着一颗好奇心加入了学习永洪的大队伍,从此一发不可收拾。
从原来的好奇,到现在真正的为我所用,对工作起到了很大的帮助。
通过永洪,我可以做数据分析及呈现,我还可以把它当做自己的小工具,当需要同时查多个系统数据时,很巧妙的通过永洪把它们连接起来了,我只需要导出一下,解决了大家工作的一个大难题。棒棒的
作者:
小么小二郎
时间:
2024-1-19 09:02
龙年到,好运到
作者:
Lavender
时间:
2024-1-19 10:09
数据分析既要掌握技术,又要了解业务,才能从业务角度分析数据,发现价值,挖掘价值,提升业务,指导决策。同时对数据及图表要有理解力、洞察力。数据分析是一项综合性技能。
作者:
yhdata_gj
时间:
2024-1-19 10:59
数据分析是一个全流程,不单指某一方面,包含但不限于要明确分析目的,数据收集,数据处理,加工分析,数据展现。它的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出规律,以帮助管理层上层领导辅助决策。最终的呈现形式可能是撰写数据分析报告或者是可视化的报表,但目的是通过这份所谓的输出内容将所挖掘到的分析目的、过程、结果以及方案直观完整的呈现以供上层商业分析满足商业目的提供参考,满足更高层级的需求和需要。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。所以,数据分析报告是通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量,为决策者提供科学、严谨的决策依据,以降低企业运营风险,提高企业核心竞争力。
作者:
yh_r8zfMQzC
时间:
2024-1-19 11:40
数据分析是一门关于收集、处理和解释数据的科学。通过对数据进行深入分析,我们可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势,为决策提供有力的支持。
首先,数据质量至关重要。无论是进行统计分析还是机器学习算法,数据的质量都是决定分析结果准确性的关键因素。因此,在进行数据分析之前,我们应该对数据进行清洗和预处理,包括处理缺失值、异常值和重复值等。此外,还要注意数据的完整性和一致性,确保数据的准确性和可靠性。
其次,数据可视化是数据分析的重要手段。通过可视化工具,我们可以将复杂的数据转化为直观的图表和图形,更好地理解数据的分布和趋势。数据可视化不仅可以帮助我们发现数据中的模式和关联,还可以将分析结果有效地传达给他因此,在进行数据分析时,我们应该善于运用各种可视化工具,如折线图、柱状图、散点图等。
第三,数据分析需要结合业务背景和问题。数据分析不仅仅是对数据进行计算和统计,更重要的是将数据与实际业务场景相结合,解决实际问题。在进行数据分析之前,我们应该明确分析的目标和问题,并根据业务需求选择合适的分析方法和模型。只有将数据分析与业务背景相结合,才能得出有意义的分析结果。
第四,数据分析需要不断学习和提升。数据分析是一个不断发展和演进的领域,新的技术和方法层出不穷。因此,作为数据分析人员,我们应该保持学习的态度,不断更新自己的知识和技能。可以通过参加培训课程、阅读专业书籍和论文、参与数据分析社区等方式来提升自己的数据分析能力。
作者:
青絲
时间:
2024-1-19 13:48
数据分析的核心在于解决问题和提供价值。数据的收集、处理和分析只是手段,真正的目的是通过数据洞察来驱动业务决策和创造价值。
作者:
永洪蓝波湾
时间:
2024-1-19 14:11
数据分析的核心在于解决问题和提供价值。数据的收集、处理和分析只是手段,真正的目的是通过数据洞察来驱动业务决策和创造价值。
作者:
yh231
时间:
2024-1-20 00:13
商业数据分析是一项职场软技能,从大量的数据中提取有价值的信息。数据分析的核心是如何解决问题的能力,这需要我们具备统计学、数学等领域的知识,和良好的业务思维,以及闭环思维。
作者:
小么小二郎
时间:
2024-1-20 09:54
探索福
作者:
烽火连三月
时间:
2024-1-20 17:17
为什么我没有收到你们的私信“福”啊
作者:
烽火连三月
时间:
2024-1-20 17:17
评价的标准是啥?
作者:
往前跑
时间:
2024-1-20 18:42
数据资产入表政策,大有可为。
作者:
斗战胜佛
时间:
2024-1-21 09:03
数据分析需要准确、全面和可靠的数据。数据的质量对分析结果至关重要,因此在进行数据分析之前,我们需要确保数据的准确性和完整性。
此外,数据分析需要结合合适的工具和技术。现在有许多数据分析工具和技术可供选择。选择合适的工具和技术可以提高数据分析的效率和准确性。
最后,数据分析需要与业务目标紧密结合。数据分析的目的是为了解决实际问题和支持业务决策,因此在进行数据分析时,我们需要明确业务目标,并将分析结果与业务需求相结合
作者:
lvhaihong
时间:
2024-1-21 12:36
公司正在推广数字化转型,全面实施方案正在策划,大势所趋
作者:
小混子
时间:
2024-1-21 16:33
我觉得数据分析是一个把无熵变有熵的过程,让一切情况的发生都有迹可循,可以让人更明白事件之间的联系。
作者:
yhdata_2bNW2GkQ
时间:
2024-1-21 19:11
哇塞
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