我看到有些人抱怨，BI数据分析师的前途暗淡，整天就在提数提数，没有出头之日。
咱埋头走路，有时候也得抬头看看路啊。你能不能大胆的猜一猜，数据分析师的薪资上限究竟是多少？
30000一个月？少了！
50000一个月？少了！
100000一个月？少了！
来，咱来一起仰慕一下任泽平大神。
125万一个月！文末有任泽平95页经典分析ppt下载方式，我们一起瞻仰大神。
这位大神的段位太高了，我也只能高山仰止，只能请出来镇楼。
虽然月薪125万的我说不了，不过月薪3万的数据分析师我还是能说一下的。
高成本构建数据分析闭环
月薪3000的数据分析师接到一个需求，会立刻想到这需求怎么分解，数据怎么组织，需要关联几个表，怎么处理比较方便，然后立刻提数，交付给需求方。
月薪30000的数据分析师接到一个需求，会花半个小时问清楚为什么要这个数，弄清楚后，就会开启数据分析5步闭环：
因为他知道，需求是问题的表征。从需求开始，就要看穿表征，直透内核。
一个人在面临一个任务的时候，有两种应对方式：低成本的快速解决表面状况（治标）和高成本的持续优化底层问题（治本）。
绝大多数数据分析师因为“任务多”、“没时间深入思考”、“自身惯性”等非常复杂的原因，选择成本低廉的治标方案，让自己成为一个提数机器，企图用效率彰显自己的价值。岂不知任凭你效率再高，价值都是低廉的；
如果你腾出功夫，将自己升华为一个问题思考者，投入较高的成本，持续的深究，彻底理解问题，找到根因，提出解决方案，持续跟踪，不断逼近完美，从而解决这个问题，这样才能凸显你的高价值。
低成本的方案只能体现低价值，高成本的投入则彰显高价值。
如果地推团队的同学过来找你，想让你帮提一个报表，想看看近6个月各省客户成交情况。你会怎么理解这个需求？去跟他确认表头、筛选条件吗？
来，手把手教你成为最懂业务的数据分析师：
1、先明确他的业务目标是什么，这叫以终为始；
2、再拆解业务流程，这叫步步为营；
3、然后辨析责权利，这叫明辨是非；
4、再是理清数据流向，这叫追根溯源；
5、最后剖析业务流程，这是细致入微。
这5步下来，保证你比业务还了解业务，直接上前线做销售都可以！这时，你才真正的达到“入门”境界。这个时候，你再来看看他的需求，同样的问题，你的理解和给出的答案就不一样了。
想要成为一个好的数据分析师，你需要转变思维-不是“我要理解他的需求”，而是“我要理解他的问题”！
很多数据分析教程上来就教怎么构建完整的指标体系。我表示呵呵。不懂业务流程，不知业务目标，不晓业务过程，不解业务细节，何谈指标体系？指标体系的目的是什么？量化数据。量化数据是为了什么？用数据描述业务。业务都没理解，上来就构建指标体系？本末倒置尔！
来，我们来看看指标体系应该怎么搭建：
部门级指标体系的起点是什么？是目标指标。部门目标指标再往上一层，就是公司的战略。往下一层，就是过程和结果指标，再向下，就是各种业务细节标签。
向上梳理，站在全局的角度观察公司整体情况，理解公司战略，探索行业地位，吃透了，就能达到“纵览”境界。
向下梳理，把核心目标拆解为核心关键结果指标，然后再映射到过程指标，梳理分析维度，细化到每个业务细节，并增设标签，吃透了，这就进入到“入微”境界。
这两个过程得到的结果，就是业务真正需要的指标体系。而绝大多数人copy别人的指标体系是用来快速出活的。但是往往拿到指标体系往自己的实际工作中一套，自己感到别扭不说，业务也根本不买账。换句话说，要是copy指标体系就能搞定业务，那你上“统计中国”copy一套指标体系，岂不是就能治理国家了？
所以重要的不是“指标体系”，重要的是“量化业务”。每个公司的业务形态、盈利模式、打法、策略、兵力部署、执行力度都不一样，除了一些大指标能借鉴一下之外，往下全是个性化的，根本没法直接套用。
当你做到了“力透纸背的业务理解”和“事无巨细的数据量化”，你就能穿透“入门”、“纵览”和“入微”三个业务理解的境界。回头再看业务提出的问题，又会不一样。也许，你自己就会提出问题了：
业务提的需求其实是他的问题。当你站在“入微”的境界再看他的需求，你会知道他的需求、问题其实也是表象。因为还有大量的未知信息和超出他认知范围的信息，甚至是有意隐瞒的虚假信息。
你祭出“看见现状”、“对比标准”、“预见结果”几招的时候，就会发现异常。各种离群值、异常值就会凸显出来。
现在开始分析问题，你就不会再出现没有分析思路的无力感了。你会发现，在你眼里，全是破绽，如同纪昌学箭。
如果你能意识到数据不是全部的真相，那么恭喜你，你已经达到“通幽”境界了！
你要分析的不仅仅是“数字”，而是“信息”；不仅仅是“已知信息”，还有更多“未知、隐藏信息”，不断拨开迷雾，才能见月明。
应对策略也是抄不来的。因为策略永远是从根本上解决问题的。即便是你的表征与他的表征相同，其根源也都不一样。
相传有两个军士发烧头疼，表征一样，华佗给他俩开了不同的药，一个发汗，一个泻下，都给治好了。华佗说：已知一为表证，用发汗法可解；一为里热证，非泻下难于为治。
拿绩效考核来说，两个人的绩效表现相当，那这两人就一定是同等水平吗？有可能一个人在新区，一个在老区，在新区的要拼命干，在老区的只要维护就可以了。也有可能一个在大企业云集的地区，一个在小企业遍地的地区，一个搞定大客户就可以了，一个要扫遍工厂。
情况不一样，那策略肯定要不一样，岂能一刀切之了事？
况且，所有的数据都是表象，越往下，越接近人性。我们要深刻的认识到：真相不止一个！
所以在提策略的时候，不妨大胆假设，小心求证。多做对照实验。当结果与你预想不一样的时候，不要慌，肯定还有未知、隐藏的信息没有挖出来。你需要继续望闻问切，深入挖掘。
至于策略选择，
“出奇”出效果，但是死的早；
“守正”不偏倚，但是无奇功；
“行稳”最无用，但能憋大招。
而且你还会持续改善，持续优化，形成一个个的闭环，不断提升结果。
这个时候你老板还给你3000块一个月的话，你来找我！
零基础易上手的数据分析工具：Wyn 商业智能软件，让非技术人员也能秒变数据分析师在数字化时代，每个岗位都需要 “用数据说话”—— 但对非技术人员来说，传统数据分析工具往往意味着 “要学 SQL、要懂建模、要背操作流程”，最终要么卡在数据准备环节，要么对着复杂仪表盘设计界面望而却步。事实上，零基础数据分析工具的核心需求很明确：无需代码、智能交互、能快速落地现有工作流。而葡萄城推出的Wyn 商业智
一、系统分析师师是什么系统分析师，属于计算机技术与软件（高级）专业技术资格。通过本考试的合格人员熟悉应用领域的业务，能分析用户的需求和约束条件，写出信息系统需求规格说明书，制订项目开发计划，协调信息系统开发与运行所涉及的各类人员，能指导制订企业的战略数据规划，组织开发信息系统，能评估和选用适宜的开发方法和工具，能按照标准规范编写系统分析、设计文档，能对开发过程进行质量控制与进度控制，能具体指导项目
2024年下半年第一次考了系统分析师，论文没有过，现在重振旗鼓，针对论文进行备考。根据自己的理解，把系统分析内容与实际工作中的角色进行对应，并做出备考计划。1.现有水平2.系统规划（解决方案经理）<details><summary>现况</summary>建设单位组织机构陈旧，导致“一只脚在马车上，一只脚在飞机上”，从而使信息系统成为摆设
近几年，随着科技的日新月异，许多之前没有听过的名词接踵而出。比如云计算，比如大数据，可以说云计算的诞生催生了大数据。所谓大数据，Gartner研究机构给出的定义是这样的：一种需要具有更强决策力、洞察发现力以及流程优化能力的全新处理模式，以此来适应海量多样化的信息资产。笔者认为，大数据并非简单的一种概念，而是一种方法，简而言之，就是通过分析和挖掘数据，从而辅助进行决策的方法。随着
半个月过去，终于安装好Mysql，可以开始实操、解决和总结「拼多多学霸批」的SQL题了。真题还是非常珍贵的，难得和业务需求结合在一起。加之这周，了解了「窗口函数」，比半个月前的我，又有多一点不一样的思路。数据是自己生成的，代码是自己码的。如有错误，请评论指正，感谢！一、第一题表ord（用户订单表）表act_usr（活动参与用户表）（1）创建表act_output，保存以下信息： 区分不同活动，统计
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导读多年前，很多供应链的范围都在国内或本地，通常是比较简单的过程。全球化进程与技术进步相结合，为供应链增加了新的活力，但也使其变得更加复杂。最终，大数据作为一种用户友好的重要资产，并改变了供应链。但大数据给行业带来的最有价值的东西是什么?其答案是创造大量知识以供分享的能力。由毕马威公司发布的“数据即资产”调查报告表明，17%的受访企业表示他们在最大限度地利用现有数据实现价值最大化方面是有效的;18
业内把大数据比作是海洋之王。想象一下，如果您能在大数据的海洋中处于领先地位!将会是一种什么样子的体验。 在我们的生活中，大数据无处不在，几乎迫切需要收集和保存正在生成的任何数据，以免错过重要的事情。周围有大量数据。我们现在所要做的就是一切。这就是大数据分析处于IT前沿的原因。大数据分析已变得至关重要，因为它有助于改善业务，决策制定并提供超越竞争对手的最大优势。这适用于百度 Analytics
数据分析一般有五个步骤：提出问题，理解数据，数据清洗，构建模型，数据可视化。一、提出问题一切数据分析都是以业务为核心目的，而不是以数据为目的，因此，我们首先要明白的就是我们分析的目的是什么?也就是提出问题。本文主要分析以下几个问题：1.不同城市对数据分析师的需求如何？2.数据分析师的薪资水平如何？二、理解数据首先，我们先看一下columns的含义：city 城市companyFullName：公司
很多同学希望加入数据之路，很多同学想在数据之路上更上一层楼。可是，你真的知道，企业口中的“数据分析师”是啥玩意吗？有经验的老鸟都切身体会过，在数据分析师的名字下，隐含了大量乱七八糟的情况。 很多企业压根就没有正确的认识和清晰的规划，反正只要是搞数据，就叫个“数据分析师”。或者叫“业务/策略/运营/战略/用户分析师”，看起来和数据分析有关系，实际情况千奇百怪。如果不识别清楚，很有可能一脚踏
简介：试着，做了一个拉勾网数据分析师职位的数据分析。 其实，虽然很想做数据分析师，但是是跨行，心里相当忐忑，做这个分析就相当于加深自己对数据分析这个行业的了解了。大致思路起始数据来源本来是想自己写个爬虫的，可是学了好久，还是不能融会贯通，总会出一些bug，只能继续学习，争取早日修成爬神功。又想着，总不能还没开始，就结束了这次实验。最后无意中发现了一个爬虫工具--八爪鱼、、只需要点点点（其实，当时有
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“ 上一篇文章《数据分析必备十大思维（下）》，给大家总结了数据分析师必备的十大分析思维，很多小伙伴看后纷纷表示，总结的很系统、全面，非常受用！同时，也有很多小伙伴私信我说，最近在准备面试，能不能总结一些数据分析常见的面试题。恰巧现在正值金三银四招聘季，这个提议简直就是雪中送炭。希望接下来推出的面试题解析系列文章能给奋斗在面试一线的小伙伴们些许帮助。”一、不得不看的简历投递小技巧1. 要不
1、成为一名数据分析师需要具备哪些技能?要成为一名数据分析师，需要掌握丰富的报告软件包(BusinessObjects)，编程语言(XML，Javascript或ETL框架)，数据库(SQL，SQLite等);能够准确分析、组织、收集或传播数据;掌握数据库设计，数据模型，数据挖掘等方面的技术知识以及分析大型数据集(SAS，Excel，SPSS等)的统计软件包知识。2、分析项目的各个步骤包括：·
数据分析的本质数据是基础，分析才是重点。行业内有专门的统计岗，就是只负责做好数据统计就可以了，不需要考虑其他的内容；但是分析岗，前提是针对问题进行分析，所以侧重的是问题解决，以及通过什么样的思路、方法进行解决的，解决之后的结果是好还是不好，这些都需要进行评估。 02 做好数据分析需要具备
1：自我介绍1：尊敬的面试官您好，我叫慢慢，毕业于XX大学，XX学专业，具有近3年的数分工作经验。2：在XX，我的主要工作的内容分为就是协助业务部门，做数据分析和策略输出。形式主要包括搭建业务数据指标体系，输出业务专项报告，以及项目的策划和落地等。2：工作期间内，我不仅能够独立完成工作任务，有一些成功的项目经验，而且也可以和其他部门伙伴，业务方进行沟通协作。所以我在数据分析和沟通协作的能力上是没问
目录业务数据分析提升酒店订单量用户价值分析额外提升工作smtp自动邮件分析过程自动化 业务数据分析这篇博客用来记录自己在携程任职数据分析师期间涉及的一些业务数据分析知识，分别是碰到不同业务需求时自己的分析思路以及预期结果，业务决策等，希望以此方式来进行归纳总结，提升自己。提升酒店订单量业务需求：挖掘与酒店订单量相关变量，探究不同业务场景酒店订单转化率，并制定相应业务决策。解决思路：获取用户订单数
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TypeScript 的 namespace 是早期代码组织方案，通过 namespace 关键字封装代码，需 export 暴露成员，支持嵌套和合并。
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