數據達人

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

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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；

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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，而是一項能切實提升 IT 工作效率、降低潛在風險的實用技術，憑藉實時對映、模擬推演與預測最佳化​​三大核心能力，正在重塑IT行業的全生命週期管理邏輯。在具體介紹數字孿生技術的應用場景之前，我們先來簡單瞭解一下數字孿生的概念。

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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"。

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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。

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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。
 

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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。

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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：

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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。

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現在市場就像擠滿人的地鐵車廂，流量紅利早就被瓜分完了。這時候誰能真正摸透使用者心思，誰就能在紅海中殺出一條血路。不管是老闆定戰略、事業團隊搞推廣，還是技術部門搭資料平臺，都得靠精準的使用者識別分析。但現實是，7成的企業都在使用者分析這事上栽跟頭。有的公司線上線下的資料各自為戰，CRM系統和門店資料對不上號，連使用者是張三還是李四都分不清。還有的公司，產品部好不容易分析出了使用者畫像，行銷部門卻只會撒網式群發廣告。很多企業都陷入”資料越多越抓瞎”的怪圈。就像海底撈當年也沒料到，他們的核心競爭力根本不是服務，而是支撐服務體系的那套組織能力。事實上，使用者洞察不是堆砌資料報表，而是要從事業場景里長出真實認知。與其在資料裡打轉，不如迴歸商業本質：你的產品到底幫使用者解決了什麼痛點？
這篇文章，數據君就從使用者分析的底層邏輯出發，手把手給你理出可複用的方法論。看完本文，你就能學會如何把散裝資料盤活成使用者畫像，避開90%企業都踩過的資源浪費深坑。

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在當今網絡時代，隨著各平臺知識付費、音樂付費、影片付費等模式的開啟，“萬物付費時代”已經悄然而至。傳統的粗獷式營運模式已經不再符合當今的時代潮流，如何在這樣一個付費時代做好企業的精準化會員客戶策略分析管理，成為當今時代人們尤為關注的話題。
在給大家分享BI會員策略分析管理經驗之前，先換位思考跟大家聊一聊數據君作為某些商鋪或平臺會員群體中的一些體驗和痛點。通常如果我們作為商鋪或者平臺會員，經常會收到各種特價、新品的促銷簡訊，點開一看就感覺是那種毫無技術含量的群發簡訊。我們在被這樣的群發簡訊和電話輪番轟炸之後，在辦理一些會員卡時都不太敢再預留自己的手機號碼了，但是偶爾又怕錯過某些我們確實是感興趣的會員促銷活動，矛盾不言而喻，一旦客戶容忍度低，也許就直接將商鋪/平臺拉黑遮蔽了。

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