熬了几大夜,吐血整理内部包含2980元大数据分析课程,仅分享1次!

简介: 互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户,其次是市场和客户。以数据为依据,为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。


互联网行业数据分析的主要对象是产品、运营和用户,其次是市场和客户。以数据为依据,为产品策略、运营战术、用户研究、市场趋势、客户画像等企业关键领域提供必要决策支持。image.png从事运营工作:活动上线前,需要做A/B测试,通过数据反馈结果,严重活动是否符合预期;活动上线后,还要分析实时数据,进行调整推广节奏和推广动作。

从事产品工作:设计产品时需要用数据来分析用户行为,挖掘用户需求;产品诞生后,还要用数据监测用户行为、测试产品功能,促进产品迭代。

从事市场工作:需要通过一系列的手段去引入流量,但是有的渠道效果好,有的渠道效果差;我们需要收集每个渠道的投入,用数据分析来分辨渠道资源的效果,对比各大渠道对业务的影响,从中找出最优渠道……

从企业的招聘需求中也可以看出来,不论是做产品、运营还是市场,如果是想要进大厂,数据分析能力就更是标配了。image.png 然而,我们通过调研发现,80%的0-3岁互联网人没有系统的学习过数据分析,缺乏数据思维,处于比较浅层面的对比,甚至会出现“预估”的情况:只会"统计",不会分析:把各种指标数据统计到一起,却不知道应该如何分析,无法得出有效结论;

没人请教,自学难:遇到分析问题没有专业人士请教,只能常在知乎、百度寻找干货,却无法套用到实际工作中;

工具使用不熟练:遇到量大的数据不会用Excel操作,复制粘贴操作,既浪费时间,又容易出错;

缺乏数据思维:没有系统学过数据分析,不知道如何拆解数据指标,多维度衡量产品、运营现状;image.png

你适合学习大数据分析吗?image.png最近,我为我的粉丝整理一套2020年最新录制的大数据分析必备的学习资料,这套资料内容非常详细全面非常适合想要进入大数据分析领域的人学习。


相关文章
|
1月前
|
SQL 分布式计算 数据可视化
Tableau与大数据:可视化工具在大数据分析中的应用
【4月更文挑战第8天】Tableau是一款领先的数据可视化工具,擅长于大数据分析,提供广泛的数据连接器,支持多源整合。它与Hadoop、Spark等深度集成,实现高效大数据处理。Tableau的拖拽式界面和交互式分析功能使得非技术人员也能轻松探索数据。在实战中,Tableau用于业务监控、数据storytelling和自助式分析,推动数据民主化,提升决策效率。未来,Tableau将持续创新,扩展生态系统,并保障数据安全与合规性,助力企业最大化数据价值。
40 0
|
1月前
|
存储 消息中间件 监控
【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
【4月更文挑战第4天】【Flume】Flume在大数据分析领域的应用
|
2月前
|
供应链
代采系统如何利用大数据分析优化采购决策?
代采系统可以利用大数据分析来优化采购决策
|
2月前
|
Cloud Native 数据处理 云计算
探索云原生技术在大数据分析中的应用
随着云计算技术的不断发展,云原生架构作为一种全新的软件开发和部署模式,正逐渐引起企业的广泛关注。本文将探讨云原生技术在大数据分析领域的应用,介绍其优势与挑战,并探讨如何利用云原生技术提升大数据分析的效率和可靠性。
|
2月前
|
存储 消息中间件 大数据
Go语言在大数据处理中的实际应用与案例分析
【2月更文挑战第22天】本文深入探讨了Go语言在大数据处理中的实际应用,通过案例分析展示了Go语言在处理大数据时的优势和实践效果。文章首先介绍了大数据处理的挑战与需求,然后详细分析了Go语言在大数据处理中的适用性和核心技术,最后通过具体案例展示了Go语言在大数据处理中的实际应用。
|
2月前
|
数据采集 运维 数据挖掘
API电商接口大数据分析与数据挖掘 (商品详情店铺)
API接口、数据分析以及数据挖掘在商品详情和店铺相关的应用中,各自扮演着重要的角色。以下是关于它们各自的功能以及如何在商品详情和店铺分析中协同工作的简要说明。
|
2月前
|
存储 分布式计算 算法
【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程
【底层服务/编程功底系列】「大数据算法体系」带你深入分析MapReduce算法 — Shuffle的执行过程
30 0
|
5天前
|
数据可视化 大数据 Python
python大数据分析处理
python大数据分析处理
10 0
|
6天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 大数据
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀
|
12天前
|
存储 机器学习/深度学习 数据采集
大数据处理与分析实战:技术深度剖析与案例分享
【5月更文挑战第2天】本文探讨了大数据处理与分析的关键环节,包括数据采集、预处理、存储、分析和可视化,并介绍了Hadoop、Spark和机器学习等核心技术。通过电商推荐系统和智慧城市交通管理的实战案例,展示了大数据在提高用户体验和解决实际问题上的效能。随着技术进步,大数据处理与分析将在更多领域发挥作用,推动社会进步。

热门文章

最新文章