数据分析)在上一篇文章中，我们简单介绍了数据分析的概述，从目前的应用现状、概念、分析方法、为什么要学习数据分析、数据分析的结构层次等方面给大家做了介绍，让大家对数据分析有一个大致的了解。如何写数据密集型案例分析教你如何写数据分析报告！要提高数据分析能力，必须建立数据分析的知识体系和方法论。
1、工业大数据开启新时代七大应用分析
工业大数据开启新时代七大应用分析工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销。在本文中，我们将逐一谈谈工业大数据在制造企业中的应用场景。随着信息化和工业化的深度融合，信息技术已经渗透到产业链的各个环节。条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到了广泛应用，特别是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用。工业企业也进入了互联网产业发展的新阶段。
2、互联网时代的客户数据分析与精准营销
互联网时代的客户数据分析与精准营销随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设和数据采集方面投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统普遍建立，基础设施初步完成。然而，总的来说，由于缺乏数据分析领域的经验，中国银行业错误地将这项工作定义为战略性工作。数据和客户仍然是孤立的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析方法仍然原始，实际投入产出比不高。
3、产品运营如何做好数据挖掘与分析
产品经理在日常工作中最重要的就是提高自己的数据分析能力。除了数据产品经理，其他产品经理都不需要数据挖掘能力。要提高数据分析能力，必须建立数据分析的知识体系和方法论。近两年，随着大数据、精益运营、成长黑客等概念的传播，数据分析的思维越来越流行。处于互联网最前沿的产品经理，接触到大量的用户数据，却一直为如何做好数据分析而苦恼。
数据分析的价值是什么？产品经理做数据分析的具体方法有哪些？如何学习数据分析？本文将这些问题与大家分享。第一部分|数据分析系统:道、技术和仪器“道”是指价值观。产品经理要想做好数据分析，首先要认同数据的意义和价值。一个不认同数据分析，缺乏对其意义认识的人，很难做好这份工作。“术”是指正确的方法论。现在新兴的“GrowthHacker”概念从AARRR框架(获取、激活、留存、变现、推荐)入手，这是一个非常好的分析方法。
4、常用的数据分析方法有哪些?
常用的数据分析方法有哪些？1.趋势分析当有大量数据时，我们希望更快更方便地从数据中找到数据信息，这时就需要用到图形功能。所谓图形功能，就是用EXCEl或者其他绘图工具绘制图形。趋势分析通常用于长期跟踪核心指标，如点击率、GMV和活跃用户。通常只做一个简单的数据趋势图，而不是对数据趋势图的分析。肯定是上面这样的。
趋势分析的最佳输出是比值，包括环比、同比、定基比。比如2017年4月GDP比3月增长了多少？这是一个环比关系，反映了近期趋势的变化，但有季节性影响。为了消除季节性因素的影响，引入了同比数据，比如2017年4月GDP比2016年4月增长了多少，这就是同比数据。更好的理解定基比，即固定一个基准，比如以2017年1月的数据为基准，定基比就是2017年5月的数据和2017年1月的数据的对比。
5、电商平台的数据分析应该怎么做?有没有相关案例?
电商平台的数据分析按照业务逻辑可以分为前台、中层和后台。在电商平台的数据分析中，线上线下店铺管理是前台，全服务管理是中台，培训招聘是后台支撑。前台:面向客户的中台:支持面向客户的部门。后台:财务、法务、招聘、培训按照这个框架分配后，就可以知道单个部门的动作在整体上有哪些。1.流量分析什么样的流量能带来转型？
什么样的流量转化量比较大，选择什么样的渠道？比如我有1000万，我需要知道如何投入产出才是最高的。为了解决这个问题，可以进行以下三类分析:推广分析:不同流量来源、渠道、获客成本的分析。内容分析:分析每个内容的流量来源和相关运营效果(主要针对手淘、达人直播等方面的内容。).页面分析:尤其是单独活动的落地页面，需要分析当前页面的流量来源和目的地分布，关注页面的热点，为店铺装修指导提供依据。
6、数据分析思维——用这样的分析思维驱动业务|附实际案例
这两天老板让我分析一个以前没听过的业务。在与运营的交谈中，我逐渐理清了分析框架，在处理数据的过程中，我逐渐补充了之前没有想到的分析维度。从这件事，我回想起我刚入门的时候，问一个朋友，数据分析师的能力是什么？其中她说了一个观点，以后不管是在网上查资料还是面试，都强调分析思维。那么什么是分析思维呢？想转行做数据分析师，如何培养这种思维？
小李，一月份的促销活动，请帮我做一个复盘。小美，这个月会有营销活动。请总结一下之前的数据，看看能支持什么。这些你经常遇到吗？或者，面试的时候会临时想象你在某个场景，问你怎么分析。可能这些分析题目经常分析，也可能根本没接触过。之前面试的时候有人问我:你觉得我们APP的付费率是高还是低？如果低，你怎么分析为什么低？
7、十大互联网数据分析方法之—细分分析
一、原理“细分是一切分析的原点！不细分，不分析！”这是我们学习分词分析时常用的一句话。细分分析的高评价不仅仅是因为其强大的分析手段，更重要的是在当前流量红利逐渐消失的时代，一般的网站统计和网页分析已经不能满足需求。我们迫切需要用数据驱动精细化运营，我们需要细分用户行为的每一个点，才能挖掘出隐藏在他们行为背后的真正影响因素。我们常见的RFM模块和漏斗分析最基本的原理就是细分分析。
8、数据分析(一
在上一篇文章中，我们简单介绍了数据分析的概述，从数据分析目前的应用现状、概念、分析方法、为什么要学习数据分析以及数据分析的结构层次等方面给大家介绍了数据分析，让大家对数据分析有一个大致的了解。本文具体介绍了数据分析中最核心的技术之一——数据分析思维。作为一个数据分析师或数据运营新手，面对异常数据时，很多小伙伴都会做出主观猜测，比如“好像是A引起的”、“好像和B渠道有关”、“可能是竞争对手C做出了竞争动作”。
显然这种思维是混乱的，所以做数据分析很重要:要有结构化的分析思维。接下来，我将介绍数据分析的三个核心思想:结构化、公式化和操作化。日常生活中，我们在分析一个问题的时候，分析的思路总是一片混乱？分析中途无法进行下去，或者分析之后无法得出结论，效率极低。
9、数据密集型案例分析怎么写
教你如何写数据分析报告！有核心案例分析！跳水数据分析你可能会遇到以下几种情况:情景一:老板作为运营人员，每个月底都会问你当月的运营数据。微博和小红书是公司的主要渠道。在投资比例相近的情况下，小红书的曝光率和转化率是微博的两倍，而其他竞品公司的数据不相上下。你不想放弃微博这个渠道，你需要说服你的老板提出一份逻辑清晰的分析报告。
10、大数据时代的案例分析
案例:你一高兴他就买你，他着急。他抛掉华尔街德温特资本市场公司首席执行官保罗·霍汀(Paul Horting)的日常工作之一就是利用计算机程序分析全球3.4亿微博账户中的消息，从而判断人们的情绪，然后从“1”到“50”进行评分。根据评分结果，霍丁再决定如何处置手中的数百万美元股票。霍汀的判断原则很简单:如果每个人看起来都很开心，那就买；如果大家的焦虑上升，那就卖出。
案例二国际商业机器公司(IBM)估计，这些“数据”的价值主要在于时效性。对于一瞬间就能输赢的华尔街来说，这个限制非常重要，曾经，2%的华尔街公司从微博等平台收集“非正式”数据；如今，已有近一半的企业采用了这种方法。●“社交移动”创业公司在“大数据”行业充满活力，与微博Twitter是合作伙伴，它分析数据，告诉广告主什么是合适的时间，谁是合适的用户，发布什么是合适的内容，深受广告主的喜爱。