数据分析入行→技能提升→优势[ 09-01 11:49 ]

我们所说的“数据分析”：产业与链条 “数据分析”是一个含义颇为宽泛的概念，并且，在这个数据化的时代，这个概念几乎是无处不在的。为了保证内容的有效性，在这里仅提供我了解的一些方面。 我接触的数据分析，主要是围绕互联网产品展开的。从数据采集前的规划，到采集过程（交互逻辑设计等），到回收数据的整理（机器层面和人工层面），与业务相联系的数据汇总，到后期的报告呈现（项目成果呈现），都有“数据分析”涉及。

大数据对企业价值，从“道”的层面来论述[ 09-01 11:48 ]

一、大数据使企业真正有能力从以自我为中心改变为以客户为中心 企业是为客户而生，目的是为股东获得利润。只有服务好客户，才能获得利润。但过去，很多企业是没有能力做到以客户为中心的，原因就是相应客户的信息量不大，挖掘不够，系统也不支持，目前的保险业就是一个典型。大数据的使用能够使对企业的经营对象从客户的粗略归纳(就是所谓提炼归纳的“客户群”)还原成一个个活生生的客户，这样经营就有针对性，对客户的服务就更好，投资效率就更高。

怎样成为一个数据科学家：针对大学毕业生的指导[ 09-01 11:46 ]

刚毕业的大学生们，恭喜你们！欢迎成为劳动者的一员。在你所有可能申请的工作中，“数据科学家”这个风骚无比的职位也许最难得到的一个，同时也许是最具有潜在丰厚回报的一个。但是别害怕：Datanami在这里以一个实际数据科学家从业者的身份给你一些建议，告诉你怎样成为他们中的一员。

2015年获得大数据顶尖职位必备的9项技能[ 09-01 11:45 ]

在大数据商品化之前, 利用大数据分析工具和技术来取得竞争优势已不再是秘密。2015年, 如果你还在职场上寻找大数据的相关工作, 那么, 这里介绍的9种技能，将帮助你得到一个工作机会。

不同阶层数据分析师都在做什么呢[ 09-01 11:45 ]

1、数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。

2015中国大数据的市场容量有多大[ 09-01 11:43 ]

新兴产业的出现和发展有两种基本模式。一种是需求导向型，实际应用中出现了明显的痛点，必须要解决，不然就有人一直痛。另一种是技术导向型，革命性的技术先出现，慢慢地新技术扩大了用户的想象空间，进而激发出新的需求。大数据从概念提出到今天形成一个完整的产业，基本上属于第二种模式。

企业如何建立大数据部门-数据分析师[ 09-01 11:41 ]

最近一直跟很多的HR交流说，“我们公司老板想组建一个大数据团队，从我人事的角度，我们需要对于未来数据中心的人员安排如何，怎么样工资体系比较合适的？”这是很多HR经常跟我联系问到的最多的问题。反过来，有很多刚毕业的大学同学也在问我，“我这个专业需要撑握那些技术才能被企业看上。”当然也有，工作三年以上的小伙伴问我，未来自己的职业规化是怎么样的，这个我以后再跟大家一起来探讨。