今天真懂了，为啥许多公司不重视数据分析

最新推荐文章于 2025-08-07 14:34:42 发布
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分类专栏： 杂七杂六 文章标签： 数据分析
本文深入探讨了为何许多公司不重视数据分析，偏好经验而非数据驱动决策的原因，并指出数据分析师的责任所在。文章揭示了数据报告格式的问题，如.xls、.ppt、.pdf、.doc等，缺乏可执行的.exe文件，导致高层和业务人员难以直接应用分析结果。

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今天真懂了，为啥许多公司不重视数据分析，喜欢用经验、粗旷的形式做事。。。

原来这都怪我们数据分析师自己呀，我们写的都是，.xls、.ppt、.pdf、.doc...等文件，没有一个.exe的文件，高层和业务没法执行呀。。。

数据分析案例-车辆燃油经济性数据可视化分析
m0_64336780的博客
11-25 9678
本实验数据集来源于Kaggle，原始数据集共有38113条数据，81个变量。该数据集全面展示了汽车领域的燃油经济性，探索了不同年份、品牌和型号的各种车辆的详细信息。它包括发动机规格、燃料类型、传动系统的信息，甚至包括燃油经济性、二氧化碳排放量和技术特性等因素。
17、大数据分析系统：从理论到实践的全面解析
oil88的博客
07-26 5
本文全面解析了大数据分析系统（BDA）从理论到实践的应用与发展。内容涵盖了BDA系统的治理与价值评估、大数据的定义与特征、BD采纳的关键因素、开发方法的选择以及未来发展的挑战与展望。文章还分析了BDA在企业中的实际应用情况，探讨了用例选择、安全挑战、法规负担和基础设施需求等影响因素，并对敏捷开发在BD中的优缺点进行了总结。最后，文章提出了推动大数据发展的建议，包括加强人才培养、持续技术创新、强化合作交流和关注法规动态，以实现大数据的价值最大化。
不重视数据就可能被淘汰——大数据时代，你应该如何选择？
S_king_的博客
12-20 1996
本文由PM圈子网转载 现在，零售行业的压力越来越大，不少企业负责人透露，自己所在企业的数据问题令人担忧。虽然业务一直处于增长的趋势，但是由于业务系统越来越多，收集到的数据越来越庞杂，而公司却没有足够的能力进行分析，甚至连快速响应都不易做到。如果没有创新或者改变，企业很快就会被市场淘汰。 据记者了解到，零售、电商、医疗、交通等不同行业都面临数据带来的不同程度的问题。 针对这个现象，
报告 ：2018年数据分析师要涨薪！一般人我不告诉他
数据分析
02-01 7250
目录：数据分析岗位薪水趋势数据分析职位量发展趋势数据分析职位就业指导薪酬—北上深平均月薪10K+薪酬地图：从职位薪水来看，数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵，均薪在10k+；杭州、宁波和广州位列第二方阵，均薪在9k+；其他沿海及内陆区域中心城市，如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵，均薪在8k左右。薪水地图职位量—北京职位量3W+职位量地图：
分享：做数据分析师能长久吗？
liu94457的专栏
06-17 3498
假如你是一位出色的数据分析师，你会发现业务方对你的要求是最好能未卜先知，不仅提出问题，同时告诉他解决方案。可是能达到这种水平的分析师不就是三国时代的诸葛亮吗？但“诸葛亮”也有自己的痛苦，每个月月底当数据已经全部具备的时候，分析师往往还需要几天的时间才可以给出对业务的观点。一方面他们要确认这个数据的准确性，另一方面还需要具备严谨的逻辑和对商业的足够理解，这样才能在有限的时间里窥一斑而见全豹。
数据分析和数据分析师
hzp666的博客
07-20 1885
想要从事数据分析师这个岗位，那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接、最真实的方式就是从企业那里获得需求讯息，这样才最能够指导自己的学习方向和简历准备。本文即是要利用爬虫爬取拉勾网上数据分析这一岗位的信息，然后进行一些探索和分析，以数据分析来了解‘数据分析’。 数据来源 本项目所使用的数据集全部来自拉勾网，是通过集搜客这一网络爬虫工具来爬取的。之所以选择拉勾网作为本项目的数据源，主要是
数据挖掘潜规则
michael_zhu_2004的专栏
11-02 1952
声明：本文指的是做数据挖掘这行，不是数据仓库 我干这行有几年了，见了很多人，干了很多公司，爆一爆这个行业的状况吧……让后来人有所了解，也让猎头挖人挖的有点方向，起码和candidates聊天的时候不至于什么也不清楚谈不明白，不清楚价值，等等 个人的经验，干这行最重要的第一是人，第二是项目，绝对的人才加上做合适的项目才能成长起来，其余都是扯淡的，就算理论知识再完备，没有机遇也难以成长。
数据分析概念定义和发展前景
qq_74013365的博客
05-05 2463
数据分析的基础是统计学，是计算机的发展才使得对大数据操作成为可能，并使其在各行各业推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。数据是对客观事物观察的结果，表现在各个方面，是对客观事物的逻辑归纳，也是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。我们可以从不同维度对数据进行描述。数据分析是一个快速发展的领域，未来的发展前景非常广阔。数据分析在未来的发展中将会有很多机遇和挑战，需要不断学习和掌握新的技术和技能，以适应不断变化的市场需求和技术发展。
数据分析师必备的8个思维框架
chensq_yinhai的博客
04-23 1721
什么是框架性思维？它是由一个个的思维框架积累而来。本文介绍分析常用的几个思维框架。一些职位描述中会要求分析师有框架性思维，能够被考察的是思维框架，通过思维框架判断框架性思维能力。笔者查阅了多篇文章，定义思维框架为：思考问题的套路，本质是在不断发现问题分析问题解决问题的过程中沉淀的行之有效的方法论。不同行业、不同岗位思维框架不同，不同领域、不同学科思维框架不同。
数据分析哪个方向容易写论文
xiamu_CDA的博客
09-26 729
随着大数据时代的到来，数据分析成为了推动科技进步的关键力量之一。从医疗健康到金融科技，从社交媒体到环境科学，几乎每个行业都离不开数据分析的支持。然而，在众多的研究领域中，哪些方向更容易产出高影响力的学术论文呢？这不仅关系到研究者能否顺利毕业或晋升，更影响着未来科研工作的布局与发展方向。本文将基于最新的学术趋势和实际经验，探讨当前数据分析领域中最容易发Paper的方向。
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