对5年数据分析工作的总结

中国保险业过去五年基础数据分析 中国保险业过去五年基础数据分析 分析报告介绍 “保险”是近两年来人们茶余饭后的热门话题,我本次的项目作业将从公开途径抓取中国保险业过去5年的基础数据,管中窥豹看一看这个行业及保险产品当前的状况,过去的发展及未来的驱势。 本次报告是用anaconda3里的jupter notebook完成的。 分析报告目录 保险数据采集 数据清洗和预处理 数据分析阶段 分析报告总结 保险数据采集 本次报告的数据... 阅读详情

从事数据工作至今已五年多。忆往昔,还看今朝。

就聊聊,数据部门这个角色承担的职责,以及如何完成好这些职责。

企业数字化,信息化的加速是整个时代的趋势。数据部门可类比于部队中的情报部门,好比诸葛亮。或者类比成人体的中枢神经系统,包括大脑&脊髓。

数据部门的终极目标。用一句话来总结:通过信息化,提升企业决策效率。

决策是人做的。信息化是帮助人做判断的。归根结底,我们做的事情是影响人的决策。

具体拆分成三个重点part。

第一:指标

关键词,推动。沟通。数据流。

通过维护指标体系,帮助重要的决策者。及时掌握业务情况并做出准确判断。

比如对长期业务盈利的预期,还能不能挣钱?对当前风险的判断,业务要扩张还是收缩?。

完成这件事情,需要深入的了解业务。同时,给出技术方案。比如,了解业务产生所有的数据的明确含义。设计数据流转结构,来支持报表的呈现。

其中的难题是,如何影响决策?

假如你是诸葛亮,需要做到运筹帷幄,决胜千里之外。需要。同时达成几件事情。1。及时掌握所有情报;2、能够预测到事情的发展。3、通过简洁的沟通让老板听从你的建议。

总结。输入。分析。输出。最终目的是为了输出。分析是为输出服务的,输入是为了分析服务。环环相扣。

输入方面的困难。

数据源需要整合。数据仓库架构需要。指标需要设计。

数据源的整合。标准是,对数据来源及含义充分了解,做到准确不遗漏。数据可能来源于五湖四海,我们要先把他们汇集到一个湖泊里。

数据仓库的架构。标准是,结构清晰,最大化复用。

指标的设计。包括指标的挑选和层次的设计。需要从无数可能的指标中。挑选最重要的指标。表达最核心的业务逻辑。并且有良好的分层设计,当上层指标发生变化时,能够快速定位引发变化的具体特征。

 

第二:实验

第三:算法

未完待续。。。

数据分析案例:对拉勾网数据分析岗位进行分析 关于主要城市数据分析岗位招聘信息的分析前言分析思路 前言 随着互联网的飞速发展,用户积累的数据越来越多,企业从大数据中挖掘有价值的信息似乎成了主流,加上各种营销,导致许多人想转行数据分析师,认为入门门槛相对较低、工资高于大多传统行业岗位,当然我也是其中一个,为了避免被各种营销带节奏,还是分析了解一下数据分析师目前的大概行情吧,比如薪资待遇如何,工作内容是什么,去哪座城市机会好等等。 使用工具:Xmind(思维导图)、Excel(数据处理清洗)、Tableau(数据可视化) 数据来源:Kesci网(【爬遍拉钩 阅读详情

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