Penglaixiaoke的博客

2021 年起，有一件事已是不可逆的趋势 ——未来商业世界里，大部分公司，都需要拥有驾驭数据的能力，学会用数据做精细化运营，利用数据驱动业务的增长。所以，数据岗位，是未来 5 年内，无论什么行业都有持续需求、非常值得深扎的方向。今天，小编就来给大家科普一下数据岗位：定义、工作流程、进阶方向、价值......目录：数据分析数据产品经理ETLBI数据分析什么是数据分析：数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。数据分析工作流程：其过程概括起来主要包括：明确分析目的与

今天给大家分享一篇分析基础方法论的内容，对于感兴趣的分析方法，可以专门深入研究一波。数据分析方法是数据分析和产品、运营优化的核心，随着互联网的发展、业务逻辑越来越复杂，数据的分析也就变得越来越重要。对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。下文提供的10种常用方法能帮助避免逻辑混乱和判断失误，进行有效的数据分析。道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。层次分别为：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术

一般来说，面试官会根据求职者在简历中填写的技术及相关细节来出面试题。一位拿了大厂技术岗Special Offer的网友分享了他总结的面试经验。当时，面试官根据他在简历中所写的技术，面试题出的范围大致如下：· 数据类型有几种、有什么区别· 进程、线程、协程的定义及区别· 深浅拷贝的区别· 常用开发模式· 函数式编程、对象式编程· 闭包、装饰器· 垃圾回收机制· linux常用命令，举例说明根据该网友的经验，以上是面试题的常考范围，如果能答出来大部分内容，说明技术水平基本没太大问题。建议每个问题至少答三点，同时

数据敏感度高的人，看到数字，两眼冒光，早已飞速纵身跳到3米外，甚至10米外，脑子里在观察、找问题、找机会，喜不自禁或者哀叹不喋或者沉着淡定。对数据不敏感的人，看到数字，则晃晃脑袋，目光发散，心里嘀咕，这是什么？这能说明什么？就像人体对温度的敏感度，碰到滚烫的开水，人的本能反应就是把手缩回来，再吹手散温。每个人对温度的敏感度差不多，因为这是身体本能。但每个人对数据的敏感度截然不同，因为这和每个人的经验相关，所以有人对数据敏感，有人对数据无感。数据敏感度是业务理解力、客户理解力、数据理解力三者的综合结果。很多人

如果有人问：2022年最有“钱”途的岗位是什么？数据分析一定榜上有名。2021 年起，有一件事已是不可逆的趋势 ——未来商业世界里，大部分公司，都需要拥有驾驭数据的能力，学会用数据做精细化运营，利用数据驱动业务的增长。所以，数据岗位，是未来 5 年内，无论什么行业都有持续需求、非常值得深扎的方向。点击获取最新大数据学习资料https://mp.weixin.qq.com/s/2tUu8hJkp6tjAFHIbCfXNg今天，我们挑选了最热门的3大岗位，从工作性质、工作内容、工具要求等维度带你全面了解岗位详情

一、索引相关二、EXPLIAN中有用的信息三、字段类型和编码四、SQL语句总结五、踩坑六、千万大表在线修改七、慢查询日志八、查看sql进程和杀死进程九、一些数据库性能的思考点击获取最新大数据学习资料https://mp.weixin.qq.com/s/2tUu8hJkp6tjAFHIbCfXNg本文主要是总结了工作中一些常用的操作，以及不合理的操作，在对慢查询进行优化时收集的一些有用的资料和信息，本文适合有MySQL基础的开发人员。01索引相关索引基数：基数是数据列所包含的不同值的数量。例如，某个数据列包含

很多人在一开始接触数据分析的时候，往往不知道哪些是内容是有用的，哪些内容是没用的，经常是胡子眉毛一把抓，胡乱分析一大堆数据，根本产生不了什么价值，数据分析的工作也会被老板质疑。其实在我们数据分析的工作中，很多时候都是要在资源有限的情况下，去最大化的撬动效益，这才是数据分析的价值。比如说，用数据分析挖掘创造最大价值的用户，给用户分类针对性营销等，就是一种典型的应用。那么，怎么用数据分析挖掘出企业最有潜力的客户，衡量不同客户的价值呢？今天我就来谈谈常用的三个衡量客户价值的数据分析模型：帕累托分析模型、四象限模型

经常跟数据、报表打交道的人都知道，现代企业中无论什么岗位，都需要或多或少掌握一些数据分析的技能，尤其是财务、人力、业务这些“表哥表姐”们，不懂SQL，Excel不精通，VBA不敢碰，这些都是横亘在面前的一道坎。而我经常说一句话：掌握一个好的工具就是成功的一半。而数据分析的工具，往往会随着时间、地点、人物、事件等因素而不断更新迭代，比如Excel，虽然目前Excel还能应付大部分工作场景，但一旦面对大量的数据和复杂表格，根本就搞不定，在效率问题上，大部分人受限于Excel的高技巧功能，无法自由快速的做表格做分

经营分析，是最容易被吐槽“没啥用”的分析内容。为啥？因为很多经营分析报告，就是简单罗列收入、支出、利润这些指标。然后开始：“收入低了，建议搞高”“成本高了，建议搞低”……这种报告能有用就见鬼了。那到底该怎么做，才能真正发挥作用？今天系统分享一下！转行大数据分析，怎样学习效果最好？听过来人说https://mp.weixin.qq.com/s/JEAMHm_07jCyvCHsZi8xsg很多公司经营分析是财务部门做的，结果财务部门真的就只盯着自己的三张表，每天算利润、算现金。你问他：“销售部门在干啥？”“营销

今天给小伙伴们种草一些数据源网站。现在有很多免费的数据可以供使用分析，不过很少有人能找的到，或者没能力找，这就是所谓的信息差吧。其实数据获取分为两方面，一是“拿来的”数据，也就是现成的；二是“爬来的”数据，这种一般通过爬虫等手段去采集数据。“拿来的”数据可以在各大官方平台或者社区去找，一般各行各业都会有自己的数据库。01搜索指数类百度指数：百度搜索汇总的数据，能看到各种关键词的搜索热度趋势，优点数据量大，能反映真实的话题热度变化，适合做需求洞察、用户画像、舆情监测、市场分析。百度指数规则，是以网民在百度的搜

统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据，以便给出正确消息的科学。如果要学习数据分析，那么扎实的统计知识是必备的。今天给大家总结了统计学中数据分析常用的方法，第一波儿，学起来！一、聚类分析聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。从实际应用的角

对于MySQL，不推荐使用子查询和join是因为本身join的效率就是硬伤，一旦数据量很大效率就很难保证，强烈推荐分别根据索引单表取数据，然后在程序里面做join，merge数据。

对有理想的普通人来说，这已经是这个时代最好的红利，至少给曾经毫无出路的我们开了一道口子。

那么想要进阶提升的小伙伴们，一直做取数工作大概率很难升职加薪，想要未雨绸缪，提升职场竞争力，是需要不断学习积累。首先需要时刻关注行业动态，尽量第一时间了解最新消息，同时提升自身的实力，为日后跳槽、转行做准备。

实践出真知，希望大家能在日常工作、学习或项目中尝试使用上述方法，创造更多的商业价值。

很多人在一开始接触数据分析的时候，往往不知道哪些是内容是有用的，哪些内容是没用的，经常是胡子眉毛一把抓，胡乱分析一大堆数据，根本产生不了什么价值，数据分析的工作也会被老板质疑。

总而言之，只要建立数据分析指标体系，结合上面提到的数据分析两大本质，再通过实践练习，基本上就可以掌握数据分析的思路了

你会在Excel中使用嵌套函数吗？Excel功能的强大离不开嵌套函数的存在。但是当你看到各种复杂的嵌套函数是否望而却步呢？今天小编就带你揭秘如何使用嵌套函数，并分享最常用的嵌套函数供收藏~所谓的嵌套使用函数，指的是多个函数同时使用，其目的就是为实现某种复杂的统计功能。一个函数中通常有参数和常数，常数不能用其他的方式替换，而参数则可以嵌套进去另外一个函数，这样参数中的值就是由另外一个函数生成的。函数可以一层又一层的嵌套，但是在实际工作中，不要过于追求函数和复杂程度，解决问题才是关键，解

数据分析这个词，想必对于很多人来说已经没有多少新鲜感了，越来越多的企业开始将数据分析作为信息化建设的下一个目标，在大数据时代的裹挟下，以前IT部门才能做的数据分析，现在也成为了业务人员的新宠，拿数据、作分析、找问题，数据分析一时间甚嚣尘上。但是包括很多专业数据分析师在内的人，都会产生一个疑问：数据分析究竟能不能为企业产生价值？企业的创收是否只是数据分析表面之下的假象？这里我分享一个某大型器件制造厂的案例，主角就是公司信息部经理老K。企业状况该公司属于大型传统制造企业，规模大且系统多，然而公司

有这样一个案例：某零售集团13年跨入中国市场，并在电商新零售快速增长的背景下快速扩张，在全国各地开设门店。但随着开店持续增加，但毛利额怎增速却明显下降，于是总经理发问：如何提升生意？如果你是一个产品经理，你也许会说，上新品，增加吸引力。如果你是一个大区经理，你大概会说，给员工奖励，激励他们多卖。如果你是一个营销总监，你大概会说，我们要扩大营销，扩大知名度，找网红带货。如果你是一个通路行销人员，你大概会说，产品组合卖、加促销，搞会员制。你觉得总经理会听谁的呢？貌似谁都有立场，但谁都没有

今天这篇文章主要给大家介绍一下SQL语句中单引号、双引号的使用方法。虽然说的是Insert语句， 但是Select、Update、Delete语句都是一样的，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下！（左右滑动查看完整代码）1、假如有下述表格表名：usertable2、插入字符串型假如要插入一个名为小小的人，因为是字符串，所以Insert语句中名字两边要加单引号，数值型可以不加单引号如：Insert into usertable(username)

01数据数据是指未经过处理的原始记录。数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程。大家都喜欢看数据，而不是通过一堆的文字、现象进行决策判断。02指标指标=数据+业务场景，能够指导业务制定下一步行动方案。例如：【体重】是一个数据，120KG不代表胖，60KG也不代表瘦，这个数字的或大或小并不能从说明什么问题，因为还有身高的因素。而【体脂率】是一个衡量人体内脂肪含量的多少的指标，对男性而

Part1描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来度量两个随机变量关系的统计量）、标准差等统计指标来研究数据的离中趋势。例如，我们想知道

随着经济增速放缓，科学、有效地引领业务持续增长，已成为企业发展的首要任务。如何有效地利用数据指标体系，将决策方向从“业务经验驱动”向“数据量化驱动”转型，成为企业的关注要点。好的指标体系能够监控业务变化，当业务出现问题时，数据人员可以通过指标体系进行问题回溯和下钻来准确定位到问题，反馈给业务解决相应的问题。今天就和大家分享一下如何搭建数据指标体系。01数据数据是指未经过处理的原始记录。数据的本质是利用数学观察、记录、理解世界；数据分析的过程就是人类从定性到定量、模糊到精准过程

想入门数据分析应该怎么学？新手做数据分析有哪些好用的工具？会用 Excel 但是做分析总是没思路怎么办？做数据分析有哪些方法......以上这些问题，相信各位想入门数据分析的小伙伴们或多或少都会遇到，今天，小编就给大家全方位科普一下，做数据分析要学什么技能，怎么学。首先，数据分析师需要会哪些技能这个问题，当然要围绕数据分析的基本流程来看。一个完整的数据分析流程如下：目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现根据上图数据分析的基本流程，我们把数据分析师的能力分

请用几个词描述你收到面试通知后的心情激动！兴奋！成就感满满！当然还有，慌……因为面试环节是对候选人综合素质的考察你的思维能力、表达能力甚至一言一行都是面试官考察的范围那么，进入到了面试阶段的你，应该如何准备呢？01面试前：这些你要了解1、公司概况。在面试前到公司官网上查询公司发展历程和重大节点，做到心中有数。了解这些情况后，当你与面试官谈及相关话题时，一定会让面试官眼前一亮！2、过往面经。在面试之前，童鞋们可以在知乎、脉脉等平台上寻找一些面

本文向大家介绍数据可视化神器——Power BI。将重点讲解它的主要功能、和同类可视化工具的对比、以及基本使用方法。01Power BI的主要功能顾名思义，PowerBI是一款BI（商务智能）工具，能在较短时间内生成各种酷炫的报表。所以它主要完成报表制作与发布的工作02Power BI的主要特点市面上的BI工具那么多，为何小编重点推荐这款BI工具呢？这主要是因为它具备下面几大特点：1、打通各类数据源Power BI能够从各种数据源中抓取数据进行分析，除了支

对于刚刚接触数据分析的人来说，经常会有这样的困惑和疑问：数据分析究竟难不难？难的话难在哪？为什么有时候作分析不知道从何下手，只能眉毛胡子一把抓？其实就连我这种已经在数据分析行业浸淫十几年的老油条，有时候做起分析来也会手忙脚乱，根本原因就在于没有抓住数据分析的本质，我们是为了用大量数据去分析、解释和预测基于数据的事实，你首先要明白自己做数据分析的目的是什么，是为了描述事件分析？还是为了预测？又或者是做规范性分析？按照我的经验来说，掌握数据分析方法有一条好的捷径——套用分析模型，对新手来说几乎是百试百灵

统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术，通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。在数据分析工作中，利用统计学，我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的，并且基于这种组织结构确定数据分析的方法，来获取更多的信息。毫不夸张地说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是，看他对统计规律的敏感度。今天我们就来盘点下统计学中常用的数据分析方法，对大家有帮助的话点赞、在看、分享走一波儿哦~01描述统计描述统计是

以前我们看到一个做得很烂的图表，或者穿帮的数据可视化作品时，往往是将它们嘲笑一番也就算了。但有些时候，尤其是刚过去的这一年，我们好像更难分辨一个可视化作品是单纯的糟糕产物，还是出于偏见而刻意制造的虚假信息。当然，用数据来撒谎已经不是什么新鲜事儿了，但现在图表越来越容易被广泛传播，网上到处都是，而其中好多传递的是假象。你可能只是随便瞟了一眼，但一个简单的信息也可能在脑子里生根发芽。现在我们需要快速看穿一个图表是否在撒谎，而这篇图文就是你贴心的指导手册哟。01截断数轴

据不完全统计，Excel 中的函数多达405种。号称精通 Excel 的砖家们会掌握全部的函数吗？显然是不可能的。我们不去挑战不可能，踏踏实实地来学习数据分析必备的 Excel 函数吧。今天先来介绍 Excel 中的计算统计类函数。小编大致分成了以下7类。01求和SUM，SUMIF，SUMIFS SUM(Number1,[Number2],……)：计算单元格区域中所有数值的和 SUMIF(range,criteria,[sum_range])：对满足的单元格求和

我比较喜欢打游戏，属于又菜又爱玩的类型。为了提升水平，会去看一些高手的视频。每次看完高手视频，我都热血澎湃，赶紧上号准备上分。但是，现实却告诉我，看别人玩的再6，自己上手的时候还是不行。这不单单是操作的手速问题，而是你无法复制教学视频中的情景，遇到不同的场景不知道如何应对。而有些教学视频就做得不错，他会打一场完整的比赛，然后经常说自己对当下局势的思考和判断，然后说出自己的应对方法。这类视频看完，我往往水平就能提升那么一点点。我发现，这个经历和我在学习写数据分析

在数据分析技术面中，除了考察SQL代码的口述外，也不乏对概念和数据结构的考察，所以今天小小跟大家来分享的是SQL面试中常见的索引问题，目录如下： 索引是个什么东西？ 我们可以创建哪些索引？ 哪些字段适合建立索引呢？ 聚簇索引和非聚簇索引的区别？ B-树和B+树的原理？ 什么是索引简单来说，索引的作用相当于图书的目录，可以根据目录中的页码快速找到所需的内容。在关系数据库中，索引是一种单独的、物理的对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种存储

今天给大家分享一篇关于如何写好一份数据分析报告的文章。01写在前面的话在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，“No Data, No BB”成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上吗？在阿里巴巴工作，经常会需要撰写数据分析报告，我也积累了很多这方面的经验，今天想尝试

想入门数据分析应该怎么学？新手做数据分析有哪些好用的工具？会用 Excel 但是做分析总是没思路怎么办？做数据分析有哪些方法......以上这些问题，相信各位想入门数据分析的小伙伴们或多或少都会遇到，今天，小编就给大家全方位科普一下，做数据分析要学什么技能，怎么学。首先，数据分析师需要会哪些技能这个问题，当然要围绕数据分析的基本流程来看。一个完整的数据分析流程如下：目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现根据上图数据分析的基本流程，我们把数据分析师

数据分析对于企业商业价值的提升起到了至关重要的作用。我们通过对数据的观测来判断事物的发展趋势，也常常利用数据的思维来辩证的为决策做参考。今天就来给大家分享一个数据分析必备的方法之一，麦肯锡逻辑树分析法。01什么是逻辑树逻辑树又称为问题数，演绎树或者分解树，是麦肯锡公司提出的分析问题，解决问题的重要方法。首先它的形态像一颗树，把已知的问题比作树干，然后考虑哪些问题或者任务与已知问题有关，将这些问题或子任务比作逻辑树的树枝，一个大的树枝还可以继续延续伸出更小的树枝，逐步列

“对数据敏感，能够通过数据分析与反馈，不断改进和优化产品/运营策略。”这样的要求在招聘JD上屡见不鲜，所以近几年越来越多的小伙伴想要转行/学习数据分析。其实数据分析不应该是一项孤立的工作，因为未来的趋势是“＋数据分析”。那么什么是“＋数据分析”呢？就是数据分析越来越成为各个职业的基本技能，各个职业上的从业人员都会开始学习数据分析，从而有了：财务＋数据分析，加分；运营＋数据分析，加分；产品＋数据分析，加分；甚至还有HR＋数据分析，文秘＋数据分析等。在这个时代

统计学是在数据分析的基础上，研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据，以便给出正确消息的科学。如果要学习数据分析，那么扎实的统计知识是必备的。01统计学基础1.均值平均数的一般量度：有时候一些数据重复了，这时候需要用到频数：2.中位数偏斜数据和异常值使均值误导的时候，用它，它是中间值。3.众数数据中出现最多的数值。4.四分数四分位数（Quartile）是统计学中分位数的一种，即把所有数值由小到大排列并

一个成功的数据挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择。01目标客户的特征分析目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营在目标客户的典型特征分析中，有两种业务场景： 试运营前的虚拟特征探索 试运营后的真实数据探索 试运营前：没有真实的业务环境，没有真实的用户数据，需要寻找类似的业务场景中的历史数据来进行模拟和推断。根据产品设计理念、产品定位、经.

如果对于要解决的问题没有过实际经验，或者我们已经上线的方案最后效果不理想，作为数据产品经理应该如何处理呢？转化一下这个问题，如果想解决那些复杂问题或者场景，数据产品经理应该具备哪些底层能力呢？今天我们就来好好谈一谈！01什么是底层能力要先说明什么是底层能力，我们先来说知识和能力、专业能力和底层能力的区别。知识是可以通过学习得到的，而能力要通过练习得到。以各种不同类型的数据产品经理为例，可以通过学习获得的专业知识，举例： 数仓产品经理，你要懂数仓的基本知识、知