Leo的博客

虽然岗位title里都有数据这两个字，但这是两条不同的发展路线，数据分析走的是管理路线，数据挖掘走的是技术路线。我身边就有年薪10万刀的数据分析师，只会Excel，不存在别的技能，但人家就是有能力把技术问题转变成业务问题，不需要会算法和模型。因为“SQL+Excel+BI工具+PPT”这套组合拳，就能满足工作中的绝大部分需求了，如果你再能用PPT把故事讲漂亮，领导就觉得你很厉害了，你大搞机器学习，神经网络，数据算法，如果超出了领导的认知范围并且没有什么好效果的话，你的背景和你的技术也就没什么价值了。

最近有一些自己做小本生意的粉丝私信问我说：“我的店铺生意不错，每个月也能有一点利润，但每次到年底的时候，把工资、房租这些费用盘点后发现自己并没有剩钱。。想请教一下，我应该如何用数据来判断我店铺的经营状况？有没有那种可以简单直接告诉我，我每个月赚多少钱才能回本的模型？”其实这个问题很好解决，用盈亏平衡分析模型就能搞定。只需要有店铺租金、员工薪资等相关数据，模板就会自动得出盈亏平衡销售额（盈亏平衡销售额=固定成本 / 每销售一块钱的毛利润）。并且只有红色区域部分的数据需要手工输入，其他表格数据就会相应自

有时候在和技术或者业务交流时，如果对方时不时蹦出个这效应，那定律，自己又恰巧没有听过，这时候只能呵呵假装明白。其实这些概念也没有什么神秘的，今天整理了一下咱们数分领域常见的效应和定律，用通俗易懂的例子辅助解释，让大家快速理解掌握！1.辛普森悖论辛普森悖论指的是，在对比AB两个群体的数据，将数据拆分成多个维度时，A组在各个维度下的表现均好于B，整体A组的表现却并不一定好于B。没看懂？来，举个例子解释下最近英国各大高校offer都发了，结果某所高校的两个学院，法学院和文学院，在招生上被怀疑有性别歧视

已经无数次在各类文章、演讲中看到过“中台”二字了，从一开始的爆火，让大家以为它是包治百病的灵丹妙药，到最近被自己人“嫌弃”，饱受质疑，今天就来展开聊聊中台里最常见的4个误区。误区一：所有业务都可中台化首先，咱们要明确中台化的目标，要以结果为导向。中台化的目标是为了降低成本，分两种：第一，将现存业务之间重复造的轮子合并，降低成本；第二，为某些业务尤其是新业务提供能力，可以低成本快速试错。因此，往往只有达到一定规模的企业，才会有多个业务，才会有重复建设的问题，才需要中台化。来，咱们举两个例子具体说明

假设你是一家理财公司的市场运营，公司最近推出了一系列新产品，涵盖高、中、低三档，你手里有一份客户名册，你会如何向他们推广？向所有客户发送统一的推广？省时省力，但可想而知效果不佳......与每一个客户沟通，了解需求后再推荐？能做到精准推荐，不过你看着海量的客户信息，还是摇了摇头......此时你默默盘算，要是有一个能根据过往记录给顾客打标签的神器该多好啊，这样就能知道哪些客户值得重点推广，还能针对不同类型的客户推荐不同的产品，实现效益最大化。那么恭喜你，今天我们要介绍的「RFM客户分

在互联网行业里，运维一直都是一个被人误解很深的岗位，以致于很多人都认为运维在IT行中的技术含量很低，但是今天我要为运维人“平反”。开发与运维搞不清楚从本质上说，运维其实是用自己的技术储备知识，保证自己所管理的IT服务可以正常运转的岗位。举个例子，在公司里经常会有妹子找软件开发工程师修电脑，而软件工程师一般就是关机重启；但是很少会有人去找运维工程师修电脑，因为运维工程师往往会把电脑来一顿操作，别人根本看不懂。放在业务中也是一样，软件工程师的任务就是通过编写代码，让软件以图形化的形态给用户使

最近好多朋友都跟我说，现在互联网企业里的技术研发全都是白菜价，做市场的、做营销的、做运营的都比做技术的要好得多，感觉国内很多公司都看不起搞技术的，事实上是怎么样的呢？IT技术专家到底存不存在？首先，国内很多公司都是有高水平的技术专家的，并不是所有IT技术最后都转去做了技术管理，具体要看项目。就拿我自己来说，我刚毕业进的第一家企业就扔了一个技术项目给我，公司要从无到有使用td-scdma芯片，协议非常复杂，学了好几个月都没什么眉头后来，公司为了搭建项目架构，特意招了几个博士进来，平时不写代码，

马云说现在的年轻人离职只有两个原因：要么钱少了，要么是心里不爽了。对于某些企业来说，员工就像是企业行走的资产，每天早上9点钟开始，几十亿的资产都坐在办公室里，下午5点半后公司的资产逐渐清0。目前就业形势比较严峻，但是招人形势更严峻，HR需要一边苦苦在外奔波招人一边还要时时跟踪内部员工的动态，防止人员不受控制地离职，为企业的正常运作产生影响。领英发布的“第一份工作趋势洞察”中显示：7...

当前最赚钱的大数据产业是什么？显然是广告， 而对于拥有大量客户的企业来讲，用大数据驱动营销效率的提升是最大的价值变现手段。运营商等大多企业营销为王，新的时期，随着企业的成本控制、客户满意度提升等要求的加强，精确营销越来越成为其实现高效低成本运作的一种手段，这就好比广告产业，也经历了从传统的广撒网向程序化精准投放模式转变一样，成为趋势性的东西。企业大数据团队能否基于大数据平台给予企业的营销赋...

我是IT部的一枚表哥，由于Excel用的6，被招进开发部，每天的工作就是取数做报表。一次接到一个需求，项目部要求每周出一个项目进度统计表，汇总各方数据，便于每周监控。公司是做地产的，由于同时开展的项目比较多，领导没有时间一一过目，但是又需要掌握每个项目的进度，于是就希望做一个月度项目的电子统计表格，每周都统计给他看。由于项目这块没有业务系统，数据都存留在每个人的Excel中，没有数据采...

前言"数据可视化工具，可爱者甚番。分析师独爱R，自Python以来，世人盛爱matplotlib。余独爱BI之出分析而不拖沓，做可视化还算酷炫......."。BI是什么？BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库，ETL，OLAP，权限控制等模块。分析师刚上手往...

此文是《10周入门数据分析》系列的第9篇想了解学习路线，可以先阅读“ 学习计划 | 10周入门数据分析 ”本文重点介绍分析中常用的六个重要分布，并解释它们的应用。假设你是一所大学的老师。在对一周的作业进行了检查之后，你给所有的学生打了分数。你把这些打了分数的论文交给大学的数据录入人员，并告诉他创建一个包含所有学生成绩的电子表格。但这个人却只存储了成绩，而没有包含对应的学生。他又犯了...

随着商业智能和大数据的价值不断深入人心，各行各业均有了不同程度的探索，近几年，商业智能系统开始在公安交通管理领域得到普及应用。相信未来，基于大数据分析的行业应用将更加深入，商业智能和大数据在公安领域的价值和应用模式将逐渐清晰。如今，公安交通管理业务处理的信息化建设已经有了一定的规模，在日常警务工作中，这些商业智能应用系统及相关的数据库大大提高了工作效率，完成了各项任务，优势十分明显。但随着城...

企业核心竞争能力的提升，需要强壮的运营管理能力，需要及时、准确、全面的业务数据分析作为参考与支撑。 某集团是大型时尚集团，内部报表系统用的QlikView，但是管理分配不够灵活，不能满足数据安全的要求，其次并发数只有10个，仅能满足部分使用者的报表查看需求，所以亟需一个统一的能够集中体现企业运营活动状况、全局、直观的BI决策系统，数据有效服务于决策管理有限，解决企业管理报表层面的问题与需求。...

一般BI商业智能解决方案都包含财务、销售、客户等分析模块，本文分享的是某大型服装集团通过帆软FineBI建设的BI决策系统。该决策系统主要针对财务、资金、采购、生产、库存、物流、销售、渠道、产品、客户等主题与不同的视角与维度，以简单、直观的分析图形，集中展现与管理关键KPI指标与价值链指标，为商品、供应商、市场、客户、门店管理等提供决策支持，辅助各部门进行业务分析。形成人、财、物、产、供、销一体...

地市级地铁数据管理信息系统解决方案一、建设目的某地市级地铁票卡清分部是地铁整个管理系统的一个重要枢纽，负责联立起线路中心和财务部、市场部等其他多个部门的日常工作,方便客流量统计、收入清分对账以及维护管理分站设备等。之前，此地市级地铁采用水晶报表进行开发，完成客流和清分结算的业务，由于水晶报表制作复杂功能就要通过编程实现，不好维护管理，所以采用FineReport这款软件辅助开发，Fi...

连锁百货企业数据分析系统建设方案数据系统建设方案 FineReport数据系统的总体流程为：整合和获取数据，将数据应用于报表的开发，将开发完的报表进行逻辑展示处理和部署，最后呈现给使用者使用。开发报表的过程中，必须结合企业流程和企业内部的系统数据，进行统一搭建，最终要求开发出一个结合了各个系统数据的报表决策平台。开发过程中坚持“契合需求，方便高效”的原则，为企业员工、管理者以及决...

大数据时代，虽然多数企业数据的应用并不能称得上是“大数据”，但也证实了数据应用的重要性和影响力。确实，数据作为企业发展的信息沉淀，已成为企业的重要资产，如何有效利用数据是每个企业必须面临的课题。这里我们分享一个波司登集团通过改进信息系统，加强数据运营管理来提升企业效益的案例，原文是波司登集团软件研发经理孙健在帆软大数据巡展上的演讲。从2012年到2015年期间，波司登的经营效益并不理想，...