精华内容
下载资源
问答
  • 商业数据分析从入门到入职(1)商业数据分析综述

    千次阅读 多人点赞 2020-09-10 17:33:07
    商业数据分析的从业要求包括基础知识、工具、业务能力和软技能;在数据获取、数据处理等5个阶段有各自所需要的技能;评价一个事务需要从多个角度衡量,基本的分析流程包括理解商业问题、准备阶段、数据分析和解释...

    一、商业数据分析概念

    1.商业数据分析引入

    先列举几个案例:
    (1)请估计一下2020年八月份在北京卖出有多少双鞋子?
    显然,这是一个很开放的问题,并不像在学校里的题目都有标准答案,是需要经过自己的思考、定义和分析的。

    (2)Corley主营在网上卖手机壳,根据销售数据,发现8月份比7月份购买手机壳的顾客数量下降了10%,怎么回事?
    这也是一个开放的问题,可以从内部和外部两方面来思考问题:

    • 外部
      是手机销售量下降了还是同行业竞争对手出现了,或者经济不景气?物流延迟?
    • 内部
      销售环节出了问题?哪一类用户下降?

    重点需要分析背后的原因,因此需要分析问题的能力。
    很多时候我们觉得学校学到的东西都没用,那只是因为我们没有将学校的知识与实际应用结合起来。

    2.什么是商业数据分析?

    商业数据分析从业要求:

    • 基础知识
    • 工具
    • 业务能力
    • 软技能

    举一个例子,拿学武功来说,武功秘籍就是基础知识,宝剑就是工具,在实际练武过程中就得到了面对不同武功和不同对手所需要的方法和技巧,慢慢培养出了业务能力,出神入化之后形成了自己的软技能。

    基于数据通过分析手段挖掘出商业价值,解决商业问题,并通过分析商业问题建立相应的分析模型。
    上面的几个案例都可以通过数据分析的手段得出结论。

    3.所需技能

    数据分析大致分为5个阶段:数据获取、数据处理、数据分析与建模、数据解释与呈现、验证及优化。
    这五个阶段在上述的基础知识、工具和业务能力方面又有不同的要求,具体如下:
    所需技能

    4.基本分析流程和供应链各个环节

    再举一个案例:
    (3)Corley卖鞋,2020年9月前10天就完成了本月计划的80%,业绩是好还是不好?

    可能有人会觉得好,毕竟三分之一的时间就卖出了大部分,但是实际上并不一定好:
    要看整个月的销售情况,如果前10天销量处于上升趋势,剩下的时间处于快速下降并保持很低的水平,有可能是完成不了计划的;
    还好看以前的销售情况,比如说同比销售额,是不是可能比现在还好;
    和其他竞争对手相比,是否比他们好。

    销量好或者不好需要从多个维度进行衡量,而不是单纯地给出一个答案;
    每个行业不同,相应的分析方法和思路也千差万别。

    一个基本的分析流程如下:

    • 理解商业问题
      根据具体的商业场景理解商业问题。
    • 准备阶段
      根据相应的商业场景进行计划和准备,需要哪些数据、怎么进行分析。
    • 数据分析
    • 解释结果

    供应链的各个环节如下:

    原材料供应商
    生产商
    经销商
    销售商
    终端客户

    分析时,不仅要从销售价格来分析,也要从源头即成本进行分析,处于供应链的哪个位置;
    找整个商业供应链出现问题的主要环节,找出问题。

    5.商业理解

    对于一个事件,会有很多因素,可能都会影响到结果。

    在商业数据分析中,需要进行多维度思考,包括产品、位置、时间等角度,比如零售业中有人、货、场的概念,如下:
    多维度思考

    从点、线、面的角度评价销售业绩:
    分析自己9月份业绩即为点;
    分析与去年同期相比即为线;
    与其他人相比即为面。

    获取知识的金字塔DIKW如下:
    DIKW

    从原始数据中提取出信息,并通过总结得到知识,逐渐积累成为智慧。

    6.需要用到的工具

    (1)Excel是最普及的数据处理和分析工具,作为Office三件套之一,受到各行业广泛的使用,也很容易上手。

    (2)思维导图工具,如XMind、Mind Master等,可以整理知识体系、梳理思维。

    (3)专业的Python数据分析工具Anaconda,可以进行Python基础编程、数据分析、建模计算等,自带了很多包,可以直接点击加QQ群 Python极客部落963624318 在群文件夹Python相关安装包中下载安装。

    (4)关系型数据库软件MySQL,是最常见的的数据库之一,个人一般直接使用社区版即可,可以到MySQL官网https://dev.mysql.com/downloads/mysql/中下载,由于官网下载较慢也点击加QQ群 Python极客部落963624318 在群文件夹数据库软件中下载,然后解压并执行安装配置即可,具体可参考https://www.cnblogs.com/zhangkanghui/p/9613844.html

    除此之外,还可以充分利用Github开源平台https://github.com/,可以查询一些开源项目、查看源码,是一个学习的平台。

    二、数据特性

    1.数据粒度

    数据存在特定的特点,其中之一为粒度
    较标准的定义为:
    数据粒度是指数据仓库中数据的细化和综合程度
    根据数据粒度细化标准:细化程度越高,粒度越小;细化程度越低,粒度越大。

    很多时候得到的数据为汇总的数据,比如对于电商来说,得到了每个月的销售情况,要预测每天的销售情况是不现实的;
    汇总数据可以获取整体趋势。

    而对于原始数据,可以为每一种商业模式确定相应的指标KPI,比如电商行业的常见指标如下:
    电商指标

    并且可以使用杜邦分析法评价指标组合进而确定经营业绩,示意如下:
    杜邦分析法

    对于Leader来说,很重要的一个要求是用户体验好,好的用户体验好主要包括以下方面:
    好的用户体验

    分析流程可以进一步细分如下:

    • 目标
      比如设定PV、DAU(日活)等指标。
    • 收集数据
      根据需求、按照指定的方法获取数据,并过滤掉无用的信息。
    • 数据探索
      发现收集到的数据的特点、分布特征,并探索数据间的关系。
    • 特征工程
      数据中哪些重要。
    • 开发计算
      进行建模计算、并产生结果,如线性回归、逻辑回归。
    • 评估

    假如有一个JSON格式的电影评分数据如下:
    计算相似性

    现在需要计算谁和谁更相似,对两部电影建立坐标系如下:
    电影坐标系

    每个人的评分都以坐标的形式体现出来,可以通过两者之间的距离计算出来,距离越近则相似度越高,最简单的方式是通过勾股定理计算;
    有多部电影则计算多维距离。

    2.数据质量与形式

    数据有一个很重要的特性是数据质量。
    根据定义,数据质量是指在业务环境下,数据符合数据消费者的使用目的,能满足业务场景具体需求的程度。

    比如说,调查问卷因为设计不好而导致收集到的结果有失客观性,这就是数据质量有问题。

    衡量数据质量有一定的衡量指标:

    • 重复
      数据重复是否有意义。
    • 完整
      数据探索时判断数据是否完整。
    • 一致
      数据之间是否一致,比如问卷数据前后部分是否符合。
    • 时效
      数据一般在某个时间区间内有效。

    数据还有一个特性是数据形式,主要包括:

    • 结构数据
      具有一定结构的数据,如MySQL数据库中的数据,对数据类型有一定的限制。
    • 半结构数据
      具有特定的格式,如之前的json数据就是半结构数据,一般来自网站。
    • 非结构数据
      文本、图片等文件,没有特定的结构,不能使用常规方法分析。
      对于图片文件,图都是有由像素组成的点阵,每一个像素点由RGB值确定,组成一个矩阵进行处理。

    不同格式的数据也有不同的来源。

    3.数据隐性

    可以从数据中挖掘出信息和价值。

    再举一个案例:
    (4)对于电商行业,怎么分析客户的男女比例:
    假如有一个客户叫孙悦,昵称是小悦悦,最近老是频繁登录公司的APP,并且总是浏览美妆产品,而且最近三个月购买了大量女鞋和美妆。
    那么孙悦是男还是女呢?

    要判断一个客户是男性还是女性,可以从以下指标出发:
    性别判断指标

    最简单的方法:

    男性概率=姓名倒数第一个字男性概率×权重1+姓名倒数第二个男性概率×权重2
    女性=1–男性概率

    这个模型只是依据姓名来判断的,较为单一。

    更进一步的分析:
    在姓名判断性别概率的基础上,再依据消费行为(如购买剃须刀)的特征判断性别概率,并确定权重计算加权概率。
    这是一个分类问题。

    进行数据分析的好处:

    • 搞清事实
      分析事情的好坏。
    • 接近真相
      可以发现真相的可能情况。
    • 预测未知
      比如预测消费曲线。
    • 帮助决策
      如智能投顾。

    三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队

    1.不同类型的分析

    不同类型分析的复杂度和价值如下:
    不同类型的分析

    其中,描述性分析用于描述当前情况,比如分布、曲线等;
    诊断分析主要分析问题原因,可能需要进行可视化;
    预测分析主要预测未知,包括自动化推荐系统、销量预测;
    指导分析用于指导行动。

    随着难度的加大,所需要的数据也越来越多工具越来越复杂

    常见的分析框架如下:
    数据分析框架

    具体包括SVM、决策树、逻辑回归、神经网络、线性回归、K-means、分层聚类等理论模型。

    2.数据可视化

    有了分析的结果,需要进行报告,其中可视化不可缺少,需要将结果呈现出来。
    同时在数据探索时,数据可视化可以让我们更加直观地了解数据所呈现出的特点。

    一个图表示意如下:
    数据可视化反面示例

    显然,左右两部分都是有问题的:
    标题不规范;
    刻度不一致,不协调;
    坐标轴起点;
    两个表的差距感觉不同,但实际上差别是一样的。

    3.数据驱动开发团队

    一个典型的数据驱动开发团队的成员如下:
    典型数据驱动开发团队
    左侧负责数据分析,右侧负责项目开发,需要相互协调和配合。

    展开全文
  • 什么是商业数据分析师?

    千次阅读 2019-07-27 16:33:13
    现在显然已经是数据智能时代了,传统商业和智能商业的本质区别可以用一个字来概括:“活的闭环”。 数据是“活”的,用户的每一次行为都转化为新的数据汇入数据的大海,而每一个新数据的汇入都实时 引发各个数据集的...

    前言背景

    现在显然已经是数据智能时代了,传统商业和智能商业的本质区别可以用一个字来概括:“活的闭环”。数据是“活”的,用户的每一次行为
    都转化为新的数据汇入数据的大海,而每一个新数据的汇入都实时引发各个数据集的连锁反应;算法是“活”的,用户对产品、服务的每一
    次体验,都成为算法迭代成长的养分,使算法越来越聪明地反映商业本质;反馈闭环是“活”的,在其中, 产品在迭代,数据在流动,算法
    在成长;最终,我们所熟悉的工业时代的机械逻辑——预先设定一切——将被彻底颠覆,取而代之的将会是一个全新的商业生态系统和商
    业形态。
    图片来源网络

    1.点线面体的思维模式

    在这里插入图片描述

    用一个例子开篇

    举个例子:
    有一对双胞胎,在2011年一起大学毕业,一个加入腾讯,一个进入报社。7年之后,去腾讯的那位已经是年薪百万,而且满街都是挖他的猎头。投资人也在挖他,只要出来创业就给钱。去报社的那位,因为报社沉沦了,他曾经寄托理想的整个产业都没有了,一切都需要重来。
    这里不是说双胞胎的素质或者能力有多大差异,也不是说他们分别跟随的领导的能力或者个人操守有问题。
    敲黑板!!!核心问题是——这两个单位所附着的经济体,一个在快速崛起,一个在快速崩溃。
    这就是我们要谈的点线面体。其实我们都有体会,努力工作的工资收益,远远不如2013年以前买了腾讯的股票,或者2010年以前买了北上广的房子。
    为什么?
    因为你再努力工作,你还是一个点。一个月或一年的工资,只是一个点的努力成果。但是腾讯股票与北上广房子的收益,是因为这个点附着于一个快速崛起的经济体,这是一个线性周期的结果。对于做投资来说,你需要首先选择某个正在崛起的大型经济体,接着去找一个领域,投它的成长周期。所以你会发现很多投资人,会投资一个赛道上所有的产业。为什么呢?因为他不赌单点,而是整个周期的收益。
    有一个经典的悲催人生警示:
    悲催的人生,就是在一个常态的面上,做一个勤奋的点。
    更悲催的人生,就是在一个看上去常态的面上,做一个勤奋的点,你每天都在想着未来,但其实这个面正在下沉。
    最悲催的人生,就是在一个看上去常态的面上,做一个勤奋的点,其实这个面附着的经济体正在下沉。

    上面就是我以这个案例给大家开篇的目的所在,在社会大环境下要找准自己的定位,顺势而为,及时做出改变。

    2.DT时代

    许多互联网大拿都说过,我们现在所处的时代是:ABC=DT时代
    在这里插入图片描述
    从移动互联网时代迈入数据技术时代,数据技术造就了优秀的互联网公司,如阿里、头条。人工智能尝试应用多个领域,如无人驾驶、无人机、医疗诊断等。区块链和虚拟货币的大火背后也是数据技术的驱动。可以说数据技术给很多公司带来以往达不到的增长收益。

    3.商业数据分析师:从BI到AI

    在这里插入图片描述
    BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。而随着深度学习技术的突破,是的人工智能又能跟进一步。在海量数据的今天,传统方法已经难以支撑企业的正常需求,现在很多数据达到了PB级。这么海量的数据需要更强大的计算资源,需要强大的挖掘算法等才能给我们挖掘出更多的价值。

    自动化打开效率之门
    借助BI,用户可以访问大量数据,但必须提出适当的问题才能获得正确的洞察。对于没有BI经验的用户来说,这证明是有问题的,他们可能不知道什么样的请求会得到最有价值的信息。AI是打破这一门槛的关键,它可以有效消除预先确定问题的需要。AI中的自动化功能让计算机能够通过确定数据点之间的关系,处理BI数据分析,以生成相关洞察,甚至是用户不知道的必要洞察。发现这些关键业务关系后,解决方案会自动生成仪表板,形象地呈现发现的问题。
    以制造业为例,AI和BI可以帮助追踪之前的机器故障,并收集导致这些故障的详细信息,例如繁重的工作流程或机器老化。然后这些信息可以应用到现有机器上,机器根据类似的情况,当需要维护时自动发出警报。最终,制造商将能够防患于未然,降低维修时间和成本,最终提高效率。

    AI和BI结合使用,实现更高准确性
    结合使用AI和BI不仅可以让更多人能够使用这些解决方案,还可以增加可被分析的数据量。机器学习技术分析大数据集的速度比人类更快,这让每次决策能够考虑更多信息,同时减少检查这些信息的时间,最终提高使用BI的效率和准确性。
    这在零售业尤其有效,特别是传统企业,由于当今电商巨头的出现,它们正在经历巨大的变化。传统零售商必须采用智能技术才能保持领先,通过结合AI和BI,零售商可以根据过去六年(而不是过去六个月)的销售量数据做出库存决策。这会让零售商更准确地了解消费者偏好,保证在正确的时间提供正确的产品,从而在每次决策时都能将消费者摆在重要位置。

    下面用思维导图的方式展现给大家-从BI到AI过度的过程中会经历哪几个阶段,分别有哪些特点。
    在这里插入图片描述
    上面这张图从BI到AI发展的过程会遇到的四个阶段,以及各个阶段的业务要求,阶段特点。希望通过他,大家对BI到AI发展的原因和会遇到的一些瓶颈有所理解了。

    4.我该如何成为商业数据分析师呢?

    商业数据分析师要做什么?
    商业分析师负责利用数据分析将IT技术和商业联系起来,通过数据分析帮助企业优化生产流程,产品,服务和软件,评估生产流程,确定产品需求并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告。
    敏锐的分析师们填补了技术与商业之间的鸿沟,提高生产效率并实现技术的商业价值。
    国际商业分析协会(IIBA),定义商业分析师是“变革的推动者”,他们认为商业分析“是一种为组织引入和管理变革的规范方法,无论他们是营利性企业,政府或非营利组织。“
    商业分析师需要兼具硬软技能。商业分析师需要知道如何获取,分析和报告数据趋势,并能够与其他人分享这些信息并将其运用于商业之中。并非所有的商业分析师都需要IT方面的背景知识,只要他们对信息系统,产品和工具的工作方式有一个基础的了解即可。另外,还有一些商业分析师是具有强大的IT背景但较少的商业经验,他们也有兴趣从IT技术岗位转型到这种混合角色

    作为一个合格的商业分析师,我们需要什么能力?

    1.统计相关的数学知识

    在这里插入图片描述
    我们在之后的专栏当中会给大家逐个讲解在解决业务分析的过程中会用到的一些统计学知识。
    例如:我们专栏安排中有以下内容
    2.5.1:统计学入门
    (1)描述统计学基础
    (2)概率
    (3)正态分布
    (4)中心极限定理
    (5)Python应用
    2.5.2:统计学进阶
    (1)推论统计学基础
    (2)置信区间
    (3)假设检验
    (4)线性回归
    (5)多元线性回归
    (6)逻辑回归
    我相信通过这些学习,我们会掌握一些统计学在数据分析中的应用。

    2.趁手的工具和分析思维

    ExcelSQL
    Python业务理解能力
    社交和咨询技能分析思维和解决问题的能力口头和书面沟通技巧
    成本收益分析利益相关者分析

    那么,到现在为止。我想大家应该对商业数据分析师有了一个大致的概念了。但是在这里要强调的是,这不是单纯的商业分析师,也不是单纯的数据分析师,而是综合的复合型人才,既要有商业的一些分析方法和对业务的理解,又要会数理统计的一些分析方法,只有这样才能更好的适应从BI到AI的过度升级。
    商业分析师的分析方法和模型其实有很多很多,关键是要熟练掌握一部分方法,再结合业务、结合公司情况去分析。之后我们也会加大家如何利用所学技能去分析业务的各个环节并实现用户增长的方案。
    下面举例几种方法:
    1、KANO分析模型
    2、5W2H分析模型
    3、逻辑树分析模型
    4、战略钟分析模型
    5、RFM客户价值模型

    而作为数据分析的硬核技能,我们有需要掌握一些处理数据的工具,包括一些统计学的方法,并会建模分析,能够做预测分析,再结合商业分析的方法和业务的一些情况,我们才能做的更好。
    作为一名数据分析师,如果你能够站在业务领导的高度,主动的思考问题并提出解决方案,有很好的表达技巧说服业务人员接受你的观点,并能够全程推动和监控方案的落地实施,那么你一定能够通过数据来推动业务的持续发展。这几点看似很难,但只要你能够明确方向,一点一点的推进,你一定会惊喜的发现,原来通过数据影响业务并没有那么困难,随着业务对于数据依赖的不断加强,你的价值也会不断凸显,升职加薪自然水到渠成。

    接下来很长一段时间,我将会和另外一名数据挖掘工程师和大家一起探讨怎么能把商业数据分析师应知应会的方法理解透彻,并且能够很好的和业务衔接起来,期待您的阅读。

    展开全文
  • 2019商业数据分析软件有哪些

    千次阅读 2019-03-26 09:32:38
    2019年商业数据分析软件有哪些呢?本文列出了市面上最主要的几款数据分析软件。 1.FineBI 目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中...

    在当下这个快速发展的信息化时代,对于企业经营来讲,掌握一些大数据分析软件工具来支持经营决策也是至关重要的。

    2019年商业数据分析软件有哪些呢?本文列出了市面上最主要的几款数据分析软件。

    121

    1.FineBI

    目前国内数据分析的佼佼者。FineBI是新一代自助式BI工具,企业客户多、服务范围广, 多维OLAP分析是BI工具分析功能的集中体现,凭借FineBI简单流畅的操作、强劲的大数据性能和自助式的分析体验,企业可充分了解和利用他们的数据,增强企业的竞争力。

    2.Tableau

    Tableau是大数据可视化软件的市场领导者之一,在为大数据操作,深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,可以快速地做出动态交互图。

    3.永洪敏捷BI

    该产品稳定性较高,利用sql处理数据。永洪的技术主要分为大数据和可视化亮点。覆盖BI和大数据(海量数据、实时分析),敏捷BI,自服务BI,探索式BI,性价比高。但不支持程序接口,实施交由第三方外包。永洪BI在产品能力上还不错,特别是大数据性能方面,同样可以支撑亿级数据的抽取和分析,而在服务方面则表现一般。

    4.Power BI

    Microsoft Power BI是一个基于Web的业务分析工具套件,擅长数据可视化,采用的CS架构,主要的报表连接过程使用的客户端,浏览器端可以进行简单的报表编辑。其连接数据源需要单独下载msi驱动,而不是目前主流的JDBC的连接方式。操作基本都是拖拽,不过其探索式分析能力有限,不适合做定制化开发(这个不符合我们需要集成的需求)。学习成本较低上手快,但功能简单,无法支持复杂的业务场景,不支持定制开发。

    5.SmartBI

    企业级商业智能应用平台,用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表,OLAP,各种业务报表,制作仪表盘,在移动终端上展示,有统一服务平台支持众多的管理维护功能。和FineBI同为比较不错的国内BI数据分析软件,但是操作体验并不是很好,界面粗糙,并没有FineBI的界面美观。

    6.Qlikview

    属于新一代的轻量化商业智能BI产品,体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统,C/S的产品架构。采用内存动态计算,数据量小时,速度很快;数据量大时,吃内存很厉害性能偏慢。不过目前对于QlikView也是代理形式为主,本地化和定制化能力差,和tableau一样没有大数据处理能力,需要对接数据仓库。国内复杂报表填报等难以支持,另外代理商对客户的响应能力有限。

    7.SAS

    SAS相对SPSS其实功能更强大, SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。

    8.IBM Cognos

    这是传统BI工具中最被广泛使用的,已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型,手工建模,一旦需求变化需要重新建模,学习要求较高,整体来说跟目前主流的敏捷式BI产品差距还是比较大的。

    原文链接:http://www.finebi.com/2019/dataanalysis

    展开全文
  • 商业分析师负责利用数据分析将IT技术和商业联系起来,通过数据分析帮助企业优化生产流程,产品,服务和软件,评估生产流程,确定产品需求并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告。敏锐的分析师们填补了技术与...

    什么是商业分析师?

    商业分析师负责利用数据分析将IT技术和商业联系起来,通过数据分析帮助企业优化生产流程,产品,服务和软件,评估生产流程,确定产品需求并向管理层和投资者提供数据驱动的建议和报告。

    敏锐的分析师们填补了技术与商业之间的鸿沟,提高生产效率并实现技术的商业价值。

    国际商业分析协会(IIBA),定义商业分析师是“变革的推动者”,他们认为商业分析“是一种为组织引入和管理变革的规范方法,无论他们是营利性企业,政府或非营利组织。“

    商业分析师需要兼具硬软技能。商业分析师需要知道如何获取,分析和报告数据趋势,并能够与其他人分享这些信息并将其运用于商业之中。并非所有的商业分析师都需要IT方面的背景知识,只要他们对信息系统,产品和工具的工作方式有一个基础的了解即可。另外,还有一些商业分析师是具有强大的IT背景但较少的商业经验,他们也有兴趣从IT技术岗位转型到这种混合角色。

    核心商业分析师的职责

    商业分析师们要与营销团队和用户交流,基于数据分析变革生产流程,优化产品,服务,软件和硬件,实现提高效率和增加价值。他们在设计和阐明的优化方案的同时要平衡这些方案在技术,资金成本和功能上的可行性。很多商业分析师,需要通过处理大量数据库来确定最终方案,改进产品,硬件,工具,软件,服务和流程。

    贝佛大学商业分析和管理学位教授兼学术项目主任Bob Gregory说,确定技术和功能需求并确定其优先顺序是商业分析师的首要职责。

    “引发需求并使用这些需求来实现相应的IT技术上线,了解客户真正想要的是什么,这是商业分析师最大的责任之一。他们必须从产品所有者角度出发思考。”Gregory说。

    “他们需要问:系统需要做什么,要如何做,我们需要从哪些方面获得意见,以及如何让所有人就我们需要做的事达成一致?商业分析师的工作围绕着定义需求和确定需求的优先级以及获取需求的反馈和批准,“Forrester Research副总裁兼首席分析师Jeffrey Hammond说。

    商业分析师的角色不断发展变化 - 特别是随着公司更多地依靠数据为业务运营提供建议。每个公司都有需要商业分析师来处理的不同问题,其中可能涉及到处理过时的传统系统,改革技术,打破旧生产流程,提高客户或消费者满意度,和重组分离部门。

    商业分析师技能要求

    IIBA认为一位商业分析师最重要的技能和经验包括:

    • 口头和书面沟通技巧

    • 社交和咨询技能分析思维和解决问题的能力

    • 注重细节和准确性

    • 组织能力

    • 有关业务结构的知识

    • 利益相关者分析

    • 成本收益分析

    • 流程建模了解网络,数据库和其他技术

    商业分析师薪资

    商业分析师职位在多个行业和部门存在。根据Robert Half Technology的2018年薪资指南,下面是一些IT行业最常见的与分析师相关的职位。Robert Half Technology根据经验,技能,职能的复杂性以及地理位置和行业的竞争力来划分平均薪资水平。入门级工作人员通常在第25百分位,而那些处于职业生涯上升阶段或竞争激烈或职能复杂的职位通常落在第50至第75百分位。第95百分位是最高级的分析师或那些在最具竞争力的行业工作或者职能复杂度非常高的工作人员。

    商业分析工具和软件

    商业分析师通常依靠诸如Microsoft Excel,Microsoft PowerPoint,Microsoft Access,SQL,Google Analytics和Tableau等软件。这些工具帮助分析师收集和分类数据,创建图表,编写文档和设计可视化来阐明发现。你不一定需要具备非常出色的编程或数据库技能,但如果你已具备这些技能,是锦上添花。你需要使用的软件和工具类型取决于你的职位和组织要求的内容。

    商业分析师在软件开发中的角色

    商业分析师使用实时用户数据和分析程序来识别用户趋势,优秀的产品功能以及潜在用户的开发问题。随着数据对组织越来越有价值,商业分析师也越来越重要。

    鉴于职责范围不断扩大,一些组织已经设置产品经理职位,与商业分析师一起工作,或者成立有多个商业分析师的团队完成商业建议报告

    随着软件开发的扩张和迭代速度加快,商业分析师们参与项目开发的时间进程也改变了。在经典瀑布式开发环境中工作的商业分析师在收集,分析和优先考虑用户需求之前,更多地涉足前端,然后将这些需求交给开发人员,然后转到另一个软件开发项目。与此同时,从事尖端项目的商业分析师可能参与到产品的发行甚至跟进后续多个版本的更新。


    文中提到的商业分析师必备技能和分析工具,你是否全都掌握了呢?或是刚刚开启商业分析师的修炼之路,或许下面的内容能给你一些帮助!

    零基础入门,适合小白的最全面实用的实验 ,推荐

    【MySQL 基础课程】

    本课程实验内容从 SQL 概念开始,在 MySQL 数据库中学习并实践了 SQL 常用语法及约束、索引、视图、SELECT 查询、修改与删除等基本操作。课程包含两部分,基础部分学习 SQL 基本操作实验,进阶部分基于 MySQL 官方参考手册制作,学习 MySQL 的进阶操作。课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/9

    【Spark 基础之 SQL 快速上手】

    在本课程中,你将可以学习到 Spark SQL 的基础概念,了解如何利用 SQL Context 及相关的 API 进行统计分析。最后还将通过一个分析股票价格与石油价格关系的实例,进一步学习如何利用 Spark SQL 分析数据。本课程难度为一般,属于初级级别课程,适合具有 Spark 基础的用户,学习 Spark SQL 的基础知识。课程链接:https://www.shiyanlou.com/courses/586

    大数据工程师

    大数据学习路径中会学习并实践 Java、Scala、Hadoop、HBase、Mahout、Sqoop及Spark等大数据技术,本路径通过大量的动手实验,在实验数据集上实践各种大数据工具,帮助你成长为具备动手能力的大数据工程师。

    R数据分析师

    R语言学习路径将首先学习入门知识和R语言基础知识,然后通过数据统计分析、计量经济建模分析、量化金融投资分析、市场研究分析、数据挖掘五个模块的动手操作实践,深入强化R语言知识。完成本路径的实验课,将具备独立运用R语言进行各类数据分析的能力。

    点击 小程序 或进入 实验楼主页,点击「学习路径」,即可免费加入这两条学习路径~

    文章节选自CIO

    作者:Mary K. Pratt & Sarah K. White

    翻译:Julyzheng

    原文链接:https://www.cio.com/article/2436638/careers-staffing/project-management-what-do-business-analysts-actually-do-for-software-implementation-projects.html

    展开全文
  • 商业数据分析》读书笔记(一)

    千次阅读 2019-01-07 11:10:24
    这本书重点在于讲解商业数据分析背后的重点原则。帮助人形成一套科学的应用数据分析的流程。 对于有数据分析基础知识的人来说,可以作为一种融会贯通的思维练习。 前言 1.介绍:数据分析思考 数据机会的普遍...
  • 商业数据分析概述 越来越多的公司在收集数据,并不仅仅局限于金融业和零售业等。 什么是商业分析?使用应用数学,统计学和计算机科学分析数据,洞察商业表现并采取行动。 商业分析包括金融分析、人力资源分析、...
  • 什么是数据分析数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。 数据分析的...
  • 使用SPSS进行商业数据分析

    千次阅读 2019-06-12 16:40:28
    SPSS是一款非常强大的数据处理软件,那么该如何用SPSS进行数据分析呢? 1.什么是SPSS SPSS是社会统计科学软件包的简称, 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出,于2009年被...
  • 商业数据分析过程中,数据地图是很直观的可视化的表达形式,比如利用地图展示各区域销售额、利润等;比如展示全国仓库分布和运输和以优化运输网络;又比如统计商场人流量及分布,用热力地图展示,指导门店分布和...
  • 作为一名商业数据分析师,应该如何成长,学习哪些技能。我的回答是,除了数据分析技能的学习之外,你要比产品经理更懂产品,比业务更懂业务,甚至还需要对整个行业有一定的思考。如果你做到了,那么你可能成为一个...
  • 我们常说,办事情要“名正言顺”,而数据领域的名字则是格外的多,商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕,今天系统科普一下。商业分析VS 数据分析广义上...
  • 1.什么是数据分析 所谓数据分析就是将产品相关的数据收集整合,然后利用特定的方法去分析这些数据,从中发现规律或是得到结论。这些特定的方法可以包括专业的统计学、数学建模等,也可以从数据的维度和广度出发,...
  • 数据分析师的工作职责是什么

    千次阅读 2020-07-27 06:45:00
    “我可能干了个假的数据分析师!”经常有同学发出这种感慨,然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底...
  • 本课程对帆软软件推出的商业智能工具FineBI进行讲解和学习并对其在各个行业的应用进行讲解,通过本课程的学习能够使用FineBI将企业中现有的数据进行有效的整合,准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的...
  • 
 
 
 
 
 
 
 关注「实验楼」,每天分享一个项目教程 数据分析师们填补了技术与商业之间的鸿沟,提高生产效率并实现...
  • 大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据...
  • 第一步,要先挖掘业务含义,理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。 第二步,需要制定分析计划,如何对场景拆分,如何推断。 第三步,从分析计划中拆分出需要的数据,真正落地分析本身。 第四...
  • 商业智能和数据分析

    千次阅读 2017-06-08 21:14:08
    如果一定要给商业智能下一个定义,那就是:帮助我们把一些数据转化成有商业价值的,而且可以获取的,信息的知识。同时在最恰当的时候,通过某种方式,把信息传递给需要的人。简单来说,要达到一个目的:把数据转化成...
  • 各行业商业数据分析报告网站汇总

    万次阅读 2019-06-02 17:24:30
    当我们在讨论商业的时候,我们就是在讨论数据,我们讨论行业规模,发展速度,讨论盈利空间,讨论成本和收益。 如果脱离了数据,我们就将失去判断,就如没有指路的明灯一般,在商业的波浪中起伏不定,并很可能撞上...
  • 数据分析什么火了

    万次阅读 2020-05-16 12:48:31
    一、什么是数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以...
  • CDA数据分析师 - 数据分析概述

    千次阅读 2019-03-05 20:54:25
    强调商业数据分析中对业务的理解 商业数据分析和预测的本质 数据分析的 8 个层次 大数据对传统小数据分析的拓展 【熟知】 明确数据分析目标及意义 数据分析的过程 数据分析与数据挖掘的常用方法 CRISP-DM、...
  • 它是一种产品/服务,这个产品/服务可能包含报表,分析,管理等等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。举例子:水果店老板利用商业智能做出来的报表或dashboard观测自己商店的人流量,购买量,购买时间,
  • 彻底了解Power Pivot的运行原理,建立科学合理的数据分析模型,能快速的掌握DAX编写思路,实例数据分析的智能化。
  • 本门课程作为电商数据分析师的开篇导论,将从数据分析师的岗位及透过岗位理解业务为切入点,讲解数据分析师的职业诉求,发展路径,及数据分析在业务中的存在价值,如何通过数据分析理解业务的价值和发现机会点。...
  • 大数据和数据分析什么区别?

    千次阅读 2018-09-12 14:05:21
    当我们打开招聘网站,看着数据分析师诱人的薪资的时候,会发现数据分析岗有“数据分析师”和“大数据分析师”之分,那大数据和数据分析什么区别呢? CDA数据分析研究院于2018年8月对智联招聘...
  • 如何入门数据分析

    万次阅读 2020-05-16 12:54:41
    如今,大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值,因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化,对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析什么火了》。 如果...
  • 作者:杨奉山 R语言中文社区专栏作者,R语言小学生,和我一起为成为优秀的商业数据分析师努力吧  知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/YFSbda 写文章是一个很好理清思路的方式,同时也有助于提高逻辑...
  • 数据分析-PART0--数据分析综合

    千次阅读 多人点赞 2018-08-03 16:12:49
    数据分析-PART0--数据分析综合 数据分析-PART1--数据获取和步骤 数据分析-PART2--10大数据分析模型 数据分析-PART3--数据分析常用指标 数据分析-PART4--数据分析方法 数据分析-PART5--数据分析可视化 数据分析...
  • 数据分析

    千次阅读 2019-05-30 23:30:30
    一、数据分析 1.数据分析应用场景 2.数据分析可以分成三个重要的组成部分: 3.如何学习 4.数据分析基本概念 5.数据预处理 二、数据采集 1.数据采集框架: 2.Requests访问页面 三、数据变换 1.数据变换在...
  • 数据分析思路

    万次阅读 多人点赞 2018-09-14 16:08:06
    而大部分我们所购买的书基本都是某一类工具如何使用去进行数据分析,但是看完过后还是不太懂什么是数据分析,应用到实际工作场景中照样很迷茫不知道该如何下手,这是什么原因呢?有的小伙伴会说:我想分析的根本没有...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 294,419
精华内容 117,767
关键字:

商业数据分析是什么