营销向来是各种玄幻词汇出没之地，特别是阿里高调大喊“数字化转型”以后，又冒出来一个“数字化营销”。搞得很多做数据的同学一脸蒙圈：咋个又数字化了，到底我能干点啥？今天我们剥皮抽筋，最通俗的介绍下啥叫数字 ...
2023-08-02国外的数据安全相关法规，以欧盟的GDPR最为出名，是全球遵守的规范参考。 欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）：该条例于2018年5月生效，是欧盟首部专门针对个人数据保护的法律，规定了个人数据处理的基本要求、责任 ...
2023-08-02话说有人的地方就有江湖，企业也不例外，看似平静的办公室内每天也是暗潮涌动，各部门也在为争夺资源而暗自较劲，在一般人看来数字化属技术使然，相对单纯，所以在数字化建设过程中如果项目失败了，大部分人都会认为 ...
2023-07-26当前数字化转型是企业的必修课，不知道或者没有做数字化就不好意思和同行打招呼，但做过数字化的结果都出奇的一致：失败率高！为什么会失败，信息部门、业务部门、软件公司都会各执一词，看似谁都有理，谁都是受害者 ...
2023-07-26没人带、没人教、没团队，你占了几条？如果三条占两条，就是所谓的“野生”数据分析师了。如果再加上： 1、公司数据基础建设一塌糊涂 2、其他人都催着你赶紧给数据 3、领导总嫌弃你分析不够深入 那就是传说中荒野 ...
2023-07-26大部分传统企业做数字化转型不是在踩坑就是被坑，技术坑、管理坑、组织坑、能力坑一路随行，感觉整个转型过程都是在踩坑的路上，如果要细说下来，估计又得是万字长文了，今天老杨就选一个最典型、最常见的场景来说说 ...
2023-07-12
给你一张E-R图，它由3张表组成，据此你能分析出哪些业务指标？请详述你的分析思路。 解析：将常见的一些业务分析指标，还原成数据表的基础字段，通俗的说就是知道如何将表中的基本字段进行计算后得到一些 ...
2023-07-12我国的数据分析师在官方定义上属于数据师的一种，在国家资质证书中可归为“统计师”一类。是在互联网和大数据的背景下，结合【数据结构和数据库基础】+【传统统计学&以机器学习为基础的新统计学】的相关从业人员。 ...
2023-07-06
——比客户更懂客户，让销售更会销售 随着年初以ChatGPT为代表的人工智能技术火爆全球，人们惊叹于其在金融、医疗、教育、健康、电商等多个领域的丰富应用。ChatGPT不仅可以模拟人类的对话方式，还可以进 ...
2023-07-05
网上分享数据指标体系的文章很多，但讲数据标签的文章很少。实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。 一个通俗的例 ...
2023-07-05数字化转型不仅需要企业领导意识的觉醒，更需要组织能力的加持，但当前在大部分传统企业，尤其是中小企业不仅数字化技术能力弱且组织能力堪忧，例如部分企业甚至没有独立的信息部门，或者连专业的数字化人员都没有， ...
2023-07-05
7月18-20日，由CDA与MIT（Massachusetts Institute of Technology麻省理工学院，简称“麻省理工”）合办的2023中国数据要素高峰论坛暨首席数据官CDO峰会”将于2023年7月19日在西安市举办。届时，全球数据意见领袖 ...
2023-07-03
根据国家十四五规划关于“加快数字化发展，建设数字中国”，打造数字经济新优势，坚持新发展理念，营造良好数字生态的目标任务，以数字经济驱动的新秩序被定义之后，成为第一次由中国掀起的全球化浪潮，对于中 ...
2023-06-30
笔者在为企业做数据中台设计规划时，经常有客户这样叮嘱。话里话外都是对“数据中台”满满的期待和对“BI”的内心的失望！ 为什么会这样呢？BI作为IT界“颜值担当”，那可是一直是一项叱咤风云的数据应用技术。曾几 ...
2023-06-30数据分析师是负责收集、分析和解释数据以帮助企业做出决策的专业人员。他们使用统计学和编程技能来处理和分析数据，并利用这些信息来制定业务策略、减少风险和优化运营效率。数据分析师还需要能够解释复杂的数据分 ...
2023-06-21电竞数据分析师需要关注哪些方面？ 一、游戏数据分析 游戏数据分析是电竞数据分析师工作的重要组成部分。游戏数据分析不仅包括对游戏内部数据的分析，还包括对游戏整体性能、游戏市场趋势、游戏用户 ...
2023-06-21数据分析师应该学习哪些技术？ 技术1：数据收集和清洗 数据收集和清洗是数据分析师的基础技能。数据收集涉及到如何获取数据，而数据清洗则是处理不完整、不准确或重复的数据。数据分析师需要了解数 ...
2023-06-21数据分析师的工资如何计算？</p> 数据分析师工资计算涉及哪些因素？ 数据分析师的工资水平因地区、公司规模、个人经验和技能等因素而异。一般而言，大型企业的数据分析师薪资较高，而创业公司的数据 ...
2023-06-21自学数据分析：掌握技能、实践与持续学习的路径 一、自学数据分析的意义和好处 随着数据在各行各业的决策作用越来越明显，数据分析师已成为热门职业。自学数据分析，不仅可以提升个人的技能，还能为 ...
2023-06-21数据分析师的战备目标通常包括以下方面： 业务理解 数据分析师需要理解业务，深入了解市场、客户、竞争对手等信息。只有了解了业务，才能更好地为组织提供决策支持。 数据收集和清洗 数据分析 ...
2023-06-21在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10
