触脉推荐阅读：电商从来都不是一个缺乏新技术应用的战场，尤其是大数据分析的应用。而现在我们面临的是实时数据分析和快速应用的挑战，消费者需求的不断变化需要我们及时掌握并做出调整，因此，本文重点来说明实时数据分析对电商的重要性。

如今，预测分析在商业智能领域变得越来越流行。营销人员和企业正在迅速采用实时数据分析，以保持领先的竞争，并取得成功。大数据分析已经迅速成为数据驱动业务的一个组成部分，并在使品牌和企业更容易在用户运营中发挥重要作用。企业建立的内容传播和推广活动受到来自各种渠道的影响越来越大，尤其是关于其受众、其用户的在线行为和个人喜好的数据洞察。

一般我们用来分析的数据有效期非常短暂，只有在创建或收集数据时才是最相关性的。在这个迅速发展的数据第一的企业行业中，在线的数据依然具有最大的相关性，而一天甚至两天前的数据被认为是不相关和过时的。

今天的企业只能通过利用实时收集的数据分析获得洞察力来赢得成功。

在当今的行业中，客户正在快速地习惯于在越来越短的时间跨度内访问所有内容。这是接近即时访问的时代。这使得电子商务和基于网络的企业必须时刻准备就绪，能够确保更快的响应时间，更快的周转时间尽可能接近实时。在线受众希望一切尽在掌握之中，为了在快节奏的生态系统中保持相关性，企业必须努力寻找吸引受众的方法，或者冒着输给竞争对手的风险。

1、实时定制社交策略

良好的客户体验是建立在实时参与的坚实基础上的。随着社交媒体的出现，企业必须不断加倍努力才能保持领先地位。因此，社交媒体可以使电子商务企业能够在客户查询和关注发生时及时处理它们。

显示实时参与社交媒体重要性的一个相关示例是社交媒体页面监视的标准：页面响应时间。社交媒体页面用一个徽章来积极地评估企业的响应时间，该徽章告诉页面访问者他们响应消息的速度有多快。

让客户或访问者积极参与到您的社交媒体页面中，使他们与您的品牌保持联系，并增加客户的幸福感或满意度。

最近由社会舆情分析公司 Wayin 的一项调查显示, 78% 的受调查的营销商去年获得了至少50% 的 ROI, 这得益于他们使用实时预测分析进行市场投资。

2、实时机会正在迅速增加

《福布斯》的一项调查还显示，实时流媒体应用Meerkat和Periscope因其提供的实时发布功能而受到营销人员的欢迎。

各种活动的现场直播正迅速在网上受众中流行起来。Facebook已经准确地挖掘了流媒体直播的潜力，以建立和保持对全球范围的时事活动的兴趣，无论是竞选活动、皇家婚礼，还是图书发布会。

这些参与机会有资格成为高质量的品牌内容，并主要关注时事和实况活动，如超级碗。这些现在几乎永久地在营销人员的待办事项清单上。这种趋势正在迅速流行，并且很明显，响应性运动和交互式消息正在迅速成为在线受众之间选择的通信方法。

跟踪和分析实时更新的机会为电子商务和其他企业提供了大量的机会。

3、实时数据提供了更强的洞察力

实时数据或现场数据在网络营销中极其重要。实时数据帮助营销人员了解其业务和客户行为的当前影响，无论是网站流量、社会知名度还是实时广告活动。实时洞察力可以积极地影响企业的客户获取或关系管理技术。

实时数据的使用弥补了在线和离线购买体验之间的差距。有实体存在的电子商务商店正在迅速采取措施为顾客实现无缝的店内体验。利用蓝牙和GPS的连接性，一些实体店零售商正在积极地收集关于顾客在店内行为的数据，以便向他们提供关于商店商品的个性化报价和交易。

实时预测分析对于在线平台上的电子商务业务的成功越来越重要。通过挖掘实时分析的潜力，企业可以制定高度有针对性的客户参与策略，提供增强的产品推荐；甚至通过积极鼓励潜在客户完成交易来减少购物车抛弃的发生率。

分析实时数据还可以帮助企业做出更具战略性的营销决策，并且可以改变整体业务性能。

当电子商务企业与相关历史数据密切比较分析实时客户数据以衡量过去的交易或购物习惯时，它们可以有效地向客户承诺跨品牌的个性化体验。

一些电子商务平台正在迅速意识到需要利用实时和预测分析能力来更好地理解它们捕获的客户数据。

如果您希望重新定义您的电子商务业务，并在新的、尚未开发的平台上获得成功，那么请保持关注我们的更新，在这里了解更多实时和预测性电子商务分析相关消息。

刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题：

不知道该先学习哪种编程语言。

事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。

我给你的建议就是：先学习R语言

我建议你将R语言作为你的第一个“数据科学编程语言”。虽然也有例外，比如特定的项目需要。

因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”

这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。

O' reilly media在过去几年中进行了一系列数据科学调查，分析了数据科学趋势。在2016年的调查报告中，R语言是最常用的编程语言(如果排除SQL的话，在本文中它不能称为编程语言)。57%的调查人群使用R语言(使用Python的比例为54%)。

另一个常见的语言排名系统是Redmonk编程语言排名，它由GitHub(代码行)和Stack Overflow(标签数)的流行指数派生而来。截至2016年11月，R语言在所有编程语言中排名第13。此外，R语言多年来一直呈持续上升趋势:

此外还有TIOBE指数（按搜索引擎搜索次数对编程语言进行排名）。在TIOBE指数上，R语言十年来呈现出稳定上升趋势。

使用R语言的公司

在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook 都有使用R语言数据科学家。

除了像Google，Facebook和微软这样的科技巨头，R语言在美国银行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。

R语言在学术界很受欢迎

R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎，最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。

R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。

换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时，他们又将产生对R语言人才的需求。

此外，随着数据科学的成熟，商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时，学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。

通过R语言学习“数据科学的技能”是最简单的

然而，R语言的普及性并不是学习R语言的唯一原因。

在选择语言时，你需要一种在这些领域都具有重要功能的语言。同时你需要执行这些任务的工具，以及在你所选语言中来学习这些技能的资源。

如上所述，你更多地需要关注流程和技术，而不是语法。

你需要学习如何解决问题。

你需要学习如何在数据中找到真知灼见。

为此，你需要掌握数据科学的3个核心技能领域：数据处理，数据可视化和机器学习。在R语言中掌握这些技能将比任何其他语言都容易。

数据处理

一般来说，数据科学中80%的工作都是数据处理。通常情况下，你需要花费大量时间来整理你的数据。R语言中有一些很棒的数据管理工具。

R语言中的dplyr包使数据处理变得容易，这可以大大简化数据处理的工作流程。

数据可视化

ggplot2是最佳的数据可视化工具之一。ggplot2的好处是，在学习语法的同时，还学习如何思考数据可视化。

所有的统计可视化都有很深层的结构。存在构建数据可视化的高度结构化框架，ggplot2基于该框架。

此外，当将ggplot2和dplyr组合在一起时，从数据中得出相关见解几乎毫不费力。

机器学习

最后，还有机器学习。虽然我认为大多数数据科学初学者不应该急于学习机器学习（首先掌握数据探索更为重要），机器学习是一项重要的技能。当数据探索不再带来洞察力时，你则需要更强大的工具。

如果你是初学者，R语言是很好的选择。同时需要专注于学习数据科学的技能。

在学习过程中，你可能会看到很多新技术和新工具，或者一些令人眼花缭乱的数据可视化。

看到其他人的成果（并发现他们正在使用不同的工具）可能会导致你想尝试其他的东西。相信我：你需要集中注意力。你需要花上几个月（或更长时间）才能真正投入到一个工具中。

如上所述，如果你确实希望在数据科学工作流程中提高技能。至少在数据可视化和数据处理方面，你得具备扎实的技能。

科多从2015年踏入大数据培训行业，积累了丰富的经验，不管是授课方式，还是行业前瞻性。

大数据因为其背后蕴含的价值，被《经济学杂志》在2017年誉为“新的石油”，数据导向的工作也成为很多人的向往之一，特别是数据分析。

“到 2020 年，企业基于大数据分析的支出，将突破 5000 亿美元，大数据在未来四年内，能帮到全球企业赚取约 1.6 万亿美元的收入红利。”

——国际知名数据公司 IDC

然而对很多人来说，它还只是个模糊的概念，总觉得离自己很遥远。其实并不然，领英早在2016年发布《中国最热职位人才报告》中提到：全球基础数据人才缺口已经增至 1500 万之居。无论是企业还是个人来说，掌握数据相关技能就掌握了未来。

01 数据分析 = 未来必备技能？= 趁早抓住？

有的人可能会问：“我不想成为数据分析师，那么是不是我就不用学这项技能？”，当然不是的。它是几乎是各行各业的“万金油”，升职加薪的利器，原因是：

（1）有业务决策需求就离不开数据分析，尤其是数据分析思维。

数据分析，是解决业务问题的有效工具，是可以“活在未来”的思维，通过数据来对现实事物进行分析和识别的能力，就像如下所说一样:

“用分析的角度、 严格、 系统地思考业务问题， 然后得出能够影响这些数据的解决方案。 ”

——Michael O’Connell, TIBCO 的高级分析总监

所以在大数据、人工智能的浪潮里，只要公司有业务决策需求，都离不开数据分析这个“工具“。不懂数据，热门职位很大程度上会失之交臂，即使在若干年前入职大平台如阿里、滴滴、腾讯等，在大数据的浪潮里，也会被新人拍死在沙滩上。

（2）除了专职数据分析师，有更多的职位开始对数据分析技能有需求

回想一下，我们日常生活中每天都会接触的场景：从微信朋友圈、短信推广，淘宝京东等电商的商品推荐 ，今日头条、抖音等媒体的内容推送 ,甚至到出行路线优化，这背后都严重依赖于以数据为基础的决策结果。无论处于公司中的哪个环节，从专职数据分析、市场策划、销售运营、到客户服务，都需要掌握数据分析技能。

另外 ，2016 年教育部批准北京大学等为数不多的学校开设 “大数据分析” 相关专业，也就是说，科班出身的分析师，要到 2020 年才可能会出来工作，而如果现在入行或者学习数据分析技能，到时候也是资深人士了，抢先一步，占领先机，未来绝对是各行业内的领导者。

“学习如逆水行舟，不进则退”，在这股大数据浪潮中，你是选择逆流而上，还是进入湍流？想必你心里一定有数。

02 数据分析 = 现今稀缺技能？= 高薪？

大数据在带来极大商业价值的同时，也面临着巨大的人才需求。据数联寻英发布的《大数据人才报告》称：目前我国大数据人才仅 46 万，在未来 3 - 5 年内大数据人才缺口达 1,500,000 之巨。

数据人才缺口，远比你想象的还要大。所以数据人才在就业市场的待遇好到令人仇恨，根本不足为奇。即使没有学历文凭的优势，有数据分析技能的加持，也能找到一份“高薪”职业。更不必提像阿里、滴滴、网易这种依赖于数据的大平台了，求职时的选择多一倍，“钱”途更广。

除了高薪之外，数据分析的热门抢手，还体现在以下几个方面：

1）广泛的行业适用性：目前，数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。说明数据分析是各个行业都是通吃的技能，且都能期待不错的收入水平。

2) 职业发展具有多样性。初期发展方向可以细分为BI专家、模型算法专家、业务分析专家。圈内不乏这种经典案列：技术岗沉淀数据分析思维和技能，转战产品经理、运营经理、管理经理、甚至是公司层面的Sales， 且都是同期的佼佼者。

3) 入门并不难，并且越久越香。很多数据分析师并非都是科班出身，不乏来自经济、管理、化学、甚至英语专业，入门数据分析师并没有我们想象中那么难，相反是可以快速入门的高薪、市场急缺的、发展空间大的热门职业。一旦你在拉勾、猎聘等大的招聘网站上发布职位跳槽信息时，几个小时内绝对会被HR、猎头锁定。

短短的二三年时间，各行业的研究报告表明，大数据在现在、甚至未来都会是各个公司的核心资产，并且其商业价值会越来越高，并且在很长一段时间内供不应求。 我相信只要你已经入门数据分析，加持熟练的业务知识，之后的职业道路相对会顺利很多。

上周笔者小丹为大家讲了关于数据分析的问题，解释各种数据之间的关联性和区别，同时和大家说了当网站数据出现异常的时候可以通过网站数据来进行分析。之后小丹也收到了一些朋友的提问，说到底为什么要做网站数据，这些数据到底有什么用，要怎么来看？所以，进行小丹要和大家来说的就是我们为什么要来做网站的数据分析。

第一，为什么要看网站数据。

网站数据是一个网站现状的具体展现，可以说网站数据是网站的侧写，所以我们作为网站的SEOer而不是网站编辑，一定要懂得来看数据，以知道目前我们的网站处于一个什么样的情况，以便进行下一步优化计划。

1、知道网站目前情况。任何时候看网站数据都要带着目的性的来看，这样你才能够知道这些数据所代表的意义，而不是漫无目的的来单纯的看这些数据，那样对我们的优化毫无帮助。例如，我们来看ip有可能因为：看网站的流量是增加减少；网站出现了问题是收录减少？是关键词排名都下降？是单个关键词排名下降？从这个词的搜索来源流量可以分析出是不是最近的流量减少或者跳出率增加导致判定不满足用户需求。

2、知道网站目前的问题。首先你要先知道你的网站目前出现了什么问题，然后分析这个问题会有那些原因和情况导致的，最终分析出来这些原因可以反映在数据的哪个方面，在根据这个依据来看数据。举个例子说明：网站降权是不是真正的权重降权，判断方式：网站内外部综合评分，内部评分在于网站是否改版，改版后蜘蛛抓取后和原来不同判定打击。看网站蜘蛛：看出改版会导致蜘蛛的短时间内增加与否，通过看百度站长平台的爬行频率来判定网站是否在短时间被百度频繁抓取评分从而来进行评分观察改版后的网站页面组成元素以及来页面的流量质量度来判断网站流量和用户点击质量度观察是否出现ip下降，pv下降、停留时间下降、跳出率增加等问题就可以知道网站是否是真正的权重降权。

所以我们来进行网站数据的分析的顺序一般是：（1）确定网站出现的问题的原因；（2）知道观察网站的哪些数据能够知道网站出现问题的根本原因；（3）通过观察这些数据得到问题的结果，从而制定恢复计划。

第二，用问题来观看网站数据。

网站最常见的问题有：权重下降/上升，最重要的外在表现，流量变化、排名变化、收录变化；网站流量变化一般表现在关键词搜索，权重、流量、流量的质量度、网站页面质量度是通过搜索词来还是输入链接来访问判断的。所以在遇到这些问题的时候，我们多会通过百度统计工具中的统计数据来观察：

1、网站搜索词来源或者任何来源方式数据

2、网站ip数量、pv量

3、来源网站访问链接

4、网站页面跳出率

5、网站页面的停留时间

6、网站有页面热力点击图

网站权重下降首先看流量的来源方式是否发生丢失，或者来了以后的流量是否质量度发生变化，因为能够直接影响到网站降权的数据主要就是流量问题，所以我们要通过上面的七个数据来进行判断。当我们知道了网站出现问题的根源所在的时候，就要有对应的解决方式来稳定网站，否则你的数据分析也仅仅是面子工程罢了。针对网站降权我们来看看它的解封方法有哪些：

1、如果是因为某个主词排名下降导致流量减少那么我们可以通过友情链接的方式来进行改词的权重提升，通过增加自然点击来辅助关键词排名回温。

2、从百度热力图看到某些位置用户点击效果极差，那么我们就要把热力图中点击少的位置内容换成点击多的，以此来稳定页面权重。

3、进来的流量跳出率比较高我们要做的是找到跳出率高的页面然后改变它，找跳出率低的页面对比一下看看这个页面为什么高，改成低的页面的含有的元素或者效果从而提升页面质量，降低高跳出率网站页面的跳出率。

4、最近的pv量开始减少，所以找到导致跳出率高的流量看这些流量点击的页面，因为以前pv少，现在开始少，说明是增加的流量导致少，那么拿现在的流量和以前的流量比，增加的流量是增加在哪一个部分或者哪一些页面增加了流量，查询是不是这些页面导致跳出增加pv减少。

1.什么是数据分析？

数据分析的目的是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。比如：企业的高管希望通过市场分析和研究，把握当前产品的市场动向，从而制定合理的产品研发和销售计划，这就必须依赖数据分析才能够完成。

简单的说，就是对数据进行分析，比较专业的说法是，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，未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。以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。

数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。

2.数据分析类别

其中，探索性数据分析侧重于在数据中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。

数据分析的划分：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。

1）描述性数据分析：属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法。

2）探索性数据分析：侧重于再数据之中发现新的特征

3）验证性数据分析：侧重于验证已有假设的真伪证明

其中探索性数据分析和验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等等。

3.数据分析的作用

数据分析在日常企业运营中主要有三大作用：

1.现状分析

简单的说就是告诉你过去发生了什么。

具体表现在：

第一，告诉你企业现阶段的整体运营情况，通过各个经营指标的完成情况来衡量企业的运营状态，以说明企业整体运营是更好了还是坏了，好的程度是如何，坏的程度又到哪里。

第二，告诉你企业各项业务的构成，让你了解企业各项业务的发展及变动情况，对企业经营状况有更深入的了解。

现状分析一般通过日常通报来完成，如日报、周报、月报等形式。

2.原因分析

简单的说就是告诉你某一现状为什么发生。经过第一阶段的现状分析，我们对企业的运营情况有了一个基本的了解，但是不知道运营情况具体好在哪里，差在哪里，是什么原因引起的。这时候我们就需要开展原因分析，以进一步确定业务变动的具体原因。

原因分析一般通过专题分析来完成，根据企业运营情况选择针对某一现状进行原因分析。

3.预测分析

简单来说就是告诉你将来会发生什么。

在了解企业运营现状后，有时候还需要对企业未来发展趋势做出预测，为企业制定经营目标以及提供有效的策略参考与决策依据，以确保企业的可持续健康发展。

预测分析一般通过专题分析来完成，通常在制定企业季度、年度等计划时进行，其开展的频率没有现状分析及原因分析高。

什么时候开展什么样的数据分析，需要根据自身的需求及目的来确定。

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如何做出正确的选择，而不用担心你花了大量的时间和金钱却发现根本没有作用呢？

以下是你可以参考的一些策略：探索部署和支持大数据分析解决方案的选项。这些策略将有助于确定你需要什么，需要多少以及何时需要。

1.研究，研究，再研究

供应商评估可以是一个既有趣又乏味的过程。虽然供应商可能会用最新最好的解决方案让你惊喜不已，但你仍然需要多做一些研究。

越乏味的研究可能越是成功的关键。

首先，与组织内的关键利益相关者合作，了解你的业务需求。

研究业务听起来比你想象的要容易得多。人们很乐意分享他们的专业知识，他们的日常问题是什么，他们认为你可以为他们做些什么。在你开展业务的过程中，请记住对利益相关者抽样，包括经理、知识型员工和合作伙伴。

2.确定高低优先级

通常调整用例评估或研讨会产生惊人的结果，并帮助你发现业务需求。花时间与利益相关者或一个“中立”派对坐下来集思广益，分配价值观，然后确定优先级。

业务用例评估有助于我们分析出哪些需求得到了满足，哪些需求被错过了，以及这些需求对于每个利益相关者的相对重要性和价值。

3.匹配需求的解决方案

一旦你有了业务需求和用例，请花时间查看发现的不同用例及其相对优先级。接下来，将这些用例与解决方案相匹配。这个匹配游戏的标准在每个组织都独一无二的，但是这个过程可以概括如下：

第一，基础设施评估

· 你今天安装了什么？

· 什么可以重复使用？

· 什么你能用得更好？

· 你需要买什么？

· 哪些解决方案（构建或打包）满足高优先级用例的需求？

第二，你要购买的解决方案是否符合高优先级用例的需求？

· 贵公司的知识/专家谁有兴趣为你的业务构建新的解决方案？

第三，今天你能做些什么？

第四，这些商业用户的职业愿望是什么？

一旦你完成了人员，产品和解决方案的分析性库存，你就可以为你将在业务中获得冠军的大数据分析旅程制定出长期战略和愿景。

4.与你的利益相关者进行社会化改善

在你走得太远的路上，让你的想法变得社交化。你需要反馈，以便你可以处理异议或考虑替代解决方案。

通过迭代反馈改进你的解决方案。不断重新评估，并询问你是否根据需要优化和演进解决方案。

组织解决方案，利益相关者和解决方案提供商。透明度将推动敏捷性，需要快速实施和高度采用。

最后一步似乎是多余的，但随着数据的快速变化推动新世界经济的发展，保持有组织和最重要的一切保证了控制和更大的成功。

5.找到正确的大数据分析路径

采取这些步骤将澄清你的业务正确的构建或购买解决方案。随着你更深入地了解业务数据发展的成熟度及其对分析解决方案的需求，将部分揭示解决方案。

首先开始的旅程可能看起来很令人生畏，在了解和评估之间可能需要的几个步骤之前，你将获得信心——这是正确的大数据分析路径。

谁知道这个旅程到底会带给你什么？乐趣在旅程中，奖励正在成为一个更加战略性和数据驱动型组织的良性平衡。

数据时代已经到来，但数据分析、数据挖掘人才却十分短缺，据全球顶尖管理咨询公司麦肯锡（McKinsey）一份详细分析报告显示：

预计到 2018 年，大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口在 14 万到 19 万之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到 150 万！

先来了解一下数据分析，就是以商业目的为驱动，所开展的获取数据、处理数据、分析数据、展示数据和撰写数据结构报告的一系列科学过程。

针对这个过程，R 都有相应的方法可以较好地处理和完成数据分析所涉及到的内容。R 是一种免费的、开源的语言和操作环境，其初衷是为了统计计算和画图，但是 R语言现在能够做的事情已经远远地超出了其初衷，可以在诸多领域进行应用，比如，数据挖掘、机器学习、社交网络、生物信息、金融数据分析等。同时，R 提供了成千上万的专业模块和实用工具，是从大数据中获取有用信息的绝佳工具。

许多研究院，公司和大学已经使用 R。在过去几年，许多包括 R 的参考和应用 R 函数进行计算的图书相继出版。在 2015 年就被 IEEE 列入 2015 年十大语言，近几年也依然占据数据分析主流语言的绝对地位，所以，学习R语言是一项明智的职业投资。

R语言的强大功能

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。

其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；

简便而强大的编程语言：可操纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。R 语言配有专业的图形交互界面，对没有编程基础的用户也非常友好， R 语言上手入门极快，是学习数据分析、数据挖掘的最佳编程语言。

现在上海数据分析网联合哈步数据首席数据科学家、跟随R发明者之一Ross Ihaka进行R语言二次开发的高老师，推出了机器学习与数据挖掘—R语言实战课程，3月17日开课！

【课程信息】

授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式

授课时间：

2018年3月17-18日

9:00-12:00，13:00-16:00

学习期限：线上（视频/直播）与线下相结合，长期学习。

微信群、QQ群练习答疑。

滚动开班，一次报名，可以申请免费回来听课。

课件资料：课程内部资料，人手一份，上课现场发放

CPDA和CDA学员优惠

更多团报优惠请咨询相关老师

【教师简介】

高杨，哈步数据首席数据科学家，跟随R发明者之一Ross Ihaka进行R语言二次开发，十几年的数据分析师从业经验。精通SAS、R等数据分析软件，主导过多个大数据项目。精通R语言，小班教学。

为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家有所帮助。

1、遵循数据分析标准流程

数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：

1)业务理解，确定目标、明确分析需求;2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;5)评估模型，对模型进行较为全面的评价，评价结果、重审过程;6)成果部署，分析结果应用。

2、明确数据分析目标

在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。

3、业务与数据结合确定分析主题

以解决业务问题为目标，以数据现状为基础，确定分析主题。前期要做好充分的准备，以业务问题为导向，以业务梳理为重点，进行多轮讨论，分析主题避免过大，针对业务痛点，实现知现状、明原因、可预测、有价值。

4、多种分析方法结合

分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。

5、选择合适的分析工具

工欲善其事，必先利其器，数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、Repidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。

它们各有其优势，SPSS 较早进入国内市场，发展已经相对成熟，有大量参考书可供参考，操作上容易上手，简单易学。Repidminer 易用性和用户体验做得很好，并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的，具有良好的扩展性和丰富的资源，涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法，分析数据更灵活。Python，有各种各样功能强大的库，做数据处理很方便。

6、分析结论尽量图表化

经过严谨推导得出的结论，首先要精简明确，3-5条即可。其次要与业务问题结合，给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化，要增强其可读性。

某企业KPI分析报告

数据分析过程中，除了以上六条原则，还要避免以下3种情况：

1)时间安排不合理

在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。

一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。

3)沟通不充分

无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。

对于数据分析师，分析经验的积累与专业知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用专业知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具，做一个有心人!

End.

来源：MeritData

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大数据在国内火了好几年了，现在依然呈火爆的趋势，为何会有这么多人想做大数据呢，肯定不会仅仅只是大数据的薪资待遇，比大数据薪资待遇更高的也有不少，下面我们来看看它火爆的原因究竟有哪些。

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看上图，这是一张大数据技术需求分布图，主要是数据分析、数据开发、数据挖掘、云计算四大块，其中数据分析和数据开发占了绝大部分，这是由于我国大数据领域还处于基础阶段，对于数据的开发和分析需求巨大，而对于高级一点的挖掘和云计算则是进一步需要发展，目前也有火的势头，所以及早进入是有比较大的前景的，优势也会特别明显。

说到行业选择，肯定是少不了薪资待遇的，大数据领域是无上限的行业，但是目前仍然集中在5K-10K这个阶段，10K-15K的需求也很多，这还是在大数据基础阶段，随着大数据的发展，未来几年的薪资肯定会更高，而且能够到10K以上应该算是一个比较可观的待遇了吧

帝都果真是帝都，硬生生的占据了全国36.5%的需求量，比上深广三个城市加起来需求还高。在大数据领域，北京确实不亏为执牛耳者，大数据的技术氛围是其他城市短时间内无法匹敌的，所以如果真的想投入这一行当，建议还是考虑去帝都喝几年的浑水，妥妥的有帮助。

这个可能是很多应届生或者工作没多久的人都特别关注的了，在其它比较成熟的行业里面，公司招聘比较看重工作经验，应届生工作难找成了再正常不过的现象，而大数据领域则不同，经验不限的已经占据了近一半的需求，在剩余的需求中，1-3年的大数据中低级工程师的需求比较高，3-5年的大数据中高级工程师需求次之，对于5-10的“砖家”依然还是有需求的。为什么鲜有10年以上的呢？那是大数据在我国的发展都没有超过10年，你又从哪去找10年以上经验的人呢，当然如果是包含了开发经验的就另当别论了。。

所以不要担心进入大数据领域没有经验不好找工作，大数据这个方向，平均经验不会超过2年，普遍在1.5左右，能够有3-5年的真实技术背景，就是半个“砖家”了，能够有七八年，那绝对是元老级人物了，所以还不在坑里的盆友，赶紧到坑里来，再不来，1-3年的就成砖家了，而到时经验不限估计就成绝响了。

找工作肯定也需要看学历的，上图是大数据领域对于学历的要求，不限、大专、本科占领90%以上的需求，对于本科毕业的盆友，学历不是你需要担心的问题，即使大专的小伙伴也有将近40%的需求。

互联网行业是大数据的起爆点，除了互联网/电子商务行业，传统的诸如计算机服务/软件、金融/基金/证券/投资、通讯行业以及其他专业服务领域等，都在热火朝天的搞大数据，如果你真的想练就大数据的“本领”，建议还是优先选择互联网或者电子商务行业，等你学成归来，再去支援其他传统IT行业的“大数据西部”建设。

说了这么多好听好看的，下面是该提醒一下各位学习的内容了，主要是Hadoop生态的相关技术，例如hadoop、spark、HDFS、Hive等，基本已经成为了大数据领域的必备技能。在语言方面，依然是JAVA、Scala、Python等。这就作一个简单的提醒，学习大数据技术不是一朝一夕可以的，小伙伴可以看看我以前发的文章了解更多需要学习的内容。

在你学习技术之前呢，上图你可以作为一个参考，贪多嚼不烂，选择一个适合自己的领域重点学习，目前来看，能把大数据所以技术都搞明白的没有几个，而且那些都是元老级的人物了，作为还没进坑的首要目标的是先进坑，在坑里站稳了脚跟才能发展自己的坑。

看完这篇文章你是否会心动呢？是否想跳进大数据这个坑？如果小伙伴想学习或者交流大数据领域的相关技术的，可以加下图片下方的群，有很多大数据的学习视频可以下载，也有很多同行的朋友一起交流，还有大数据架构师每天分享技术及解答问题

因为大数据爆发，因此出现了大数据开发、大数据分析这两大主流的工作方向，目前这两个方向是很热门，不少人已经在开始转型往这两个方向发展，相较而言，转向大数据分析的人才更多一点，而同时也有不少人在观望中，这边科多大数据收集了十个为什么要学习大数据分析的十个理由。

下面我们一起来看看大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由

为什么大数据是新的前沿

如果你想在这个世界取得成功，你必须学习趋势。通过查看可用于您的利基的分析数据，您可以确定不同的方法 ，您可以通过这些方式取得积极的成果。一切都取决于数据。从大型跨国公司到小企业。所有伟大的人都使用这些数据为公司的未来制定更好的策略。现在想象成为所有这种疯狂的中心。想象一下，在作出重大业务决策之前，他们是如何做到的?那就是你将和谁同行才能快速成为优秀的数据分析决策师?

你应该学习数据分析的原因

1.数据分析现在是顶级组织的优先事项

随着市场竞争的加剧，顶级组织正在转向数据分析，以确定其服务和产品的新市场机会。目前，77%的顶级组织认为数据分析是业务绩效的关键组成部分。这意味着大数据专业人员对公司政策和营销策略产生巨大影响。

2.增加就业机会

随着公司开始意识到他们无法全面收集，解读和使用数据，他们开始寻找可以这样做的专家。如果您查看所有主要的就业机会平台，您将看到越来越多的职位发布寻找数据分析师和顾问。具有这一特殊技能的专业人士的需求正在上升，而供应仍然很低。这为这一-领域的个人创造了巨大的就业机会。

3.增加数据分析专业人员的工资

随着需求稳步增长，供应依然低迷，数据分析专家越来越多地得到报酬。在印度，像现在这样，数据分析专业人士的平均支付比其他IT专业人士的平均水平高出50%。随着越来越多的公司意识到这些专业人员对组织的重要性，这一趋势在全球显而易见。

4.大数据分析无处不在

正如现在在当今工作场所使用计算机一样，使用故据分析专业人士来促进增长是缓慢的。DataAnalytics几乎没有任何部门保持不变。

5.你会有不同的职业选择

数据分析专家拥有广泛的职称和领域。由于大数据几乎在今天使用。您可以选择:

-指标和分析专员

-数据分析师

-大数据工程师

-数据分析顾问

这些只是您有以在大型组织（如IBM.ITrend.Opera.oracle等）中掌握的一些职位，并且可能性是巨大的。

6.您将成为公司决策的核心

工作场所不满的主要原因之一是大多数员工觉得没有决策权。他们经常觉得这只是一个很棒的公司轮毂。作为数据分析专家，您将成为您所选公司决策的核心。事实上，您将成为企业决策和未来战略的一个组成部分，从而为组织内部发挥重要作用和目标。

7.大数据分析的采用率很高

正如公司开始转向社交媒体品牌广告和客户参与一样，他们也开始转向数据分析。今天几乎不可能找到没有社交媒体的品牌。就数据分析适应而言也是如此。在不久的将来，每个公司都将需要数据分析专家。这使得它成为一个明智的职业生涯，实际上有一个未来的业务。

8. 数据分析正在快于预期

Nimbus Ninety进行的一项调查显示，数据分析的速度要比预计的快得多。调查发现 数据分析技术将在未来3年内寻找技术。

9.它代表完美的自由职业机会

在不久的将来，绝大多数的劳动力不会被束缚在一个雇主身上。人们正在稳步寻找各种各样的收入来源和方法，通过这些渠道找到完美的工作与生活平衡。数据分析，这是一个研究数字、趋势和数据的一般问题 ，为您提供了一个完美的机会，成为世界上一些最大的公司的高薪自由职业者或顾问。在很大的IT基础上，这种工作可以在任何时候从世界任何地方完成。因此，您不必被绑在桌子上。

10.开发新的收入来源

您可以分析并将好的数据信息用于良好用途，您可以轻松识别新的和未开发的创收流。这是通过增加收入来丰富您的生活的最佳方式之一。

以上算是关于大数据专家写给大数据分析学习者的10个理由，可见就目前来看，大数据分析工程师算是一个不错的方向，而且由于其对编程要求不高，学习门槛相较而言也比较低，所以如果想要进入大数据行业，但是又对编程不感兴趣的朋友，可以考虑往大数据分析方向发展。

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