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Python爱好者社区 • 3 天前 • 13 次点击  

近几年,互联网巨头们基于大数据创造了很多成功的商业模式,大厂们利用其赚取了极其丰厚的利润。

数据分析对现代企业的发展来讲举足轻重,今后各个行业对数据分析的需求和依赖只会愈来愈大。

1

为什么当下企业如此重视数据挖掘与分析?它能为我们带来什么?

01

解析竞争对手与行业



如果想要规避潜在风险、摸清行业风向与未来趋势,就必须要获取行业中全部竞争对手的发展趋势数据,并对其加以分析与利用。对行业和对手的足够了解,将帮助我们更敏锐地发现问题、找到机会。

02

日常业务管理与优化



要使自身业务高效运转并持续优化,就必须获取“昨日”的各项数据,并对其按一定的周期进行对比与分析。这将使我们更快发现异常数据,为优化业务结构赢得时间。

03

渠道与营销效果优化



监控多种营销渠道的广告效果,分析每次广告投入所带来的收益。利用监测得到的结果,把渠道按绩效排序,为后续营销决策提供决定性的重要依据。

04

优化产品与用户群体对应性



收集与分析多个周期内的用户行为数据,找出符合产品定定位的用户群体,对该群体进行针对性营销,可大幅度优化投入产出比,同时也可使产品更完美。

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以上四点,对于任何一个互联大厂来说都至关重要,掌握数据就是掌握了行业未来所以现在拥有大数据挖掘与分析能力的人才十分吃香,拿年薪40W的名企offer很轻松

所以,无论是想要升职加薪职场人,还是想做专业数分师的毕业生转行者,都开始自发学习数据分析。

但这不简单,很多人在耗费大量时间和精力自学之后却收效微。书读了一大堆,网上的学习方法也看了不少,但就是达不到预期的目标,久而久之最终放弃学习。

据大数据统计,大部分人放弃的原因如下:

1、没专业人士指导,名企顶尖核心资料根本接触不到

2、知识点又多又杂,缺乏系统性的学习规划很难吃透

3、缺乏实战,导致学到的知识无法适应于实际

综上,学不好数据分析,其主要原因就是因为没有正确的学习方式和专业指导。当我们拥有正确的学习姿势之后,一切变得简单起来。

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