Python可视化：RFM模型、参数评估、分析法则详解

这是一个数据驱动一切的时代，从国家、企业、组织到个人，都在关注各种数据，并寄希望于从数据中获取到价值，因此数据分析就是这个时代的“淘金”！

也正是因为这样，数据分析人才成为了当下的香饽饽，不管是数据分析师，数据分析工程师，还是数据产品经理，有数据思维的运营人员，都变得越来越受市场欢迎。

未来5年数据类岗位的需求总量在2000万左右，不论是互联网、金融，还是零售、医疗、教育等行业对数据分析人才都将会爆发更大的需求，从数据可以看出，未来数据分析师将是职业发展的一个重要方向。

因而在大数据时代，数据分析师迎来了黄金就业期。

可是对于目前很多从事数据分析的人员来说，却面临着职场窘境，很多人顶着数据分析师的title，却是在做着人肉跑数机的活，可谓是一顿操作猛如虎，最后连个拿得出手的项目经验都没有。

最近，面试了几个数据分析岗位的人，结果一个都没录用，他们都有几年数据分析工作经验，但是询问其项目经历，却都寥寥无几。不禁感慨，工作几年，有些人可以月薪40K+，有些人却还在简历上造假项目经验，职场差距真的愈加明显……

要知道数据分析是要懂业务的，一个好的数据分析师是要靠大量项目实践沉淀出来的。

我们以一个具体问题为例：

某家公司的产品经理发现最近新用户的留存比较差，希望能通过数据分析上找找原因。

初级数据专员，两手一摊，这情况啊，我导出数据看看，最终也没分析出个所以然来。

数据开发工程师，通过用户画像、问题假设等方法，发现活动推送并不能吸引95后的用户，然后找到留存差的原因。

数据业务工程师，更是可以通过数据建模，算法模型，预测出将要产生的结果，指导工作的执行或者领导的决策，从而提升业绩。

所以，职场不应该固守在原地，而是要学会不断进阶。

如何具备数据分析专家的能力？

说了这么多数据分析的重要性，你是不是有这样的疑问：那么如何快速掌握数据分析思维，又如何应用到实际工作中呢？

最近，我一直很喜欢的数据大神 Nicholas，他是工银瑞信商业分析经理，BAT大厂数据分析专家，止观科技首席顾问，首创“数据思维力模型”、“数据驱动业务的六脉神剑”，对传统行业数字化转型、金融行业数据思维打造、互联网行业数据驱动业务均有丰富实操经验。

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