要想进行数据分析与挖掘,那么数据是前提条件。

大数据时代的来临,人们已经达成了共识,这就解决了数据的问题。随着大数据的发展,一个岗位随之而崛起:数据分析师。

数据分析师为什么能够在企业中这么受重视?

数据分析师是数据工作者,其核心工作是围绕着数据展开的。那么数据分析师的崛起得益于数据的价值,数据的价值在不断的提升,正所谓得数据者得天下,那么问题来了。

数据在企业中到底能够呈现出哪些价值?

我们分别以市场、用户、员工、企业经营等维度数据分型分析,根据我的经验可得出以下结论:

1、经营策略:根据政策、经营状况、客户的喜好等数据,可分析得出企业经营策略的可靠性依据。

2、用户体验:根据用户的消费偏好,提供个性化服务,以提升服务质量。

3、营销活动:回顾以及科学的预测每一次活动效果,对成本及盈利进行控制和预估。

4、风险预测:当政策及社会性事件发生时,对企业的影响预估,调整战略。

5、员工管理:精细化的数据管理与分析,可提升员工关怀,增强归属感。

.......

当然数据的价值不仅限于以上几个方面,在不同的企业及场景中,数据能够发挥出更大的威力。

为了让你能够学习并掌握,在这个过程中我们是如何应用这些数据得出以上结论的,我开设了7天数据分析与挖掘专题课程,课程包含连续3天的直播讲解加上4天的社群内容分享,让你重新认识数据的价值,并且我会分享更多场景下数据的价值。

注意:课程不仅有理论还有代码实操,并且是免费的哦,正好在家办公,给大家分享一次。错过这次机会,下次就不知道是什么时候了哦,快快加入吧。

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???? 01 学习收获????

  1. 对数据分析和数据挖掘有全面的认识

  2. 独立完成工作日常的数据分析工作

  3. 掌握企业中数据分析与挖掘的项目工作流程

  4. 深入认识数据分析与人工智能的关系

  5. 掌握聚类分析的算法原理与实战案例

????02 适合人群????

  1. 数据分析新人:计划入行数据分析,了解真实企业分析工作状态,看清职业发展方向,找到自己的提升点

  2. IT业务岗:产品、运营、销售等业务岗,对数据分析感兴趣,想掌握不同业务中不同数据分析思路的同学。

  3. 数据分析从业者:数据分析师、数据运营、商业分析师等专业分析人员,遇到瓶颈想系统提升分析能力或期望借助机器学习算法提高分析效率与预测能力。

  4. 研发人员:数据工程师、Python开发、数据架构师等技术岗位,想了解商业问题,或者转型、进一步提升自己的业务能力水平。

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我们希望通过这门课程,帮助你建立对数据分析这个行业,以及数据分析从业者职业发展的正确认知,系统学习提升数据分析挖掘的专业能力,摆脱迷茫、无序、野路子的状态,为自己的职业发展制定一个更明确的规划。

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