難倒80%數據分析師的面試題！看看你能答上來幾道？
整理了數據分析面試中11道常見的面試真題，對初級數據分析師來說有一定難度，能全答對的估計不超過20%，看看你能答對幾道:
只會用Excel嗎？這套全面的數據分析工具打包送你，拿走不謝
2、步驟式數據處理比如數據處理清洗這種工作，用excel做，需要寫大量的函數，而且如果某一步操作出錯，就只能一步步撤回操作，很可能導致已經完成的工作重新再來第二遍，這樣的問題在專業數據分析的軟體中就不會出現，FineBI採用創建自助數據集的方式來進行數據處理，可以對數據進行簡單排
乾貨實操！人人都能學會的Excel數據分析方法
文|花隨花心無論是剛入門的數據分析小白，但是工作多年的數據工程師，學會用Excel做數據分析總是第一門課。其實excel不只是一個數據統計工具，它的數據分析能力十分強大，除了基本的數據計算之外，還可以進行數據清洗、數據可視化等等，財務人、業務人等都很喜歡用excel做報表。
數據分析必備的統計學知識大梳理！立刻收藏
我經常在文章中講，做數據分析離不開統計學知識，它為我們的數據分析提供理論基礎，然而很多數據分析師在學習統計學知識時感到頭疼，看了很多統計學的書籍，裡面講了很多複雜的數學公式和推導，讓人記不住也難理解，其實，市面上大部分的書籍都是面向高校教育的統計學書籍，專業性較強，對於數據分析師
數據分析中常用的五個統計學基本概念，你懂幾個？
在回答數據分析入門要具備什麼樣的能力的問題中，我經常提到統計學知識，統計學是一種利用數學理論來進行數據分析的技術，通過統計學我們可以用更富有信息驅動力和針對性的方式對數據進行操作。
一文詳解電商數據分析中用戶生命周期
CRM Customer RelationShip Management 客戶關係管理:要求企業站在客戶的角度，利用企業信息技術對獲取的客戶數據進行分析，快速識別客戶需求變化，為客戶提供更專業、更具個性化的產品或服務、從而提升客戶對企業的忠誠度，最大化忠誠客戶的支付溢價，進而提高
數據分析必須掌握的第一個能力——結構化思維
這三種邏輯樹結構類似，但是有不同的使用前提，合理的使用它們，對於我們分析問題和制定解決方案能起到事半功倍的效果。
掌握這幾個重點，輕鬆搞定用戶行為分析思路！
舉例，假如是微信等社交類應用，可能指的是日均使用時長；假如是外賣等O2O 類應用，可能是周均使用次數；假如是喜馬拉雅內容類應用，可能指的是日均聽音頻的時間。有了這些信息，就可以去分析Why，即用戶行為背後的原因。
別再亂套模型了，我用Excel發現了數據分析的本質：回歸分析
最近很多人都問我，為什麼感覺數據分析越學越亂，經常是學了一大堆名詞，真正遇到問題的時候卻更多是直接套用模型，很難將這些理論聯繫起來。
憑什麼他月薪1w，我5k？缺少邏輯思維，你的數據分析比別人差條街
我翻閱了一些數據分析師的招聘要求，幾乎所有的招聘要求中，都會有這麼一條，叫做「邏輯思維能力強」。中國的教育在邏輯這一塊上是非常欠缺的，即使是很多接受過高等教育的人，思路依然是非常沒有條理的。
掌握這5大類圖表和技巧，讓可視化報告遠離枯燥！
最近建了社群之後，通過和一些剛入門數據分析的朋友交流發現，不少人新手在數據分析的過程中存在不會選擇合適的圖表的問題，從而導致做出來的數據分析報告美觀度和實用性都不盡如人意，今天就針對圖表選擇來分享一些技巧。
寫給新手小白的數據分析入門指南，從思維、方法到實踐
推薦學習書籍：《機器學習》周志華，網上也有不少學習視頻，入門的話我推薦吳恩達的coursera機器學習課，數據分析工具學習1、PPT為什麼把PPT放在第一，原因很簡單，我們做數據分析的目的是什麼？
學會這5個高級可視化圖表+技巧，在領導面前脫穎而出不費力
很顯然，兩張數據分析結果放在一起，老闆自然一眼就看上第二個，而第一個人做出的努力就默默的被忽略了，甚至還會給老闆留下能力不行的差印象。
數據分析高手都會忽略的可視化技巧，掌握五個就是大神
一、做好文字標註1、對於可視化結果，人們更傾向於優先閱讀標題、文本、標籤遲滯現象：指一系統的狀態，不僅與當下系統的輸入有關，更會因其過去輸入過程之路徑不同，而有不同的結果。
如何選擇合適的數據分析工具？關鍵要搞清楚這3點
工欲善其事必先利其器，數據分析在實際應用當中，除了理解業務和理清思路之外，最講究的就是「工具在手，天下我有」。數據分析的相關工具有很多，如Excel、PBI、Python、R、SPSS……每一種工具其實都會有它的價值，經常有網友提問，這麼多數據分析工具，哪一個最好用呢？
EXCEL快速上手秘籍，從入門到熟練
IF大哥出鏡率很高，我們再來引入一個情景集合AND函數鞏固一下，我們這裡有ABCDE五位男嘉賓，有顏值和身材兩個打分維度，1的話代表公認具備，0的話代表不具備，打分後的結果是這個樣子：我們需要判斷每個男嘉賓屬於什麼類型，如果顏值和身材並存，自然是男神了，如果顏值1身材0，暫且歸為
面試數據分析崗，怎麼提升一倍成功率？讓過來人給你支支招
最近很多加了我個人號的朋友給我留言關於求職數據分析師崗位的問題，大概總結了一下，有這樣幾類：應屆生找工作簡歷應該怎麼凸顯能力？面試會遇到哪些問題？零基礎想轉行數據分析，沒有相關經驗，簡歷、面試總是不通過怎麼辦？有數據分析經驗了想跳槽更好的崗位，但面試總被刷是為什麼？
數據分析最基礎的知識都在這了！果斷收藏
數據分析定義數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
乾貨：明確數據分析目標的 3 個步驟，很多人還搞不清楚
比如說，80%的利潤來自於 20% 的客戶，80% 的銷售來自於 20% 的產品，80% 的銷售來自於 20% 的員工。
一文讀懂數據分析必備思維：框架思維
波西格在《禪與摩托車維修藝術》一書中說「一旦你遇到了真正的難題，試過了所有的辦法，絞盡了腦汁仍然沒有任何進展，你就會知道這回你和老天爺較上勁了，於是你祭出正式的科學方法」。
數據分析越學越亂，只會套模型？因為你沒搞懂數據分析的本質
最近很多人都問我，為什麼感覺數據分析越學越亂，經常是學了一大堆名詞，真正遇到問題的時候卻更多是直接套用模型，很難將這些理論聯繫起來。
乾貨講解，數據分析從入門到進階的關鍵思維：指標思維
這篇文章還是老生常談的話題，數據分析思維，之前講了框架思維、邏輯思維、目標思維，這篇來講講對數據分析新手進階至關重要的思維：指標思維數據分析新手常見錯誤：講觀點不講事實我們平時表達內容基本可以分為事實和觀點兩部分，事實不可否認，而觀點則可以不認同，在中國，大部分人很容易將事實和觀
數據分析、運營必須要上的一課：新用戶流失了怎麼辦？
昨天在給大家的直播里留了一個思考題:「新用戶的流失應該怎麼分析?業務與新用戶產生關聯的過程，就像是談戀愛，一旦兩個人分手了，你很難再把對方追回來。
讓數據告訴你，這次疫情能給經濟帶來多大的衝擊？
新型冠狀病毒，這隻黑天鵝的出現，讓多少企業、多少人亂了陣腳，有些企業因此而扛不住了，不少中小企業主開始擔心，疫情過後可能連工資都開不起了，而對於更大多數的普通工薪階層來說，未來經濟的不確定性也讓人倍感壓力。
從菜鳥到大神，工作10年數據分析師分享了這四點經驗，值得深思
最近幫公司面試了一批數據分析崗位的候選人，有剛畢業的數據分析小白，也有從業多年跳槽的數據分析師，在面試的過程中我發現了不少問題，藉此機會和大家講講我從業十年從數據分析小白一步步走過來的幾點經驗：數據分析門檻低但堅持下來難網上遍地的文章都給數據分析這個崗位打上了「門檻低，人人都能做
學會這個最基礎的統計學知識，數據分析專業度提升一大截
我們在做了相關的數據統計之後，將會收集到一系列複雜的數據信息，在這種情況下，僅僅單靠「看」數據，會讓人一臉茫然。這時候就需要用描述性統計分析來了解數據的大致情況。描述性統計要就是對調查總體所有變量的有關數據做統計性描述，主要包括數據的頻數分析、數據的集中趨勢分析、數據離散程度分析
轉行數據分析前需要做哪些準備？入門必看
的確，由於網際網路時代的到來，各行各業每天都有大量的數據產生，企業也越來越意識到數據的重要性，開始同過數據分析來挖掘數據價值輔助決策，這就催生了各種數據分析的業務需求。
數據分析如何更進一步？掌握這個思路很重要
在回答之前，先瞧一個數據分析常見思維誤區：一些同學總是認為，分析不出來有價值的結果，是因為有兩隻攔路虎，一是數據量和維度不夠，二是因為自己不會複雜的分析模型和算法。
深度盤點數據挖掘十大經典算法，內含優缺點及適用場景
不僅僅是選中的十大算法，其實參加評選的18種算法，實際上隨便拿出一種來都可以稱得上是經典算法，它們在數據挖掘領域都產生了極為深遠的影響。
最詳細的RFM模型實操案例！讓用戶行為分析事半功倍
如何讓數據分析來幫助業務掙錢，這是每個數據分析師都會考慮的問題，近幾年經常提到的精細化運營、數據驅動增長、增長黑客這樣的字眼，這背後的核心就是用戶行為分析。