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数据分析师的完整知识结构

数据分析师的完整知识结构

作为数据分析师,无论最初的职业定位方向是技术还是业务,最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此,一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。
如何建立落地型数据分析(挖掘)流程?

如何建立落地型数据分析(挖掘)流程?

完整的数据分析(挖掘)流程包括:需求提报审核、商业理解、数据理解、专项分析(建模)、部署与实施优化、项目总结六大部分。只会做挖掘、只会写报告的数据分析师只能算一半,另一半就是如何把我们的思想、建议融入业务中,真正让他们理解并付诸实践。报告或模型永远不是数据分析师的本质,有效见解和业务决策辅助,甚至驱动才是数据分析师存在的真正价值。
Omniture的数据输入和输出机制(上)

Omniture的数据输入和输出机制(上)

通过数据输入功能,Omniture Sitecatalyst实际上实现了以流量为核心的BI功能,可以作为企业数据仓库初期的简单处理方法。但Omniture毕竟是流量功能,核心是对用户访问流的处理,并且如果将大量数据导入Omniture,会拖慢Omniture的处理效率。基于SAAS的服务不能让我们随意通过提供服务器端的配置来提供数据处理效率。
利用Google Analytics分析百度推广——数据收集和预处理

利用Google Analytics分析百度推广——数据收集和预处理

Google Analytics是目前应用最广泛的免费网站统计分析工具,接下来的文章介绍利用Google Analytics实现对百度推广数据的收集、处理,并结合其他工具进行数据分析并提出行动建议。本篇介绍如何利用Google Analytics进行数据收集和预处理。