分析

想要提升效率，把经营分析会变成决策会而不是“例行会”“读ppt会”“甩锅会”，就得从众多数据中，把关键问题挑出来，帮大家聚焦到核心问题上。这里有5个问题最为关键。

在传统数据处理过程中，我们面临的数据多数是结构化的，该数据保存在预定义的数据模型中，如关系型数据库的表。然而，随着科技发展，尤其是互联网、物联网和移动设备的普及，非结构化数据（如文本、图片、音频、视频、社交媒体数据等）的产生量正在急剧增加，它们共同构成了大数据的特征--多样性。

在设定学习目标的时候，到底是想提升目前岗位/行业的适应能力，还是提高自己在人才市场的竞争能力，是两个根本方向性问题。

完整的数据闭环，应该是：用数据监控业务 → 发现业务中的问题 → 分析问题原因 → 选择解决方案 → 继续监控业务走势，这样一条完整的链路。如果能实现闭环，肯定是做到了真正的数据驱动，既能体现数据分析的价值，又能促成业务科学办事，避免拍脑袋决策，是最好的状态了。

逻辑树模型有两个难点，第一个是：提出合理的假设。比如一提到收入下降，很多人会习惯性地扯“大环境不好”；提到成本升高，很多人习惯性扯“通货膨胀”。这些看似有理但过于宏大的假设，会误导分析方向，掩盖真实问题。

作为数据分析，可以把这些发现先罗列出来，要不要深入分析交给领导决定。一般情况下，会说出：“你自己想想……”，要么是领导自己不熟悉这个业务，要么是领导自己也不知道情况，要么是丫不关心这回事。所以在接到问题时就问领导：“你想分析啥”很有可能是没答案的——他自己脑子都是空的。所以在呈现基础数据+变化趋势+变化以后，可以引发进一步的讨论。

“数据分析的世界，尤其是围绕非结构化数据的分析，是动态的。最小的优势，比如一支熟练掌握最新图像识别技术和分析概念图的团队，就能决定一款游戏是成功还是失败。我们已经看到先进技术的成果如何影响我们游戏的故事讲述和设计，从而带来积极的反馈并提高玩家的参与度。”

静态代码分析是一种强大的工具，可以帮助开发者提高代码质量和发现潜在问题。本文介绍了静态代码分析的基本概念、原理和常用工具，并提供了一个简单的示例，展示了如何自己实现一个基于规则的静态代码分析工具。通过深入了解静态代码分析，开发者可以更好地利用这一技术来改进他们的代码质量和开发流程。

在数据分组与聚合分析中，Python提供了丰富的工具和库，可以帮助我们对数据进行概览、分组和聚合分析，并从中获取有用的信息。

跟随本文结束对数据科学职业世界的多种探索，希望SQL能成为一个可靠的指南，帮助你发掘出有关支持职业决策的见解。

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某互联网大厂TOB业务线，可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务，但苦于销售水平不高，沟通话术质量不佳，转化率不足。现计划做话术培训，提升客户转化率。

未来速度的提升将更多地来自更快、更高效的编程，而不是更好的硬件。

一提到内容运营，很多同学本能想到公众号、微博、抖音。于是数据指标是张口就来：粉丝量、新增粉丝量、常读粉丝量、阅读数、打开率、转发率……越说越起劲，喉咙里那句：“今天阅读低了，要搞高”几乎要破口而出。

如果用户行为本身发生得很随机，则测算可以简化。比如啤酒、瓜子、矿泉水一类零食，用户购买可能完全是临时起意，没啥深入思考，也没啥忠诚度可言。此时只靠按单次广告投放核算成本即可。只要每次投出去的商品能赚钱就行。