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数据分析师 PK 运营，不再被追着要数！
对于数据分析师而言，无穷无尽的取数需求是最可怕的。数据分析师要做的是化被动为主动，做到数据真正地帮助到运营，而非被追着要数。本文结合一些场景，分享如何用数据助力运营分析，一起来看看吧。
数据分析
什么样的数据分析，才算「有高度」？
作为数据分析师，我们每天都在跑数，做分析，但是分析出来的内容总是被他人评价没有高度。那么，究竟什么样的数据分析，才能算得上有高度？作者分享了几点做有高度的分析的技巧，一起来看看吧。
从实例出发，聊聊“平均值”和“辛普森悖论” | 白话数据分析
数据分析系列内容，“平均值”可靠吗？辛普森悖论是什么？总体局部如何选择？数据分析是如何应用到日常生活中的？这篇文章作者将详细给出答案，通过白话方式介绍复杂问题。推荐对数据分析感兴趣的童鞋阅读。
系统掌握体验数据分析实操方法，驱动业务增长
本次直播我们邀请到了有着20年经验的数据运营专家@刘典默老师，职业上半场是运营操盘人，下半场是战略和数据化管理，服务过多家上市企业，操盘了30亿规模的企业战略规划...
如何搭建一个强大的数据预警模型？
数据分析首先要做到的就是清晰角色，然后收集动作，辅助判断，做出准确警报。根据预警，制定方案，从而快速做出决策判断。下面这篇文章作者为我们讲解了应该如何做出数据分析。一起来看看吧。
产品经理应该如何衡量产品的商业价值？
产品经理在进行产品规划时，一般会考虑产品的ROI，也就是这款产品能产生多少价值。而产品价值，又分为公共价值和商业价值。本文通过一个案例出发，主要针对如何衡量产品的商业价值进行讨论和分析，希望能够给各位带来启发。
这是我见过最【精准】的预测模型
本文从预测算法的本质、要点出发，提出用业务运作避免预测错误、用基础分析缩小预测范围、用滚动式预测代替长期预测、用买定离手模式保护自己、再深层地看预测问题五种预测方法，推荐数据分析人阅读。
数据报告，重要的是业务看得懂
如果想让一份数据报告可以被实际地应用于场景中，关键之处不在于模型或逻辑的纷繁复杂，而在于业务侧是否能真正看懂，或者业务人员能否完整地理解指标背后的含义。那么，如何构建一份业务看得懂、又可实际应用的数据报告？一起来看看作者的总结吧。
数据又双叒叕波动了？五步法，准确识别数据异常波动
对数据进行监控，分析异常数据，是数据分析常见的工作内容。但这个需求看似简单，监测识别起来却没那么简单。哪些异动是属于正常的数据波动，哪些又是不正常的？
马云8分钟说了30次的数字化，到底是什么？（附案例）
数字化是通过大数据、人工智能、边缘计算等技术构建一个个决策引擎，替代人主观的脑子决策业务流程中的关键决定，真正意义上实现智能化决策。它和信息化有什么区别呢？到底是不是未来的趋势？本文作者以银行零售业务为例，对数字化进行了分析，一起来看一下吧。
详细！7大类数据分析报告写作指南
数据分析师在做报告的时候，往往会因为对细节或者逻辑等把握不当，写出来的报告不能令领导满意。那么该如何让自己的报告更加真实、有说服力？本文主要分享了7大类数据分析报告写作方法，为数据分析人提供了数据分析逻辑思路，避免了毫无意义地铺陈数据。
效果分析的关键是「指标能算出来」
不要觉得标题奇怪哦，要知道企业在数据驱动发展进程中必然会遇到指标算不出来的情况，而且随着企业规模的不断扩大，这一问题会持续伴随。本篇文章就从指标平台的角度来聊聊怎么解决指标算不出来的问题，快来看看吧。
