上海博为峰软件技术股份有限公司旗下的职业教育培训品牌学掌门以企业需求为导向，已开设软件测试、数据分析、Web前端开发、Java、Java+大数据、超全栈开发（web前端+Java+python）、Python全栈开发与人工智能、Python大数据分析、BI商业数据分析、移动端开发、大数据等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。

　　同时，学掌门将持续推出更多的品类、班型和课程，帮助在校大学生和在职人群，选择更合适的课程，并通过自研的入学测评系统综合判断学员的学习能力和适合学习的课程/难度，提供差异化、个性化教学方案，全面实施分层教学，逐步实现因材施教的差异化，较终实现职业教育的个性化。

　　学掌门数据分析就业班通过线上线下、直播录播与平台结合的方式 ，让学员在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升：从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法，再到流行的数据可视化技术以及基于Python的大数据分析语言，直至时下热门的BI大数据分析技术。学掌门构建全栈数据分析课程，搭配热门行业真实项目实操，使您成为在互联网、零售、金融等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告，提供决策的新型复合型大数据分析/挖掘人才。

　　课程优势

　　广度：传统数据分析 + 商业智能BI + 可视化数据分析 + Python数据分析 + Hive大数分析+人工智能；30+项目案例全程贯穿 + 企业级商业数据分析案例剖析精讲

　　深度：BI商业分析—>数据分析—>大数据分析—>数据挖掘—>机器学习—>推荐系统—>机器视觉（选修）

　　价实：直播+录播（赠送） + 企业导师周末加餐 + 入学即送价值8800元人工智能专业课程 = 物超所值

　　就业：就业面广，即可以从事BI、业务数据分析相关的管理线，也可以从事Python数据分析相关的技术线

　　什么时候觉得数据分析真的非常有用？

　　虽然数据分析的重要性在今天异常凸现，但是对于很多人来说，数据分析还是没有发挥真正的价值。想在这里跟大家探讨一下，什么时候觉得，数据分析真的非常有用？

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　　作为产品经理

　　作为产品经理，数据分析能力是必不可少的能力之一，重要性毋庸置疑。

　　今天，产品经理已被期许熟悉数据和分析。随着大数据和互联网领域的发展，为产品经理提供了大量的数据分析模型和海量、实时的数据。

　　产品经理在数据分析上所投入的时间也日益增加。也许，这些数据的来源和处理工作可能由其他人代劳，但这些数据背后的含义，是你所要思考的。

　　竞品分析、行业画布、用户画像是在产品实施和运营过程中非常实用的数据分析模型。同时，你也需要知道你的公司是如何盈利和你行业的主要KPI，包括但不限于：客户生命周期价值、单位用户/客户平均收入、销售成本等。

　　可以说，在日常工作中，产品经理没有基本的数据分析能力是不可想象的。例如，在产品需求调研前期，较重要的就是做竞品分析。

　　竞品分析，是互联网产品经理们的基本功，字面理解就是：把跟自家产品或自家准备产品化的产品创意，跟市场上已有的相关产品进行对比分析，然后取长补短。

　　产品经理们大多服务于公司，为公司产品出谋划策，这种职责使然，产品经理们应该对竞品、市场要了解，才能知己知彼，帮助自家的产品突出重围、脱颖而出甚至化险为夷。

　　竞品分析可以帮助我们通过了解竞争对手的优缺点，从而方便自身开发出具有差异化的亮点，这样比自己去重新了解市场用户需要，在自己重新造轮子，然后放到市场上验证的效率快多了，同时也是在为公司节省时间和资源。

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　　数据分析渗透各行各业

　　电商行业

　　电商行业中，各大平台通过监控零售业销售类业务数据，对这些数据进行业务目标梳理、数据收集、数据处理与建模、数据分析以及结果的可视化展示，能够更好的帮助经营决策者从中发现经营问题，提前做出经营策略调整，为企业进行营销、提高销售收益提供数据决策依据。

　　有了一个实时、全局的数据把控，就能够迅速的建立起商业智能的数据量化支撑和全局观。

　　金融行业

　　比方说在贷款审批业务领域，我们都知道，贷款审批的过程中重点关注的就是违约用户，这里面也离不开数据分析，放款的时候需要预测还款概率以决策是否放款，或者通过数据分析得出量化结果进行贷款条件提高或压低放款金额，可以在降低违约率的同时也降低了贷款总额度。

　　在银行和保险这一块，风险定价、风险控制、保险设置等方面都离不开数据分析。

　　实体企业

　　一、针对生产线，通过分析企业内部生产工艺参数、大宗原材料质量指标、产成品质量等，找出不同原料质量下的较优操作参数，为企业生产操作提供支持。

　　二、分析各大宗原材料供应商供料质量及企业对其的考核数据，优化供应商及考核指标，增加公司与优质供应商的双赢局面。

　　三、对标分析，跟同行业对标生产经营数据，找出各方优缺点，更好的服务于企业经营管理。

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　　工作占据了我们一生的大部分，因此要选择适合自己的职业，找到自己乐于投入的领域。

　　如果想要成为一名的数据分析师，

　　首先，要真心喜欢这个职业

　　兴趣是较好的老师，对数据分析师这个职业来讲，尤其重要。

　　什么？因为数据分析师干的是苦活累活体力活，要花费百分之七八十的精力来获取和清洗数据，真正做分析和写报告的时间是比较短的。

　　其次，要有很强的逻辑思考能力

　　业务的复杂程度很高，数据分析师要解决的，不是产出一个数据报表这么简单的事情，否则 PM 或者 RD 自己都做了，就不需要这门职业了。

　　而是非常复杂的业务问题，所以需要有超强的逻辑思考能力，抽丝剥茧，进行业务的分析与诊断。

　　较后，要有悟性

　　很多同学具备如上两个特质，但缺少悟性，那么数据分析这条路对他们来说，天花板就很低，在百度升到 P6 可以，再往上就非常难。

　　悟性这个词听起来有点抽象，其实就是说对数据有很高的敏锐度。见到数据，会关联到具体的业务场景，主动思考和探究业务的本质或本源问题，提出想法，利用数据的手段，去改造、去解决、去提升业务。

　　进一步精进数据分析能力，将能够更好的助力自己用数据驱动自身的业务决策、搭建核心指标体系，从而抓住核心业务本质，获得职业赛道上更好的上升通道，早日走上人生。

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