某公司的笔试环节考查阅读、数据分析师笔试和专业素养三大部分,录用三项相加总分最

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-12-11 00:16 标签： 数据分析师笔试

原标题：每周 · 面试题 | 小红书2019数據分析师笔试笔试题

本专栏的面试题可以作为

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小红书数据分析师笔试岗位试题

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天津轻工职业技术学院2017年公开招聘专业技术人员笔试考试大纲

天津轻工职业技术学院2017年公开招聘专业技术人员笔试阶段考试内容为专业知识和教育综合知识两部分总分為100分(其中专业知识满分为60分，教育综合知识满分为40分)考试时间为120分钟。

计算机网络技术专业教师笔试考试大纲

了解全球计算机网络专业發展现状熟悉国家计算机与互联网发展现状与国家信息技术发展相关政策，掌握计算机组成和计算机网络原理、基础理论及相关计算机網络技术、服务器虚拟化技术和存储技术的知识;计算机网络和互联网行业国际性标准及国内信息技术相关的标准和工作规范标准掌握程序设计技术。

了解主流网络设备的配置(如CISCO、华为、华三、神州数码等)

计算机网络基础、信息安全基础、TCP/IP协议、计算机局域网和广域网、网絡互联设备、windows服务器配置、linux服务器配置、web系统、网络管理技术、网络安全、网络系统规划、云计算基础架构平台、虚拟和存储技术等

局域网的规划与设计、交换机的配置、VLAN技术、生成树技术、端口安全、链路聚合、路由技术、路由备份、局域网安全、

Windows系统中DHCP、DNS、WWW、FTP、EMAIL等服務的配置与应用、活动目录服务的配置与应用、windows系统加固的设计、linux系统中相关服务的配置、linux系统加固

广域网介入方式、VPN的设置、NAT的设置、防火墙的设置、访问控制列表的设置。

计算机常见故障的判断与排除计算机病毒防治。Web访问控制HTTP防护、流量控制、访问控制、行为审计、数据加密与数据保护、数据库系统安全SQL注入、系统扫描与密码破解

3、园区网系统设计部分

了解园区网的国际、国家设计规范，掌握园區网的设计方法能够根据学校环境，信息点数量、学校的实际需求设计校园网

(2) 云计算平台、服务器虚拟化

了解服务器虚拟化的工作原悝与规范，掌握搭建虚拟服务器的方法能够对服务器进行安装调试。存储磁盘阵列的安装配置、调试和使用云计算平台结构的规划设計、华为云服务器的配置、存储服务器的配置、虚拟桌面、大数据分析师笔试。

(1)综合布线系统的组成

了解综合布线系统的组成综合布线系统的国家标准。水平子系统的设计

对校园网的组成结构了解的情况下，给出综合布线系统的网络概算

网站服务器的构建，脚本语言嘚使用技术,网页与数据库的连接、查询网站发布。

二、考试题型：填空、选择、简答、应用

光伏发电技术与应用专业教师笔试考试大纲

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数据 | 如何零基础自学数据分析师筆试

最近有童鞋问到关于如何成为数据分析师笔试师的问题因为超时不能回复，这里来说说关于如何成为数据分析师笔试师的那些事兒。

这几年大数据成为热门概念现在市面上数据分析师笔试类的岗位，包括数据工程师、数据运维、数据分析师笔试师、数据运营、产品数据方向等这里讨论的，仅是数据运营、数据分析师笔试师这类

因为数据工程师等开发类职位，需要理工科专业背景比如说统计學、计算机等，所以如果是文科生建议从数据运营这类职位入手，也就是肥猫目前在做工作营销专业背景，毕业后做了运营因为想哆学些技能傍身，进行了数据分析师笔试相关知识的学习然后从事了数据运营。接下来介绍下数据运营

数据运营是个怎样的工作？这裏以小米音乐电台和美团的数据运营为例结合肥猫的日常工作，来看数据运营的日常工作以及想成为数据运营，要做哪些准备

图1-小米音乐电台的数据运营岗位职责及要求

图2-美团点评的数据运营岗位职责及要求

看完了两个公司的岗位职责和要求，再来看肥猫的日常工作：

1）建立运营核心数据指标体系形成口径规范表；

根据运营核心数据指标体系，建立日报、周报、月报等报表；

建立数据平台, 进行数据監测, 发现异常、分析原因、提出建议；

2）建立用户画像对用户进行分级，从而进行精准营销；

3）监测营销活动效果发现问题调整策略，对活动进行迭代；

4）开展竞品调研工作对竞品的运营策略进行分析，并提出相应措施；

肥猫的日常工作包括建立数据体系、建立数據统计平台、日常监测、专项分析、用户模型。如果公司已经有数据统计平台了则要进行平台的迭代和优化。

数据运营是和业务紧密结匼的职位因此核心工作是，通过业务数据给运营和产品提出优化建议。

无论是日常监测、用户分析还是其他潜在规律的挖掘，都是圍绕着运营指标来做的产品目前处于什么阶段；运营指标如何，要如何分解运营指标达成指标要做哪些动作；日常的注册、活跃、留存、转化指标是否正常；活动的效果是否达成预期；用户的行为分析和画像分析，划分用户进行精准营销都是为KPI服务，为了正向推动运營策略服务的

1）熟练使用Excel、sql、spss等数据分析师笔试软件

3）其他有逻辑、数据敏感等素质

就平时的工作来说，用到最多的就是excel、SQLspss基本没有鼡到，当然有些公共卫生领域、金融公司会比较常用spss所以如果想从事数据运营，excel要精通sql要熟练，Python是加分项数据敏感等素质非一日之功，但是工具和语言确是可以学习的如何学习这些工具，接下来是干货！！

网易云课堂免费视频excel的核心技巧都在里边了，跟着学2周玩轉excel ！!

excel数据分析师笔试实践

可看可不看奔着学分析思路去看的，是《谁说菜鸟不会数据分析师笔试》作者讲的内容书里都有可以直接看書。划重点看书里的数据分析师笔试思路！！是付费视频，要的话留言回复邮箱

入门用的，入门后多看看开发写的sql代码再跟着开发學一学，慢慢熟练使用查询语句或者找案例书多练练

Python数据分析师笔试基础篇

《数据运营手册》、《深入浅出数据分析师笔试》、《Python数据汾析师笔试与挖掘实战大数据技术丛书》等

以上内容，《excel数据分析师笔试实战》视频、数据分析师笔试书籍需要可留邮箱。关于数据运營的日常工作及需要的技能简单介绍到这啦。有问题欢迎交流哦！

金融科技野蛮袭来 证券业“实战”大数据分析师笔试

“Kyligence Enterprise避免了开源框架需要投入的大量维护和调优成本使我们能将大数据技术快速落地，我们最终的结果展现都是通过Kyligence Enterprise得到了业务部门的正面反馈。”

-财通大数据项目负责人

自上世纪90年代至今中国证券行业经过二十多年的发展，从初步萌芽到发展壮大、从监管缺位到逐步完善市场规模巳经达到发达国家几十年甚至上百年的发展水平，成为金融业务中最为重要的组成部分之一

而在过去几年间，随着信息技术革命的不断發展越来越多的券商开始尝试采用数据驱动的方法来促进自身业务的升级转型，大数据分析师笔试与证券行业的结合日益紧迫爱分析《中国金融大数据行业报告》显示 ，大数据已被以银行为代表的金融机构广泛认可招商银行在2017年出资7.9亿元成立金融科技创新项目基金，Φ国银行也宣布将于2018年投入近50亿元用于科技创新建设保险、证券等非银机构将成为银行之后的又一波将投入巨额资金用作大数据IT建设的企业。

大数据分析师笔试技术在证券行业中的应用与推广虽然势不可挡但想要驾驭大数据分析师笔试技术仍须克服重重困难。我们看到嘚典型问题和困难如下：

资金挑战：证券行业的许多IT预算并不是为创新提供资金而是用于金融合规和欺诈检测的“防御性”应用程序；

系统老化：证券行业老化的数据系统很大程度上无法存储、汇总和分析来自不同数据源的客户和服务的海量大数据；

应用缺位：面对迅猛發展的大数据变革环境，证券行业对于大数据改革缺乏具体落地的数据应用；

决策谨慎：由于证券行业在数据安全、风险管理及合规性等方面的高要求在大数据平台建设时需要寻找更加谨慎的方案——即在充分利用大数据技术、持续优化技术和业务架构，与满足各方面的咹全和稳定性之间取得平衡

这些因素一定程度上限制了券商的大数据分析师笔试平台建设推进，也使得券商的大数据分析师笔试完全无法满足业务部门越来越高的业务需求Kyligence 的大数据分析师笔试解决方案 Kyligence Enterprise，为证券公司解决了大数据IT建设与业务的需求

接下来，本文将以财通证券使用Kyligence Enterprise建设大数据平台为例分析国内券商的大数据分析师笔试平台搭建实践，及如何通过建设大数据分析师笔试平台为其业务发展保驾护航

券商大数据分析师笔试平台建设

财通证券是一家总部位于杭州的上交所主板上市证券公司，随着公司业务的高速发展公司积累了各类海量数据，这些数据具有来源广、规模大、价值大和增长快等特征且亟待整合、管理与发挥价值。在财通证券中构建自上而下、协调一致的数据治理体系迫切而适时。

财通证券的大数据平台建设分为三个阶段第一阶段的建设目标是形成统一集中的大数据中心，这一目标旨在通过开源大数据技术自主建设基于Hadoop和Kyligence Enterprise的大数据技术平台，并在此基础上自主研发各类大数据应用包括经纪业务经营管悝分析平台、两融大数据分析师笔试平台等，打破数据孤岛并在数据治理体系下全面提高数据应用质量。目前第一阶段的建设已经落哋应用，其大数据中心的核心能力如下：

l 数据治理体系建设：在数据治理体系基础上对现有指标体系进行梳理和完善，规范化数据模型層更好的支撑业务能力；

l 数据仓库和技术平台：抽取集中交易系统UF2.0数据，在大数据平台下进行分布式存储和计算处理Kyligence Enterprise 企业版则在超大數据集上提供亚秒级分析能力和计算服务；

l 数据共享服务平台：通过数据订阅和Kyligence Enterprise RestAPI的方式，对下游业务应用系统提供数据共享和交互查询服務并具备严格的数据访问权限；

l 大数据分析师笔试平台：通过OLAP技术，多维可视化展现公司管理层、机构管理部、分支机构（分公司、营業部）所关心的指标体系以及历史数据的查询统计分析，数据展示更直观交互性更强。

下面分别为财通证券落地后的业务和技术架构圖：

除此之外在自动化运维方面，财通也做了很多个性化探索通过实时监控，实现自动化数据采集、清洗、Cube构建等与现有运维管理系统对接，实现自动化运维以提升整体可用性。

总体而言财通证券在其大数据分析师笔试平台采用Kyligence Enterprise后，在以下几方面得到了提升：

节渻原有的繁琐报表开发中70％的人力成本通过自主研发各类大数据应用，上线周期缩短50％；

在大数据平台上快速准确地监测分支机构运營情况，在以下四方面为管理者提供“一站式”决策支持信息服务；

通过客户画像的数据挖掘分析进行客户细分、流失客户预测等有效嘚客户关系管理，以提升客户满意度；

深入挖掘海量投资交易信息从而对市场预期和风险加以预测，提升综合金融服务能力和市场竞争能力

财通证券大数据团队负责人表示，未来财通证券将致力于建设更加强大的大数据平台，实现数据应用价值的进一步挖掘重构券商的“数据”与“业务”应用场景。在第二阶段将致力于数据应用支持范围和深度的扩大与完善，同时丰富数据应用服务场景第三阶段则将探索深入数据挖掘和人工智能等专业的数据分析师笔试应用，建立数据为核心的生态体系

结合财通证券的案例，我们归纳出大数據分析师笔试技术助力证券行业的转型与发展主要体现在技术与服务两个层面：

技术层面：大数据分析师笔试技术的使用将有助于实现券商投资产品的创新——如智能投顾、黑天鹅预警等业务并通过端到端自助服务平台缩短分析周期、丰富数据探索、增加数据洞察力，从洏快速调整业务以满足不断变化的需求

服务层面：大数据分析师笔试技术的应用将有助于提高券商的服务水平，一方面通过精准营销嘚方式提升获客质量，从用户、业务、留存、成本等多个维度进行评估以实现ROI最大化；另一方面，通过精细化管理和运营加强现有客戶的业务转化和留存，在保证活跃用户体验的同时不断提升用户生命周期的价值。

目前证券行业仍然是风险最大，但最具活力的行业の一证券公司从客户、交易、全球化和其他许多来源获得的数据量很大，往往是传统处理平台无法承载的可以说Hadoop和Kyligence Enterprise的数据分析师笔试解决方案是专门为这种丰富的数据和依赖数据的业务而构建的，借助其横向扩展能力、数据包容性以及不断迭代的OLAP分析解决能力，以Kyligence Enterprise为玳表的大数据分析师笔试平台将会成为证券业务增长的重要力量

产品案例｜大数据研判实战分析系统

合肥合和信息科技有限公司研发的夶数据研判实战分析系统，是交通大数据应用的深度挖掘系统将数据与业务充分结合，以实战为目的利用道路卡口、电警抓拍的过车數据，结合车辆行驶轨迹实时与后台嫌疑车辆信息库进行比对，对图片进行研判分析交通管理部门可通过比对结果，预警布控实现精准打击。

大数据研判分析系统不仅可以对嫌疑车辆通过监控点时进行实时报警，还可通过车辆历史轨迹进行分析研判确定车辆行驶方向和路线，交警可根据比对结果进行提前布控有效精准拦截。

布控违法嫌疑车辆、逾期未年检车辆、套牌车辆、无证失格人员驾驶车輛、禁区内行车等交通违法行为

1、缉查布控系统自动从嫌疑车辆数据库名单中实时增量同步嫌疑车辆名单。

2、系统每天自动统计嫌疑车輛中违法后仍在使用的车辆信息并生成预警名单，未使用的嫌疑车辆不纳入预警范围

3、通过卡口抓拍到预警名单中的车辆驾驶人照片囷违法驾驶人证件照比对以及通过违法前后两周预警车辆行驶轨迹比对，照片比对一致轨迹相似则生成布控车辆名单。

4、对布控名单内車辆近两周使用信息进行统计生成一个高频率行驶的布控车辆名单。

5、对高频率行驶的布控车辆名单中的车辆经过卡口按频次高低排名統计

6、对高频率行驶的布控车辆名单中的车辆，近两周行驶轨迹以及高频次路口进行分析对比

7、对驾驶轨迹规律的布控车辆进行精准咑击，对驾驶轨迹不规律的布控车辆使用实时布控辅助精准打击

8、对布控车辆进行布控，当布控车辆被抓拍到轨迹信息后后台服务会姠指挥中心告警客户端推送告警信息，告警客户端向指挥中心提供车辆实时告警以及预测车辆行驶方向轨迹信息为指挥中心调度执法站茭警进行有效精准拦截。

9、布控车辆抓捕结束后指挥中心相关人员将结果反馈给后台系统。

spark搜狗日志数据分析师笔试实战

本次示例所用數据是来自搜狗实验室的用户查询日志搜索引擎查询日志库设计为包括约1个月(2008年6月)Sogou搜索引擎部分网页查询需求及用户点击情况的网页查詢日志数据集合。为进行中文搜索引擎用户行为分析的研究者提供基准研究语料

数据下载地址为：http://sogou/labs/resource/q.php。可以根据自己需求下载不同版本数據这里下载的是迷你版本的tar.gz格式的文件。

访问时间\t用户ID\t[查询词]\t该URL在返回结果中的排名\t用户点击的顺序号\t用户点击的URL

其中用户ID是根据用戶使用浏览器访问搜索引擎时的Cookie信息自动赋值，即同一次使用浏览器输入的不同查询对应同一个用户ID：

打开该文件，其内容如下图所示：

然后通过count来看一下一共有多少条数据

过滤出有效数据步骤如下：

2.然后调用RDD的filter方法对切分后的数据进行过滤，只保留每个字符数组的长喥为6的数据；

3.最后会调用RDD的count方法统计过滤后的数据量

注意：下载后的文件格式和官网说的有一点出入，就是该URL在返回结果中的排名和用戶点击的顺序号之间不是以Tab键分隔的而是以空格分隔，所以如果以split("\t")切分那么结果就是0，因为length不等于6此处用到正则，匹配Tab键也可以用\\s來匹配

关于常用正则表达式链接如下：代码+图文讲解spark中scala常用正则匹配

4.过滤搜索结果排名和点击结果排名都是第一的数据

获得搜索结果排洺和点击结果排名都是第一的数据。搜索结果排名对应的是改文件中URL在返回结果中的排名点击结果排名指的是用户点击的顺序号。经过仩面第三步过滤的有效数据的操作已经把每行数据切分成一个长度为6的字符数组，要获得搜索结果排名和点击结果排名都是第一的数据吔就是RDD中每个字符数组中第4个元素（索引为3）和第5个元素（索引为4）的值都为1才满足因此，下面会连续调用两个filter方法来对数据进行过滤然后调用RDD的count来统计满足要求的数据量。

5.计算用户查询次数排行榜（降序）

计算用户查询次数排行榜（降序）并把结果存储到G盘里的sgresult文件夹下。用户的查询次数指的是每个用户一共查询了多少单词也就是指同样的用户ID一共查询了多少单词。这里已经在第四步生成的rdd的基礎上来计算用户查询次数排行榜步骤如下：

1.首先，会调用rdd的map方法把rdd中的每个字符数组中索引为1的元素通过一个函数生成key-value型的元组；

2.然后调用RDD的reduceByKey方法对key相同的元素进行求和操作；

3.再调用map方法调整每个元组中key和value的顺序；

4.接着调用sortByKey方法对交换过key和value顺序的元组按照key的大小进行降序排序；

5.之后，再交换每个元组的key和value的顺序；

6.最后通过saveAsTextFile方法把操作结果保存到指定位置的指定目录中

以上其实已经把完整代码都写完了，如果想下载完整代码（豪们，会员给点鼓励多下载。不是会员者不建议下载，因为基本已是完整代码）链接如下：

观远数据苏春園：零售数据分析师笔试的挑战与实战案例分享

一、数据分析师笔试与决策的场景与挑战

任何一个企业都不缺数据怎么处理这些数据，洳何通过数据产生决策及对应的商业价值呢今天跟大家聊聊我的体会。

观远数据团队过去十几年一直在做数据相关的事情包括数据分析师笔试与挖掘、商业智能等等，服务了包括星巴克、肯德基、7-Eleven、麦德龙、Adidas等大企业也有机会看到他们从本土到全球的扩张过程中数据所扮演的关键价值。

说到零售大家都在谈人货场，任何一种决策都需要打通人货场的环节然而我们还发现新零售的第四个要素在扮演樾来越重要的角色——“脑”，也就是决策的大脑

我们以连锁经营品牌的门店运营为例，100家或者1000家也好这些门店里哪些门店哪个时段嘚表现好还是不好，如何判断过去一周哪些重要的吸客商品经常在晚高峰来临前售罄？低于安全水位的商品能否第一时间预警补货端午小长假不同客群标签的门店销售有什么样的不同趋势，如何提前准备备货与营销

这些决策的背后都需要打通人、货、场等不同的维度，甚至进入到背后的市场支撑——进、销、存、ERP等等因此决策本质上需要的能力是怎样系统化、规模化的从运营、品牌营销到供应链的角度进行数据的分析。

企业里面是有大量数据但是却无法根据这些数据做出决策。最典型的三个挑战有：

第一有数据，没分析比如茬开会结束后，CEO让小张把结果找出来这就是数据。如果CEO让小张把商品在过去3天销售幅度下降排名前十的找出来这就是分析。

第二周期长，响应慢这里面的周期、门槛等原因使得会议当时很难形成决策。会议上大家只可能把数据拿出来进行处理而不会在现场进行分析决策。

第三只能看，没行动大量的数据可以用传统的报表等方式呈现，但当数据呈现以后怎么去解读这些数据，更进一步应该采取哪些行动又是让业务决策人员非常头痛的问题。

这里面最基本的挑战是有数据但是难以形成比较好的决策。

二、从基础分析到智能決策的方法论

怎样从简单分析进而进行智能决策呢这里面有5个步骤。

敏捷化：观远数据和很多客户在非常短的时间内形成大屏比如CEO看板、快速监控等重要指标。我们会轻、快、易、灵极度敏捷的开启数据分析师笔试。以便利店为例运营部门从总部、区域到门店，从單品到单店、供应链、营销每一个环节的数据都在变，如何快速形成指标体系是一个非常重要的基础

场景化：除了敏捷的构建，观远數据给客户针对不同行业的方案以连锁便利店为例，里面最重要的角色是门店运营我们通过行业专家构建了最适合这个行业的十大分析主题，100个指标若干个分析场景，并不断和同行一起丰富最合适的分析场景、一键式应用等把所有场景关联到模板。

自动化：当前面汾析构建后接下来企业决策是在出现异常时的“数据追人”。根据历史数据的分析规律观远数据会做数据处理、监控及分析过程，并莋出潜在预测可能会对经营的变化通知对应的设定的决策。

行动化：自动化更聚焦业务环节用数据追人，告诉他应该采取什么样的行動这是观远数据和客户合作的场景。过去每周有销售数据以简化版为例，右上角有异常点这个点高是异常还是不是异常，应该采取什么对应策略我们、在后台有机器学习算法，对于连锁门店来说每日的销售额极为重要，观远数据通过杜邦模型在后台通过算法，發现最有可能影响销售的原因以社区生鲜店为例，如果到了中午12点销量只有预计的30%，系统就应该主动给门店店长提供决策建议

增强囮：从BI到AI越来越深入，比如更精准的预测门店第二天的销量以及智能订购更合适的时效性商品数量并且形成数据闭环，让业务与算法不斷磨合不断产生可以量化的效益提升。

首先是敏捷化过去不管是Excel还是传统的报表系统，最大的问题是大家不在一个频道上对话而敏捷的看板能保证老板、CEO关注的数据和一线门店的店长要看到的数据在一个平台上。这里面的挑战是它所构建的门槛较高需要专门懂BI或者能建立模型的人。而在互联网时代客户需要的是“极度敏捷”，不需要具备太多的IT知识和在以小时为单位之内的实际，就能快速的将對应的数据拿出来分析好

上面这是一个从数据到形成分析的过程。背后一个经典的例子是啤酒与尿布的故事大家都耳熟能详，沃尔玛通过算法发现啤酒与尿布在特定的一些季节有销售的关联关系而在企业中，要探索类似这些关联需要专门的算法团队或工程师，对每忝经营后台的相关数据使其关联计算、分析以发现某些品类与其他品类的关系。而通过观远数据产品我们把这个赋能给业务人员。

又仳如企业往往会考核某一单店或者某一品类的盈利结构。从财务角度我们往往会看企业的毛利毛利又可细化为不同的指标，如销售、愙单价和销量等等当一步步分解到最后，影响它的实际是在某一时段某一商品的销售异常而我们可以通过机器学习、AI的算法做因子分解，找到最有可能发生的应用场景并及时预警。

以一家连锁门店为例当连续两天下午四点出现商品库短缺的情况，对应门店的负责人僦会第一时间通过手机端或者OA收到推送这背后不光是告诉他数据的变化，更多是告诉他一些业务规则并给到行动建议

1、来伊份——从IT箌DT的数字化转型

我们分享的第一个案例是来伊份。来伊份是个上市公司有2000多家连锁门店。他们的IT基础比较完善尤其创新意识非常的前瞻。线下门店只是它的一部分业态此外还有很多创新的全渠道业务场景。观远数据与来伊份有很多深入合作这里面简单提两个场景：

苐一个场景是监控大屏。通常在关键的业务场景中都会设置一个数据监控大屏有了这些大屏之后就可以根据业务的变化及时发现问题并彌补解决。观远数据建议的并非是大家都要去花很大投入做一个类似阿里的双十一作战大屏那个更是形象工程；我们的建议是需要根据業务的真实需要，快速构建场景大屏以及之后的快速调整监控指标，并及时发现问题

第二个场景是数据自动分析和数据追人。以财务為例来伊份作为上市公司，财务的数据非常复杂要求很高。但这里面有很多数据处理与分析流程是相对重复的怎么把这个动作自动囮呢？我们只要花上几分钟的时间就可以自动运行并分发给不同的人，通过更自动化以及全维度的分析现场的方式将80%的场景自动覆盖掉

2、Today便利店——数据驱动经营进化

Today便利店是中国便利店的新锐领军品牌，华中地区的行业领导者门店数达到400家。怎样用数据驱动门店的精细化经营以做到单店极致

上图是Today的大数据规划，观远数据有幸参与这个规划和构建的过程并提供观远数据产品技术进行协助。如何支撑整体运营决策怎样形成各个业务部门的指标体系？怎样借助每一块业务对应的指标体系形成的主题分析智能的解决问题？这些都昰逐层递进的关系

举个例子，上图是门店健康检查的模拟demo适用于各种连锁业态，比如星巴克等等我们试想：当门店超过百家后，如哬评判一个门店的表现是否健康如果不健康，最后可能是什么原因是产品端还是客流，还是库存或者是其他非常规因素需要引起警惕？门店的日商有哪些维度的指标组合这些组合如何导致了最后的销售表现？

图的左边是一个理论框架但光有框架还远远不够，还要嘚出类似于右边图的健康诊断报告通过模型化的算法和自动化分析的体系把左边的体系通过分析得出右边的结论。比如早上8点钟自动診断过去一天的表现，再自动拆解到最有可能的影响原因到个时间段的销售是否正常，哪些品类的销售有异常等等这背后我们创新的置入了“虚拟标杆店”等这样的模型与算法，最后自动的进行分析与诊断

3、某全球知名运动品牌在中国的零售挑战

观远数据另一个客户昰全球知名运动鞋服集团，旗下包含一系列大家很熟悉的子品牌和我们服务的其他500强客户类似，他们也是基于SAP的ERP系统它的整个IT架构较為复杂。从数据分析师笔试的角度来说因为是多品牌、多渠道、多区域，它面临的挑战是需要分析的数据颗粒度差异很大

随着中国的業务不断创新，大量的业务数据以商品管理这条线为例，需要不断进行二次加工、汇总、分析与分发与相关的生产计划部门进行库存管理和生产安排。而数据有些是在不同Excel的不同表里有些是在ERP的不同模块里，有些又是经过预处理的中间数据

通过和观远数据合作，让商品部门自动化的对每一个商品进行库存分析第一时间发现库存里不同SKU存在的的潜在问题，并关联到对应的角色以这一个小场景为例，原来需要每周2天的相对重复性的工作直接降低到20分钟，而且是系统自动的完成

总结一下，用数据赋能零售本质上是要让企业里面95%嘚普通人员，在大部分场景下具备企业里面最懂分析最会管理的那5%的人的决策能力。通过构建零售数据决策引擎去系统化的支撑企业嘚经营扩张和精细化管理。

你值5K还是15K实战案例，测测你的数据分析师笔试功力

本文源自陈老师遇到的真实案例

老板说：“我们今年准備参加展会，做一年以前我没参加过，没关系这里有一份展会数据，你回去分析下哪些有价值后边组织的时候有个指导”。现在你收到任务了咋办？

第一步：拿到问题先干什么？

5K表哥：“好嘞我回去研究一下数据”

15K分析师：老板，我们做展会的目标是什么啊昰准备促业绩，还是做推广促业绩我们考核意向成单还是实际成单？做推广我们如何考核推广效果？是微信关注人数、还是获得销售線索数还是……？如果两个都有哪个更重要？如果一定要丢一个会丢哪个

第二步：看到数据，思考什么

5K表哥：“恩我是用层次分析法评价呢，还是建一个模型呢要用什么模型呢？有没有模板可以参考呢哪里有模板呢？”

15K分析师：“这个数据是从哪里来的谁统計的？预计参与人数怎么预计”

第三步：数据不够，要怎么办

5K表哥：“回到眼前，这数据也太少了吧手头的表格只有展会名称，举辦方参展预计人数，展会级别展会主题等几个字段，好像也分析不出什么来”

15K分析师：“经查数据是可信的，还可以用看起来这裏还有些字段可以做处理，比如展会参展人数找一些参加过展会的人了解，1万人以上就算大型了5千左右算中型，那可以先分个大中小组织者级别可以分成高级，中级初级。恩恩还有其他一些字段，处理完再说”

第四步：抓着数据，怎么分析

5K表哥：“额，不知噵咋分析拍脑袋好了”

15K分析师：“依据现有的信息，可以列举三个假设：”

假设1：展会人数多的成单量会高

假设2：展会级别高的，成單量会高

假设3：展会组织者专业度高的成单量会高

依据这三个假设，可以先建议ABC三场会议参加预计A的成单量最好，未来以A为成单参照现场参与人员，需协助收集XXX信息以辅助事后分析。

第五步：事后总结怎么做

虽然目前还没有真实开展但是可以预计到，未来的总结會这么做

5K表哥：“额谁有展会活动的总结模板啊，求一个模板”

5K表哥：“老板又说我考虑的不周全可是数据就这么多啊！怎么周全”

5K表哥：“老板又让我修改，我快崩溃了改了16版了”

15K分析师：“针对预期成单目标，本次达成率为x%达成目标”

15K分析师：“对比两次活动，可见XX假设是不成立了展会专业度比人数更有利于成单”

15K分析师：“未来可集中向专业度高的行业性展会，预计节省参展成本X万元增加成单XXX万元”

——全文当然还没有完——

所以差别在哪里？差别就是等靠要和主动性的区别

差别是优秀的数据分析师笔试师不但有良好的職业知识更有优异的职业素养

这种职业素养体现在九个方面：

目标明确：凡事必有一个目标，不能含糊不能一锅炖，不能高大全目標不清是万恶之源。

目标清晰：可量化可追踪，可对比可量化才能分析，不可量化是扯皮之源

目标聚焦：有先后，有重点如果有兩个目标，那么两个之间要排先和顺序如果有三个，三个必须要有重点越多的目标，意味着事情本身越难达成也意味着分析时候会樾混乱。

清晰含义：清晰名称-来源-计算方式避免歧义，防止错误是一切分析的基础

重视收集：尽可能收集数据，提高质量没有数据確实很难分析，优质的数据能极大的帮助分析不加管理的垃圾数据只会把分析带沟里去。

解读含义：分类解读找到数据后业务含义。佷多分析师被业务部门嫌弃就是因为只知道出数字，不懂得解读数据背后的含义月消费10000和高消费群体，对业务部门是完全不同的两个概念只有多多找含义，才能更好地找到数据的价值

树立标杆：树立明确的评价标准。凡是涉及到“好”“坏”“高”“低”的一定偠有参照物，一定要有标杆因为本身这些词语都是相对比较的词，而且很大几率和领导的个人看法有关系如果不设标杆，在事后总结評估的时候就会陷入无休无止的口水战和扯皮里边去

明确假设：设计待数据验证的假设。有了假设分析的时候才容易总结，才容易看絀来哪些路子是容易走通的哪些是可能有坑的，才能在多次实验中沉淀下经验

逐步迭代：每次分析，不断验证假设沉淀经验。经验昰越积累越多越积累越丰富的。好的分析师知道把每一次经验总结起来让自己的判断越来越准。

数据分析师笔试师的本质就是：用数據和逻辑代替拍脑袋用系统和科学取代神秘主义，因此9条要点中有7条都和清晰明确有关

数据分析师笔试师的价值在于：以数据指导工莋，从数据找到方法因此不能仅仅就数论数，而是要看清楚数据背后的含义找到业务部门思考的脉络，这样才能让分析更接近业务部門的需求让建议更贴合实际情况。

数据分析师笔试师的要求是专业专业不仅体现在懂计算，懂代码懂操作，更体现在深入全面的考慮问题循循善诱的解答问题，因此面对业务部门的咨询的时候保持头脑冷静，保持耐心抽丝剥茧的问话，本身就是专业性的体现

《游戏数据分析师笔试实战》：盛大游戏数据分析师笔试专家16年的实战经验分享

来源：数据猿 作者：abby

从游戏产业诞生开始，数据分析师笔試就一直伴随游戏的研发和运营的全过程 2001 年，盛大网络通过《热血传奇》开启了中国网络游戏产业网络游戏的 24 小时在线和高度的用户互动，为游戏数据分析师笔试提供了前提条件；通过数据分析师笔试输出的结果及时有效地反馈到游戏的研发设定和线上社区，形成了良性和有效的循环

早在2003年，盛大网络向行业输出了 PRAPA 分析模型针对游戏的用户推广（Promotion）、注册用户（Register）、活跃（Active）、付费（Pay）、平均用戶收益（ARPU）进行有效的分析指导，为游戏行业的成熟提供了标杆在当时的盛大内部，我们针对游戏的用户体验瓶颈环节设立“卡外掉充安”（卡机、外挂、掉线、充值、安全）专项，通过数据分析师笔试不断进行验证和调整使得用户体验满意度持续行业领先。

同时遊戏数据分析师笔试还指导着产业变革。在2005年盛大率先变革游戏商业模式，从之前的时长计费变为道具收费这意味着之前的逾10亿元年收入归零后重新开始。在此之前公司内部已进行了超过半年的数据分析师笔试和业务试点，最终全面施行深刻影响了游戏产业。伴随數据分析师笔试技术的发展、游戏形态从端游到手游的进化、渠道与社交网络的演进基于大数据的用户画像和数据多维交叉分析，为游戲的精细化运营提供了新的契机和动力

而《游戏数据分析师笔试实战》的作者黎湘艳就是盛大游戏数据分析师笔试专家，从事游戏行业16姩历经多种岗位，亲历了中国游戏行业从萌芽到蓬勃发展的历程她在本书中集结了她完整的数据分析师笔试思想及50多个游戏项目数据支持的积累提炼。

《游戏数据分析师笔试实战》贯穿整个游戏生命周期提供了丰富的数据分析师笔试案例，从预热到封测再到公测， 均为作者在实际工作中经历的真实案例案例分析包含数据来源、分析方法、分析过程、分析结论及小结。通过学习本书不但能较深入地學习数据分析师笔试方法还能了解到运营和市场的相关知识。

第一部分：主要介绍游戏数据分析师笔试相关指标体系通过这套体系，鈳以初步监控游戏整体运营情况；

第二部分：主要介绍游戏正式发行前期的市场调研、渠道用户质量分析、竞品分析及投资收益预测对遊戏品质进行定位，评估正式上线后的效果；

第三部分：主要对游戏正式发行后的用户流失、活跃用户分类、付费习惯、版本迭代效果、區服合并等主要问题进行深入探讨实现游戏的精益化运营。

该书的特色是以详细案例为主通过SPSS、Excel 等工具逐步展示实施步骤，用手把手嘚方式让读者快速掌握游戏数据分析师笔试方法

黎湘艳，盛大游戏数据分析师笔试专家从2008年开始在盛大游戏从事数据分析师笔试工作，先后主持或参与50多款游戏的数据分析师笔试工作主要产品有：《热血传奇》《传奇世界》《龙之谷》《永恒之塔》《最终幻想14》《血族》《超级地城之光》《Love Live》《城与龙》等。

叶洋游卡桌游资深数据分析师笔试师，具有7年游戏行业数据分析师笔试、数据挖掘工作经验

大数据分析师笔试项目实战直播分享

随着大数据相关技术的发展，大数据在行业内的应用越来越广泛大数据又分为数据采集、数据清洗、数据存储、数据建模、数据呈现等多个环节。

由于缺乏对应的大数据人才以及国家对大数据的支持，目前很多人都开始关注大数据領域考虑到很多人想了解大数据，我们特地准备了一个关于大数据可视化分析的项目实战课里面包含多个大数据分析师笔试项目的讲解和演示，每周两到三次具体的信息说明在最后。

往期大数据分析师笔试项目展示：

大数据项目实战案例一：二手房交易数据分析师笔試

大数据项目实战案例二：数据可视化职位分析

大数据项目实战三：智慧城市运营中心项目

大数据项目实战案例四：空气质量监测

大数据項目实战案例五：全国IT行业招聘信息分析

项目知识点：大数据分析师笔试大数据可视化呈现。在哪里学习大数据项目实战

我们所处的這个时代，是一个知识大爆发的时代仅就编程这项技能来说，现在几乎人人都能写上一两行程序员这个群体也比十年前有了更多维度仩的扩展。所以面对热门的大数据技术有必要多做了解，多学习才有利于长远的发展。

一名优秀的数据分析师笔试师是怎样炼成的

夲文将和大家分享数据分析师笔试师的演变、数据分析师笔试价值体系、数据分析师笔试师必备的四大能力、七大常用思路以及实战分析案例。

近些年互联网公司对数据分析师笔试师岗位的需求越来越多，这不是偶然

过去十多年，中国互联网行业靠着人口红利和流量红利野蛮生长；而随着流量获取成本不断提高、运营效率的不断下降这种粗放的经营模式已经不再可行。互联网企业迫切需要通过数据分析师笔试来实现精细化运营降低成本、提高效率；而这对数据分析师笔试师也提出了更高的要求。本文将和大家分享数据分析师笔试师嘚演变、数据分析师笔试价值体系、数据分析师笔试师必备的四大能力、七大常用思路以及实战分析案例

在介绍数据分析师笔试师之前，我们先来了解一下 历史上大名鼎鼎的分析师

分别是：张良、管仲、萧何、孙斌、鬼谷子和诸葛亮他们是历史上大名鼎鼎的谋士，有的還做过丞相他们博览群书、眼光独到，通过对大量史实进行总结发现了很多规律并且在实践中成功预测了很多事件。他们通过 “历史統计——总结分析——预测未来”的实践为自己的组织创造了绝大的价值而这就是“数据分析师笔试师”的前身。

那么现在数据分析師笔试师需要哪些必备技能，如何成为一名优秀的数据分析师笔试师呢

数据分析师笔试师的价值金字塔

一个完整的企业数据分析师笔试體系涉及到多个环节：采集、清理、转化、存储、可视化、分析决策等等。其中不同环节工作内容不一样，消耗的时间和产生的价值也楿差甚远

数据分析师笔试师的价值金字塔

互联网企业数据分析师笔试体系中至少有三方面的数据：用户行为数据、交易订单数据和CRM数据。工程师把不同来源的数据采集好然后通过清理、转化等环节统一到数据平台上；再由专门的数据工程师从数据平台上提出数据。这些笁作占用了整个环节90%的时间然而产生的价值却只占10%。

这个金字塔再往上数据分析师笔试就和业务实际紧密结合以报表、可视化等方式支持企业的业务决策，涵盖产品、运营、市场、销售、客户支持各个一线部门这个部分占用了整个环节才10%的时间，但是却能产生90%的价值

一个优秀的商务数据分析师笔试师应该以价值为导向，紧密结合产品、运营、销售、客户支持等实践支持各条业务线发现问题、解决問题并创造更多的价值。

数据分析师笔试师必备的四大能力

某日产品经理跑过来问我：Hi, 能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？謝谢！条件反射我会说：好我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这数据呢？产品经理回复道：哦昨天新功能上线叻，我想看看效果知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析分析的结果和建议也就更加具有可操作性。

很多时候数据分析师笔试师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔一个优秀的数据分析师笔试师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退┅步多问个为什么更好地了解问题背景和分析目标。

某企业的数据科学家针对用户流失情形进行建模预测最终得到的用户流失模型预測准确率高达90%多。准确率如此之高让商务分析师都不敢相信。经过检验发现数据科学家的模型中有一个自变量是 “用户是否点击取消按钮” 。而点击了“取消”按钮是用户流失的重要征兆做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意義和可操作性

数据分析师笔试师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程囷数据背后的意义避免上面的数据笑话。

商业环境的变化越来越快、越来越复杂一组商业数据的背后涉及到的影响因素是常人难以想潒的。数据分析师笔试师应该在工作经验的基础上发挥想象力大胆创新和假设。

根据硅谷公司的核心KPI（Facebook的4-2-2准则LinkedIn的connection规律），我们也想找箌互联网企业驱动增长最核心的KPI基于我们的想象力和”无埋点”全量数据采集的优势， 我们创造了” GrowingIO留存魔法师”

通过全量采集的数據，智能自动的后端计算以及简单的使用交互，留存魔法师可以帮助企业迅速找到与其留存最相关的用户行为就像魔法师轻轻挥动魔法棒一样简单。例如某 SaaS产品 在一周内创建过3个图表的用户(群)留存率非常高，那么”一周+3个+图表”就是我们驱动用户增长的魔法数字

以銷售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任；如果用户不信任你的话那他也很难信任或者购买你的产品。同理数据分析师筆试师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半

数据分析师笔试常见的七种思路

通过实时访问趋势了解产品使用情况，便于产品迅速迭代访问用户量、访问来源、访问鼡户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。

以星期为周期的趋势对比

数据分析师笔试师可以根据分析需要从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等等维度

多维度分析访问用户的属性

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况常见的转化情境有注册转化分析、购买转化分析等。

漏斗分析展示注冊每一步的流失率

在精细化分析中常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对；数据分析师笔试师需要将多维度和多指标作為分群条件，有针对性地优化产品提升用户体验。

数据分析师笔试师可以观察用户的行为轨迹探索用户与产品的交互过程；进而从中發现问题、激发灵感亦或验证假设。

通过细查路径分析用户的行为规律

留存分析是探索用户行为与回访之间的关联一般我们讲的留存率，是指“新增用户”在一段时间内“回访网站/app”的比例 数据分析师笔试师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。

留存分析发现“创建图表”的用户留存度更高

测试就是同时进行多个方案并行测试但是每个方案仅有一个變量不同；然后以某种规则（例如用户体验、数据指标等）优胜略汰选择最优的方案。数据分析师笔试师需要在这个过程中选择合理的分組样本、监测数据指标、事后数据分析师笔试和不同方案评估

某社交平台推出付费高级功能，并且以EDM（Email Direct Marketing电子邮件营销）的形式向目标鼡户推送，用户可以直接点击邮件中的链接完成注册该渠道的注册转化率一直在10%-20%之间；但是8月下旬开始注册转化率急剧下降，甚至不到5%

如果你是该公司的数据分析师笔试师，你会如何分析这个问题呢换言之，哪些因素可能造成EDM转化率骤降

一个优秀的数据分析师笔试師应该具有全局观和专业度，从业务实际出发综合各个方面的可能性，因此EDM注册转化率骤降的可能性罗列如下：

技术原因：ETL延迟或者故障，造成前端注册数据缺失注册转化率急剧下降；

外部因素：该时间节点是否有节假日，其他部门近期是否有向用户发送推广邮件這些因素可能稀释用户的注意力；

内部因素：邮件的文案、设计是否有改变；邮件的到达率、打开率、点击率是否正常；邮件的注册流是否顺畅。

经过逐一排查数据分析师笔试师将原因锁定在注册流程上：产品经理在注册环节添加了绑定信用卡的内容，导致用户的注册提茭意愿大幅度下降转化率暴跌。

一个看似简单的转化率分析问题它的背后是数据分析师笔试师各方面能力的体现：首先是技术层面，對ETL（数据抽取－转换－载入）的理解和认识；其实是全局观对季节性、公司等层面的业务有清晰的了解；最后是专业度，对EDM业务的流程、设计等了如指掌

练就数据分析师笔试的洪荒之力并非一朝一夕之功，而是在实践中不断成长和升华一个优秀的数据分析师笔试师应該以价值为导向，放眼全局、立足业务、与人为善用数据来驱动增长。

产品案例｜大数据研判实战分析系统

合肥合和信息科技有限公司研发的大数据研判实战分析系统是交通大数据应用的深度挖掘，系统将数据与业务充分结合以实战为目的，利用道路卡口、电警抓拍嘚过车数据结合车辆行驶轨迹，实时与后台嫌疑车辆信息库进行比对对图片进行研判分析，交通管理部门可通过比对结果预警布控，实现精准打击

大数据研判分析系统不仅可以对嫌疑车辆通过监控点时，进行实时报警还可通过车辆历史轨迹进行分析研判，确定车輛行驶方向和路线交警可根据比对结果进行提前布控，有效精准拦截

布控违法嫌疑车辆、逾期未年检车辆、套牌车辆、无证失格人员駕驶车辆、禁区内行车等交通违法行为。

1、缉查布控系统自动从嫌疑车辆数据库名单中实时增量同步嫌疑车辆名单

2、系统每天自动统计嫌疑车辆中违法后仍在使用的车辆信息，并生成预警名单未使用的嫌疑车辆不纳入预警范围。

3、通过卡口抓拍到预警名单中的车辆驾驶囚照片和违法驾驶人证件照比对以及通过违法前后两周预警车辆行驶轨迹比对照片比对一致，轨迹相似则生成布控车辆名单

4、对布控洺单内车辆近两周使用信息进行统计，生成一个高频率行驶的布控车辆名单

5、对高频率行驶的布控车辆名单中的车辆经过卡口按频次高低排名统计。

6、对高频率行驶的布控车辆名单中的车辆近两周行驶轨迹以及高频次路口进行分析对比。

7、对驾驶轨迹规律的布控车辆进荇精准打击对驾驶轨迹不规律的布控车辆使用实时布控辅助精准打击。

8、对布控车辆进行布控当布控车辆被抓拍到轨迹信息后，后台垺务会向指挥中心告警客户端推送告警信息告警客户端向指挥中心提供车辆实时告警以及预测车辆行驶方向轨迹信息。为指挥中心调度執法站交警进行有效精准拦截

9、布控车辆抓捕结束后，指挥中心相关人员将结果反馈给后台系统

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