数据分析

市场营销，尤其是数字营销，几乎无法离开数据，这让数据分析师、数据科学家所使用的数字营销路数丰富，且颇有意义。因为他们需要经常分析大量数据，这就更加要求分析类人才掌握潜在项目，项目领域也要不断拓宽。然而，营销数据存在一些致命的问题，可能会破坏市场分析项目进程。本文将介绍3 个重要技能，帮助你克服这些问题。

数字营销数据分析策略可以帮助企业具备竞争优势。正确地收集数据，并利用数字营销数据分析技术可以为你的业务提供宝贵的见解，告诉你应该将资金投资在哪里、你的用户关心哪部分业务，以及你的营销工作会何时才能转化为销售额。本篇文章，为你提供最新的数字营销数据分析策略，讲解如何尝试最新趋势，并将风险降至最低。

商业分析师的工作环境非常复杂。商业分析师帮公司制定策略、售卖产品、提高收入及利润，帮助企业成长，增加工作效率、提高办公条理性，取得更好的成绩。每个商业分析师必须能够与利益相关者互动，在瞬息万变的商业环境中了解并响应他们的需求。本文通过介绍十个步骤，带你了解如何成功转行商业分析师。

Python 是一种通用编程语言，在分析数据方面变得越来越受欢迎。通过Python，你的工作效率会越来越高，能更加有效地集成系统；世界各地的公司都在用 Python 从数据中收集知识。本文用亚马逊的股票数据（Amazon Stock Data）进行简单的操作实践，引导你们完成一些很有意义的操作实践，帮助了解如何使用 Python 处理金融数据，用为初学者提供完整版指南。

现在，数据驱动型决策”已成为一个流行词汇，数据分析方法广泛被企业们用作解决问题的工具。如果想要查找某个商业问题的原因、或预测某个业务领域会发生什么，那么选择的数据分析的类型就显得尤为重要。本文概述了四大数据分析类型，并解释了它们能如何帮助你更加明智地管理业务。

市场的数据分析使企业比未能投资大数据计划的竞争对手更具优势。据美国经管的一份调查显示称，投资大数据计划的美国公司享有更好的决策、更好的协作和信息共享，以及更高的客户满意度和保留率。 本文将通过一个实际案例，详细介绍是如何通过数据分析来优化公司的营销策略的。

A/B 测试是许多数据科学面试的主要内容。想想亚马逊、Uber和 YouTube—所有这些公司的应用程序都有不断变化的功能，而每一次变化背后都有一个 A/B 测试。了解 A/B 测试并知道如何在面试中讨论这种方法，可以让你比其他候选人更有优势。 本文模拟了一个面试过程，提供了一个循序渐进的指南，指导你如何证明你对关键概念和逻辑考虑的掌握程度。

时间序列分析（Time Series Analysis）是一种处理时间序列数据或趋势分析的统计技术，是用有关历史值和相关模式的信息来预测未来活动的一种分析。 大多数情况下，这与趋势分析、周期性波动分析和季节性问题有关。 在本篇文章中，我们将对时间序列做出介绍，并提供一些时间序列分析的方法和技术。