大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析行业资讯的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析行业资讯的解答，让我们一起看看吧。
想查询行业数据，国内有哪些专业的数据平台推荐？
艾媒数据中心(data.iimedia.cn)是全球知名的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research 艾媒咨询旗下行业研究数据库。
基于自主研发6大数据处理系统，以及强大的大数据监测、处理和分析能力，艾媒数据中心有行业数据库、投融数据库、基础数据库、人群洞察数据几大板块，划分了524个垂直行业，包含5000多个数据主题、超2亿条数据，研究领域包含交运物流、金融行业、房地产、电子商务、媒体与广告、零售和贸易、能源和环境服务、农林牧渔、化工和原料、健康与制药、电信行业、IT行业及战略性新兴产业等。
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在电商运营中，你觉得数据分析有多重要呢？为什么？
数据分析对电商业务体系各个环节产生的数据进行深度地挖掘和分析，对于企业及时调整运营策略，制定后续的发展***具有十分重要的战略意义。
一方面，便于管理者全面客观地了解企业情况，从而做出更科学合理的决策。一般的报表资料或者数据结果通常只能反映企业某个阶段或者某个部门的情况，且仅对这些数据资料进行表面查看，难以获取有效的信息和发现潜在的问题。百数通过对企业数据报表、行业调查资料全面的收集整理，以图表可视化的形式呈现，方便管理者进行针对性研究和分析，发现隐藏在数字和报表之后更深层次的内容，充分挖掘其本质问题，能够更客观地制定相关企业决策和发展***。
另一方面，便于电商数据资料的进一步开发和利用，为企业经营管理提供数据和理论支持。在电商企业实际运作中，其实大多数据都没有发挥其应有的价值，数据利用率较低。而百数的数据分析功能可以将数据二次利用，帮助企业数据分析部门将其转化为对市场和企业发展都有益的有效信息，实现数据资料的再开发、再利用，为管理者提供了洞察市场规律的先决条件，管理者可以通过此结合企业自身的运营管理策略，对企业的运营发展进行全面的统筹决策。
为了解决“用户、商品、渠道”这三座压在电商管理者心头的“大山”，作为专攻管理系统领域的软件“百数”有着一套针对电商行业且区别于传统数据分析工具（Excel、ppt）的运作方案。
通过百数的数据分析管理系统可以做到：
1亿全年总销售额、 本月销售额 、日销售额的形势将店铺销售数据可视化呈现，利于管理者对不同渠道的店铺做数据分析，直观了解所有店铺的转化率等详细情况，对下一阶段对不同渠道店铺的决策提供数据支撑。比起主观的决策，数据分析明显更科学化与规范化。
2以产品销量、金额、种类、样式等进行企业产品分析，便于企业了解客户的需求，知道客户要什么，哪些产品受欢迎，进而根据这些数据指导产品***购和活动推广。
数据分析特别重要。
现在各行各业都需要数据分析，就电商而言，数据分析由每日，每周，每月，每季度的数据构成，根据分析的结果来调整确定方向和方法，哪些高，为什么高，哪些低，为什么低。
数据分析工具能做的很多，比如说你能通过数据可视化分析，更快读懂数据；比如说你可以通过使用智能分析功能，在发现电商销售量呈下降趋势时，层层挖掘分析，找到导致销量下降的原因。当你的电商运营遇到了问题，你可以通过数据分析找到原因，最终做出有效的决策。
现在不管是做电商运营还是其他的岗位，多多少少都要会做数据分析。你可以去试用下奥威BI工具，这是一款拖拉拽、点击就能做数据分析的工具，很容易上手，分析也快。
问这种问题基本小白
选品才是最重要的
产品不对你分析什么？
所有的竞品分析也好，坑产付款人数也好，还是流量结构也好，还是关键词布局也好
不都是先有品再来分析的，
10年电商人，精通蓝海选品，6年传统五金店铺 4年蓝海店铺
随意回复 不拘格式
有问必答
在电商运营中，数据分析非常重要。以下是几个原因：
1.帮助了解用户行为：数据分析可以深入了解用户在电商平台上的行为，包括他们的购买偏好、浏览习惯、停留时长等。这些数据可以帮助电商平台更好地了解用户需求，优化产品和服务。
2.提供市场洞察：通过数据分析，电商运营人员可以了解市场趋势和竞争对手的情况。他们可以分析销售数据、用户反馈和市场调研，从而制定更有效的营销策略和市场推广***。
3.监测和优化运营效果：数据分析可以帮助电商平台监测运营效果，例如广告投放效果、销售转化率和用户留存率等。基于这些数据，运营人员可以及时调整策略和优化运营活动，以提高销售和用户体验。
对于电商运营人员来说，掌握MySQL、Spss、Excel和Tableau等数据分析工具是非常重要的。通过这些工具，他们可以对海量的数据进行提取、清洗和分析，从而得出有价值的结论。例如，他们可以通过MySQL查询用户购买记录和行为数据，通过Spss进行统计分析，通过Excel制作数据报表和图表，通过Tableau进行数据可视化展示，帮助决策者更好地理解和利用数据。
总之，数据分析对电商运营非常重要。通过深入了解用户行为、提供市场洞察和监测运营效果，可以帮助电商平台实现更好的运营和增加收益。同时，掌握相关数据分析工具可以提高运营人员对数据的利用和价值挖掘能力。
如何准确的抓取身边的小数据，分析并利用转化成对自己有用的资讯？
感谢邀请，这个问题是一个比较有技术含金量比较高的一个问题！个人意见欢迎大家一起探讨沟通！
相信很多人都能感觉到信息的爆炸性！甚至有些人感受到了互联网带来的便利同时也带来了危险性！前段时间官方还点名批评了弄知名大V进行煽动性***传销！
那么针对身边数据狂轰乱炸，我们是否有什么技巧针对性的吸收我们想要的数据，然后加以分析转化成我们有用的资讯呢？
首先，我们要学会先分析自己的优劣势，然后根据自己想要了解或者需要深造的行业进行分类，那么自然的我们就可以相对应的对我们的圈子，信息开源进行分类！要想很好的转化数据一定要有干净的思维，同一事情或事物每个人的看法都不同，但是现在社会传播消极情绪的人非常之多。进行自我分类，自我净化才能消化优秀的资讯和数据！
比如，想学习某个软件，可以直接寻找行业网站进行自我分析和学习，千万不要看BBS评论，真正学进去的人是不会去BBS瞎扯淡的。
所以自我净化很关键，擅长使用表格进行数据分类，然后进行提炼！比如需要电商行业的数据，那么可以先自己分类，你想了解某个产品或者某个行业，那么就直接去分析这个行业的数据就好。切记不要盲目的跟风。猪在风口可以飞起来，但是没有翅膀的猪只能靠风，风停了自然就摔死了！
当然，现在很多的平台都开始使用AI技术，也就是当你经常浏览某些行业就会相应的推荐某个行业的资讯和数据。另外的数据开源就是线下朋友，一个优秀朋友圈一定是传播优秀的资讯和数据。
所以，要想准确的抓取数据，首先的知道自己想干什么，在没有目的的情况下，就算机会在你面前，你也无法获取更谈不到抓住机会！
大数据和商业分析相比，哪个前景好？
BI（Business Intelligence）即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。BD大数据（Big Data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。（参见百度百科）
大数据分析与BI商业智能一定程度上可以相互融合，BI中包含一些企业内部的数据分析，大数据分析中有一种体现为BI商业智能，企业可根据不同发展阶段，使用不同方案。初期阶段通常推荐通过MDM（主数据）、BI来做数据治理分析。所谓大数据分析，顾名思义是对海量数据进行分析，多用于行业、产业、国计民生、社交网络数据，但当前对于绝大多数企业而言，应用集成、数据治理、业务整合都没有做好，甚至信息化系统还存在缺失的情况下，大数据建设对于企业来说显然是为时尚早。
BD大数据涉及的技术更庞杂一些，从4V规模性（Volume）、多样性（Varity）、高速性（Velocity）和价值性（Value）四个方面要求：数据的***集渠道、工具更加多样；加工、存取、处理速度也更快，且海量数据要求存储模式也发生巨大的改变，其中，MPP跟Hadoop是两种典型模式，前者更方便，尤其是对于T/P级没有问题，如果数据量级更大就绕不开Hadoop了。大数据面对的数据格式：格式化、非格式化、半格式化都有，需要涉及更多技术数据处理手段，比如：语音识别、图像识别，以及一系列高级的算法。这些都要求大数据建设需要更高端的人才储备。
对于企业而言数据治理项目、建数仓，对生产、经营、管理数据进行沉淀、加工、分析，在数据量的逐渐增多之后，迁移到基于MPP技术（比如：GreenPlum）数据存储分析平台上，这是一个最佳路径。毕竟，企业内部的生产、经营、管理数据的价值密度，比不同渠道***集过来的所谓大数据价值密度要高很多，做BI或者准大数据项目建设的投入产出比大数据项目建设也要高很多、成功率也相对较高。
至于说两者的前景，两个前景都很好，但如果对于问这个问题的朋友，我建议从数仓、数据治理、BI入手学习，然后再慢慢择机进入大数据领域，练拳不练功到老一场空，到时大数据的落地路径、工具方法、生态体系等也会更加成熟，现在仍有喧嚣没有落下来。
谢谢邀请！
首先，大数据和商业分析的前景都是不错的，可以根据自身的知识结构和兴趣爱好进行选择。
大数据经过多年的发展，目前已经形成了一个初步的产业链，这个产业链中包含大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维和大数据教育等几个常见的岗位。另外，从数据的角度出发，大数据的相关工作岗位还包括数据***集、数据整理（数据清洗等）、数据存储、数据安全等，这些岗位往往与物联网、云计算相关技术也有密切的联系。
大数据目前正处在落地应用的初期，随着产业互联网的发展，大数据将与物联网、云计算、人工智能等技术共同赋能传统行业，所以未来大数据的应用前景还是非常广阔的，学习大数据相关技术是一个不错的选择。另外，当前正处在大数据时代，作为职场人来说，掌握一定的大数据技术，尤其是数据分析技术是很有必要的。
商业分析专业是近几年新兴的专业，国内有部分高校开设了相应的实验班，但是相比于国外的大学（MIT、UT Austin、USC等）来说，国内的商业分析专业尚处在发展的初期。商业分析与大数据的关系非常密切，商业分析专业的知识结构包括商业、统计学和计算机三大部分，可以说商业分析与大数据一样也是一个典型的交叉学科。
商业分析专业是在大数据时代背景下，培养更加专业的商业领域的专业人才，也可也说是大数据在商业领域的垂直专业，从这个角度来说，商业分析专业的发展前景也是不错的。
大数据也好，商业分析也罢，都是互联网发展带来的新兴专业，这些专业未来的发展前景也将伴随着互联网的发展而发展，相信随着大数据、云计算、人工智能等技术的落地应用，大数据和商业分析专业将会有更好的发展机遇。
最后，大数据分析、商业分析对于基础学科的要求比较高，尤其是数学知识，所以对于选择这些方向的学生来说，一定要重视数学等基础学科的学习。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
大数据 or 商业分析的前景分析
大数据
大数据(big data,mega data)或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
商业分析
商业分析指的是对方案进行经济效益分析，从财务上进一步判断它是否符合企业目标。如果符合，产品概念就可进入产品研制阶段了。 包括审视预计的销售额、成本和利润是否达到公司预计目标;如达到，则此产品概念才能进一步发展到产品开发阶段。可从商业或消费统计公告中查到特定商品的零售额、有效购买收入、总的零售额等资料。
大数据的商业前景从概念上面要比商业分析更宽、更广。
商业分析其中一方面也涉及统计，统计也是需要大数据的支撑的。而大量的数据***是死的，都要加上人的主观能动性的分析才会得到人们想要的答案。所以说这两者融合起来运用会增加企业的助攻，也会让企业运行得更加的顺畅。
题主的问题是哪个前景更好？
这两者肯定是各有各的优缺点，其实题主应该想问的是接下来的5年-10年这两者谁先会发展得更加的迅速吧。不知道你是准备创业或者是就业，或者还是单纯的想问问。
如果是就业的话，我建议还是大数据前景相较于商业分析来说面更宽一些，薪资水平也会更加的高一些。毕竟跟互联网沾边的职位薪水确实是要高出不少，岗位也还蛮多的。也相当于大学选专业，你选择冷门还是热门？这都是很纠结的问题，因为我们谁也无法准确的预知未来是怎么样的。
不管创业还是就业，关键还是看你是否在大数据或者商业分析上面肯去下功夫，肯去专研。只要成为领域的精英或者创业的那1%，相信你都不会太差。
我是棱兑集团CEO戴颖
原创码字不易，一定要关注我哟！
到此，以上就是小编对于数据分析行业资讯的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析行业资讯的4点解答对大家有用。
