【新手入门】1年业务类工作经验如何转数据分析
产品经理-8步教你最有效的数据分析方法
8步教你最有效的数据分析方法随着数字化进程的发展，跨国企业越来越多的企业依赖于数据，数据分析的影响力威望也越来越重要。
通过数据分析，可以取出简单明了到有用的信息并进行相对应的动作。
今天，在本篇文章中，我回答了什么是数据分析方法，并且教给同学们如何通过8步，快速完成数据分析。
在这个数据丰富的时代，如何理解并中才分析企业中曾所获取的数据，成为推动企业转型发展、经济发展的重要动力。
在今天，数据分析已然成为互联网数据模型时代必须具备的技能之一。
尽管我们每天创建的数据量前所未有，但实际上只有0.5%的数据被预测并用于数据发现、改进和智能化。
虽然这苍白不算多，但考虑到我们掌握的固定成本数字信息量基数，0.5%的数据分析目前仍然仍然占了巨大的信息量。
在数据如此之多、时间如此之略长的情况下，如何收集、管理、组织和理解所有这些潜在的可以促进业务的信息，成为困扰绝大数人的其原因。
为了帮助分析以及如何使用数据来改进业务实践，接下来不仅将探索数据分析方法和技巧讲诉给紧接着大家，还将研究不同类型的数据分析，同时展示如何在现实世界中展开进行数据分析。
什么是数据分析方法？首先，数据分析方法侧重于以获取原始数据，挖掘与企业主要目标相关大多的信息，并深入研究这些内部信息，将指标、事实和数字转化为有利于促成企业发展进行数据进而的分析。
数据系统方法多种多样，主要基于两个核心领域：等效数据分析方法和定性数据分析方法。
在定量研究和定性研究当中，更好地理解不同统计分析的数据分析技术和方法，将为信息分析工作提供一个更明确的方向。
因此，花时间让这些特定的知识融入其中是十分有价值的。
现在已经解释了这个问题，‘什么是数据分析？’考虑到不同类型的数据分析方法，将教给大家通过10步，快速完成数据分析。
在开始分析数据或深入研究技术之前，与创业团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略重点是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于须要发展，或哪些数据对发展壮大的前景数据最有帮助。
快速学会数据分析方法
快速学会数据分析方法数据分析是当今信息时代中不可或缺的技能之一。
随着越来越多的数据被产生和收集，掌握数据分析方法已经成为了许多行业中的必备技能。
本文将介绍一些快速学会数据分析方法的技巧和步骤，帮助读者快速掌握这一技能。
第一步：明确分析目标在进行数据分析之前，我们首先需要明确自己的分析目标。
分析目标可以是回答某个具体问题、找出某个现象的原因，或是发现潜在的商业机会等。
明确分析目标有助于我们在整个分析过程中保持清晰的思路和方向。
第二步：收集数据数据是进行数据分析的基础。
我们可以通过多种途径来收集数据，如从公司内部数据库中提取数据、在网络上搜索相关数据、通过调查问卷采集数据等。
无论数据的来源如何，我们需要确保数据的质量和可靠性，以免影响后续的分析结果。
第三步：数据清洗与预处理在进行数据分析之前，我们需要对数据进行清洗和预处理的工作。
数据清洗主要是指去除数据中的无效值、处理重复数据、处理缺失数据等。
数据预处理则包括数据的归一化、标准化、离散化等操作，以便让数据更好地适应后续的分析需求。
第四步：选择适当的分析方法根据我们的分析目标和数据的性质，我们需要选择适当的分析方法。
常用的数据分析方法包括统计分析、机器学习、文本挖掘等。
在选择分析方法时，我们可以根据数据的特点和分析目标来选取相应的方法。
第五步：进行数据分析在选择了适当的分析方法后，我们可以开始进行数据分析。
根据所选择的分析方法，我们可以进行数据可视化、模型建立、参数调整等操作。
通过数据分析，我们可以获取到有关数据的各种信息和洞察，从而进一步回答我们的分析目标。
第六步：解读和呈现分析结果数据分析的最终目的是为了获得有关数据的洞察和结论。
在得到分析结果后，我们需要对分析结果进行解读和呈现。
解读分析结果时，我们可以采用故事化的方式，将数据的洞察融入到故事中，以便更好地向他人传达我们的分析结果。
呈现分析结果时，我们可以使用图表、可视化工具等方式，使得分析结果更加直观和易懂。
外贸业务员新手入门的日常工作
外贸业务员新手入门的日常工作
作为一名外贸业务员新手，了解日常工作流程和任务是非常重要的。
以下是一些常见的日常工作：
1. 客户沟通：与客户沟通是日常工作的核心。
要保持良好的沟通和关系，需要用专业的方式回答客户的询问和问题，并及时更新客户的订单状态和物流信息。
2. 样品管理：样品是客户做决策的重要因素，因此，要及时处理和邮寄样品，并跟进客户的评估和反馈。
3. 报价和合同：根据客户的需求，提供准确的报价，并确保合同的正确性和合法性。
4. 订单处理：在客户下订单后，需要及时确认并处理订单，包括下单、生产、打包、发货等环节。
5. 物流管理：了解货物的物流信息，包括运输方式、货物跟踪、清关等，确保货物顺利到达目的地。
6. 供应商管理：与供应商保持联系，确保及时供货和品质控制。
总的来说，外贸业务员的日常工作需要细心、耐心和专业的态度，只有这样才能保证客户的满意和业务的稳定发展。
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数据分析步骤
数据分析步骤在当今信息爆炸的时代，数据已成为企业和组织中不可或缺的资源。
通过对数据进行分析，企业可以获取有关市场趋势、客户行为以及业务运营等方面的重要见解和决策支持。
然而，要从海量的数据中提取有意义的信息，并将其转化为可操作的见解并不容易。
因此，进行数据分析是一个复杂且多步骤的过程。
以下是数据分析的一般步骤：1. 确定需求和目标：数据分析的第一步是明确分析的目的和需求。
这将有助于确定需要分析的数据类型和方向。
例如，如果公司希望了解客户购买行为，则需要收集有关客户交易记录的数据。
2. 收集和整理数据：在进行数据分析之前，需要从不同的来源收集数据。
这可能包括来自数据库，调查问卷，日志文件等的数据。
然后需要进行数据清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
3. 数据预处理：大部分原始数据通常是杂乱和不规范的。
在进行进一步的分析之前，需要对数据进行预处理。
这包括删除重复记录，处理缺失值，处理异常值等。
还可以对数据进行转换，例如标准化，离散化和归一化等。
4. 数据探索：在这一步中，数据分析师将使用统计方法和可视化工具来探索数据。
这是发现数据之间关系和趋势的过程。
这包括计算统计指标，生成图表和绘制图形。
通过这一步，可以获得对数据的初步了解，并提出假设和问题。
5. 数据建模：在进行数据分析时，可以使用一系列的模型和算法。
根据问题的类型和数据的特征，可以选择合适的模型。
这可能包括回归分析，聚类分析，决策树算法等。
通过建立模型，可以预测未来趋势，发现隐藏的模式，并提取关键特征。
6. 数据评估和验证：在进行数据建模之后，需要对模型进行评估和验证。
这可以通过使用不同的指标和技术，例如交叉验证，训练和测试集等。
评估模型的性能是确保模型的准确性和可靠性的关键步骤。
7. 结果解释和报告：最后一步是解释和报告分析结果。
这需要将复杂的统计结果转化为易于理解的语言，并将其可视化。
这样，可以与他人共享结果和见解，并支持决策。
数据分析是一个循序渐进的过程，需要时间和专业知识来完成。
业务数据的分析方法
将数据转化为统一的标准，便于 分析和比较。
03
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异常值处理
对异常值进行筛选、填充或替换 。
数据归一化
将数据转化为[0,1]之间的数值， 消除数据量纲的影响。
04
数据转换与重塑
数据转换
将数据从一种形式转化为另一种形式，如将文本转为数字。
数据重塑
对数据进行重新组织和格式化，以便于后续分析和可视化。
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预测性数据分析
时间序列分析
时间序列分析的定义
时间序列分析是一种统计方法，用于研究一 个时间序列数据的内在结构和变化规律，从 而预测未来的趋势和行为。
时间序列分析的步骤
时间序列分析通常包括数据平稳性检验、季节性分 析、趋势分析、模型选择和预测等步骤。
时间序列分析的适用场景
时间序列分析适用于预测连续的、时间相关 的数据，如股票价格、销售数据、气候变化 等。
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数据可视化与报告
数据可视化工具与技术
Tableau
Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，支持多种数 据源，提供丰富的图表类型和灵活的交互功能。
D3.js
D3.js是一个用于创建数据驱动的文档的JavaScript库，可 以实现高度自定义的数据可视化效果，但需要一定的技术 功底。
Power BI
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众数
表示数据的集中趋势，出现次数最多 的数据即为众数。适用于分类数据， 不适用于数值型数据。
方差、标准差和四分位数
方差
表示数据的离散程度，即数据与均值的差异程度。方差越大，数据越离散；方差越小，数据越集中。
标准差
表示数据相对于均值的离散程度。标准差越大，数据越离散；标准差越小，数据越集中。
会计专业怎样往数据分析师转
会计专业怎样往数据分析师转会计专业将一直是毕业生选择的热门专业，因为它稳定，有合理的薪资和福利，市场需求也相对稳定。
然而，最近几年，数据分析师成为了越来越热门的职业，因为数据分析正在成为企业成功的关键。
会计专业学生也在寻找将其专业知识与数据驱动的决策制定能力结合在一起的方式，尤其是面对未来的可能性，这个方向越来越吸引人们。
许多会计专业毕业生正在向数据分析师的角色转变。
这是一个刺激而有挑战性的领域，但对专业会计师来说，转变是可能的。
这篇文章将讨论会计专业的毕业生如何更好地向数据分析师角色转变，并为这个过程提供一些指导和建议。
一、定义数据分析首先，必须清楚什么是数据分析？数据分析是指通过对企业的数据进行分析以实现增长和业务目标。
数据分析能够帮助企业管理者做出正确的商业决策，发现机遇，预测风险，优化业务流程，降低成本并提高效率。
对于会计专业人士来说，这意味着增加了更深入的分析方法，以了解公司的财务状况是否符合业务现实以及是否在财务角度上最大化了盈利能力。
二、了解数据分析的具体内容数据分析可以包括各种不同的工具和方法。
以下是一些常见的数据分析工具：1. SQL（结构化查询语言）- 用于管理和存储数据库中的数据。
2. Python - 常用于分析数据、绘制图表和数据可视化。
3. Excel - 用于收集、分析和展示数据。
4. Tableau - 用于创建数据可视化的软件平台。
5. R - 用于统计数据分析和机器学习的编程语言。
三、培养数据分析技能然后，你需要了解数据分析所需的技能。
以下是一些常见的技能：1. 统计学知识- 了解概率、假设检验和回归分析等基本统计原理。
2. 数据可视化- 了解如何使用图表和图形来展示数据。
3. 数据清洗和预处理- 对数据进行清洗和格式化。
4. SQL- 了解如何使用SQL查询数据库。
5. Python- 熟悉Python语言，能够编写分析脚本或程序。
6. 了解大数据、机器学习、人工智能和云计算等领域的知识。
操作规程如何在行业中进行数据分析
操作规程如何在行业中进行数据分析在当今数字化时代，数据分析已成为企业决策、市场竞争的关键。
而要进行高效、准确的数据分析，一个成熟的操作规程是不可或缺的。
本文将就操作规程如何在行业中进行数据分析进行探讨。
一、明确分析目标在进行数据分析前，首先需要明确分析的目标是什么。
例如，是为了了解市场需求、预测销售趋势，还是为了发现产品缺陷并改进等。
明确分析目标有助于确定需要收集的数据类型和范围，从而提高数据分析的有效性。
二、确定数据收集方法数据的收集是数据分析的基础，而选择适当的数据收集方法是至关重要的。
行业中的数据分析常用的数据收集方法包括问卷调查、访谈、观察等。
根据分析目标和可行性，选择适合的数据收集方法，并确保数据采集过程中准确、全面、公正，以提供可靠的数据基础。
三、建立数据清洗及整理流程在进行数据分析之前，通常需要对原始数据进行清洗和整理。
这包括对数据进行去重、筛选、填充缺失值等操作，以确保数据的准确性和一致性。
建立一个规范的数据清洗及整理流程，可以提高数据分析的效率和可信度。
四、选择合适的数据分析工具在选择数据分析工具时，应根据分析目标和数据特点来衡量不同工具的适用性。
常见的数据分析工具包括Excel、SPSS、Python等。
根据数据量、复杂度和分析需求，选择最适合的工具进行数据分析，以提高分析结果的准确性和可解释性。
五、进行数据分析在进行数据分析过程中，可以采用不同的分析方法和技术，如统计分析、趋势分析、关联分析等。
根据实际情况，选择合适的分析方法，运用适当的算法和模型进行数据分析。
确保分析过程严谨、有效，并得出有实际意义的结论。
六、呈现分析结果数据分析的最终目的是为了帮助决策者获得准确、可靠的信息以支持决策。
因此，将分析结果以直观、清晰的方式呈现是十分重要的。
可以通过制作统计图表、数据报告等形式，将分析结果展示给决策者和相关人员。
同时，也可以利用数据可视化技术来提高信息的传达效果。
七、持续优化和改进数据分析是一个不断迭代的过程，通过不断的分析和反馈，可以发现其中的不足和改进的空间。
工作报告中数据分析的方法与技巧
工作报告中数据分析的方法与技巧数据分析是现代工作报告中不可或缺的一环。
通过对数据的详细分析，我们可以获得更准确的结论和洞察，帮助我们做出更明智的决策。
本文将介绍工作报告中数据分析的方法与技巧，并提供实用的案例分析。
一、明确分析目标在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目标。
比如，我们要分析某产品的市场销售情况，我们的目标可能是了解产品的销售额、销售额的增长率、销售渠道的效果等。
只有明确了分析的目标，才能有针对性地进行数据分析。
二、收集数据收集相关的数据是进行数据分析的前提。
可以通过各种途径收集数据，如企业内部的CRM系统、市场调研数据、用户调查等。
确保所收集到的数据是准确、完整的，才能保证分析的结果可靠。
三、数据清洗与整理收集到的数据往往不是完美的，可能会存在一些问题，比如数据缺失、异常值等。
在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗与整理。
清洗数据可以去除不完整或者错误的数据，修复缺失值，处理异常值。
整理数据可以将数据按照一定的规则进行分类、排序，方便后续的分析工作。
四、数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
通过图表、图像等方式展示数据，可以使得数据更加直观、容易理解。
常见的数据可视化方式有折线图、柱状图、饼图等，选择适合的图表类型来展示数据可以更好地传达分析结果。
五、基本统计分析在数据分析中，基本的统计分析是必不可少的。
通过计算平均值、中位数、标准差等指标，可以对数据进行概括和比较。
例如，可以通过计算销售额的均值和中位数来了解产品的销售水平和销售波动情况，通过计算销售额的标准差来评估销售波动的大小。
六、相关性分析在数据分析中，相关性分析可以帮助我们了解不同变量之间的关系。
通过计算相关系数，可以判断两个变量之间的线性关系的强弱。
例如，可以计算产品销售额与广告投入的相关系数，来评估广告对销售额的影响。
七、趋势分析趋势分析是分析数据变化趋势的一种方法。
根据历史数据的变化，可以预测未来的趋势。
业务数据的分析方法知识讲解
业务数据的分析方法知识讲解随着信息技术的快速发展和应用，各行各业都在不断产生大量的业务数据。
这些数据包含了企业运营的方方面面，如销售数据、客户数据、供应链数据等。
对这些业务数据进行深入的分析可以为企业提供有价值的洞察和决策支持。
本文将介绍业务数据的分析方法知识，帮助读者更好地理解和运用这些方法。
首先，业务数据分析的基本方法是统计分析。
统计分析是一种通过对数据进行概括和描述来发现数据背后规律的方法。
常用的统计分析方法有描述统计分析、推断统计分析和相关性分析等。
描述统计分析是对数据进行统计概况和描述的方法。
它常用的指标有均值、中位数、众数、标准差等。
通过计算这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、分散程度和形状等特征。
推断统计分析是通过从样本数据中得出总体参数的方法。
它常用的方法有假设检验、置信区间估计和方差分析等。
通过推断统计分析，我们可以对总体参数进行推断，从而了解总体的情况。
相关性分析是用来研究两个或多个变量之间关系的方法。
常用的相关性分析方法有相关系数和回归分析等。
相关系数可以衡量两个变量之间的线性关系的强弱，而回归分析可以通过拟合一个线性模型来预测一个变量的值。
除了统计分析，业务数据分析还可以运用数据挖掘的方法。
数据挖掘是一种自动发现数据中隐藏模式和知识的方法。
常用的数据挖掘技术有聚类分析、分类分析和关联规则挖掘等。
聚类分析是一种将数据分为不同组或类的方法。
它可以帮助我们理解数据的内在结构和相似性，从而发现不同的业务群体或市场细分。
分类分析是一种通过训练一个分类模型来预测新数据类别的方法。
它适用于有标签的数据，可以帮助我们对数据进行预测和分类。
关联规则挖掘是一种寻找数据中项目之间关联性的方法。
通过寻找频繁项集和关联规则，我们可以了解不同项目之间的关联关系，从而发现交叉销售和协同推荐等商机。
除了统计分析和数据挖掘，业务数据分析还可以运用可视化的方法。
可视化是一种利用图表和图形直观展示数据的方法。
转行大数据分析工作总结
转行大数据分析工作总结
随着科技的不断发展，大数据分析作为一个新兴的职业领域，吸引了越来越多
的人才加入。
作为一个转行者，我也在这个领域里摸索了一段时间，现在我想总结一下我的工作经验，与大家分享一些心得体会。
首先，大数据分析工作需要具备一定的技术功底。
作为一个转行者，我曾经是
一个传统行业的从业者，对于大数据分析技术并不是很了解。
因此，我花了很多时间学习数据分析的相关知识，包括数据挖掘、数据清洗、数据建模等方面的技术。
通过不断的学习和实践，我逐渐掌握了这些技能，并且在实际工作中得到了应用。
其次，大数据分析工作需要具备良好的逻辑思维能力。
在进行数据分析的过程中，需要对数据进行合理的解读和分析，从中发现规律和趋势，并最终得出有效的结论。
这就需要我们具备良好的逻辑思维能力，能够清晰地理解问题，并且有条理地进行分析和总结。
另外，大数据分析工作也需要具备团队合作的能力。
在实际工作中，我们往往
需要和其他部门的同事进行协作，共同完成一个项目。
因此，我们需要具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够有效地和他人进行沟通和协作，共同完成工作任务。
总的来说，转行大数据分析工作是一个具有挑战性但又充满机遇的职业领域。
通过不断的学习和实践，我逐渐适应了这个领域，并且取得了一定的成绩。
我相信，只要我们保持学习的态度，不断提升自己的技能，就一定能够在这个领域里取得更大的成就。
希望我的经验能够对那些有意向转行到大数据分析领域的朋友们有所帮助。
操作规程学会在行业中进行数据分析
操作规程学会在行业中进行数据分析数据分析在当今社会中变得越来越重要，成为企业决策的重要依据。
在各行各业中，数据分析的应用越来越广泛，因此，学会在行业中进行数据分析的操作规程显得尤为重要。
本文将介绍如何进行行业数据分析的操作规程，以帮助读者更好地应用数据分析技术。
一、确定数据分析目标在进行数据分析之前，首先要明确自己的目标。
无论是改进产品质量、提高销售业绩，还是优化运营成本，都需要明确目标，以便有针对性地收集和分析数据。
例如，如果目标是提高销售业绩，那么需要关注销售额、销售渠道、市场份额等指标。
二、收集相关数据根据确定的目标，开始收集与之相关的数据。
可以从内部企业数据、市场调研数据、竞争对手数据等途径获取数据。
收集的数据应当包括相关指标的历史数据以及当前的实时数据，以便进行比较和趋势分析。
三、数据清洗与整理收集到的原始数据往往存在着错误、重复、缺失等问题，需要进行数据清洗与整理。
数据清洗主要包括去除错误和重复数据，数据整理则是将数据以合适的格式进行存储和整合，方便后续的数据分析操作。
此外，还可以考虑对缺失数据进行插补，以保证数据的完整性和准确性。
四、数据分析方法选择在数据分析中，有多种分析方法可供选择，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
根据不同的问题和数据类型，选择合适的数据分析方法进行分析。
例如，如果要进行市场细分分析，可以使用聚类分析方法来识别不同的消费群体。
五、数据可视化数据分析的结果往往以表格、图表等形式展示，以便更直观地向决策者传达信息。
通过数据可视化的方式，人们可以直观地看到不同维度的数据之间的关系，帮助决策者更好地理解数据分析的结果。
常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
六、数据分析结果解读数据分析的结果仅仅是一个工具，如何解读和应用这些结果才是关键。
在解读数据分析结果时，应当结合实际情况进行分析，理解其中的因果关系，并将其应用于业务决策中。
同时，应当注意分析结果的局限性，避免片面地解读和应用。
人工智能行业转正成功转型为数据分析师的关键要素
人工智能行业转正成功转型为数据分析师的关键要素人工智能（AI）行业作为当今科技领域的重要领域，吸引着越来越多的求职者。
在这个竞争激烈的行业中，要成功转型为一名优秀的数据分析师，关键要素是什么呢？本文将从培养技能、积累经验和发展人脉三个方面来探讨这个问题。
一、培养技能要在人工智能行业中成功转型为数据分析师，首先要掌握必备的技能。
以下是几个关键技能：1. 数据处理与分析：数据是数据分析的核心。
掌握数据处理和分析的基本方法，熟悉使用数据分析工具和编程语言，如Python和R，能够有效地处理和分析大规模数据集。
2. 统计学知识：统计学是数据分析的基础。
了解统计学的基本概念和方法，能够进行数据抽样、假设检验和回归分析等统计推断工作。
3. 机器学习：机器学习是人工智能领域的重要技术。
熟悉机器学习的基本理论和方法，如监督学习、无监督学习和深度学习，能够应用机器学习算法解决实际问题。
4. 数据可视化：数据可视化是将数据转化为可视化图形的过程。
掌握数据可视化的工具和技术，能够有效地展示和传达数据分析的结果。
二、积累经验除了培养技能，积累经验也是成功转型为数据分析师的重要要素。
以下是几种积累经验的方式：1. 实践项目：参与实际的数据分析项目，如参与公司内部的数据分析项目或参加开放的数据竞赛。
通过实践项目可以锻炼自己的数据分析能力，并且在实践中学习解决实际问题的方法和技巧。
2. 开源贡献：参与开源项目，如贡献自己的代码或参与开源工具的改进。
通过开源贡献可以扩展自己的技术知识和技能，并获得其他开源社区成员的认可和反馈。
3. 学术研究：参与学术研究项目，与学术界的专家和研究者合作进行数据分析和机器学习方面的研究。
通过学术研究可以深入理解和掌握前沿的数据分析技术和方法。
三、发展人脉在人工智能行业中，建立良好的人脉关系是非常重要的。
以下是几个发展人脉的方法：1. 参加行业活动：参加与数据分析和人工智能相关的行业会议、研讨会和培训班，与同行业的专业人士进行交流和互动，扩展自己的人脉圈。
转行数据分析的一些经验和学习方法
转行数据分析的一些经验和学习方法本篇将分享转行数据分析的一些经验和学习方法，看完这篇你将会解决以下几个问题：转行数据分析需要掌握哪些学习重点？转行学习数据分析有哪些好的学习资源？注意：本篇内容是针对所有想转行数据分析人员的，内容深浅不一。
若内容过于简单，可直接略过，若内容过于复杂，也不必担忧本篇涉及到的部分推荐书籍小编已经打包，文章末尾会提供获取方式编程基础如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。
对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。
作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。
一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。
这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。
博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
如果你已经了解了Python编程的基础用法想要继续深入学习Pyhon，那么博主推荐你去看：廖学峰Python教程。
它基本上涵盖了Python编程入门到精通的所有知识，如果你能将这个看透，那么可以说你已经掌握了Python这门语言了。
学完了Python的理论知识，当然就需要应用，需要实战。
博主之前分享了一篇文章非常适合Python初学者的实战项目，非常有趣，也易于实现。
数据分析基础抛开对业务层面的基本理解，学好数据分析首先需要了解统计学，统计分析是数据分析的基础，也是灵魂。
下面博主列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；。
零基础小白如何转行数据分析
零基础小白如何转行数据分析他也太强了吧，学习了短短几个月，好几个公司争着要他做数据分析。
”你希望这句话是别人用在你身上的吗？然而，对于一个小白而言，直接获得一份与数据分析有关的工作几乎是不可能的。
即便你在某某公司有着过硬的关系，他们也不可能让一个完全不懂技术的人来做与技术相关的工作。
这时，有人就要说了：“我不靠关系靠能力。
”世界上有成千上万的IT工程师，在经历过长时间的学习和工作后，他们Java、Scala 等编程语言的能力都远远超过你。
他们其中有很大一部分人都在尝试着朝数据分析方向转型。
好在英雄不问出处，起点低并不意味着你与数据分析行业就无缘了。
在此，小编为大家整合了一份零基础小白如何转行数据分析的指南~零基础小白该从何开始了解大数据分析？1.了解基础信息。
想要养猪的人首先得先了解猪的组织结构，学习数据分析也是如此，你得先把数据分析的基础信息弄清楚了，才能进行深入学习。
因此，大家需要先对以下的基础信息做一个全面的了解：（1）大数据的基础知识以及大数据技术在现代世界中的适用性。
（2）构成大数据的各种技术和组件。
2.确定你想研究的数据类型。
数据分析在各个领域都有运用，例如，商业营销数据、财务数据、生物数据、医学数据和与物理相关天文数据等等。
你想研究哪一种呢？3.处理样本数据项目。
你可以自己做项目，以此获得实践经验。
小编曾经推送过一篇关于数据集整理的文章（链接），大家可自行下载数据集进行练习哦~ （08.码住这九个数据集，开启数据分析进阶之路）4.考取与数据分析相关的从业资格证书。
对于毫无基础的新手而言，数据分析相关的证书是非常有用的。
在考证的准备过程中，你可以掌握各种数据分析技能。
而且，当你有了国家认证的资格证后，用人单位会优先考虑录用你。
5.运用网络平台分享学习经验。
你可以将自己的学习经验总结并分享到博客或论坛中。
量变引起质变，你的经验多了，能力自然也能够到提高。
6.常刷知乎。
打开知乎，找到数据分析频道并关注。
如何转行做数据分析师？
如何转行做数据分析师？随着职场竞争越来越激烈，很多人这才体会到技术岗的好处——丰厚的薪水、优质的待遇。
这样的好处让越来越多的人萌生了转行从事数据分析行业的念头，但是又苦于不知道该从何开始。
其实，这件事并不是你想象的那样难以实现。
想要转行从事数据分析行业的小伙伴们快看过来啦！小编特别制定了数据分析转行指南，希望能帮助到你~第一步：确定数据分析的择业方向人们一提到数据分析就自然而然地想到数据分析师。
但其实，会数据分析的人并不局限于做一名数据分析师，他们可以选择的发展方向有很多，这就看大家对哪一个更感兴趣了。
以下就是我为大家推荐的几个择业方向：（1）市场研究分析师：运用定性和定量调查研究方法收集信息，进行数据处理和分析，为政府、企业和社会提供决策依据的专业人士。
（2）定量分析师：揭示和描述社会现象的相互作用和发展趋势，帮助企业分析财务报表。
（3）运营分析师：分析业务运营中的问题，从数据上提供运营方向。
（4）商业智能分析师：使用商业智能工具，识别或监控现有的和潜在的客户。
（5）数据库系统分析师：设计、建立、运行、维护高质量的数据库和数据仓库。
（6）系统分析师：从事管理信息系统的定制、企业资源管理系统的设计开发及市场评估策划。
（7）大数据分析师：进行数据挖据与展现后,呈现给企业决策者一份清晰、准确且有数据支撑的报告。
尽管这些职业看上去有很大的差别，但本质上都是通过学习数据分析知识来处理业务问题。
因此，下一步大家要做的就是掌握数据分析的知识。
第二步：跨行业学习数据分析的方法1.了解数据分析的相关工具Excel、SQL、R、SAS等工具都可以用来分析数据。
其实，了解工具只是一个开始，并不代表你要立刻掌握这些工具。
因此，你可以选择一个你认为最容易的工具开始学习。
2.不要立即摒弃原行业的知识尽管学习数据分析对你原来从事的工作没有要求，但很多企业会看你有没有这方面的经验。
比如，你曾经做过房产销售，继而又花时间学了数据分析方面的知识。
如何突破数据分析
如何突破数据分析我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结。
一方面是对自己过往经历的一个总结和回顾；一方面最近几年大数据是越来越火了，也希望自己的经验能帮到那些对数据有热情、希望从事数据行业的新人们；还有一方面，也非常重要，是希望借助知乎这个平台跟广大同行们做一个交流，互相帮助，共同成长。
在开写之前，先做下自我介绍。
我在企业里从事数据相关的工作已经有11年了，在这些年里，我做过咨询顾问、数据分析师、售前工程师、开发工程师、数据分析经理直至总监。
在管理岗上，我带过数据分析、数据挖掘、数据产品、数据仓库等各种团队，其中带数据分析团队时间是最长的。
先后就职于国企、传统制造业和互联网企业。
总的来说，比较杂。
现在想来其实有得有失。
缺失的是，在任何一个细分领域上都没有做得特别深入，不算是一个合格的专家；得到更多的是，我对整个数据的产生、处理、分析直至为企业提供价值的过程都有过体会和思考，从而也使我能够站在一个更高的角度上看问题。
到底是成为一个专才好还是通才好，我觉得这没有一个确定的答案。
个人觉得T型人才是比较受欢迎的，也就是自己的技能和业务面同时要有宽度和深度。
当然，到底多宽或多深才合适，取决于个人的职业发展意向。
基于我的经验，我分享的更多是对这个行业的理解、做事情的思想和方法论，而不会侧重于具体的实现技术。
想学技术的同学请绕行。
后面我预计要分享的内容包括数据分析、产品、仓库、数据团队建设等等。
个人经验最多的是数据分析，就从这里开始吧。
可能包括以下话题：•什么是数据分析？•数据分析有哪些分类？•如何设定分析目标？•怎样才算是一个合格的数据分析师？•什么样的企业需要数据分析师？•怎样建立一个数据分析师团队？•数据分析师团队的价值是什么？如何实现？•数据分析师团队的岗位设置及分工合作•一篇好的分析报告有什么样的标准？•数据分析三元论（势、道、术）什么是数据分析一句话定义，数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。
产品经理-我的业务数据分析方法
我的业务数据分析方法每个做产品或者运营的同学都会遇到需要处理业务数据的情况。
处理业务数据首先要了解业务这件事，找到处理业务数据的规律。
我总结了他业务数据的分析与思考，与你分享。
1.给业务数据分析下个定义业务数据分析这件事下个定义原始数据就是对于业务关注的指标数据的变化进行分析解读。
基本上每个做产品或者运营的同学都会经历到，甚至有些公司的商分部门会设立业务经营分析的架构专门做这件事。
2.为什么做业务数据分析很多公司都在做这件之事。
我一些则在前司的工作有一部分就是对业务数据分析做周维度以及月维度的解读。
这件事我大概做成做了一年多吧，我理解这样的好处至少有以下这三个。
更深刻理解业务：这个好处是对于对个人而言。
写的公司有个不成文的规定是每个新入职的同学会之前业务数据月报。
好多同学们挺抵触这件事的。
的确那么非常大的业务，刚入职的同学写这个业务数据解读的确是有些虽然困难，但是，我也发现好多同学上次做过那次数据分析，虽说基本上对于业务就有了一层更清晰的认知。
及时感知线上问题：这个是观测数据比较最重要的原因之一吧，很多时候组织工作庞大以后，很难通过体感感知线上的问题，这个时候数据是能够在一定程度上反馈业务问题的，通过数据可以快速找到问题侦查方向。
发现业务规律性找到机会点：这个好处同样是最重要的，如果你长期观察数据价格波动，你就一定会找到数据波动的某种规律，如果你知道这背后的原因在于，你就可以“顺势而为”，有针对性的制定产品或者运营策略，往往能事半功倍。
1.业务数据分析工作的理想状态在前司做了一年多数据分析的业务数据解读，逐渐发现发现要想做好业务数据解读这件事，最起码需要三个层面的建设。
这个三个多层面相辅相成，一起构成了一个清晰的业务数据解读的理想状态。
2.经验丰富的大脑大脑核心在做假设，这个判断本身需要你足够必需的了解自己的业务。
你要足够了解自己业务内指标的含义，这里既包含业务的核心指标，也包含各个维度的海富通分层分级分项。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是一种通过采集、整理、解释和展示数据来获取实用信息的过程。
它可以匡助我们了解数据中的模式、趋势和关联，从而做出更明智的决策。
在进行数据分析时，通常需要按照以下步骤进行：1. 确定分析目标：在开始数据分析之前，需要明确分析的目标和问题。
这有助于指导后续的数据采集和分析过程。
例如，如果我们的目标是了解产品销售情况，我们可以采集销售数据并分析销售趋势、最畅销的产品等。
2. 采集数据：数据分析的第一步是采集相关的数据。
这可以包括从数据库、调查问卷、传感器等多种来源采集数据。
确保数据的准确性和完整性非常重要。
在采集数据时，还需要注意数据的格式和结构，以便后续的分析。
3. 数据清洗和预处理：在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，以及对数据进行格式转换和标准化等。
清洗和预处理数据可以提高分析的准确性和可靠性。
4. 探索性数据分析：在进行正式的数据分析之前，可以进行探索性数据分析（EDA）。
EDA旨在通过可视化和统计方法来探索数据的特征和关系。
这可以匡助我们发现数据中的模式、异常和趋势，并为后续的分析提供指导。
5. 应用统计方法：在进行数据分析时，时常会使用统计方法来判断和验证数据中的关系和差异。
这可以包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
根据具体的问题和数据特征，选择合适的统计方法进行分析。
6. 解释和展示结果：在完成数据分析后，需要对结果进行解释和展示。
这可以通过撰写报告、制作图表和可视化等方式实现。
确保结果的解释清晰明了，并与分析目标和问题密切相关。
7. 验证和评估：数据分析并非一次性的过程，需要不断验证和评估结果的准确性和可靠性。
这可以通过与实际情况对照、重复分析和敏感性分析等方式实现。
确保数据分析的结果具有可信度和可靠性。
8. 提出建议和决策：最后，根据数据分析的结果，提出相应的建议和决策。
这可以匡助组织或者个人做出更明智的决策，并优化业务和运营。
数据分析步骤
数据分析步骤数据分析是指通过对采集到的数据进行处理、分析和解释，以便从中提取实用的信息和洞察力的过程。
在进行数据分析时，需要按照一定的步骤进行，以确保分析结果准确可靠。
以下是一种常见的数据分析步骤，供参考：1. 确定分析目标：在进行数据分析之前，首先需要明确分析的目标是什么。
例如，我们可能想要了解某个产品的销售情况，或者分析市场趋势等。
明确分析目标有助于指导后续的数据处理和分析过程。
2. 采集数据：数据分析的第一步是采集所需的数据。
数据可以来自各种渠道，包括数据库、调查问卷、日志文件等。
确保采集到的数据具有代表性，并且包含足够的样本量。
3. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对采集到的数据进行清洗。
这包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。
清洗数据可以提高分析结果的准确性和可靠性。
4. 数据转换：在进行数据分析之前，有时需要对数据进行转换。
例如，将文本数据转换为数值型数据，或者将日期数据进行格式化等。
数据转换有助于使数据适合于后续的分析方法。
5. 数据分析方法选择：根据分析目标和数据的特点，选择适当的数据分析方法。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
选择合适的分析方法可以更好地揭示数据中的规律和趋势。
6. 数据分析和解释：根据选择的分析方法，对数据进行分析，并解释分析结果。
在进行数据分析时，可以使用各种统计工具和软件，如Excel、SPSS、Python等。
通过对数据的分析，可以得出结论和洞察力，并将其解释给相关人员。
7. 结果可视化：将分析结果以可视化的方式呈现出来，可以更直观地展示数据的特征和趋势。
常见的可视化工具包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。
通过可视化，可以匡助他人更好地理解和利用分析结果。
8. 结论和建议：根据数据分析的结果，得出结论并提出相应的建议。
结论应该基于数据的客观分析，具有可信度和可靠性。
建议应该具有操作性，能够指导相关人员在实际工作中做出决策。
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括问题要跳槽，目前有什么基础，未来想达成什么状态。实际上，一个好的业务分析人员，
第一项能力就是很清晰的表述问题，比如从这份简历中，可见提问者也从事广告投放工作，
那么广告方面的问题可以按以下三步梳理，就很清晰了。
1、 广告投放有几种基本目标
2、 每种目标可采用几种形式达成
3、 每种形式采用什么渠道，预期覆盖客户数量，预计投入费用，预期达成效果
1 年业务类工作经验如何转数据分析工作（上）
Q1：为什么是 1 年转行？ A1：因为如果一毕业就做业务类数据分析，有 80%概率沦为表哥表姐，干了 3 年还是什么 经验都没有，什么都不会，高不成低不就，但有 1 年经验后，至少对系统/业务有了一定的 了解，因此做数据工作能更好的理解报表含义，从而更有针对性提升能力。同时，1 年左 右经验更容易让招聘单位认可，便于拿下稍微高级一些的职位。另：招聘单位 hr 考察应聘 者工作年限，一般分以下几段：
对平级，服务部门汇报，平级一般没问题懒得看报告，有问题懒得找原因，总是是一 些有事没有都不看报告，但是一有事就抓住你狂问的懒蛋，所以常规报告不用赘述，直接 讲问题，让他们去想办法。
具体的排版，字体，ppt 格式各公司风格不一样，自己把握，总之这方面的的能力不嫌 多，但是要清楚的是，这是最后一步，能顺利达到这一步主要靠前几步的努力。
在以上每个问题询问过程中，都要具体到数据来源，指标的定义，避免用模糊的感觉 来替代（我觉得，我听说，应该是，以往都是……），追踪到具体的来源（听说？听谁说， 哪里听到的？），具体到指标（下降是什么下降，利润率下降还是销售量下降）。进过这 个过程基本上已经能理清问题的关键了
做这个动作能够直接提升自己的分析能力，为未来进行分析工作积累经验，实际上这 已经是一个专业数据分析的人该干的事情了。同时能为自己现在的工作扫清很多障碍，避 免因为信息不对称，老板意思传达不清楚等等因素导致的重复工作。
需要指出的是，很多公司，尤其是中小型公司的业务工作其实没有什么技术含量，基
本停留在想问题拍脑袋，办事情拍胸脯，出问题拍大腿的状态，新人经常干琐碎的日常工 作，缺乏指导，所以想跳槽是很正常的。
Q4：那么要转数据分析工作该如何做呢？ A4：建议首先提升自己基础数据能力，即能优化现有工作，又能为未来找工作做准备，然 后等待时机，如果在现岗位工作有改观的话可以继续改，如果没有可以考虑跳槽。基础数 据能力包含以下方面： 1. 熟悉日常工作流程/部门职责 2. 准确描述背景 3. 系统化分析问题原因 4. 量化考察问题指标 5. 总结解决问题策略 6. 形成思路清晰的问题报告
0 年经验：无知 1 年以内经验：无知且浮躁 1 年-1.5 年经验：具备一项工作基本能力 1.5-3 年经验：熟练一项工作 3-5 年经验：精通一项工作 5-10 年经验：某领域资深人士 不要说 hr 这么干很浅薄，当你每天面对 1000 份简历的时候，你也会这么选，这是最快最 实际的办法，所以不建议新人太过频繁的跳槽换岗，并不利于个人成长，至少跳槽也要在 行业或者专业上有一定延续性。
这些问题一方面要和业务部门谈，另一方面也要和技术部门谈。与业务部门聊主要确 定指标含义及用途，和技术聊更为关键。得从技术部门了解清楚目前这些指标都是哪些系 统提供的，系统供数据的流程是否有出问题的可能性，在数据库里字段记录成什么样子， 按什么周期进行记录。在这个阶段，技术条件和操作流程决定了数据真实性，以及方案可 落地性，如果系统和流程某个地方出现问题，很有可能导致整个项目死掉。比如我们准备 做高端客户的促销但是数据都是靠线下 POS 接入，且没有要求门店强制录入卡号，或者录 入卡号没有做手机短信验证，那么能想象到的就是肯定很多目标客户数据没有真实反映在 系统里，或者有少数人钻漏洞用一张卡拼单套取大额奖励。那么活动就不能考核目标客户 的收益，得看是不是要考核整体收益，活动设计就得考虑拼单的问题。
因此总结一个 1 年业务经验工作转型的关键，在于： 1. 把现有的工作数据化 2. 把现有的数据标准化 3. 把现成的经验理论化 用一个做数据的人的思路武装自己现有工作，不怕麻烦，不怕做笔记，不怕问别人， 理清内容，打造一些自己可以讲得清楚的，可以分享给其他同事以及 hr 的案例，既能提升 现阶段工作能力，又能提升面试能力。这比单纯学习一门 X 语言，学会画 X 表，看 X 书要 有效的多，请大家记住：X 书只能辅助你的工作经验提高，你的工作经验才是下一家企业 愿意信任你的地方，X 书不是。X 语言只是实现你工作的手段，如果你没有从事 X 语言工 作，只是看了一本书，那么在别的企业眼里你就是个小白，X 语言会的人多了去了。与其 花时间打造一项工作用不到的能力，不如围绕工作打造一份可以说服人的简历，而数据化， 系统化，理论化的工作经验与案例，是最能直接打动企业的工具。 请大家先熟悉这个过程，下篇将围绕如何说服 hr 给出实战场景。谢谢
办事，每个环节能关注什么。
备注：一般公司都不会有现成的，如上图表，需要自己多做总结，形成很清晰的背景
资料库，这样做有几个好处： a) 能帮助自己清晰思路，积累经验。 b) 能帮助同事清晰思路，找不到好办法不要胡乱瞎搞。 c) 能帮助领导清晰思路，不要异想天开的让员工创新/找思路。 d) 能让自己在面对 hr/面试领导的时候更有信心，凸显专业性。
做以上的动作，一方面能为以后从事数据分析工作做准备，这也是专业数据分析事该 干的事情，理清基础数据架构，数据流程，数据定义。另一方面是能让现在的工作更清松， 不事先了解的流程和系统的业务，事后就得花更多时间写总结，还得多背黑锅。这个过程 的难点在于要熟悉现有的工作流程和系统，所以得多花时间和公司技术部门沟通。
作为分析人员应该对策略有自己的意见，但不要陷入就数论数的窘境，不要看到哪个 指标低就说做的不好，看到哪个指标高就做的不好，最好是保持中立立场，拿着数据和业 务部门多商量商量，如果一定要提出建议干预决策的话，也要先拿策略，再拿数据支持。 你可以说：用户低活跃问题会影响到今年营收，解决用户低活跃问题上有 3 种方法，根据 数据我们建议用第 1 种。而不能说：你看活跃率已经连续降低 3 个月了，所以做这个指标 吧！！！
Q2：什么较业务类工作 A2：常见的部门是市场部，营运部，业务部，销售部，主要工作如：产品规划与设计，品 牌宣传与推广，广告设计与投放，运营管理，渠道管理，销售管理，业务人员，商 务……这些工作的共同点是：都与业务发展有关，有一定策略性，需要利用数据报表但不 涉及系统开发与运作。
Q3：为什么这些类工作可以转数据 A3：常见的原因如下，但不限于这些： 不喜欢，不适应原岗位工作，想寻求转行机会 原岗位工作干活无技术含量，基本靠经验，想提升能力 原岗位薪资太低，想换个有技术些的好跳槽 ……
目前的期望：目前的期望是能尽快，入们数据分析这块的工作，希望最初 的工资能到 4000 左右 目前数据分析相关的学习：目前每天在学习的内容是统计基础、EXCEL 函 数相关
1. 熟悉日常工作流程/部门职责 1 已在【新人入门】表哥表姐升级之路里有表述，这里不赘述
2. 准确的描述背景
这个案例可以作为新人的参考，因为提问者对自己的背景现状描述的是很清晰的，包
但是这个过程比较困难，因为一来大多数新人不知道该怎么去追问，二来新人没有胆 子去追问，或者问了也没人理。所以一来要多学习行业，业务知识：行业知识更多得和同 事，同行交流，多看行业财经新闻，少看娱乐八卦；业务知识得多看专业的书，专业报告， 有事没事就把看到的理论往实际上套一套。二来，如果不问清楚，倒霉的还是自己，为什 么新人经常重复劳动反复改东西，就是因为事先沟通不够清楚，抓不住重点，所以为了给 自己节省力气还是问清楚的好。
6. 形成思路清晰的问题报告 这里主要是输出成果，是分析人员最重要的工作，要提示的是，分析成果得看对象：
对高层领导汇报。一般的公司上级都讨论罗嗦的过程，喜欢看结论，看建议，所以要 厚积薄发，先讲结论，再讲支持结论的最关键的几条数据，最后讲建议。所有其他内容全 部放附件，领导想看就看
对直属领导汇报。直属领导一般会想的比较多，所以尽量准备周全一些，事无巨细多 罗列出来，针对他最关心的问题，列 1,2,3,4 种可能，让他选。
类似的，产品，运营，渠道，推广也可以转化为这种形式，让人一眼能看清楚，该领
域解决问题是什么，可以用什么手段，需要投入多少资源，能达成什么效果，分几个环节
以下将以一个案例入手详细解释以上 2-6 的做法，1 已在【新人入门】表哥表姐升级之 路里有表述，这里不赘述
以下是一位有转行意向的同学给我的 qq 留言，原文如下：
陈老师，冒昧的打扰了。我想请您帮忙给我一些建议，不知道您有没有时间。 问题：现在打算往数据分析方面转行，但是： 1. 不知道数据这边最初可以做什么样的工作 2. 这些工作需要什么样的能力。 所以想请您看看我的情况，能给我一些建议。 上份工作：网店运营 具体工作职责：主要是负责店铺产品的销售，这其中包含一些产品定位、 竞争对手分析、行业分析、广告投放，当然因为是网店运营，所以这些全 部是基于平台规则的。 与数据分析相关的工作内容：数据这块主要是做一些日常店铺运营的监控， 主要是看一些趋势和异常值，出现问题找出原因。
5. 总结解决问题策略 实际上经过以上几个阶段以后，总结策略已经相对轻松很多了，因为问题有什么背景，
是怎么来的搞清楚了，往往策略已经是能迎刃而解。只提醒 1 点，就是一个专业分析人员 可以做策略，但内心必须清楚，分析和策略是两码事，分析是讲清楚大小，多少，策略是 定轻重，缓急，谁来干。比如今年利润完成不达标，一个解决方法是多拿些利润出来做促 销，把整个销量搞大，还有一个解决方法是发现财务其实拨预算给我们的时候计算有漏洞， 可以找财务麻烦让他们少拨些费用，填利润的缺口。不能因为方法很奇葩就说它不是个方 法。
3. 系统化分析问题 在第一步基础上，每当日常工作遇到问题的时候，把分析问题的思路记录下来。针对
每一个问题，总结一个解析问题的流程。做这一步首先要杜绝无脑化办公，还以上边的问 题为例，提问者做过产品定位工作，比如新产品定位的时候，很容易被无脑化：