埃森哲精準營銷案例

㈠ 四大咨詢公司是指

四大財務咨詢公司：德勤（Deloitte）、普華永道（PricewaterhouseCoopers）、畢馬威（KPMG）、安永（Ernst&Young）。

四大管理咨詢公司：麥肯錫、波士頓咨詢公司、埃森哲咨詢公司、羅蘭.貝格咨詢公司。

咨詢公司是指從事軟科學研究開發、並出售「智慧」的公司，又稱「顧問公司」。咨詢公司屬於商業性公司，主要服務於企業和企業家，從事軟科學研究開發，運用專門的知識和經驗，用腦力勞動提供具體服務。

其任務主要是幫助企業發現生產經營管理上的主要問題，找出原因，制定切實可行的改善方案；

1、指導改善方案的實施；

2、傳授經營管理的理論與科學方法，培訓企業各級管理幹部，從根本上提高企業的素質。

至今，全國有4萬多家咨詢公司，大都是小作坊式的經營方式，並且操作不規范，惟一的辦法就是強強聯合，修煉內功，培養科學的、嚴謹的、規范的能力，這就是本土咨詢公司的出路。

(1)埃森哲精準營銷案例擴展閱讀：

管理咨詢：

向企業或公司等單位咨詢諸如市場調查，價格預測，企業診斷，盈虧分析，銷售策略，商業報告、產品信息、銷售市場分析報告、產品質量分析報告、股權分析方案、股權分配方案、人事管理及投資分析等各項有關管理方面內容的項目。

財務咨詢：

向客戶提供企業財務方面的咨詢包括帳、稅等方面的咨詢。

工程咨詢：

有關土木、機電、建築、能源、交通、化工等方面的咨詢。

技術咨詢：

這種咨詢服務范圍的專業性強，而且常常有大企業作背景，有些大型技術咨詢公司甚至可以為政府制定內外政策提供政治、經濟、軍事等方面的咨詢。

咨詢公司在我國還剛剛開始發展，大部分咨詢公司是由科技人員或工程技術人員自籌資金組建的，規模比較狹小。隨著經濟的發展，這種形式的公司將會有較大的發展。

互聯網轉型咨詢：

在互聯網正當時的年代，傳統營銷模式早已跟不上步伐。越來越多的企業、公司都轉換成互聯網營銷模式。互聯網的便捷以及低成本的操作方式受到時下年輕人的追捧，現今電商時代涉及各類行業，利用互聯網營銷的手段已越演越烈。許多中小型企業因為傳統營銷的高成本，也不得不面臨轉型。

傳統咨詢公司價值：

傳統咨詢顧問對於民營中小企業來講主要有三種效用：

1、代勞的效用。

很多老闆、總經理並不是不知道自己的管理問題，但是沒有時間去進行改革，需要請人來代勞，或者缺少系統化的管理改革手段，因而需要請人代勞——總之，自己去做的成本是很高的。

2、制度提升。

管理效率提升的效用。

3、戰略效用

即花錢買來時間。比如成本，如果提前半年降下來，你就可能搶先佔領市場，而如果是受市場的壓迫而被動去降價，這個時候便不但不能佔得市場的先機，還有可能因此而成為致命傷害。

參考資料：咨詢公司 網路

㈡ 大數據時代是什麼意思的

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(2)埃森哲精準營銷案例擴展閱讀：

大數據時代的影響：

1、不是隨機樣本，而是全體數據：

在大數據時代，人們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣（隨機采樣，以前人們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓人們意識到，這其實是一種人為限制）。

2、不是精確性，而是混雜性：

研究數據如此之多，以至於人們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以人們必須盡可能精確地量化人們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱。

擁有了大數據，人們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓人們在宏觀層面擁有更好的洞察力;

3、不是因果關系，而是相關關系：

人們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，人們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴人們某件事情為何會發生，但是它會提醒人們這件事情正在發生。

參考資料來源：網路-大數據時代

㈢ 埃森哲管理咨詢

還行吧，不知道你以前是做哪種工作，不好給你說。總之每項工作都會有壓力，向埃森哲這樣的企業一般接的單子比較大，如果出現問題也會承擔比較大的責任，自然會有壓力。另外做咨詢還要看是什麼方面的咨詢，就目前來看金融類的咨詢會薪資比較高。

㈣ 大家幫我找找關於埃森哲咨詢公司的信息,案例.等

名 稱 埃森哲咨詢（上海）有限公司 暫無照片
中文簡稱 埃森哲
英文名稱 accenture
英文簡稱 accenture
性 質 外商獨資（歐美企業）
所屬行業 建築、建材、裝潢 建築、安裝、監理
注冊資金 USD300 萬元
規 模 籌集中人
業務范圍 企業管理咨詢及相關計算機軟體咨詢服務（涉及許可證經營的憑許可證經營）。
網 站 www.accenture.com
基本信息
簡 介 埃森哲咨詢公司埃森哲是全球領先的管理及信息技術咨詢機構。在全球47個國家和地區設有110多家分支機構，員工逾7萬名。《財富》100強中的86家、《財富》500強中超過半數都是我公司的客戶。據2002年最新公布的《財富》500強顯示，埃森哲是唯一的一家躋身於500強的專業化服務公司。目前，我公司致力於在中國大連設立亞洲區軟體研發中心，歡迎各位有識之士加盟。如需要更多資料，請瀏覽本公司網站http://www.accenture.com

㈤ 埃森哲校招流程是怎樣的常見筆試面試題有哪些

銀行面試流程：

銀行招聘程序一般分為報名、資格審查、筆試和面試、體檢及錄用等後續工作幾方面內容。面試是在筆試通過後，由各分行組織實施。從歷年情況看，面試有2輪的時候，即第一輪是群體面試，之後是單獨面試。但是這個因各分行情況的不同可能會出現一些差異，並不是固定程度，慣例而言，單獨面試是必須的程度，用於考驗應聘者的應答能力和基礎知識。

一面一般為多對一的形式出現，其中會有2.5分鍾自我介紹，然後根據應聘者的簡歷和自
我介紹情況面試官會問一些感興趣的問題。其中可能會出現一些專業知識的考核，但題目不會太難，而且經歷過筆試，一般這類問題問的也不是太多。

第二輪面試是視情況而定，如果應聘者不多，或是一面就能篩選完畢的話，第二輪面試一般就不會出現。而如果出現競爭激烈或是分行考察嚴格的話，那二面就是決定求職者去留的關鍵。在二面中經常會出現一對一的面試形式，即人事主管單獨見每個人，提一些問題。這時候一定不能太緊張，好不容易擠過筆試和一面，說明你的專業能力已經受到了相應的認可，而此時面試官考研的就是你的隨即應變能力。思路清晰、邏輯性強、沉著應對的話，通過面試就沒多大的問題了。
工商銀行常見面試題

1、自我介紹。
答題思路：面試必有，時間差不多控制在3分鍾之內。

2、對中國工商銀行的認識。
答題思路：經常會被問到，回答這一題時除了網上搜集的資料外，最好多添加以下個人的看大。

3、推銷一下自己。
答題思路：考察的重點，從特長或是工作能力中找出你的最大優勢進行推銷。

4、如果被錄取了你將如何開展業務?
答題思路：從個人、企業、客戶三方面全面的進行分析。

5、用過哪些工行產品？
答題思路：在面試前需系統的了解以下工行的產品，將常見的幾樣背誦記憶。

6、工行為什麼要選擇你給?
答題思路：出一個可以讓人信服的理由，不要簡單的說你有經驗或是能力，這些別人都有的無法讓面試官滿意。

7、給出一個幫助工商銀行樹立某產品品牌的方案。
答題思路：這是一道分析題，主要是考察面試者的隨機應變能力。這一題回答前面試官會給你幾分鍾的時間考慮。好好把握這幾分鍾，如果實在不知道怎麼說的話，那就借用一個好的案例往上套。

8、挑一個營銷的專業概念，解釋一下。

9、我國的收入分配製度的歷史沿革和現狀。

答題思路：8、9兩題的都是金融、營銷方面的基礎知識題，主要考察面試者對專業知識的掌握程度。

㈥ 埃森哲怎麼做咨詢

而埃森哲認為，這種所謂國際上的「最佳作業方法」，可能也應該越來越多地來自於中國企業。
「客戶與咨詢公司之間的關系，類似於法律事務中當事人與律師之間的關系。」
在經濟發達的國家和地區，客戶與咨詢夥伴之間是一種緊密的合作關系。項目開展前，咨詢公司與客戶將進行充分的交流，在充分理解或共同制訂客戶的戰略意圖和業務發展方向後，與客戶一起規劃項目方案和步驟。在這個過程中，除了客戶內部各個機構和人員，通常還會涉及到方方面面的合作夥伴和軟硬體供應商。埃森哲的做法是，始終作為客觀中立的第三方，完全代表客戶的利益，對項目進行科學有效的管理，並承擔相應的責任。同時，也負有為客戶的敏感信息進行嚴格保密的責任。從某些角度來說，客戶與咨詢公司之間的關系類似於法律事務中當事人與律師之間的關系：當事人信任律師，律師則完全為當事人的利益服務。
目前在國內，咨詢公司與客戶之間還難以快速達成真正意義上的充分交流和信任。對於咨詢公司的「顧問」作用，還經常被表面化地理解為僅僅提出建議或意見。事實上，全球著名咨詢公司的真正價值在於，通過長期為全球范圍內各行業的領先機構提供服務而積累形成的項目管理和項目綜合執行的經驗與能力。這對於確保客戶大型復雜項目的整體成功，並在其後續的運營中讓項目投入產生相應的效益，會起到關鍵的作用。
為了使這種經驗和能力真正地發揮作用，埃森哲非常強調具體參與客戶的實際工作。一個復雜的大型項目，絕非僅僅依靠方法論或者幾位專家、若干文檔就能夠完成的，一定需要客戶、咨詢公司及其他參與方在各個層面上進行充分的協作。而任何一個環節的薄弱或失誤，都可能造成整個項目的失敗。所以，埃森哲通常與客戶組成「混合」團隊，項目相關各層面的工作均由雙方人員共同開展。除參與具體的工作外，咨詢人員還可以在各個層面上幫助客戶掌握並使用國際上先進的作業方法。這就實現了咨詢公司向客戶全面的「知識轉移」，不僅幫助客戶順利完成項目工作本身，還幫助客戶增強自身可持續發展的能力。
「項目管理是咨詢的核心與靈魂，內部專家網路是咨詢師的有力支撐。」
項目管理極其重要。特別是那些投資上千萬元甚至上億元的大型項目，成功的項目管理更是整個工程的核心與靈魂，項目各個層面的工作均應納入一個科學的管理體系中。埃森哲擁有經過多年積累所形成的項目管理體系。對於大型復雜項目的管理，有一個簡單的框架，主要包括：
組織安排：建立統一的標准化管理章程、工作流程、技術平台和規范；
需求管理：建立全面的工作計劃，使各項工作均圍繞著項目總體目標進行，避免條塊分割和重復投入；
風險管理：盡早發現項目中可能存在的問題，設立完備的風險控制和防範機制；
質量管理：整合質量管理原則、控制流程、工具和人員設置；
進度管理：在項目的各個階段，注重各項任務的關聯和協調，對項目里程碑進行檢查；
資源管理：根據項目總體要求，合理分配項目內部和外部的各種人力資源和其他資源；
采購管理：協調參與項目的軟硬體供應商及其他合作夥伴，並對其服務質量進行管理；
合約管理：工作范圍涵蓋了針對項目有關各項合約的規劃、談判、簽訂、變更、審計和終止等各個階段；
財務管理：建立並執行完善的項目財務計劃、控制和報告制度；
性能分析及報告：建立覆蓋項目整個生命周期的性能指標體系，確保項目交付的系統能夠達致總體目標要求。
需要強調的是，咨詢人員協助客戶進行項目管理時，絕非機械地執行這一框架中的內容。他們依據其自身和埃森哲內部專家網路的豐富經驗，結合相關的管理工具和各類案例資料庫，特別是結合項目的具體環境，靈活務實地開展工作。
通過與國內客戶更多的交流，在為國內客戶提供咨詢的同時，咨詢公司也進一步豐富了自己在中國的實踐經驗。世界可以改變中國，中國可以改變世界。

㈦ 國內外咨詢公司簡介及其成功案例，至少三個公司，分別1-2個案例拜託各位大神

波士頓咨詢預測海爾中石油式並購將卷土重來 海爾和中海油這樣的大收購者將卷土重來。盡管在最近的收購戰役中運氣不佳，但他們對全球的擴張的追求不會減弱。 最近兩年內，中國公司在世界並購舞台上異軍突起，現在已經希望能在全球范圍內參與競爭，中國公司正在致力於進行收購。西方企業和中國企業究竟應該如何應對並購的趨勢呢？波士頓咨詢公司在最新推出的年度機構研究報告中對於中國的對外並購作出了六大預測。 報告指出，中國對外並購的趨勢將繼續發展並日益活躍。 第一，海爾和中海油這樣的大收購者將卷土重來。盡管在最近的收購戰役中運氣不佳，但他們對全球的擴張的追求不會減弱。 第二，交易活動將在更為廣闊的行業背景上增長。目前活躍的礦業、能源、電信設備、計算機和ＩＴ設備等行業將持續保持積極態勢。消費電子產品、家用電器和航運業等這些有機跨國業務增長強勁但尚未開始大規模對外並購的行業將會更加積極。其他高度傾向於對外並購的行業包括汽車、化工和公共事業，這些行業正在出現一些挑戰者，他們或者已經開始在國外進行收購、或者有考慮這一步的雄心和金融實力。 第三，私人資本機構。越來越多的私人資本機構將在全球交易中與中國收購者組成團隊，並致力於創造更多的並購機會，並將在中國對外並購中將扮演越來越重要的角色。 第四，在任何全球並購交易中，收購者要獲得全球規模就必須考慮中國的參與。隨著中國成為越來越多的行業和產品全球最大的市場之一，追求全球規模的收購者需要在中國有立足之地。 第五，現有企業將通過與中國收購者的雙贏交易不斷推進這個趨勢。目前行業內已有的企業將更多的把業務出售給中國收購者以達成雙贏的局面??中國收購者為了實現對外收購也將更多地採用合作夥伴形式以跨越能力的差距並提高成功的幾率。 第六，中國企業要在全球范圍內獲得競爭優勢，發展並購能力將成為決定性因素。今天，要獲得全球領先的地位光憑有機發展將是遠遠不夠的。 報告指出，目前中國對外並購的風潮在未來一段時間里將可能改變很多行業中的競爭態勢。而這一風潮並非即將結束，而是剛剛拉開帷幕。中國企業應當認真考慮分析這一潮流對各自所在行業的影響，並決定自己是否想等待結果的上演，應主動准備應對出擊者的防禦措施，或在舞台中心爭取一個位置並改變整個行業的競爭態勢。 關於埃森哲的案例 上周末，我去一間熟悉的西餐廳吃晚飯，發現餐廳內部剛裝修過，餐廳服務生的裝束也有所改變。我發現服務生們上衣夾克的口袋裡都多放了一把勺子。於是我叫來相熟的小張，向他打聽最近的變化。小張告訴我，餐廳老闆最近請了埃森哲公司作業務流程重組的咨詢，以改進餐廳的工作效率和服務質量。 埃森哲的咨詢顧問經過兩個禮拜的現場工作，發現33.333％的餐桌在就餐過程中都會發生一次勺子掉在地上的情況。而以往服務生需要單跑去廚房一次給客人換干凈勺子。如果在服務生的夾克口袋裡放一把備用勺，則他們不必單獨跑一次廚房，可以在下次上菜時順路換掉勺子，這樣可以將服務生的勞動生產率提高17.365.正說著，我旁邊的桌子響起叮當一聲：他們的勺子掉地上了。只見小張從容地從口袋裡拿出備用勺，及時給客人換上。 看到這個場景，我對埃森哲公司的咨詢建議相當佩服。這時，我又留意到所有服務生西褲的拉鏈外有一根很細的繩子，其質地和隱性胸罩帶一樣，所以較難發現。於是，我又向小張提出這個新問題：「你們這根細繩兒是幹嘛用的？」小張環顧了一下，將身子傾斜過來，小聲說道：「好眼力！不是每個人都象您這樣觀察入微的！」小張接著說：「埃森哲公司通過對餐廳工作流程的現場觀察和數據分析，發現服務生每班次平均要小便5.125次，而每次小便完平均要花1.306分鍾洗手和烘乾手。埃森哲的顧問建議我們在那兒上面繫上這根繩子，以後每次小便直接把自己那話兒拉出來，可以避免手接觸到，這樣就可以省去洗手和烘乾的麻煩，既提高服務生的勞動生產率，又節約餐廳的水費和電費」 聽完小張的介紹，我對埃森哲公司更敬佩了。不過，我還有一點小小的疑問：「小張啊，你們可以用繩子把自己那話兒拉出來，但是怎麼能不用手把它給放回去呢？」小張又一次謹慎地環顧左右，將身子傾得更低，用更小的聲音對我說：「我不知道其他人是怎麼解決的，但我是用的那把勺子「. 關於麥肯錫的案例 有一個老頭，正在草地上放羊，忽然走來一個年輕人，年經人走到老頭面前說：老先生，我可以為您服務，我將告訴您您的這群羊有幾頭，作為酬勞您需要給我一頭羊。老頭還未作答，年青人就開始了工作，年輕人用筆記本電腦無線上網，鏈接上NASA的內部網，調動低軌道衛星，把衛星遙感成像的圖片再通過軟體分析，數十分鍾後，年輕人再次走到老頭面前：老先生，您的羊群共有763頭。說完後他抱起一隻羊就要走。 老頭這時叫住了年青人：年青人，如果我能猜出你就職的公司，你可不可以把酬勞還給我？可以，年輕人答。你是麥肯錫公司的，老頭說。年輕人很驚訝，您怎麼知道？老頭笑了：因為你具有該公司咨詢人員的所有特點啊，第一。你不請自來。第二。你告訴我的分析結果是我本就知道的。第三。你抱走的不是羊，而是我的牧羊犬。

採納哦

㈧ 怎樣才能進麥肯錫、埃森哲這樣的國際管理咨詢公司

雖然結果令你失望，不過畢竟是真實的，你還是給我最佳吧。
進不去。麥肯錫、埃森哲這樣的公司是國際知名公司，特別屬於管理咨詢類。沒有跨國企業的總負責人的背景，沒有這些公司的基本合作和人脈圈，無論如何都進不去。就算是基層也主要是側重研究生，不會考慮本科的。

㈨ 求第四方物流案例

第四方物流的幾個成功案例：在美國，Ryder Integrated Logistics和信息技術巨頭IBM 和第四方物流的始作俑者埃森哲公司結為戰略聯盟，使得Ryder擁有了技術和供應鏈管理方面的特長，而如果沒有『第四方物流』的加盟這些特長要花掉Ryder 公司自身幾十年的工夫才能夠積聚起來。在歐洲，埃森哲公司和菲亞特公司的子公司New Holland成立了一個合資企業New Holland Logistics S.P.A.，專門經營服務零配件物流。該公司由New Holland擁有80%的股份，埃森哲佔20%的股份。New Holland為合資企業投入了6個國家的倉庫，775個雇員，資本投資和運作管理能力。埃森哲方面投入了管理人員，信息技術，運作管理和流程再造的專長。零配件管理運作業務涵蓋了計劃，采購，庫存，分銷，運輸，和客戶支持。在過去7年的總投資回報有6700萬美元。大約2/3的節省來自運作成本降低，20%來自庫存管理，其他15%來自運費節省。同時，New Holland Logistics實現了大於90%的定單完成准確率。在英國，埃森哲公司和泰晤士水務有限公司的一個子公司——Connect 2020, 也進行了第四方物流的合作。泰晤士水務是英國最大的供水公司，營業額超過20億美元。Connect 2020成立的目的旨在為供水行業提供物流和采購服務。Connect 2020把它所有的服務外包給ACTV, 一家由埃森哲管理和運作的公司。ACTV年營業額在1500萬美元，主要業務包括采購、定單管理、庫存管理和分銷管理。目前的運作成果包括：供應鏈總成本降低10%，庫存水平降低40%，未完成定單減少70%。誰能成為第四方物流？第四方物流』的前景非常誘人，但是要成為第四方物流的門檻也非常的高。美國和歐洲的經驗表明，要想進入『第四方物流』領域，企業必須在某一個或幾個方面已經具備很強的核心能力，並且有能力通過戰略合作夥伴關系很容易地進入其他領域。專家列出了一些有可能成為第四方物流企業的前提條件： 1．有世界水平的供應鏈策略制定，業務流程再造，技術集成和人力資源管理能力；2．在集成供應鏈技術和外包能力方面處於領先地位的企業；3．在業務流程管理和外包的實施方面有一大批富有經驗的供應鏈管理專業人員；4．能夠同時管理多個不同的供應商；具有良好的關系管理和組織能力；5．有對全球化的地域覆蓋能力和支持能力；6．有對組織變革問題的深刻理解和管理能力。事實上，第四方物流的出現是市場整合的結果。過去，企業試圖通過優化庫存與運輸、利用地區服務代理商以及第三方服務提供商，來滿足客戶服務需求的增長。但在今天，客戶需要得到包括電子采購、訂單處理能力、虛擬庫存管理等服務。一些企業經常發現第三方物流提供商缺乏當前所需要的綜合技能、集成技術、戰略和全球擴展能力。為改變窘境，某些第三方物流提供商正採取步驟，通過與出色的服務提供商聯盟，來提高他們的技能。其中最佳形式是和相關的咨詢公司、技術提供商結盟。隨著聯盟與團隊關系不斷發展壯大，一種新的外包選擇開始出現。由它們評估、設計、制定及運作全面的供應鏈集成方案，這正是第四方物流。所以，第四方物流是中國物流業發展和提升的助力器。 第四方物流不僅控制和管理特定的物流服務，而且對整個物流過程提出策劃方案，並通過電子商務將這個過程集成起來。預測表明，作為能對客戶的製造、市場及分銷數據進行全面、在線連接的一個戰略夥伴，它是可以在可預見的將來得到廣泛應用。

㈩ 如何快速成為數據分析師

接下來我們分別從每一個部分講講具體應該學什麼、怎麼學。

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

如果接觸的只是企業資料庫里的數據，不需要要獲取外部數據的，這個部分可以忽略。

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據費的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數（鏈接的菜鳥教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。如果是初學，建議從 urllib 和 BeautifulSoup 開始。（PS：後續的數據分析也需要 Python 的知識，以後遇到的問題也可以在這個教程查看）

網上的爬蟲教程不要太多，爬蟲上手推薦豆瓣的網頁爬取，一方面是網頁結構比較簡單，二是豆瓣對爬蟲相對比較友好。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、模擬用戶登錄、使用代理、設置爬取頻率、使用cookie信息等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

除此之外，常用的的電商網站、問答網站、點評網站、二手交易網站、婚戀網站、招聘網站的數據，都是很好的練手方式。這些網站可以獲得很有分析意義的數據，最關鍵的是，有很多成熟的代碼，可以參考。

數據存取：SQL語言

你可能有一個疑惑，為什麼沒有講到Excel。在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據，如果你是一個分析師，也需要懂得SQL的操作，能夠查詢、提取數據。

SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據：企業資料庫里的數據一定是大而繁復的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根據你的需要提取2018年所有的銷售數據、提取今年銷量最大的50件商品的數據、提取上海、廣東地區用戶的消費數據……，SQL可以通過簡單的命令幫你完成這些工作。

資料庫的增、刪、查、改：這些是資料庫最基本的操作，但只要用簡單的命令就能夠實現，所以你只需要記住命令就好。

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系：這個部分是SQL的進階操作，多個表之間的關聯，在你處理多維度、多個數據集的時候非常有用，這也讓你可以去處理更復雜的數據。

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

比如空氣質量的數據，其中有很多天的數據由於設備的原因是沒有監測到的，有一些數據是記錄重復的，還有一些數據是設備故障時監測無效的。比如用戶行為數據，有很多無效的操作對分析沒有意義，就需要進行刪除。

那麼我們需要用相應的方法去處理，比如殘缺數據，我們是直接去掉這條數據，還是用臨近的值去補全，這些都是需要考慮的問題。

對於數據預處理，學會 pandas 的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問（標簽、特定值、布爾索引等）

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重復值處理：重復值的判斷與刪除

空格和異常值處理：清楚不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合並：符合各種邏輯關系的合並操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

數據整體分布是怎樣的？什麼是總體和樣本？中位數、眾數、均值、方差等基本的統計量如何應用？如果有時間維度的話隨著時間的變化是怎樣的？如何在不同的場景中做假設檢驗？數據分析方法大多源於統計學的概念，所以統計學的知識也是必不可少的。需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。通過可視化的方式來描述數據的指標，其實可以得出很多結論了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎樣的，近幾年的變化趨勢如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做這些可視化的分析，你會輕松地畫出各種可視化圖形，並得出具有指導意義的結果。了解假設檢驗之後，可以對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，已驗證結果是否在可接受的范圍。

python數據分析

如果你有一些了解的話，就知道目前市面上其實有很多 Python 數據分析的書籍，但每一本都很厚，學習阻力非常大。但其實真正最有用的那部分信息，只是這些書里很少的一部分。比如用 Python 實現不同案例的假設檢驗，其實你就可以對數據進行很好的驗證。

比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。比如DataCastle的訓練競賽「房價預測」和「職位預測」，都可以通過回歸分析實現。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類，然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。這就有點數據挖掘和機器學習的味道了，其實一個好的數據分析師，應該算是一個初級的數據挖掘工程師了。

系統實戰

這個時候，你就已經具備了數據分析的基本能力了。但是還要根據不同的案例、不同的業務場景進行實戰。能夠獨立完成分析任務，那麼你就已經打敗市面上大部分的數據分析師了。

如何進行實戰呢？

上面提到的公開數據集，可以找一些自己感興趣的方向的數據，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

另一個角度是，你可以從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等方向都有著很多可以挖掘的問題。

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，但隨著你經驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如top榜單、平均水平、區域分布、年齡分布、相關性分析、未來趨勢預測等等。隨著經驗的增加，你會有一些自己對於數據的感覺，這就是我們通常說的數據思維了。

你也可以看看行業的分析報告，看看優秀的分析師看待問題的角度和分析問題的維度，其實這並不是一件困難的事情。

在掌握了初級的分析方法之後，也可以嘗試做一些數據分析的競賽，比如 DataCastle 為數據分析師專門定製的三個競賽，提交答案即可獲取評分和排名：

員工離職預測訓練賽

美國King County房價預測訓練賽

北京PM2.5濃度分析訓練賽

種一棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。現在就去，找一個數據集開始吧！！