埃森哲精准营销案例

㈠ 四大咨询公司是指

四大财务咨询公司：德勤（Deloitte）、普华永道（PricewaterhouseCoopers）、毕马威（KPMG）、安永（Ernst&Young）。

四大管理咨询公司：麦肯锡、波士顿咨询公司、埃森哲咨询公司、罗兰.贝格咨询公司。

咨询公司是指从事软科学研究开发、并出售“智慧”的公司，又称“顾问公司”。咨询公司属于商业性公司，主要服务于企业和企业家，从事软科学研究开发，运用专门的知识和经验，用脑力劳动提供具体服务。

其任务主要是帮助企业发现生产经营管理上的主要问题，找出原因，制定切实可行的改善方案；

1、指导改善方案的实施；

2、传授经营管理的理论与科学方法，培训企业各级管理干部，从根本上提高企业的素质。

至今，全国有4万多家咨询公司，大都是小作坊式的经营方式，并且操作不规范，惟一的办法就是强强联合，修炼内功，培养科学的、严谨的、规范的能力，这就是本土咨询公司的出路。

(1)埃森哲精准营销案例扩展阅读：

管理咨询：

向企业或公司等单位咨询诸如市场调查，价格预测，企业诊断，盈亏分析，销售策略，商业报告、产品信息、销售市场分析报告、产品质量分析报告、股权分析方案、股权分配方案、人事管理及投资分析等各项有关管理方面内容的项目。

财务咨询：

向客户提供企业财务方面的咨询包括帐、税等方面的咨询。

工程咨询：

有关土木、机电、建筑、能源、交通、化工等方面的咨询。

技术咨询：

这种咨询服务范围的专业性强，而且常常有大企业作背景，有些大型技术咨询公司甚至可以为政府制定内外政策提供政治、经济、军事等方面的咨询。

咨询公司在我国还刚刚开始发展，大部分咨询公司是由科技人员或工程技术人员自筹资金组建的，规模比较狭小。随着经济的发展，这种形式的公司将会有较大的发展。

互联网转型咨询：

在互联网正当时的年代，传统营销模式早已跟不上步伐。越来越多的企业、公司都转换成互联网营销模式。互联网的便捷以及低成本的操作方式受到时下年轻人的追捧，现今电商时代涉及各类行业，利用互联网营销的手段已越演越烈。许多中小型企业因为传统营销的高成本，也不得不面临转型。

传统咨询公司价值：

传统咨询顾问对于民营中小企业来讲主要有三种效用：

1、代劳的效用。

很多老板、总经理并不是不知道自己的管理问题，但是没有时间去进行改革，需要请人来代劳，或者缺少系统化的管理改革手段，因而需要请人代劳——总之，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、战略效用

即花钱买来时间。比如成本，如果提前半年降下来，你就可能抢先占领市场，而如果是受市场的压迫而被动去降价，这个时候便不但不能占得市场的先机，还有可能因此而成为致命伤害。

参考资料：咨询公司 网络

㈡ 大数据时代是什么意思的

大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(2)埃森哲精准营销案例扩展阅读：

大数据时代的影响：

1、不是随机样本，而是全体数据：

在大数据时代，人们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前人们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让人们意识到，这其实是一种人为限制）。

2、不是精确性，而是混杂性：

研究数据如此之多，以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱。

拥有了大数据，人们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;

3、不是因果关系，而是相关关系：

人们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，人们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生。

参考资料来源：网络-大数据时代

㈢ 埃森哲管理咨询

还行吧，不知道你以前是做哪种工作，不好给你说。总之每项工作都会有压力，向埃森哲这样的企业一般接的单子比较大，如果出现问题也会承担比较大的责任，自然会有压力。另外做咨询还要看是什么方面的咨询，就目前来看金融类的咨询会薪资比较高。

㈣ 大家帮我找找关于埃森哲咨询公司的信息,案例.等

名 称 埃森哲咨询（上海）有限公司 暂无照片
中文简称 埃森哲
英文名称 accenture
英文简称 accenture
性 质 外商独资（欧美企业）
所属行业 建筑、建材、装潢 建筑、安装、监理
注册资金 USD300 万元
规 模 筹集中人
业务范围 企业管理咨询及相关计算机软件咨询服务（涉及许可证经营的凭许可证经营）。
网 站 www.accenture.com
基本信息
简 介 埃森哲咨询公司埃森哲是全球领先的管理及信息技术咨询机构。在全球47个国家和地区设有110多家分支机构，员工逾7万名。《财富》100强中的86家、《财富》500强中超过半数都是我公司的客户。据2002年最新公布的《财富》500强显示，埃森哲是唯一的一家跻身于500强的专业化服务公司。目前，我公司致力于在中国大连设立亚洲区软件研发中心，欢迎各位有识之士加盟。如需要更多资料，请浏览本公司网站http://www.accenture.com

㈤ 埃森哲校招流程是怎样的常见笔试面试题有哪些

银行面试流程：

银行招聘程序一般分为报名、资格审查、笔试和面试、体检及录用等后续工作几方面内容。面试是在笔试通过后，由各分行组织实施。从历年情况看，面试有2轮的时候，即第一轮是群体面试，之后是单独面试。但是这个因各分行情况的不同可能会出现一些差异，并不是固定程度，惯例而言，单独面试是必须的程度，用于考验应聘者的应答能力和基础知识。

一面一般为多对一的形式出现，其中会有2.5分钟自我介绍，然后根据应聘者的简历和自
我介绍情况面试官会问一些感兴趣的问题。其中可能会出现一些专业知识的考核，但题目不会太难，而且经历过笔试，一般这类问题问的也不是太多。

第二轮面试是视情况而定，如果应聘者不多，或是一面就能筛选完毕的话，第二轮面试一般就不会出现。而如果出现竞争激烈或是分行考察严格的话，那二面就是决定求职者去留的关键。在二面中经常会出现一对一的面试形式，即人事主管单独见每个人，提一些问题。这时候一定不能太紧张，好不容易挤过笔试和一面，说明你的专业能力已经受到了相应的认可，而此时面试官考研的就是你的随即应变能力。思路清晰、逻辑性强、沉着应对的话，通过面试就没多大的问题了。
工商银行常见面试题

1、自我介绍。
答题思路：面试必有，时间差不多控制在3分钟之内。

2、对中国工商银行的认识。
答题思路：经常会被问到，回答这一题时除了网上搜集的资料外，最好多添加以下个人的看大。

3、推销一下自己。
答题思路：考察的重点，从特长或是工作能力中找出你的最大优势进行推销。

4、如果被录取了你将如何开展业务?
答题思路：从个人、企业、客户三方面全面的进行分析。

5、用过哪些工行产品？
答题思路：在面试前需系统的了解以下工行的产品，将常见的几样背诵记忆。

6、工行为什么要选择你给?
答题思路：出一个可以让人信服的理由，不要简单的说你有经验或是能力，这些别人都有的无法让面试官满意。

7、给出一个帮助工商银行树立某产品品牌的方案。
答题思路：这是一道分析题，主要是考察面试者的随机应变能力。这一题回答前面试官会给你几分钟的时间考虑。好好把握这几分钟，如果实在不知道怎么说的话，那就借用一个好的案例往上套。

8、挑一个营销的专业概念，解释一下。

9、我国的收入分配制度的历史沿革和现状。

答题思路：8、9两题的都是金融、营销方面的基础知识题，主要考察面试者对专业知识的掌握程度。

㈥ 埃森哲怎么做咨询

而埃森哲认为，这种所谓国际上的“最佳作业方法”，可能也应该越来越多地来自于中国企业。
“客户与咨询公司之间的关系，类似于法律事务中当事人与律师之间的关系。”
在经济发达的国家和地区，客户与咨询伙伴之间是一种紧密的合作关系。项目开展前，咨询公司与客户将进行充分的交流，在充分理解或共同制订客户的战略意图和业务发展方向后，与客户一起规划项目方案和步骤。在这个过程中，除了客户内部各个机构和人员，通常还会涉及到方方面面的合作伙伴和软硬件供应商。埃森哲的做法是，始终作为客观中立的第三方，完全代表客户的利益，对项目进行科学有效的管理，并承担相应的责任。同时，也负有为客户的敏感信息进行严格保密的责任。从某些角度来说，客户与咨询公司之间的关系类似于法律事务中当事人与律师之间的关系：当事人信任律师，律师则完全为当事人的利益服务。
目前在国内，咨询公司与客户之间还难以快速达成真正意义上的充分交流和信任。对于咨询公司的“顾问”作用，还经常被表面化地理解为仅仅提出建议或意见。事实上，全球著名咨询公司的真正价值在于，通过长期为全球范围内各行业的领先机构提供服务而积累形成的项目管理和项目综合执行的经验与能力。这对于确保客户大型复杂项目的整体成功，并在其后续的运营中让项目投入产生相应的效益，会起到关键的作用。
为了使这种经验和能力真正地发挥作用，埃森哲非常强调具体参与客户的实际工作。一个复杂的大型项目，绝非仅仅依靠方法论或者几位专家、若干文档就能够完成的，一定需要客户、咨询公司及其他参与方在各个层面上进行充分的协作。而任何一个环节的薄弱或失误，都可能造成整个项目的失败。所以，埃森哲通常与客户组成“混合”团队，项目相关各层面的工作均由双方人员共同开展。除参与具体的工作外，咨询人员还可以在各个层面上帮助客户掌握并使用国际上先进的作业方法。这就实现了咨询公司向客户全面的“知识转移”，不仅帮助客户顺利完成项目工作本身，还帮助客户增强自身可持续发展的能力。
“项目管理是咨询的核心与灵魂，内部专家网络是咨询师的有力支撑。”
项目管理极其重要。特别是那些投资上千万元甚至上亿元的大型项目，成功的项目管理更是整个工程的核心与灵魂，项目各个层面的工作均应纳入一个科学的管理体系中。埃森哲拥有经过多年积累所形成的项目管理体系。对于大型复杂项目的管理，有一个简单的框架，主要包括：
组织安排：建立统一的标准化管理章程、工作流程、技术平台和规范；
需求管理：建立全面的工作计划，使各项工作均围绕着项目总体目标进行，避免条块分割和重复投入；
风险管理：尽早发现项目中可能存在的问题，设立完备的风险控制和防范机制；
质量管理：整合质量管理原则、控制流程、工具和人员设置；
进度管理：在项目的各个阶段，注重各项任务的关联和协调，对项目里程碑进行检查；
资源管理：根据项目总体要求，合理分配项目内部和外部的各种人力资源和其他资源；
采购管理：协调参与项目的软硬件供应商及其他合作伙伴，并对其服务质量进行管理；
合约管理：工作范围涵盖了针对项目有关各项合约的规划、谈判、签订、变更、审计和终止等各个阶段；
财务管理：建立并执行完善的项目财务计划、控制和报告制度；
性能分析及报告：建立覆盖项目整个生命周期的性能指标体系，确保项目交付的系统能够达致总体目标要求。
需要强调的是，咨询人员协助客户进行项目管理时，绝非机械地执行这一框架中的内容。他们依据其自身和埃森哲内部专家网络的丰富经验，结合相关的管理工具和各类案例数据库，特别是结合项目的具体环境，灵活务实地开展工作。
通过与国内客户更多的交流，在为国内客户提供咨询的同时，咨询公司也进一步丰富了自己在中国的实践经验。世界可以改变中国，中国可以改变世界。

㈦ 国内外咨询公司简介及其成功案例，至少三个公司，分别1-2个案例拜托各位大神

波士顿咨询预测海尔中石油式并购将卷土重来 海尔和中海油这样的大收购者将卷土重来。尽管在最近的收购战役中运气不佳，但他们对全球的扩张的追求不会减弱。 最近两年内，中国公司在世界并购舞台上异军突起，现在已经希望能在全球范围内参与竞争，中国公司正在致力于进行收购。西方企业和中国企业究竟应该如何应对并购的趋势呢？波士顿咨询公司在最新推出的年度机构研究报告中对于中国的对外并购作出了六大预测。 报告指出，中国对外并购的趋势将继续发展并日益活跃。 第一，海尔和中海油这样的大收购者将卷土重来。尽管在最近的收购战役中运气不佳，但他们对全球的扩张的追求不会减弱。 第二，交易活动将在更为广阔的行业背景上增长。目前活跃的矿业、能源、电信设备、计算机和ＩＴ设备等行业将持续保持积极态势。消费电子产品、家用电器和航运业等这些有机跨国业务增长强劲但尚未开始大规模对外并购的行业将会更加积极。其他高度倾向于对外并购的行业包括汽车、化工和公共事业，这些行业正在出现一些挑战者，他们或者已经开始在国外进行收购、或者有考虑这一步的雄心和金融实力。 第三，私人资本机构。越来越多的私人资本机构将在全球交易中与中国收购者组成团队，并致力于创造更多的并购机会，并将在中国对外并购中将扮演越来越重要的角色。 第四，在任何全球并购交易中，收购者要获得全球规模就必须考虑中国的参与。随着中国成为越来越多的行业和产品全球最大的市场之一，追求全球规模的收购者需要在中国有立足之地。 第五，现有企业将通过与中国收购者的双赢交易不断推进这个趋势。目前行业内已有的企业将更多的把业务出售给中国收购者以达成双赢的局面??中国收购者为了实现对外收购也将更多地采用合作伙伴形式以跨越能力的差距并提高成功的几率。 第六，中国企业要在全球范围内获得竞争优势，发展并购能力将成为决定性因素。今天，要获得全球领先的地位光凭有机发展将是远远不够的。 报告指出，目前中国对外并购的风潮在未来一段时间里将可能改变很多行业中的竞争态势。而这一风潮并非即将结束，而是刚刚拉开帷幕。中国企业应当认真考虑分析这一潮流对各自所在行业的影响，并决定自己是否想等待结果的上演，应主动准备应对出击者的防御措施，或在舞台中心争取一个位置并改变整个行业的竞争态势。 关于埃森哲的案例 上周末，我去一间熟悉的西餐厅吃晚饭，发现餐厅内部刚装修过，餐厅服务生的装束也有所改变。我发现服务生们上衣夹克的口袋里都多放了一把勺子。于是我叫来相熟的小张，向他打听最近的变化。小张告诉我，餐厅老板最近请了埃森哲公司作业务流程重组的咨询，以改进餐厅的工作效率和服务质量。 埃森哲的咨询顾问经过两个礼拜的现场工作，发现33.333％的餐桌在就餐过程中都会发生一次勺子掉在地上的情况。而以往服务生需要单跑去厨房一次给客人换干净勺子。如果在服务生的夹克口袋里放一把备用勺，则他们不必单独跑一次厨房，可以在下次上菜时顺路换掉勺子，这样可以将服务生的劳动生产率提高17.365.正说着，我旁边的桌子响起叮当一声：他们的勺子掉地上了。只见小张从容地从口袋里拿出备用勺，及时给客人换上。 看到这个场景，我对埃森哲公司的咨询建议相当佩服。这时，我又留意到所有服务生西裤的拉链外有一根很细的绳子，其质地和隐性胸罩带一样，所以较难发现。于是，我又向小张提出这个新问题：“你们这根细绳儿是干嘛用的？”小张环顾了一下，将身子倾斜过来，小声说道：“好眼力！不是每个人都象您这样观察入微的！”小张接着说：“埃森哲公司通过对餐厅工作流程的现场观察和数据分析，发现服务生每班次平均要小便5.125次，而每次小便完平均要花1.306分钟洗手和烘干手。埃森哲的顾问建议我们在那儿上面系上这根绳子，以后每次小便直接把自己那话儿拉出来，可以避免手接触到，这样就可以省去洗手和烘干的麻烦，既提高服务生的劳动生产率，又节约餐厅的水费和电费” 听完小张的介绍，我对埃森哲公司更敬佩了。不过，我还有一点小小的疑问：“小张啊，你们可以用绳子把自己那话儿拉出来，但是怎么能不用手把它给放回去呢？”小张又一次谨慎地环顾左右，将身子倾得更低，用更小的声音对我说：“我不知道其他人是怎么解决的，但我是用的那把勺子“. 关于麦肯锡的案例 有一个老头，正在草地上放羊，忽然走来一个年轻人，年经人走到老头面前说：老先生，我可以为您服务，我将告诉您您的这群羊有几头，作为酬劳您需要给我一头羊。老头还未作答，年青人就开始了工作，年轻人用笔记本电脑无线上网，链接上NASA的内部网，调动低轨道卫星，把卫星遥感成像的图片再通过软件分析，数十分钟后，年轻人再次走到老头面前：老先生，您的羊群共有763头。说完后他抱起一只羊就要走。 老头这时叫住了年青人：年青人，如果我能猜出你就职的公司，你可不可以把酬劳还给我？可以，年轻人答。你是麦肯锡公司的，老头说。年轻人很惊讶，您怎么知道？老头笑了：因为你具有该公司咨询人员的所有特点啊，第一。你不请自来。第二。你告诉我的分析结果是我本就知道的。第三。你抱走的不是羊，而是我的牧羊犬。

采纳哦

㈧ 怎样才能进麦肯锡、埃森哲这样的国际管理咨询公司

虽然结果令你失望，不过毕竟是真实的，你还是给我最佳吧。
进不去。麦肯锡、埃森哲这样的公司是国际知名公司，特别属于管理咨询类。没有跨国企业的总负责人的背景，没有这些公司的基本合作和人脉圈，无论如何都进不去。就算是基层也主要是侧重研究生，不会考虑本科的。

㈨ 求第四方物流案例

第四方物流的几个成功案例：在美国，Ryder Integrated Logistics和信息技术巨头IBM 和第四方物流的始作俑者埃森哲公司结为战略联盟，使得Ryder拥有了技术和供应链管理方面的特长，而如果没有‘第四方物流’的加盟这些特长要花掉Ryder 公司自身几十年的工夫才能够积聚起来。在欧洲，埃森哲公司和菲亚特公司的子公司New Holland成立了一个合资企业New Holland Logistics S.P.A.，专门经营服务零配件物流。该公司由New Holland拥有80%的股份，埃森哲占20%的股份。New Holland为合资企业投入了6个国家的仓库，775个雇员，资本投资和运作管理能力。埃森哲方面投入了管理人员，信息技术，运作管理和流程再造的专长。零配件管理运作业务涵盖了计划，采购，库存，分销，运输，和客户支持。在过去7年的总投资回报有6700万美元。大约2/3的节省来自运作成本降低，20%来自库存管理，其他15%来自运费节省。同时，New Holland Logistics实现了大于90%的定单完成准确率。在英国，埃森哲公司和泰晤士水务有限公司的一个子公司——Connect 2020, 也进行了第四方物流的合作。泰晤士水务是英国最大的供水公司，营业额超过20亿美元。Connect 2020成立的目的旨在为供水行业提供物流和采购服务。Connect 2020把它所有的服务外包给ACTV, 一家由埃森哲管理和运作的公司。ACTV年营业额在1500万美元，主要业务包括采购、定单管理、库存管理和分销管理。目前的运作成果包括：供应链总成本降低10%，库存水平降低40%，未完成定单减少70%。谁能成为第四方物流？第四方物流’的前景非常诱人，但是要成为第四方物流的门槛也非常的高。美国和欧洲的经验表明，要想进入‘第四方物流’领域，企业必须在某一个或几个方面已经具备很强的核心能力，并且有能力通过战略合作伙伴关系很容易地进入其他领域。专家列出了一些有可能成为第四方物流企业的前提条件： 1．有世界水平的供应链策略制定，业务流程再造，技术集成和人力资源管理能力；2．在集成供应链技术和外包能力方面处于领先地位的企业；3．在业务流程管理和外包的实施方面有一大批富有经验的供应链管理专业人员；4．能够同时管理多个不同的供应商；具有良好的关系管理和组织能力；5．有对全球化的地域覆盖能力和支持能力；6．有对组织变革问题的深刻理解和管理能力。事实上，第四方物流的出现是市场整合的结果。过去，企业试图通过优化库存与运输、利用地区服务代理商以及第三方服务提供商，来满足客户服务需求的增长。但在今天，客户需要得到包括电子采购、订单处理能力、虚拟库存管理等服务。一些企业经常发现第三方物流提供商缺乏当前所需要的综合技能、集成技术、战略和全球扩展能力。为改变窘境，某些第三方物流提供商正采取步骤，通过与出色的服务提供商联盟，来提高他们的技能。其中最佳形式是和相关的咨询公司、技术提供商结盟。随着联盟与团队关系不断发展壮大，一种新的外包选择开始出现。由它们评估、设计、制定及运作全面的供应链集成方案，这正是第四方物流。所以，第四方物流是中国物流业发展和提升的助力器。 第四方物流不仅控制和管理特定的物流服务，而且对整个物流过程提出策划方案，并通过电子商务将这个过程集成起来。预测表明，作为能对客户的制造、市场及分销数据进行全面、在线连接的一个战略伙伴，它是可以在可预见的将来得到广泛应用。

㈩ 如何快速成为数据分析师

接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

数据获取：公开数据、Python爬虫

如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。

外部数据的获取方式主要有以下两种。

第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。

比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。

在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）

网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。

掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。

除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。

数据存取：SQL语言

你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel。在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。

SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……，SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。

数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。

数据预处理：Python（pandas）

很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。

比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。

那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。

对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：

选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）

缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充

重复值处理：重复值的判断与删除

空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据

相关操作：描述性统计、Apply、直方图等

合并：符合各种逻辑关系的合并操作

分组：数据划分、分别执行函数、数据重组

Reshaping：快速生成数据透视表

概率论及统计学知识

数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：

基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等

其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等

其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程

其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等

有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……

你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。

python数据分析

如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。

比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测”，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：

回归分析：线性回归、逻辑回归

基本的分类算法：决策树、随机森林……

基本的聚类算法：k-means……

特征工程基础：如何用特征选择优化模型

调参方法：如何调节参数优化模型

Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。

当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。

系统实战

这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。

如何进行实战呢？

上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。

另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。

开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。

你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。

在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：

员工离职预测训练赛

美国King County房价预测训练赛

北京PM2.5浓度分析训练赛

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！