1销售团队如何做数据分析
这个问题问得太宏观了，首先你要确定，你想得到什么?然后才能处理数据，给出分析2什么是数据团队？
数据团队从企业内部或者合作伙伴数据共享产生的价值比从外部数据共享中产生的价值高一倍以上。
从2022年开始90%的企业战略将明确地将数据视为关键的商业资产，并将数据分析作为一种基本坦或能力。
到2023年，促进数据共享的组织将在大多数业务指标上优于其竞争对手。
提升数据消费能力是加速企业数字化落地的必需品。
将数据共享列为业务必需品而不是仅仅关注数据管理职能的组织将在数字化业务方面有更好的表现，并比其竞争对手更旦敏成功。
麦聪软件作为数据消费数据市场领域领导者，在业内率先开发出适合中国客户的企业内部数据市场产品可以加速用户在模信枝企业内部快速部署数据市场，提升数据消费能力赋能业务数字化。
3如何组建一支优秀的数据分析团队
至少要3个方面的能手，1、熟悉数据分析对象的业务的人。因为数据来自于业务，而不是来自于空气。一定要有人能熟悉业务，这样才能让分析师读懂每个数字背后的由来，产生的过程，有哪些问题，有没有坑……；
2、熟悉计算机系统、数据库管理的人。因为你要面对很多数据获取、数据清洗、数据长效管理的问题。企业如果想要保持长期的监测、评估数据，就必须解决这些问题。
3、熟悉算法或数学建模的人。这个比较容易理解。
这3类人，现实中极有可能不是同一个人，因为上帝很公平，每个人的时间都那么多，每个人都会只有自己的强项也会有弱项。但是3类人整合在一起就不同了，可以整合在一起，短板互补。注意啊，一定要短板互补。长板多多益善，但是短板的互补协同性是整个数据分析团队的最关键问题。出事儿也是在短板的地方。
4什么是数据分析公司
数据分析公司是采集数据，分析数据然后经过处理，为大企业提供高端信息技术咨询服务的公司，也可以通过构建一个，数据资产分享和交易平台把数据或信息作为资产直接进行销售，面向个人提供基于数据分析结果的服务5十方数据分析怎么样
十方数据分析有优有劣，需根据个人情况，自行斟酌。“十方数据分析”是一家致力于提供数据挖掘和分析服务的公司。以下是该公司的优点和劣势：
优点：
1、专业性强：公司拥有专业的数据分析师团队，能够为客户提供高质量、精准的数谈悄据分析服务。
2、技术实力雄厚：公司在数据挖掘、数据分析、数据可视化等领域具有较为丰富的技术积累，并且不断更新和升级技术水平，以应对复杂多变的市场需求。
3、服务内容全面：公司提供的服务涵盖了数据收集含扒渣、数据清洗、数据建模、数据预测、数据可视化等多个环节，能够为客户提供全面的解决方案。
4、高效快速：公司注重响应速度和工作效率，在保证服务质量的前提下，能够尽快完成客户的任务。
劣势：
1、价格相对较高：与其他同类型公司相比，“十方数据分析”的收费相对较高，因此可能并不是对于所有的小型企业或机构都是完全合适的选择。
2、缺乏品牌知名度：由于公司发展时间较短，缺乏广泛的知名度和口碑，因此需要在品牌推广和市场开拓方面持续投入。
3、人员规模偏小：公司目前的人员规模相对较小，可能难以承接大型的数据分析项目。
总体来说，“十方数据分析”作为一家专业的数据分析公司，具有较为丰富的此纤技术积累和服务经验，能够为客户提供高质量的数据分析解决方案。不过，它的价格相对较高，并且在品牌知名度和人员规模方面还存在一些不足。
数据分析就业前景
数据分析是近年来发展迅速的一个行业，随着大数据时代的到来，对于数据分析人才的需求也越来越高。因此，数据分析的就业前景十分广阔，具体表现在以下几个方面：
1、行业热度高：数据分析已经成为各行各业中不可或缺的一部分，因此这个职位的需求量一直很高，而且预计未来的数年内，这种趋势将继续稳步增长。
2、薪酬优秀：由于数据分析者所掌握的技能和知识领域非常专业化和高端化，因此相应的薪酬水平也比其他职业要高出很多。
3、发展空间大：在数据分析的行业中，由于该领域仍然处于快速发展的状态，因此有很多的机会可以让从业者不断地扩展自己的技术领域和知识面，从而创造更加广泛的职业发展空间。
4、交叉性强：数据分析工作涉及多个领域，如市场分析、金融分析、商业分析等等，因此数据分析工作者的交叉性也很强，可以更加灵活地适应不同的职业领域和岗位要求。
总之，数据分析作为一个高薪、高需求、高发展空间的职业在未来将会越来越重要。如果你拥有相关背景和技能，那么可以考虑进入数据分析这个行业，在其中寻找更好的职业机会和发展前景。
6如何组建数据挖掘团队
数据挖掘是团队行动。取决于企业数据挖掘活动的深度和广度，数据挖掘团队可以有不同的组织形式和不同的附属关系。单独成立一个数据挖掘部门，支持整个企业的数据分析需要是一种形式。也可以在最需要数据挖掘的业务领域内设立。例如银行系统利用数据挖掘最多的领域是信用卡销售，就可以在信用卡发行部门下面单独设立一个决策支持部。还可以把数据挖掘和营销策划结合在一起，成立策划分析部，或客户知识部。但数据挖掘不宜和数据管理以及数据库开发部门捆在一起。后者属于IT范畴，而前者和营销，和客户管理的关系更紧密。数据挖掘部门或小组的领导人是数据挖掘团队的灵魂。好的人选不必是技术专家，但要有相当的数据库使用经验和对挖掘技术的了解。更重要的是，数据挖掘部门经理应该有开拓力，组织力和沟通能力。开拓，指主动提供咨询和建议，把数据挖掘这个产品“销售”给企业内其他部门，拿到项目“订单”。在很大程度上，一个企业数据挖掘开展的广度和深度，取决于有没有这样一个有开拓性的数据挖掘部门经理。这个人参加企业决策的机会越多，数据挖掘就越可能得到管理高层的认同，数据挖掘就越可能在企业内各个领域得到推广。开拓需要洞察力，需要捕捉蕴藏在营销业务中的数据挖掘机会，善于发现当前营销活动中的盲点和“黑洞”，看到数据挖掘对提高决策效率的可能。要做到这一点，没有营销背景，没有对产品，市场，客户的了解和相当的数据挖掘应用经验，是不可能的。洞察力还包括和技术的发展保持同步，对数据挖掘新技术和新的应用有敏锐的感觉和价值判断，对企业数据挖掘能力建设有明确目标和长程视野。部门经理需要掌握全局，组织和实施数据挖掘项目，对项目起到把关作用。数据挖掘部门经理还是连通数据分析部门和营销业务部门之间的桥梁：他一方面需要把数据挖掘和分析技术以通俗的语言和浅白的逻辑介绍给非专业的营销人员，讲解数据挖掘对营销的意义，和营销部门一起把数据分析的结果提炼为具体行动方案。另一方面，根据营销战略，营销目标部署数据挖掘和技术开发，引导技术人员跳出专业局限，从营销操作和盈利的角度考虑问题和分析数据。数据挖掘团队中的其他人员首先是能够动手做项目的数据挖掘专家。对专家如何界定是一个比较困难的问题。什么是专家，用什么标准来评判？是学历，经验，还是知识面？笔者认为经验的重要性胜于学历。因为企业的数据挖掘专家不是完全能够从学校培养出来的，对于有定量分析知识，但没有真刀实枪的做过，没有放在营销环境下考验过的人才，企业要承担较大的风险。但是这不是绝对的。对有余力支持数据挖掘研究，或需要开发企业专用的数据挖掘模块和软件的单位来说，注重学历又是可行的。因为需要应选人员有较深的理论基础和较新的知识结构。这种企业往往是大企业和对数据挖掘要求较高的企业。经验，学历都还不足以反映企业对数据挖掘人才的期望，还有很多“素质”方面的要求，而这些潜在的东西，往往是决定企业对你的工作是否满意的决定性因素。首先，企业需要的数据挖掘人员需要有解决问题的能力。这是一种和学历，经验不完全相关的综合能力，包括能够迅速抓住问题的实质，判断问题的难点，提出有效的解决方案，在信息不完整甚至冲突的情况下做出结论。不论你的算法知识再多，做过的项目再多，缺乏分析和解决问题的能力，就不能说是一个合格的数据挖掘专家。在笔者多年的工作经验中，接触到很多这样缺乏解决问题能力的专才。技术上很过硬，但就是问题问不到点子上，回答不得要领。由此带来的问题是无法统领和管理数据挖掘项目，不容易为营销部门所依赖，起到咨询顾问的作用。其次是对细节的关注能力。一个典型的数据挖掘过程包括数据清洗，准备，建模，检验，和投放等若干个步骤，其中涉及许许多多的细节，任一疏忽都可能对数据挖掘的最终结果带来影响。没有对细节孜孜以求，不放过任一个疑问的态度，就不免会在数据挖掘过程中出现纰漏，影响到结果的准确和可操作性。对细节的关注也反映了人的思维是否慎密和严紧，能够发现漏洞或问题。从另一个角度阐述，数据挖掘人员需要对数据有很强的敏感度。对数据的异常，结果的异常能够及时反应，进行补救。良好的沟通能力，包括说和写，是数据挖掘人员必备的基本素质。只能动手做模型，不能动口讲模型，把数据挖掘结果用通俗的语言和形象的表达方式解释给没有技术背景的听众，使大家能够理解你的模型，了解模型的营销意义，还不是一个合格的数据挖掘专家。有营销知识。企业需要的是解决营销难题的人才，能够从数据中找出创造性的解决方案。对于数据挖掘人员来说，仅仅知道如何进行数据挖掘是不够的，还必须知道什么时候，什么情况下进行数据挖掘，对于从学校刚刚毕业的数据挖掘人员来说,这一点只有从实践中才能学到。数据挖掘人员对产品，销售，营销，服务了解得越多，就越可能发展出适合企业需要的模型。这里涉及到几个方面：一是对数据的熟悉程度。数据虽然是死的，但每个数据项目都有特定的收集渠道，内容，和背景。没有这方面的知识，你很可能拾取了有问题的数据，或漏掉了重要的数据，以致得到错误的模型。其次，缺乏对营销业务和规律的了解会影响模型的可操作性。常常的情况是，数据挖掘人员找到了一种很好的算法，确实能够提高挖掘精度。但是模型做出来以后，才发现由于没有考虑到使用方面的细节，在数据库上投放这个模型不现实，或是成本过高以致难以实行，结果是不得不推倒重来。如果对营销业务流程有足够的了解，就不会犯这样的错误。另外，提高业务素养也是交流的需要。了解业务有助于你和营销人员取得共同语言，思路相通。这样不仅有利于解绎数据挖掘结果，也有助于发现数据挖掘需求。由于数据挖掘技术在不断更新，数据结构和内容在不断深化，固步自封不能适应不断发展的营销活动的需要。数据挖掘人员要有对新技术的渴望、与技术发展保持同步的动力。汲取新知识的有效途径是参加各种培训。可能的话，通过考核拿取证书。这不仅保障自己对企业的价值，也有助于企业数据挖掘技术水平的整体进步。除了管理人员和数据挖掘专家外，数据挖掘团队内还应该配备市场分析人员。这方面熟悉计算机编程的毕业生或员工是很好的人选。市场分析人员担负着多方面的职能，包括挖掘项目的数据准备，模型的投放和追踪检测，营销数据的规范分析，等等。这些人主要支持企业日常营销运作对数据和分析的需求，把数据挖掘人员从日常的重复的分析中解放出来。从效益角度考虑，如此配置挖掘团队也可以减少数据挖掘的人力成本。7什么团队对赚钱比较有研究
个人 觉 得 蜂 巢 团 队还可以 ， 他 们门槛 低 ， 操 作简 单 方便 ， 也研究了不 少时 间 ， 针对网 络 如 何 赚 钱 的项目，可 以 加 入 他 们团 队 看 看8财富团队有哪些资深的分析师?有谁能够告诉我
您好，很高兴您对财富团队一直以来的关注，财富团队属于天津鑫桂贵金属经营有限公司武汉分公司王牌团队。07年随着黄金市场的兴起，与此同时武汉中资动力投资顾问有限公司成立并吸引了一大批仁人志士共创辉煌，中资动力的成立也将最热门的黄金投资产品以及更独特的投资理念带到武汉。财富团队也就是在黄金投资大潮流下由邹蟠龙先生(华中地区首批拿到国际金融职业资格证书IPA分析师)一手创建，财富团队在服务上一直倡导人性化、专业化，在技术上讲究点位操作，严格止损，以小博大的投资理念，赢得了广大投资者的好评。 随着市场逐步升温，投资者越来越关心黄金、白银等贵金属的走势。财富团队也加入了更多专业人士来服务于广大客户，在团队首席分析师、高级投资经理刘帅的带领下财富团队通过多元化的服务给客户带来不同的感受。 发展至今财富团队已经是一支拥有近30人的，更专业、更专注、更严谨、具有前瞻性的综合服务型理财团队，通过自身的不断的提高以及过硬的技术实力打造出一支贵金属行业中的领先团队。 财富团队资深分析师有： 财富团队--刘帅 刘帅，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，一直从事贵金属走势分析和研究，关于贵金属投资有一些自己的心得，如果你做投资理财做的比较好，恭喜你，你的计划性和执行力让你在理财市场受益匪浅！如果目前做的效果不怎么好，最大的可能性是盲目和随意。 财富团队-金通天下 金通天下，现任天津鑫贵贵金属有限公司财富团队黄金白银策略分析师。现主要从事黄金白银的分析与研究。曾在相关媒体发表过三百余篇文章,对黄金、基金,债券等理财产品熟知。擅长于各技术指标的综合应用，喜欢用图解的方式分析黄金白银形态走势，对日内行情波段操作颇有研究。 财富团队-天不藏金 天不藏金，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，经历黄金市场潮起潮落，几度欢喜，几度沉沦。后闭门潜心研究投资市场哲理及人性心理的变化。市场中的涨与跌并不可怕，可怕的是随市场变化而变化的心理情绪。 财富团队-博金之道 博金之道，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，做投资理财，一定要顺势而为，尤其是有技术图分析的产品，尽量少掺杂自己的主观思维，理性的计划加上简单的执行，可能就会让你取得最大的成功，计划你的交易，交易你的计划！ 财富团队-谈谈黄金 谈谈黄金，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，投资的成功，靠的是一种与众不同的理念，不同的投资哲学与逻辑，不同的投资技巧。在看似简单的操作方法背后，你其实能悟出深刻的道理，又简单到任何人都可以利用。 财富团队-精灵点金 精灵点金，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，投资不仅仅是一种行为,更是一种带有哲学意味的东西! 财富团队-黄金在手 黄金在手，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，投资是一种战略性素养，而不是碰运气的赌博，选择正确的投资产品，运用合理的操作方法才能长久盈利。 财富团队-画龙点金 画龙点金，隶属于天津鑫桂武汉分公司财富团队，在控制住风险的前提下去获取利益的砝码。把握走势中的稳健利润！ 财富团队-金锐之师 金锐之师，隶属于天津鑫桂贵金属经营有限公司武汉分公司财富团队，团队黄金白银分析师。 熟悉国际黄金市场，对金价趋势卓具远见，擅长在变幻莫测的市场展开灵活的短线操作。扎实的理论基础使黄金投资的风险降到最低投资理念：把握精准的市场走势，让你的投资变得更加理智 我们将携手大家一起完善国内贵金属市场，用优质的服务来创造美好的明天，欢迎各界人士能与财富团队做深入交流探讨！9大数据怎么创造价值？硅谷最牛商业分析团队告诉你
从 2011 年开始，大数据这个词就已经成为一个热炒的概念，但是，收集到数据怎么办？怎么用它来创造价值？恐怕很多言必称大数据的 CEO，都没有想清楚。
在这方面，哪怕是在科技公司环绕的硅谷，最有经验的也应属 LinkedIn 的商业分析团队了。作为一个以数据来创造商业价值的公司，LinkedIn 一些比较出名的产品，比如说你可能认识的人以及谁看了你的页面等，都是数据分析的结果，可以说，这个 70 多人的商业分析团队已经几乎支撑了 LinkedIn 的所有核心产品。
在 PingWest 近日于硅谷举行的大数据沙龙上，LinkedIn 商业分析部门资深总监李玥（Michael Li），就分享了他是如何带领团队帮助 LinkedIn 把数据转为商业价值、促进业务增长的。
李玥同时还是 Coursera 和 GAGO 佳格的顾问，在 10 年前，他就开始在美国 Capital One 银行从事数据分析工作。在他看来，无论哪个公司，数据分析的重要性，都体现在它对公司核心业务的驱动上。
每个企业都有自己的核心业务平台，所以，企业应该首先找出自己核心的客户以及业务增长方向，在业务发展的过程中不断积累和收集数据，做出分析，从而找到更多符合需求的增值产品及服务，形成良性循环。李玥说。
在他看来，商业分析是一个不断进化的过程。他把商业分析分成了五个阶段：
数据（发生了什么?） 信息和知识（为什么发生?） 预测 （什么将会发生？） 洞察（怎样达到最好的商业决策?） 商业价值实现（如何推动数据思维和数据运营?）只有到第五个阶段的时候，数据才会发挥最大的效力。以 LinkedIn 为例，它下个 10 年的愿景就是打造一个经济图谱（Economic Graph ），就是用数字化的方式呈现各种经济元素，比如公司的人、工作、职业技能、学校等；而李玥带领的商业分析团队，就在其中负责利用大数据，提前发现趋势和洞见、提供可规模化解决方案。
要做到这个，并不是收集一点数据、放到系统里跑一遍那么简单。李玥说，他们部门要负责把技术部门和业务部门连接起来，帮助商业部门在需要的时候拿到需要的数据，并帮助技术部门用数据思维推动持续创新。所以，分析师们不仅需要统计及数学知识背景，还要掌握简单编程和数据产品开发技术，并且拥有业务专项知识及商业心态。
尽管数据分析在企业发展中如此重要，但很多 CEO 们仍然误读了它的重要性。在李玥看来，数据即金钱的说法，并不对。
而每一轮创新大潮，归根结底都是新型数据的产生和积累过程，最终胜出的公司会成为某类数据的唯一拥有者并且以这种数据为基础，建立起独裁者一样的商业模式，比如 Facebook 和 Uber，前者掌握社交关系链，后者掌握的出行数据，都可以让他们为自己的业务建立起强大的护城河。
而从长远的角度讲，数据的拥有权和使用权将是企业最核心的竞争力并且决定企业长期发展的高度。所以，在李玥看来，数据不是金钱，而是资本。它很难直接变现，但是在公司的长期发展中，它发挥的作用会呈指数级增长。
但是，这也不意味着大数据就是大公司的专属工具，创业公司同样可以有效发挥数据分析的作用。
在李玥看来，在创业初期，公司应该以商业目标和模式的探索为主，数据为辅，但是也要尽早引进从数据底层到数据商业应用都有经验的高管到企业核心管理层里，帮助设计数据策略，根据公司发展阶段招募专项人才；
另外，公司管理层应该非常清楚地了解3-5 个衡量公司发展的核心指标，并且将公司的资源和力量系统分配到这些核心指标的项目中；
当商业模式初步成型时，产品用户开始加速增长，数据的重要性会迅速增加，中长期的数据战略和短期的数据商业应用应该有平衡性地同时进行；
当数据积累到在某个细分领域成为独裁者的时候，开始考虑以数据为核心的竞争策略，不断拓展商业布局。
