目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务：一是为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。三是公司数据制定、标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成

​数据分析一直是一个老生常谈的话题。目前，很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中，但是有些企业还是在观望。今天，小编将从数据分析的最基本概念和数据分析的基本步骤两个方面入手，谈谈数据分析。一、数据分析的概念数据分析就是运用恰当的分析方法，分析所收集的海量资料，并运用高效的分析工具将之归类、归纳，从中提炼出最有价值的资料，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。二、数据分析的基本步骤数

​自助数据分析是一个迭代分析过程，在一轮又一轮的分析过程中后得到对数据的洞察，不断产生有价值的派生数据，最终形成分析结果，并落实为企业的管理行动。​自助数据分析是一个迭代分析过程，在一轮又一轮的分析过程中后得到对数据的洞察，不断产生有价值的派生数据，最终形成分析结果，并落实为企业的管理行动。分析思路是最重要的，智分析插件和Excel技能是思路落地的好工具。通过智分析插件能够高效的把数据取到Exce

规划合理的指标体系可以让我们更深入地了解业务全貌，快速定位业务问题，同时明确业务解决方案。那么，该如何把指标体系搭建好呢？明确搭建目的，确定拆解思路不同工种的同学搭建出来的数据指标体系可能是不同的，因为他们思考业务的角度不同，搭建的目的也不同。比如产品视角和运营视角，以工具产品为例，产品同学可能更关心产品的覆盖率、使用率、使用深度等，以此来判断这个工具是否便捷高效以及后续的优化方向，这就决定了在搭

​按数据分析面对的问题不同分类：战略、运营战略分析：是为了解决公司战略方向问题，回答要向哪里去的问题。此类分析通常比较宏观，需要分析者有大局观、有战略思维；所用的数据除了公司内部的数据，还需要竞品数据、行业数据。战略分析的方法：需要从竞品及行业数据中发现行业发展趋势及竞品的战略定位，同时结合公司内部数据，可以发现相对于行业和竞品发展，内部在哪些地方存在不足，以此制定进攻和防守策略运营分析：不同于战

随后切换至银行信贷业务模型，呈现专家模式智能体的深度分析与“分析 - 行动”闭环价值，最后通过银行“战报快递”智能体，具象化自定义智能体的优势，同时介绍新增实用功能。未来，团队将继续以“打造数据分析领域AGI级应用”为目标，深耕Agent技术与垂直行业场景的深度融合，持续迭代Smartbi AIChat白泽的核心能力，拓展“Agent+BI”的生态边界，继吴华夫的精彩开场后，演示环节随即开启。同时

随后切换至银行信贷业务模型，呈现专家模式智能体的深度分析与“分析 - 行动”闭环价值，最后通过银行“战报快递”智能体，具象化自定义智能体的优势，同时介绍新增实用功能。未来，团队将继续以“打造数据分析领域AGI级应用”为目标，深耕Agent技术与垂直行业场景的深度融合，持续迭代Smartbi AIChat白泽的核心能力，拓展“Agent+BI”的生态边界，继吴华夫的精彩开场后，演示环节随即开启。同时

思迈特服务过数千家行业头部客户，在金融、制造、零售、能源等领域积累了丰富的业务认知和实践经验，能精准抓企业痛点，提供可落地的智能分析解决方案。构建了统一、灵活的数据底层，接入各种数据源后，进行智能化的数据编织与维度建模，最后用直观好操作的指标目录，清晰呈现复杂数据资产。这样，一个智能体就能搞定战报生成、数据追问、图表制作等场景，无需纠结智能体切换，大幅降低使用难度。，模拟专家思维链，能读懂模糊意图

思迈特服务过数千家行业头部客户，在金融、制造、零售、能源等领域积累了丰富的业务认知和实践经验，能精准抓企业痛点，提供可落地的智能分析解决方案。构建了统一、灵活的数据底层，接入各种数据源后，进行智能化的数据编织与维度建模，最后用直观好操作的指标目录，清晰呈现复杂数据资产。这样，一个智能体就能搞定战报生成、数据追问、图表制作等场景，无需纠结智能体切换，大幅降低使用难度。，模拟专家思维链，能读懂模糊意图

在大数据环境之下，传统的数据仓库建设在相当长一段时间内仍是企业级信息管理和服务的主体工作之一，但技术、方法、理念都必须与时俱进，特别是在实时运营的现实紧迫要求之下，必须建立“对过去、现在、未来保持‘开仓’”的能力。在大数据和实时的环境下，分层显得不是那么重要。我们需要采取的原则是浅分层、宽分类，看数据流，看效率。以效率优先的原则来定义技术架构。下面我们来分享一下支撑大数据技术体系的“五个中心”。运