高沃做哪些业务赚钱快_高沃做哪些业务赚钱快点

想转行互联网数据分析师，求职业规划。

对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。

步：掌握基本的数据分析知识（比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等），掌握基本的数据分析软件（比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等），掌握基本的商业经济常识（比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等）。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。

第二步：参与各种实习。研一开始当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过，接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。之后去西门子，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。现在，我来有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标：到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化在国外注册商标需要哪些资料？ 1：申请人的、营业执照（中、英文名称及地址） 2：商品或服务项目（采用《商标注册用商品和服务分类尼斯协定》。） 3：标图样：清晰商标图样，电子版LOGO（JPG格式）。注：若注册商标为彩色，请指定颜色，以后使用将按照指定颜色使用；若注册商标为黑白，以后可使用任意颜色 4：一份《注册美国商标委托书》填写一个文字商标及一个类别的商品或服务项目。 5：本国注册商标证明文件、最早使用的日期及证据。系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，写成一个可作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。

第三步：份工作，预计3-5年。选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。通过份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方，让自己成长起来。

能力：一定要懂点战略、才能结合商业；一定要漂亮的presentation、才能buying；一定要有global view、才能打单；一定要懂业务、才能结合市场；一定要专几种工具、才能干活；一定要学好、才能；一定要有强悍理论基础、才能入门；一定要努力、才能赚钱；最重要的：一定要务实、才有reputation；不懂的话以后慢慢就明白了。

目标：1-做过多少个项目？2-业务背景有哪些，是否跨行业？3-做过多少种类型的模型？做了多少个模型？4-基于模型做过多少次完整的marketing闭环？以上四个问题，足以秒杀95%以上的和菜鸟！

路在前方，漫漫前行。

如何快速成为数据分析师

有一位数据分析牛人曾经总结过数据分析师的能力和目标：

我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。

作者：来源：网络大数据|2015-05-20:24

为什么要做数据分析师：

在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为决策提供参考依据随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。

(1)Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国的在线显示广告提供商。

(2)Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明:亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。

此外，还有好多好多，数据分析，在营销、金融、互联网等方面应用是非常广泛的：比如在营销领域，有数据库营销，精准营销，RFM分析，客户分群，销量预测等等;在金融上预测股价及其波动，套利模型等等;在互联网电子商务上面，百度的精准广告，淘宝的数据魔方等等。类似成功的案例会越来越多，以至于数据分析师也越来越受到重视。

我的职业规划：

对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的第三步：份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。通过份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方，让自己成长起来。软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。

步：掌握基本的数据分析知识(比如统计，概率，数据挖掘基础理论，运筹学等)，掌握基本的数据分析软件(比如，VBA，Matlab，Spss，Sql等等)，掌握基本的商业经济常识(比如宏微观经济学，营销理论，投资基础知识，战略与风险管理等等)。这些基础知识，在学校里尽量的学习，而且我来到了和君商学院，这样我可以在商业分析、经济分析上面领悟到一些东西，增强我的数据分析能力。

第二步：参与各种实习。研一开始我当时虽然有课，不过很幸运的找到一份一周只需去一两天的，内容是为三星做竞争对手分析，当然分析框架是leader给定了，我只是做整合资料和往ppt里填充的内容的工作，不过通过，我接触到了咨询行业，也向正式员工学习了很多商业分析、思考逻辑之类的东西。

之后去西门子，做和VBA的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。

现在，我来到新的地方实习，也非常幸运的参加了一个央企的码头堆场优化系统设计，其实也算数据分析的一种吧，通过码头的数据实施调度，通过码头的数据进行决策，写成一个可作的自动化系统。而这个项目，最重要的就是业务流程的把握，我也参与项目最初的需求调研，和制定工作任务说明书SOW，体会颇多。

想转行互联网数据分析师，求职业规划。

我们举两个通过数据分析获得成功的例子：

路在前方，漫漫我们举两个通过数据分析获得成功的例子：前行。

如何快速成为数据分析师

作者：来源：网络大数据|2015-05-29 10:24

作者：来源：网络大数据|2015-05-20:24

为什么要做数据分析师：

我的职业规划：

对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、第三步：份工作，预计3-5年。我估计会选择咨询公司或者IT公司吧，主要是做数据分析这块比较强的公司，比如Fico，埃森哲，高沃，瑞尼尔，IBM，AC等等。通过份工作去把自己的知识打得扎实些，学会在实际中应用所学，学会数据分析的流程方，让自己成长起来。决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。

注册商标都需要准备哪些材料？

为此，我对自己的规划如下：

申请商标注册所需的材料主要包括：1。商标注册申请书应当注明申请人的名称和地址，列出指定的商品或者服务名称，并注明商标图案。如果商标是指定颜色，应打印彩色图案，并附上黑白图案。2、申请人主体资格证明材料；申请人是国内企业的，应当提交营业执照复印件；申请人是境外企业的，应当提交公司成立证明及相应的中文翻译；申请人是国内自然人的，应当提交个体工商户营业执照复印件；申请人是境外自然人的，应当提交护照复印件和相应的中文翻译。3、委托知识产权机构提交商标注册申请的，还应当提交机构的授权委托书。

而数据分析也越来越受到层的重视，借助报表告诉用户什么已经发生了，借助OLAP和可视化工具等分析工具告诉用户为什么发生了，通过dashboard告诉用户现在在发生什么，通过预报告诉用户什么可能会发生。数据分析会从海量数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，找出趋势，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业内部的科学化、信息化管理。

企业提交商标注册申请所需文件如下：1。申请人营业执照复印件。填写完整的商标注册申请书，加盖单位公章。3、清晰的商标图案，每个商标有十个黑白图案（如果商标是彩色的，请为每个商标提供十个彩色图案），一份黑白墨稿，商标图案不小于5X5CM不超过10，X10CM）。申请人为自然人的，提交商标注册申请所需文件如下

1.申请注册商标按规定的商品分类表填报使用商标的商品类别和商品名称。

2.一件商标注册申请应当向商标局提交以下材料：

1、明文件复印件(商标注册申请人的名义应当与所提交的证件一致);

如何快速成为数据分析师

我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划商标英文申请时，需要注意的点：，我一直在思考将来从事何种职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。

我小时候的理想是将来做一名数学家，可惜长大了发现自己天赋不够，理想渐行渐远，于是开始考虑现实，开始做一些人生规划，我一直在思考将来从事何种在通信、互联网、金融等这些行业每天产生巨大的数据量(长期更是积累了大量丰富的数据，比如客户交易数据等等)，据说到2020年，全球每年产生的数据量达到3500万亿GB;海量的历史数据是否有价值，是否可以利用为决策提供参考依据?随着软件工具、数据库技术、各种硬件设备的飞快发展，使得我们分析海量数据成为可能。职业，专注什么样的领域，重新定义着自己的职业理想。我现在的职业理想，比较简单，就是做一名数据分析师。

为什么要做数据分析师：

(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国的在线显示广告提供商。

(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。

我的职业规划：

对于数据分析，有一句话说的非常好：spss/sql之类的软件、决策树、时间序列之类的方法，这些仅仅就都是个工具而已，最重要的是对业务的把握。没有正确的业务理解，再牛的理论，再牛的工具，都是白搭。

能力：一定要懂点战略、才能结合商业;一定要漂亮的presentation、才能buying;一定要有global view、才能打单;一定要懂业务、才能结合市场;一定要专几种工具、才能干活;一定要学好、才能;一定要有强悍理论基础、才能入门;一定要努力、才能赚钱;最重要的：一定要务实、才有reputation;不懂的话以后慢慢就明白了。

如何快速成为数据分析师

为什么要做数据分析师：

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(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。

我的职业规划：

如何快速成为数据分析师

做一名合格的数据分析师，除了对数据需要有良好的敏感性之外，对相关业务的背景的深入了解，对客户或业务部门的需求的清晰认识。根据实际的业务发展情况识别哪些数据可用，哪些不适用，而不是孤立地在“真空环境”下进行分析。

为什么要做数据分析师：

(1) Facebook广告与微博、SNS等网络社区的用户相联系，通过先进的数据挖掘与分析技术，为广告商提供更为精准定位的服务，该精准广告模式收到广大广告商的热捧，根据市场调研机构eMarketer的数据，Facebook年营收额超过20亿美元，成为美国的在线显示广告提供商。

(2) Hitwise发布会上，亚太区负责人John举例说明: 亚马逊30%的销售是来自其系统自动的产品，通过客户分类，测试统计，行为建模，投放优化四步，运营客户的行为数据带来竞争优势。

我的职业规划：

如何快速成为数据分析师

也就是说，数据分析的需求在不断增长，然而合格的为企业做分析决策的数据分析师却寥寥无几。好多人想做数据分析却不知道如何入手，要么不懂得如何清洗数据，直接把数据拿来就用;要么乱套模型，分析的头头是道，其实完全不是那么回事。按俗话说就是：见过猪跑，没吃过猪肉。

作者：来源：网络大数据|2015-05-20:24

为什么要做数据分析师：

我的职业规划：

之后去西门子，做和VBA然而，现实却是另一种情况。我们来看一个来自微博上的信息：在美国目前面临14万~19万具有数据分析和管理能力的专业人员，以及150万具有理解和决策能力(基于对海量数据的研究)的管理人员和分析人员的人才短缺。而在，受过专业训练并有经验的数据分析人才，未来三年，分析能力人才供需缺口将逐渐放大，高级分析人才难寻。的事情，虽然做的事情与数据分析无关，不过在公司经常用VBA做一些自动化处理工作，为自己的数据分析工具打好了基础。再之后去了易车，在那里了一个多月，参与了大众汽车销量数据短期预测的项目，一个小项目下来，数据分析的方法流程掌握了不少，也了解了企业是如何用一些时间序列模型去参与预测的，如何选取某个拟合曲线作为预测值。