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1 “分析”本身是一種定位，一種目標的實現。像商業(yè)分析、戰(zhàn)略分析以及用戶研究都是分析，只是用的工具和目的上的差別。
2 而“數據分析”職能是三個學科的交叉結合，這三種學科中：重要程度從上到下，容易學習程度從下到上。尤其商業(yè)思維是潛移默化一點點掌握學習的。
商業(yè)思維
量化的科學方法論，如統(tǒng)計學、商業(yè)分析、財務模型、經濟模型、社會模型
數據處理技能，如SQL、python、Excel
能力建設：底層數據庫、數據工具、數據產品的搭建；
文化建設：分對內文化建設和對外文化建設；
所謂對內文化建設是指：數據團隊內部對自己的定位認知；
對外文化建設是指：外部即其他團隊對數據的認知以及對數據團隊的認知；具體來說就是讓大家有以下的認知：
數據是有用的（一類公司會認為數據沒有用，一般是歷史悠久的企業(yè)）
認為數據萬能（事實上數據是有局限性的）
數據職能合作的認知，和數倉、產品、運營以及領導之間的關系
2 能力建設和文化建設是同等重要的，但是大多數公司將重心放在能力建設上面，文化建設卻跟不上；這就會造成大家都以為數據只是工具，且也會把數據分析師當成取數的人。
所以，要看一家公司對數據分析師的定位，就要看這家公司的數據能力建設程度和數據文化建設程度。
2 作為個人，自己做些亮點的東西去影響周圍的人，但是比較難產生效果。
一般都是自上而下，有高段位的人影響管理層去建設文化。
2 數據分析：需要兼?zhèn)涠磕芰蜆I(yè)務思維；在保證科學性與中立性的前提下，通過數據做業(yè)務發(fā)展的催化劑，數據驅動來補足直覺驅動的短板；解決的是數據的離線問題，白盒解決問題。
3 算法：基于數據做實時的在線實現，是數據的再應用，黑盒解決問題；
2 數據最好能做到橫向拉通，而不是完全分散在各個業(yè)務部門下，這種不適合數據文化的建設；
3 嘗試不同的業(yè)務去做數據分析，目的是了解不同的業(yè)務，提升業(yè)務經驗。從而實現自己的業(yè)務思維從點到線到面；因此，也盡量選擇公司文化比較多元，業(yè)務比較復雜的公司；
Q1：互聯(lián)網紅利殆盡，互聯(lián)網公司全員數據分析培訓，數據工具提升，想做到人人都是數據分析師；那對于數據分析師崗位是不是會面臨淘汰？
A：應該這樣做，有數據產品或者數據工具能替代日常的基本數據分析，這對數據分析師是好事。這樣我們就能有更多的精力去做更深入的分析（第二類）。
數據分析工作分兩類：一類是明確數據框架的數據沉淀，以后會慢慢被各種產品替代；一類是：定義業(yè)務問題并且框架化這個業(yè)務問題，用數據化的方式描述業(yè)務。
Q2：怎么看數據分析師門檻？
A：數據分析師是門檻很低的崗位，但是是天花板很高。真正做精是很難的。
Q3：數據分析和業(yè)務之間的關系？
A：相互成就的關系；分析是基于業(yè)務場景來做，而且能反哺業(yè)務。
Q4：國內互聯(lián)網公司和國外互聯(lián)網公司在數據分析上有什么差異？
國內的話，業(yè)務豐富度和復雜度高于國外。
Q5：數據分析師非常重要的核心競爭力？
A：批判性的思考，質疑的能力。
Q5：如何保持自己的競爭力？
-END-
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6. 傳播封建迷信，主要表現為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
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