产品现状分析可从哪几方面分析？

一、产品现状分析可从哪几方面分析？

产品现状分析是指对产品当前的现象、状况分门别类，离析出本质及其内在联系，寻找能够解决产品质量问题。它可以从产品的特点、市场分布、消费习惯等方面分析。

二、经济现状分析要用什么数据？

经济状况的好坏，不可一概而论。不同的经济体，评判标准是不一样的。一个健康的经济体，投资持续，生产有序，消费合理，就业稳定。每一个时期，都有所孕育、诞生、成长、成熟、衰退、消失。

像中国，还处于发展阶段，工业产值是经济的核心，农产品的产量是发展的基础，服务业是未来的增涨点。所以，看中国经济的好坏，先看工业产值。看工业产值，原料方面最基础的是石油和钢铁，看其需求量的变化，反应到经济数据里，看PMI指标。工业生产的过程，必消耗能源，所以电量是一个重要指标。生产出来了，需要流动，看交通运输方面数据。

生产出了，要进入消费领域。市场需求旺盛，物价会上涨，不旺则商品积压物价不振。此处，看通胀指标PPI和CPI。

人们消费能力增加，需要可支配收入的增加。就是用于衣食住行的开支要下降，恩格尔系数和房价是重要指标。统计这方面数据，要看均值，也要中位数，计算要看权重。

企业效益好，体现在金融市场上，股市上涨，银行贷款多而坏账少。债券市场上，规模扩大而评级增高。

总之，评判经济好坏，要全方位多层次。

三、数据分析师行业现状？

数据分析师目前非常卷，水平参差不齐，这个岗位目前可以分为三种类型，第一种就是专业的的跑数工作人员，俗称表哥，表姐，第二种是涉及分析，报告，以及基础指标建设的工作人员，这类型是初级的分析师，第三种是策略输出，可以根据数据的表现为公司做战略输出。

四、数据产品与数据分析区别？

数据产品是根据数据得出的产品，如统计率。数据分析是对数据产品进行研究，得出一定的结果

五、大数据分析师行业现状？

行业现状不错。

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。

据数联寻英发布《大数据人才报告》显示，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达100万。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT等大型互联网公司的招聘职位里，80%以上都在招大数据人才。进入大数据行业，也成了越来越多人实现职场高薪梦的路径之一。

六、阿里云大数据产品分析？

一、Quick BI

1、产品概述

Quick BI是一个基于云计算致力于大数据高效分析与展现的轻量级自助BI工具服务平台。通过对数据源的连接和数据集的创建，对数据进行即时的分析与查询；通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

2、产品功能

极速建模：只需简单3步点击即可完成数据集的创建。

数据分析：提供专业的电子表格功能，可在线完成多数据联合分析并形成报表，支持超300个常规的数据分析函数。

丰富的可视化图表：支持柱状图、折线图、条形图、面积图、饼图、气泡地图、色彩地图、仪表盘、雷达图、散点图、漏斗图、指标看板、矩阵树图、Lbs地图、极坐标图、词云图、旋风漏斗图、树图、来源去向图、交叉表、等图等30余种图表。

多用户协作：所有对象在线化，企业用户之间以群空间的方式进行业务组织，实现成员共同操作，完成业务数据的联合分析。

多维数据分析：基于 WEB 页面的工作环境，拖拽式、类似于Excel 的操作方式，一键导入、实时分析，可以灵活切换数据分析的视角，无需重新建模。

灵活的报表集成：将 Quick BI 制作的报表嵌入到自有系统，并实现免登。

3、产品优势

丰富的数据源接入：支持云数据库、关系型数据库、Hadoop、MPP等数据源接入。

高性能即席查询：内置高速查询引擎，亿级数据可实现秒级计算与查询。

便捷的数据分析：类Excel操作的电子表格，并且支持300多类似Excel的函数；零SQL拖拽式的仪表板，支持多组件查询联动和下钻联动等数据联动分析机制。

安全的多端访问：产品采用ACL权限体制，数据以访问对象为控制单元，实现权限审批及授权，提供用户级、行级、水印等数据安全管控机制。

4、应用场景

数据分析与决策。解决取数难，报表产出效率低，维护难，图表效果设计不佳，人力成本高等问题。搭配使用RDS + Quick BI。

报表与自有系统集成。上手简单，快捷，极大提高看数据的效率，统一系统入口。搭配使用RDS + Quick BI。

交易数据权限管控。能够实现数据权限行级管控，适应多变的业务需求，跨源数据集成及计算性能保障。搭配使用Log + RDS + Quick BI + MaxCompute。

二、关系网络分析

1、产品概述

关系网络分析是基于大数据时空关系网络的可视化分析产品，产品围绕“大数据多源融合 、计算应用 、可视分析 、业务智能 ”设计实现，结合关系网络、时空数据，揭示对象间的关联和对象时空相关的模式及规律。产品提供关联网络（分析）、 时空网络（地图）、搜索网络、动态建模等功能 , 以可视分析的方式有效融合机器的计算能力和人的认知能力，获得对于海量数据的洞察力，帮助用户更为直观、高效地获取信息和知识。

关系网络分析产品采用组件化、服务化设计理念，分为存储计算层、数据服务层、业务应用层、分析展现层多层次体系架构。数据存储计算建立在阿里云自主研发的大数据平台上，支持 PB/EB 级别的数据规模，具有强大的数据整合、处理、分析、计算能力。

2、产品功能

关联网络

从网络视角辅助分析，帮助用户探索未知，洞察信息。提供关联反查、团伙分析等功能。

搜索网络

提供信息检索功能，帮助用户快速定位信息，完善“关联网络”、“时空网络”信息入口。

时空网络

从时空维度拓展分析，结合地理信息，深化信息在时空维度的轨迹变迁、关联规律。

动态建模

用OLP 模型动态建模，以实体(Object)、关系(Link)、属性(Property)实现异构数据整合。

3、产品优势

海量数据实时挖掘

支持在百亿节点、千亿边、万亿记录的PB量级数据，按照用户的业务指令进行关系挖掘和时空计算, 并且实时交互响应。

模型认知万物相连

基于 OLP 模型认知万物相连，以实体(Object)和关联(Link)对现实世界建模，通过属性(Property) 实现异构数据的整合。

可视分析高效体验

全面分析潜在用户体验要素和业务痛点，沉淀出数据、交互、结果的分阶可视化体验和协同共享，使得有证可查，有据可说。

三、日志服务 SLS

1、产品概述

日志服务（Log Service，简称 LOG）是针对日志类数据的一站式服务。能快捷完成日志数据采集、消费、投递以及查询分析等功能，提升运维、运营效率，建立 DT 时代海量日志处理能力。

2、产品功能

实时采集与消费（LogHub）

通过ECS、容器、移动端，开源软件，JS等接入实时日志数据（例如Metric、Event、BinLog、TextLog、Click等）。

提供实时消费接口，与实时计算及服务对接。

用途：数据清洗（ETL），流计算（Stream Compute），监控与报警，机器学习与迭代计算。

查询与实时分析（Search/Analytics）

实时索引、查询分析数据。

查询：关键词、模糊、上下文、范围。

统计：SQL聚合等丰富查询手段。

可视化：Dashboard + 报表功能。

对接：Grafana，JDBC/SQL92。

用途：DevOps/线上运维，日志实时数据分析，安全诊断与分析，运营与客服系统

投递数仓（LogShipper）

稳定可靠的日志投递。将日志中枢数据投递至存储类服务进行存储。

支持压缩、自定义Partition、以及行列等各种存储方式。

用途：数据仓库 + 数据分析、审计、推荐系统与用户画像。

七、数据分析（运营分析方向）和数据分析（产品方向）的区别？

这两个岗位的差别主要有两处，分别是服务的对象不同，和对所需数据的分析和处理方式不同。

下文会详细说说这两处不同的具体表现形式，以及这两个岗位值得注意的相同点。

先说不同：

1.两个岗位所服务的对象是不一样的

数据分析（产品方向）岗位做所的工作，可能80%是围绕着产品展开的，20%是围绕着数据分析技术展开的，它本质上是一个产品工作，它所服务的对象更多是产品内部，是为产品功能服务的。

最典型的例子就是互联网公司常用的各种高大上酷炫的数据看板，以及目前沿海城市相对比较普及的智慧城市大脑，本质上也是一个数据分析（产品方向）的工作成果。

如下图展示的就是北京朝阳区的智慧城市大脑工作图，它的本质就是一个深度应用数据分析功能的，用于提升城市现代化治理能力和城市竞争力的新型基础设施产品。

数据分析（运营方向）岗位，做所的工作，可能80%是围绕着运营展开的，20%是围绕着数据分析展开的，它的本质还是一个运营工作。它关注的是各种企业运营活动产生的外部数据，更多是为公司的营销及市场前端策略服务的。

最典型的就是618、双十一的各种运营活动，究竟在什么时间段采取什么样的策略，怎么发放优惠券和拼单优惠组合，这些都是数据运营需要考虑的。

2.两个岗位对数据的思考和处理方式也是不一样的

我们以618大促作为例子：

数据分析（产品方向）岗位员工的工作强度和工作重点更多会在前期的筹备和设计阶段：

他们需要考虑，后台的数据看板需要展示哪些数据，例如日销售额、日成单量、日退单量、单日利润分析、投放引流数据等维度的数据是放在一级、二级还是三级界面展示？不同的部门数据看板的数据权限如何？

他们优先考虑规则，然后根据规则来制定数据分析的框架、数据来源和数据分析标准。

等大促真的开始之后，他们的工作反而告一段落，只需要保障自己的产品稳定运行，不会被暴起的流量冲垮崩溃就行。

数据分析（运营方向）岗位员工的工作强度则会在大促即将开始的时候加码，在大促开始之后来到顶峰：

他们不用考虑数据展示和数据来源抽取等技术性问题。他们考虑的会更加接地气，更加贴近客户和用户，更关心用户和客户的行为转化效果。

比如，大促前的拉新促活活动效果怎么样？目前发放的优惠券和满减政策，导致了多少主推商品被加入到购物车？网页内各项商品的点击量和收藏量如何？

活动开始后，数据分析（运营方向）岗位的员工还要紧密盯着每小时运营数据的变化，分析各项红包使用率、主播直播效果、热门商品排名、加购率和下单率等与销售额紧密相关的指标。通过随时调整销售策略，进行红包发放、价格调整、用户推送消息等方式提升业绩。

这里能够看到，不管是产品方向还是运营方向的岗位，想要做精，都离不开数据分析的技术功底做支撑。

这两个岗位都需要深入了解业务流程、熟练掌握数据分析工具的应用、有较高的数据敏感度，并能针对数据分析结果提供针对性的合理化建议（面向产品或面向营销）。

业务流程可以通过自学掌握；数据敏感度可以通过工作积累和刻意练习来培养；

但数据分析能力是需要通过系统性的学习才能有比较好的效果。

有志于往数据分析方向深入发展的同学，建议一方面熟悉掌握公司内部的业务流程，一方面给自己充充电，系统性的学习一下数据分析相关的知识。

这一块的专业教学，推荐知乎知学堂官方的数据分析实战课程，可以先用1毛钱的价格实际感受和体验一下课程的质量，觉得对自己工作有帮助有启发再正式购买：

3.总结

数据分析（产品方向）岗位的本质是打造产品，是为产品的功能服务的，且做的产品更多是围绕数据看板、数据平台等数据型的产品展开的。

数据分析（运营方向）岗位的本质是运营，是为市场和销售策略服务的。

再说说相同点：

这两个岗位虽然前期工作内容不同，往上晋升之路却殊途同归，都会是同一个岗位——数据分析师。

相较数据运营更加侧重于前端市场，数据产品更加侧重于后台研发，数据分析师是介于连接业务和技术之间的职位。

它得是运营人才里最懂产品的，产品人才里最懂运营的。

数据分析师的工作会涉及到大量的数据提取，数据清洗和数据多维度分析等工作，还需要根据数据的趋势预测给出产品、运营乃至公司战略上的策略建议。

从各方面评估，这都将是个高薪、高压、高挑战和高回报的岗位。

针对这样的岗位，自己的努力是不够的，需要通过体系化的学习“走捷径”。

同时，如果能在数据运营或数据产品岗位方向，就把数据分析的整体思维框架底子打好，做到熟练掌握Excel、SQL、Python、BI等数据分析工具，也可以在晋升时快人一步——这些内容在上述的知学堂官方数据分析实战课程里也有系统化的实战教学，这也是推荐学习的原因。

以上。

希望能给你带来帮助。

八、如何通过财务数据分析公司现状？

财务数据是反映公司经营状况的重要依据，通过分析财务数据，可以了解公司的财务健康状况、盈利能力、偿债能力、营运能力和投资回报率等方面情况，进而判断公司的现状和未来发展前景。

财务数据分析可以帮助公司管理层及时发现财务问题，并采取措施加以解决，避免公司陷入财务困境。

另外，财务数据分析还可以帮助投资者判断公司的投资价值，从而做出合理的投资决策。

九、欧洲现状分析？

欧洲是发达美丽的地方。深入欧洲会发现，欧洲的未来充满了坎坷，甚至正大踏步的走在亡欧的道路上。

欧洲的版图和中国差不多，仅俄罗斯就占去了一半，连上东欧的非欧盟国家如乌克兰等，以及独联体国家，欧盟和西欧的国家总和仅占欧洲土地面积的五分之二吧。

工业革命给欧洲带来了繁荣，但工业革命的后遗症正在推着欧洲走向衰亡。

现状简单归总有这几点：一，欧洲经济严重衰退。

二，科技风光不再 传统科技在坚持中没落，新兴科技难以强大。

三，欧盟总部和欧盟国家的关系就是周朝和分封国的关系，他们之间在从春秋和战国间发展着。

四，没有统一的军队，所以欧盟很难建起统一强大的欧洲。

五，欧洲各国军事力量正在退化，战斗力难排亚洲前三四名。

六，欧元区在弱化。

七，英国脱欧使欧洲的发展乱了阵脚。

八，欧洲没有统一的语言文字。

九，欧洲人还在地大物博和物产丰富中懒惰下享受着高福利的幸福生活。

十，欧洲正在沦为东西方列强的新型瓜分之中，

十一，欧盟的向东扩张只带来了一些难兄难弟，使得欧洲更加败落。

十二，欧洲没有一个统一的大交通体系，

十三，欧洲放弃了传统生活品的加工与贸易，这让欧洲的发展和欧洲人的生活冰火两重天。

十四，欧洲缺少一部统一的法律（宪法）。

十五，欧洲没有一个统一的外交，欧盟理事会作为欧盟最高的权力机构，却没有欧洲的外交权，这不免有点尴尬了。

欧洲的现状问题很多，真的是一个“衰落的帝国”，有点像中国的晚清一样。

十、庐山现状分析？

庐山是一座有着悠久历史文化和独特自然风光的山，其独特的地理条件和自然环境吸引了众多游客前来游览和观赏。目前庐山的旅游发展相对较好，有较完善的交通、餐饮、住宿等服务设施，且景区管理相对规范，游客体验较为舒适。不过，庐山旅游发展也存在着一些问题，如旅游资源过度开发，环保问题凸显，旅游消费价格不稳定，旅游产业链条不完善等。

因此，庐山旅游业需要在推动旅游业对经济发展的作用的同时，更加注重保护和利用好庐山旅游资源，并推动旅游业转型升级。