数据分析最最最最需要掌握的思维方式，你拥有吗？

随着数据运营更进一步深入到企业的业务发展过程中，企业的竞争力已经在相当大的程度上取决于数据价值，BI凭借其更自动、更智能的特性，也让越来越多的企业认识到构建智能数据分析团队的重要性，对数据分析人才的要求也越来越严格。

那么， 如何培养数据分析思维，提升电商数据分析能力，扎实数据分析师的业务能力呢？ 你可以从以下几个必备技能点开始掌握： 数据可视化、数据整合、数据分析、企业集成、数据分发和智能决策 。

同时，今天给大家推荐一份由 开课吧 提供赞助， 《数据分析提升资料包》 。包含了 推荐系统资深论文 、RFM+AIPL模型以及行业分析报告 ，非常适合想要提高数据分析能力的同学。本号主为大家争取到了免费名额 （前200还可以获得8份独家人工智能知识图谱哦） 。

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以下这些论文十分适合对 推荐系统感兴趣、想要入门并学习 的同学们：

论文包括：

• 《FNN：Deep Learning over Multi-field Categorical Data-arXiv》 ： 入门推荐系统的经典之作

• 《Wide & Deep Learning for Recommender Systems-arXiv》 ： 深度学习和推荐系统结合必读的论文之一

• 《DeepFM:A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction-arXiv》 ： 自动提取交叉特征、不需要特征工程

• 《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction-arXiv》： 通过考虑相关的用户历史行为来表达用户对于某一广告的兴趣

• 《Deep Interest Evolution Network for Click-Through Rate Prediction》： 设置兴趣提取层，在推荐系统中建模用户历史行为的时序关系

以下这些资料非常适合想要进一步 了解和学习的RFM用户分层以及AIPL营销模型 的同学：

内容包括：

• 《A review of the application of RFM model》： RFM模型应用综述

• 《RFM Analysis: The Key to Understanding Customer Buying Behavior》： 通过RFM分析用户的购买行为

• 《RFM Ranking – An Effective Approach to Customer Segmentation》： 用户分层模型综述

• 《AIPL: The Theoretical Framework of Artificial Intelligence for Proportiona Liability in China from Data Mining Perspectives》： 电商零售行业必读，阿里三大营销模型之一，从数据挖掘的角度来解读AIPL模型

这两份报告适用于对数据分析方法感兴趣的同学，可以培养大家对 数据分析报告的撰写思路