A. 如何進行行業及其競爭分析
行業及競爭分析是對公司商業生態環境的重要層面做戰略性的評估。
行 業之間在以下幾個方面有著重大的區別：經濟特點、競爭環境、未來的利潤前景。行業經濟特性的變化取決於下列各個因素：行業總需求量和市場成長率、技術變革
的速度、該市場的地理邊界（區域性的？全國範圍的？）、買方和賣方的數量及規模、賣方的產品或服務是統壹的還是具有高度差別化的？規模經濟對成本的影響程 度、到達購買者的分銷渠道類型；行業之間的差別還體現在對下列各因素的競爭重視程度：價格、產品質量、性能特色、服務、廣告和促銷、新產品的革新，在某些
行業中，價格競爭占統治地位；而在其它行業中，競爭的核心卻可能集中在質量上，或集中在產品的性能上，或集中在品牌形象與聲譽上。
壹個行業的經濟特性和競爭環境以及它們的變化趨勢往往決定了該行業未來的利潤前景，對於那些毫無吸引力的行業，最好的公司也難獲得滿意的利潤；相反，頗有吸引力的行業中，弱小的公司也可以取得良好的經營業績。
本課程將重點討論以下內容：1．
因為行業之間在特征和結構方面有很大差別，所以行業及競爭分析必須首先從整體上把握行業中最主要的經濟特性。l
市場規模：小市場壹般吸引不了大的或新的競爭者；大市場常能引起公司的興趣，因為它們希望在有吸引力的市場中建立穩固的競爭地位。l
競爭角逐的範圍：市場是當地性的？區域性的還是全國範圍的？l
市場增長速度：快速增長的市場會鼓勵其它公司進入；增長緩慢的市場使市場競爭加劇，並使弱小的競爭者出局。l
行業在成長周期中目前所處的階段：是處於初始發展階段、快速成長階段、成熟階段、停滯階段還是衰退階段？l
競爭廠家的數量及相對規模：行業是被眾多的小公司所細分還是被幾家大公司所壟斷？l
購買者的數量及相對規模；l
到達購買者的分銷渠道種類；l
產品生產工藝革新和新產品技術變革的速度；l
競爭對手的產品服務是強差別化的、弱差別化的、同壹的還是無差別化的？l
行業中的公司能否實現采購、制造、運輸、營銷或廣告等方面的規模經濟？l
行業中的某些活動是不是有學習和經驗效應方面的特色，從而導致單位成本會隨累計產量的增長而降低？l
生產能力利用率的高低是否在很大程度上決定公司能否獲得成本生產效率？因為生產過剩往往降低價格和利潤率，而緊缺時則會提高價格和利潤率。l
必要的資源以及進入和退出市場的難度：壁壘高往往可以保護現有公司的地位和利潤，壁壘低則使得該行業易於被新進入者入侵。l
行業的盈利水平處於平均水平之上還是處於平均水平之下？高利潤行業吸引新進入者，行業環境蕭條往往會加速競爭者退出。
B. 大數據專業主要學什麽課程
大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。
(2)行業分析課程擴展閱讀：
大數據崗位：
1、大數據系統架構師
大數據平臺搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網絡架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2、大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智能、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3、hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4、數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要壹定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
C. 數據分析師是怎樣的職業，零基礎轉行要從哪裏開始入門，學什麽課程
真正的數據分析師的核心課程是機器學習和深度學習，絕對不是Python開發或者Excel制表。回
在妳學習答機器學習和深度學習的過程中，最重要的就是算法模型的訓練。參加真正的數據分析師的培訓有點類似於報了個奧數班。
所以要學這個需要強有力的理論知識作為支撐，比如說高數、離散、線代、數據結構、算法導論，概率論、統計學。
D. 陳疆同的課程對於每個行業都能夠使用嗎
每個行業每個企業遇到的問題是各不相同的，他們的行業不同，身份不同，版雖然隔業如隔山，但隔權行不隔理，但是他們面臨的問題都是壹樣的，無非面臨客戶的問題，人才的問題，產品的問題，團隊的問題，包括產品同質化競爭，利潤越來越低，人才招不來，留不住，用不好等，當下企業的核心問題無非是企業現金流太差，盈利能力太差，陳老師的課程聚焦解決企業的核心問題，突破核心障礙，讓老板看到問題背後的問題，問題背後壹定有原因，通過三天課程幫助老板找到和解決問題背後的核心問題和根本問題，能夠明確的分析出問題背後的核心問題並解決了核心問題，其實企業的大部分問題也就迎刃而解了
E. 如何進行行業及行業競爭分析
行業及競爭分析是對公司商業生態環境的重要層面做戰略性的評估。 行 業之間在以下幾個方面有著重大的區別：經濟特點、競爭環境、未來的利潤前景。行業經濟特性的變化取決於下列各個因素：行業總需求量和市場成長率、技術變革 的速度、該市場的地理邊界（區域性的？全國範圍的？）、買方和賣方的數量及規模、賣方的產品或服務是統壹的還是具有高度差別化的？規模經濟對成本的影響程 度、到達購買者的分銷渠道類型；行業之間的差別還體現在對下列各因素的競爭重視程度：價格、產品質量、性能特色、服務、廣告和促銷、新產品的革新，在某些 行業中，價格競爭占統治地位；而在其它行業中，競爭的核心卻可能集中在質量上，或集中在產品的性能上，或集中在品牌形象與聲譽上。 壹個行業的經濟特性和競爭環境以及它們的變化趨勢往往決定了該行業未來的利潤前景，對於那些毫無吸引力的行業，最好的公司也難獲得滿意的利潤；相反，頗有吸引力的行業中，弱小的公司也可以取得良好的經營業績。 本課程將重點討論以下內容：1． 因為行業之間在特征和結構方面有很大差別，所以行業及競爭分析必須首先從整體上把握行業中最主要的經濟特性。l 市場規模：小市場壹般吸引不了大的或新的競爭者；大市場常能引起公司的興趣，因為它們希望在有吸引力的市場中建立穩固的競爭地位。l 競爭角逐的範圍：市場是當地性的？區域性的還是全國範圍的？l 市場增長速度：快速增長的市場會鼓勵其它公司進入；增長緩慢的市場使市場競爭加劇，並使弱小的競爭者出局。l 行業在成長周期中目前所處的階段：是處於初始發展階段、快速成長階段、成熟階段、停滯階段還是衰退階段？l 競爭廠家的數量及相對規模：行業是被眾多的小公司所細分還是被幾家大公司所壟斷？l 購買者的數量及相對規模；l 到達購買者的分銷渠道種類；l 產品生產工藝革新和新產品技術變革的速度；l 競爭對手的產品服務是強差別化的、弱差別化的、同壹的還是無差別化的？l 行業中的公司能否實現采購、制造、運輸、營銷或廣告等方面的規模經濟？l 行業中的某些活動是不是有學習和經驗效應方面的特色，從而導致單位成本會隨累計產量的增長而降低？l 生產能力利用率的高低是否在很大程度上決定公司能否獲得成本生產效率？因為生產過剩往往降低價格和利潤率，而緊缺時則會提高價格和利潤率。l 必要的資源以及進入和退出市場的難度：壁壘高往往可以保護現有公司的地位和利潤，壁壘低則使得該行業易於被新進入者入侵。l 行業的盈利水平處於平均水平之上還是處於平均水平之下？高利潤行業吸引新進入者，行業環境蕭條往往會加速競爭者退出。
F. 產品經理行業解析階段課程講哪些行業啊
黑馬產品經理行業解析階段課程是結合目前主流市場情況，主要講在線教育、互聯網金融、社區產品等行業
G. 大數據分析課程培訓有用嗎想報壹個以後找工作方便
學習完大數據分析後，有哪些對口的崗位呢？經過多方調查，為大家整理如下回答。
數據挖掘師/算法工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要壹定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。有實際建模經驗、機器學習算法的實現，對業務理解、熟悉數據挖掘算法、掌握數據庫和精通計算機編程。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者R。
數據分析師
數據分析師指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。作為壹名數據分析師，必須要掌握數據分析基本原理與壹些有效的數據分析方法，熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟件中的壹門，懂設計運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，還需能用Acess等進行數據庫開發，並掌握壹門編程語言。總之，壹個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。
數據工程師
大數據工程師主要從事數據挖掘工作，運用算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。分析歷史、預測未來、優化選擇，這是大數據工程師在“玩數據”時最重要的三大任務。通過這三個工作方向，他們幫助企業做出更好的商業決策。要求具備壹定的統計學、數學理論知識，有實際開發能力和大規模的數據處理能力，對行業有認知。
數據產品經理
數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，並能夠制作出來，這是此職位的核心要求。其次，數據產品經理必須有足夠的數據分析能力，如果有了數據分析的思維，再跟公司業務結合就會比較容易。最後，數據產品經理是產品經理的壹種，所以要同時具備產品經理的能力：了解用戶，需求調研，方案設計，協調技術、測試、設計等。
數據科學家
這壹職位過去也被稱為數據架構研究，數據科學家是壹個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。數據科學家是指能采用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家(不同於統計學家或分析師)。
隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。因此，數據科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。總的來說，數據科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。
在工資待遇上，不管是在國內還是國外，都是：數據科學家>數據挖掘師/算法工程師>數據工程師=數據產品經理>數據分析師。
在未來職位的選擇上，條條大路通羅馬，選擇適合自己的才是最重要的。
H. 數據分析有哪些相關的培訓課程
據分析師的課程包括兩個層面的內容，只有把數據分析師的這些課程都學會並且運用，妳就可以成為壹名頂級的大數據分析師。
壹、課程層面
第壹級別：數據分析課程內容主要是從理論-實操-案例應用步步進階，能讓學員充分掌握概率論和統計理論基礎，能夠熟練運用Excel、SPSS、SAS等壹門專業分析軟件，有良好的商業理解能力，能夠根據業務問題指標利用常用數據分析方法進行數據的處理與分析，並得出邏輯清晰的業務報告。
第二級別：在第壹級別的基礎上,第二級別包括建模分析師與大數據分析師，即為企業決策提供及時有效、易實現、可信賴的數據支持。建模分析師，指在ZF、金融、電信、零售、互聯網、電商、醫學等行業專門從事數據分析與數據挖掘的人員。本課程針對數據挖掘整套流程，以金融、電信、電商和零售業為案例背景深入講授數據挖掘的主要算法。並將SAS Enterprise Miner、SPSS Moderler、SAS編程和SQL進行有效的結合，讓學員勝任全方位的數據挖掘運用場景。大數據分析師，本課程以大數據分析為目標，從數據分析基礎、JAVA語言入門和linux操作系統入門知識學起，系統介紹Hadoop、HDFS、MapRece和Hbase等理論知識和hadoop的生態環境，詳細演示hadoop三種模式的安裝配置，以案例的形式，重點講解基於mahout項目的大數據分析之聚類、分類以及主題推薦。通過演示實際的大數據分析案例，使學員能在較短的時間內理解大數據分析的真實價值，掌握如何使用hadoop架構應用於大數據分析過程，使學員能有壹個快速提升成為兼有理論和實戰的大數據分析師，從而更好地適應當前互聯網經濟背景下對大數據分析師需求的旺盛的就業形勢。
二、數據分析師的知識結構
I. 想從事數據分析的工作，要學習哪個課程呢
大數據分析師需要具備三方面基礎知識，分別是數學、統計學和計算機，所以在本科階段選擇這三個專業未來都可以從事數據分析崗位
大數據在近些年來得到了廣泛的重視，伴隨著物聯網和雲計算的發展，大數據更是被給予了更多的發展空間，而大數據之所以廣受關註，其中壹個重要的原因就是大數據開辟出了新的價值領域，這個價值領域的核心就是數據價值化。由於數據會源源不斷，而且數據量會越來越大，所以未來大數據領域將創造出巨大的價值，因此也可以說，在未來的物聯網、智能化時代，誰掌握了數據，誰就掌握了生產材料。
對於企業來說，要想借助於大數據發展，必須要做好三件事，其壹是積極完成數據的采集;其二是具備數據價值化能力;其三是具備應用能力，這三件事分別涉及到物聯網、數據分析和人工智能。物聯網完成數據采集，數據分析完成數據價值化，而人工智能則完成數據應用(決策)，所以作為數據價值化的核心步驟，數據分析未來具有巨大的發展空間，數據分析的崗位附加值也將得到逐漸的提升。
以上的回答希望對妳有所幫助
J. 想學數據分析，有沒有培訓課程
妳好，IT計算機行業壹直是比較熱門的行業，想選擇學習壹門計算機技術，首回先要找到適合自答己的方向，數據分析就非常不錯的方向。只要努力去學，有足夠的意誌力，找壹個合適的平臺，系統的學習壹下，還是會有很大的收獲。
如果妳想要專業的學習壹下，更多需要的是付出時間和精力，壹般在2W左右，4-6個月時間不等。千鋒的課程很不錯，妳可以根據自己的實際需求去實地看壹下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。