Palantir三季度营收11.8亿美元，同比暴增63%，超分析师预期的10.9亿美元。全年营收指引上调至44.0亿美元，较此前 41.4-41.5亿美元大幅提升。这是今年第三次上调年度指引。盘后Palantir一度涨7%，随后快速回落。 硬·AI 作者 | 鲍亦龙 编辑 | 硬 AI Palantir营收创纪录"疯狂"增长，估值也正趋于"疯狂"。 11月3日，Palantir发布第三季度财报，公司营收和利润双双超越预期，并给出了强劲的第四季度指引。 三季度营收11.8亿美元，同比暴增63%。 根据彭博社汇编的数据显示，Palantir已连续21个季度营收超过分析师预期。 具体表现来看： 财务表现： 三季度营收11.8亿美元，同比增长63%，超分析师预期的10.9亿美元。调整后每股收益0.21美元，超预期 0.17美元。 核心业务进展： 盘后Palantir一度涨7%，随后快速回落。分析认为，尽管第三季度表现优异，但市场对于其高估值可持续 性存疑。 公司本季度净利润大增至4.756亿美元，同比增长超两倍。 全年营收指引上调至44.0亿美元，较此前41.4-41.5亿美元大幅提升。自由现金流预期提升至19-21 ...

我跟你们说个真事儿。上周我跟一个做了好几年营销总监的朋友吃饭，她一拍大腿跟我说："哎，你知道不？我们部门那个大专学历的实习生，转正后做 的第一个方案，效果把老员工都给比下去了！" 我当时就来了兴趣，赶紧问怎么回事。 原来，那个实习生小姑娘特别有心。当时公司推个新产品，大家开会都在拍脑袋想创意，只有她闷不吭声，把后台的用户数据翻了个底朝天（这就用到了 数据分析能力）。结果你猜怎么着？她发现大家之前都想错了方向，客户真正关心的，其实是产品里一个没人注意的小功能。 她就顺着这个发现调整了宣传重点，好家伙，最后那个产品的转化率直接翻了好几倍。这下全公司的人都对她刮目相看。 所以你看，在这个行业，学历真不是顶顶重要的，跟上时代发展，考个适应AI趋势含金量又高的CDA数据分析师证书，对找工作非常有帮助。 下面就一起看看，大专市场营销专业毕业都能干什么吧。 好多人的印象里，干营销就是每天陪笑脸、求人买东西。那我得告诉你，这想法早就过时啦！ 现在进去，你大概率是做个营销专员。头半年，你可能得天天盯着电脑后台，看那些数字曲线是往上爬还是往下掉，琢磨为啥今天买的人多、明天买的人 少。 你得想着法子策划活动，线上线下都得忙活，今天 ...

公司每月都开经营分析会，无非就是要看审视现状、发现问题并规划未来这三个内容。但是，传统的会议往往陷于繁杂的报表和各自为政的数据汇报，决策 层难以快速捕捉关键信息，从而错失良机。 那么，如何才能跳出这一困境，让经营分析真正成为驱动银行高质量发展的导航仪？ 关键就在于，能否将财务、业务与组织这三个维度的数据融为一体。 接下来，本文就以银行为例，其他行业也可以学习参考，带你层层拆解如何利用数据洞察银行经营的全貌，实现从被动汇报到主动洞察的跨越。 对银行来说，经营分析必看的就是资产情况和负债情况：要看钱从哪来，钱多不多，或者钱外接出去多少，剩下的钱能不能支撑运营等；关键是能不能靠着 数据来了解经营效益。 其实方法很简单。 我们可以利用数据分析工具，比如文中我用的是FineBI搭建了一个经营效益分析大屏，这些数据都是实时更新的，你再把每一个模块都拆解来看就很清楚 了，文中出现的图表我都汇总在这里了。需要自取：https://s.fanruan.com/mbcrh（复制到浏览器打开） 收益方面，营业收入与投资支出均保持增长（如营业收入17.53亿，同比增长16.79%），利润率分布图能看出盈利质量的稳定性。负债结构通过总 ...

一、打好金字塔地基：三大核心能力建设 数据采集与清洗的实战艺术 市场分析师的日常就像在信息海洋中寻找珍珠——你需要掌握全网数据抓取（Python爬虫）、问卷星等调研工具，更要精通企业内部的CRM数据清洗。记 住！干净的数据比漂亮的数据更有价值，这个过程就像是给翡翠原石抛光，真正的好结论才会显现。 跨平台分析的望远镜视角 不要局限于单一渠道的报表制作，优秀的市场分析师需要： 逆向思维训练法 每周做一次"反方辩论"练习：当所有人都认为销量增长源于促销策略时，试着论证流量自然增长的可能性。这种思维体操能培养你成为团队中的"白帽子"思 考者。 二、进阶为价值倍增器：业务赋能三阶段 阶段 编织数据网 在某快消企业案例中，分析师通过RFM模型锁定高价值客户群，配合地理围栏技术，使线下地推转化率提升32%。你需要： 搭建社交媒体（微信/微博/抖音）用户画像监控体系 设计电商平台（天猫/京东）购买路径转化模型 建立线下渠道（商超/体验店）数据采集标准化流程 CDA数据分析师核心优势 | 维度 | 传统证书 | CDA证书 | | --- | --- | --- | | 适用场景 | 单一领域 | 毛行唾用 | | 技术前瞻性 ...

Haverty Furniture Companies (NYSE:HVT) Q3 2025 Earnings Call October 30, 2025 10:00 AM ET Speaker3Greetings and welcome to Haverty Furniture Companies, Inc.'s third quarter 2025 earnings conference call. At this time, all participants are in a listen-only mode. A brief question and answer session will follow the formal presentation. If anyone should require operator assistance during the conference, please press *0 on your telephone keypad. As a reminder, this conference is being recorded. It is now my plea ...

行业技术演进背景 - 传统数据分析方法依赖人工编写SQL、Python脚本及手动解读数据，存在耦合度高、扩展性差的问题，难以应对动态多模态的复杂数据[2] - 大语言模型与智能体的出现将数据分析从“规则执行”推向“语义理解”，使机器能够解读数据内在逻辑与关系，灵活完成查询、建模与报告生成等多样化任务[2] - 研究团队总结出LLM/Agent技术在数据分析领域的核心演进方向，共同指向让数据分析从“规则系统”迈向“智能体系统”的目标[7] 技术综述核心内容 - 该综述系统回顾了大语言模型在数据分析领域的整体演进，提出了构建“通用数据分析智能体”的新范式[2][11] - 论文重点讨论结构化、半结构化、非结构化及异构数据上的关键技术与演化趋势[4] - 不同于以往聚焦单一任务或模态的研究，该综述首次从全模态与全流程视角系统梳理了LLM/Agent在数据分析领域的整体格局[11] 五大核心演进方向 - 从字面理解转向语义推理：模型能洞察语义、推理逻辑，真正“理解数据”而非只“看数据”[10] - 从封闭工具转向自由协作：模型能调用外部API与知识库，与各类工具协同完成复杂任务[10] - 从封闭数据转向开放域分析：针对无结构约束的数据进行分析，摆脱原有工具限制[10] - 从静态工作流转向动态生成：智能体可自动构建分析流程与管道，使数据处理更高效灵活[10] - 从人工Agent框架转向自动生成框架：智能体可智能构建为特定工作服务的智能体，更灵活实现Agent工作流[10] 结构化数据分析技术 - 关系型数据分析正由NL2SQL向多样化的NL2Code、ModelQA过渡，研究方向包括语义对齐与模式链接、多步分解与检索增强推理、端到端表格问答[9] - 图数据分析以NL2GQL为代表，研究重点在图查询生成、语义级图推理与代理式操作，逐步实现从代码级到语义级的自动理解与执行[9] 半结构化与非结构化数据分析技术 - 半结构化数据的标记语言理解技术路线从模板+规则驱动向基于LLM的数据抽取与查询转变，强调树结构建模、层级编码、工具增强等[12] - 非结构化文档理解从OCR模板式向VLM转变，任务包括版面识别、RAG检索问答、摘要生成与多文档推理[12] - 图表理解将图像解析与自然语言推理结合，支持描述生成、问答与可视化推理[12] 异构数据与未来挑战 - 异构数据分析涉及跨模态整合多源数据湖，支撑统一语义查询与多模态推理，主要子任务包括模态对齐、自然语言检索接口、异构分析智能体[12] - 该领域未来挑战集中在可扩展性、评估体系与实际落地等方面，旨在推动通用数据分析智能体的发展与应用[4][11]

一、核心技能模块：构建专业竞争力 1.数据分析能力是现代运营专员的必备技能。在这个数据驱动的时代，能够从繁杂的数据中提取有价值的信息，是做出正确决策的关键。运营专员需要学会 使用基础的数据分析工具，掌握数据可视化的基本方法，能够通过数据发现业务问题并提出解决方案。更重要的是培养数据思维，在做每个决策时都要思考 数据支持。 在这个数字化运营时代，CDA数据分析师认证为运营人员提供了系统学习数据分析的路径。这个证书的优势在于它紧贴实际工作需求，专注于培养实用的 数据分析能力。 CDA数据分析师不限制专业，适合0基础学习转行来考 CDA数据分析师是数据领域认可度最高的证书，与CPA注会、CFA特许金融师齐名。受到了人民日 报、经济日报等权威媒体推荐。 ◆CDA持证人在就业市场 被优先录取 每年有上万考生统一参加 CDA 考试， CDA 的专业化已经被越来越多 的企业雇主推崇和认可,在竞争激烈的求职岗位中脱颖而出， 并获得 同事、企业、客户的信任。 众多企业招聘已经把 CDA 持证人优先列入招聘基本要求。除此之外在 部分政企项目竞标过程中,被要求提供 CDA 认证证书,作为企业数据 业务能力重要资质，且需要团队有一定 ...

文章核心观点 - 客服岗位人员具备向运营岗位转型的独特优势，关键在于掌握数据分析等核心技能 [1][25] - 考取CDA数据分析师证书是弥补技能短板、提升行业竞争力的有效途径，该证书在数据领域认可度高，与CPA、CFA齐名 [7][18] - 通过系统性的学习和实践，转型路径清晰，可实现薪资的显著提升，例如从月薪5000元增至过万 [11][23] 客服转运营的优势 - 具备深入的客户心理洞察，了解客户关心的问题、产品投诉点及促成下单的解释方式 [3][5] - 熟悉各平台规则，包括退换货政策、纠纷处理流程及活动期间的特殊政策，比零基础者更具优势 [4][5] 运营岗位核心技能要求 - 数据分析能力是运营核心竞争力，需掌握流量、转化、商品及活动等数据的分析 [7][9] - 平台实操技能包括商品上架优化、店铺装修、营销工具设置及推广投放 [8][9] - 营销策划能力涵盖活动策划、文案撰写及视觉把控等增值关键技能 [8][9] 转型路径与时间规划 - 准备期（1-3个月）需主动表达转岗意愿、系统学习运营知识、积累人脉并争取项目经验，建议考取CDA证书 [11][12] - 实践期（3-6个月）应参与实际运营项目，将客服经验转化为运营价值，例如分析客户投诉数据以找出产品问题 [11][12][14] - 转型需循序渐进，建议每日保证2小时学习，周末集中学习4-6小时，每月参与至少一个实际项目并进行自我评估 [14][15] CDA证书的价值与就业前景 - CDA证书受到企业高度认可，许多企业在招聘时注明CDA持证人优先，特别是在银行、金融机构的技术岗位 [17][20] - 持证者就业方向广泛，包括互联网大厂数据分析师、金融技术岗、商业智能顾问、市场研究、产品及运营等岗位 [17][22] - 行业缺口大，持证者起薪可达15K以上 [23]

品牌运营岗位的核心技能要求 - 品牌运营岗位是企业核心部门之一，涉及市场推广、用户互动、数据分析、创意策划和战略规划等综合能力 [1] - 核心技能包括市场分析与用户洞察能力、内容创作与传播能力、数据分析与效果评估能力、沟通与团队协作能力、项目管理与战略规划能力 [2][4] - 在大数据和人工智能时代，品牌运营越来越依赖数据驱动决策，数据分析能力已成为品牌运营的硬通货 [1][4] 品牌运营能力提升的阶段性规划 - 初级阶段（0-2年）重点学习品牌运营基本理论和工具，技能重点为市场分析基础、内容创作入门和简单数据分析 [5] - 中级阶段（2-5年）将技能从执行层面提升到策略层面，重点关注数据驱动决策和跨部门协作，技能重点为强化数据分析能力、学习使用高级工具如Python或Tableau [19] - 高级阶段（5年以上）成为团队领导或战略决策者，能力提升重点转向创新管理、行业影响力、精通品牌战略规划、数据驱动的商业智能和领导力 [23] 各阶段行动建议与学习资源 - 初级阶段行动建议包括通过在线课程如网易云课堂或Coursera学习品牌理论，阅读行业报告和书籍如《定位》或《疯传》，参与公司内部小型品牌项目或通过实习积累经验 [6] - 中级阶段行动建议包括参加行业研讨会或工作坊学习数据科学在营销中的应用，订阅专业媒体如虎嗅或36氪跟踪最新趋势，主导品牌campaign从策划到执行全程负责 [21] - 高级阶段行动建议包括攻读高级课程或MBA聚焦品牌管理，参与行业标准制定或发表专业文章提升个人品牌，领导跨部门项目如全球品牌推广并使用AI工具进行市场预测 [24] 职业证书的价值与推荐 - 考取相关专业证书如CDA数据分析师是职业进阶的重要一环，证书提供系统化知识框架和行业认可 [1][22] - CDA数据分析师证书在数据领域认可度高，与CPA注会、CFA特许金融师齐名，受到人民日报、经济日报等权威媒体推荐 [10] - CDA企业认可度非常高，很多企业招聘时注明CDA数据分析师优先，银行、金融机构技术岗要求必须是CDA数据分析师二级以上持证人，中国联通、央视广信、德勤、苏宁等企业将CDA持证人列入优先考虑或对员工考试给补贴 [12] 能力提升与考证的逻辑关系 - 提升能力是内在驱动，通过实践和经验积累，而考证是外在助力，提供系统化框架和行业认可 [26] - 考证有三大价值：系统化知识补充，如CDA证书覆盖数据采集、分析和可视化，直接应用于品牌运营的KPI监控和用户洞察；增强职业可信度，证书是能力的第三方证明；适应时代需求，确保技能不被大数据和AI重塑的格局淘汰 [26] - CDA证书强调现代数据工具和AI应用，比一般证书更前沿，学习后可使用预测模型优化品牌活动提高效率 [26]

RTX (NYSE:RTX) Q3 2025 Earnings Call October 21, 2025 08:30 AM ET Company ParticipantsNeil Mitchill - CFOSeth Seifman - Executive DirectorChris Calio - CEO and ChairmanPeter Arment - Managing DirectorDoug Harned - Managing DirectorNathan Ware - VP of Investor RelationsRob Stallard - PartnerScott Deuschle - DirectorKen Herbert - Managing DirectorMyles Walton - Managing DirectorKristine Liwag - Executive DirectorSheila Kahyaoglu - Managing DirectorGavin Parsons - Director of Aerospace and Defense Equity Resea ...