从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0...从分析的出发点看，数据分析可以划分为基于业务驱动的和基于纯数学驱动的数据分析，业务驱动是建立在对业务理解的基础上，有些经验论的色彩，大多情况下是验证自己的想法，或者更方便找出业务问题和业绩；而基于纯数学驱动基本上都是通过某些挖掘算法找出数字之间的规律...从分析的输出上，数据分析可以以图表、文字、表格、业务推导过程或者一系列高深的数学公式的方式呈现，显而易见图表给人的印象是最深刻的，表格次之，文字效果最差，最后是那些没人看得懂的过程或公式；Excel的优势恰恰就是表格和图表...比不上那些专业的BI工具，从统计角度，Excel比不了那些专业的统计软件；但Excel提供的功能对于我们这些非专业人士已经足够了，通过透视表做一些多维分析，通过应用商店找一些炫的图表，通过插件做一些简单的数据分析...关于图表类型的选择，互联网上的大拿们说的已经够多了，在此提及有凑字数的嫌疑，不过还是要强调一点，图表类型的选择明智与否与你对业务数据的理解和你的分析思路密切相关，如果选择了不恰当的图表，恰恰表示你还没做好数据分析的准备工作
提到数据挖掘，我们的第一个反应是之前的啤酒和尿布的故事听说过，这个故事是一个典型的数据挖掘关联规则。...篮分析的传统线性回归之间的主要差别的差别，对于离散数据的相关性分析； 常见的关联规则： 关联规则：牛奶=>卵子【支撑=2%，置信度=60%】 支持度：分析中的所有事务的2%同一时候购买了牛奶和鸡蛋，需设定域值...{I1,I2}出现了4次，故置信度为2/4=50% 类似能够算出： 利用R进行购物篮分析，R中关联分析函数为arules,我们採用内置的Groceries的数据集（例如以下）。
如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么...广告、宣传推广、人员推销、销售促进是一个机构促销组合的四大要素。 采用4P营销理论对数据分析进行指导，需要对公司的整体运营情况有比较清晰的了解。
在未来5年，我们可以预期，即使是初创企业，也会有某种形式的数据分析在发挥作用，并引发业务增长。 从事职业转型的专业人士往往对数据分析、大数据分析和数据科学领域普遍存在的差异感到困惑和不确定。...数据科学 Vs 大数据分析 Vs 数据分析 让我们先看看每个术语的准确含义，然后再看看它们的应用。 什么是数据科学?...它结合了数学、统计学、智能数据捕获、编程、问题解决、数据清理、不同的观察角度、准备和数据对齐。 简而言之，它是对数据进行处理的几种技术和流程的组合，以获得有价值的业务视角。...成为大数据专业人士: 1) 所有大数据、数据科学和数据分析专业人员最需要的技能是数学和统计技能。 2) 你强大的分析能力会帮助你从大量的数据中找出隐藏的意义。...成为一名数据分析师: 1) 统计和数学技能是必不可少的，具体来说，有推理和描述性统计知识以及实验设计的帮助。 2) 优秀的编程技能和R和python的知识是必不可少的。
在Excel中，有两个名字相似的功能，一个在“开始”选项卡，名字叫“分析数据”，如下图所示： 另一个在“数据”选项卡，名字叫“数据分析”： 这两个功能有什么不同呢？...2.数据选项卡下的数据分析 ---- 同样是这份数据，点击数据选项卡下的“数据分析”，可以看到里面是专业的统计分析方法。...以上操作可以得出一个结论，如果你想发散思维，使用“分析数据”功能，如果你想严肃分析，选择“数据分析”功能。二者可以配合使用。...本例中，通过“分析数据”，生成一个散点图，我们可以看到第一周销量和商品的最终销量高度相关。那么相关到什么程度？接着可以使用“数据分析”进行回归分析，查看相关系数。...“分析数据”上有一个放大镜，意味着探索，放大镜里面是个柱形图，意味着生成图表。而“数据分析”的图标意味着生成的还是数据。
今天，PPV课Gary老师针对Python在数据分析领域的应用，从数据分析师从业者的角度为大家整理了一份Python数据分析入门学习路线图和相关课程，以供大家学习和参考。...课程分为4个模块： Python语言基础 Python数据挖掘基础 Python文本挖掘基础和实例 Python数据挖掘案例应用 此学习路线由浅入深，从基础到案例实践，手把手教你如何用Python做数据分析和数据挖掘...第二部分是Python数据挖掘的基础，主要是python数据分析相关库的学习和应用，学习时间2周 Python数据挖掘基础主要是对数据分析相关库的使用，比如数据整理需要用到numpy和pandas库，...数据描述与分析分析则主要用到pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。...最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。
今天，PPV课Gary老师针对Python在数据分析领域的应用，从数据分析师从业者的角度为大家整理了一份Python数据分析入门学习路线图和相关课程，以供大家学习和参考。...课程分为4个模块： Python语言基础 Python数据挖掘基础 Python文本挖掘基础和实例 Python数据挖掘案例应用 此学习路线由浅入深，从基础到案例实践，手把手教你如何用Python做数据分析和数据挖掘...pandas库，用Scipy处理非结构化数据，使用回归线性模型和回归树模型进行预测等等用python做数据分析和数据挖掘的库的应用。...最后，除了系统的学习上述相关知识之外，最主要的还是要复习，实践，实践，实践，最后才能真正出师，成为Python数据分析和数据挖掘高手。...PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制） 本公众号专注大数据和数据科学领域，分享领域知识和相关技术文章，探索大数据商业价值，培养和挖掘大数据专业人才，欢迎大家关注！
文：小蚊子 图：菜小白 干数据这行的小伙伴们是不是经常听到数据分析与数据挖掘这两个词？有没有觉得一头雾水？那么他们之间有什么区别与联系呢？今天就为你一一道来。...数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...我们可以从定义、目的、方法、结果这四个角度来了解对比数据分析（狭义）与数据挖掘之间的区别与联系。...综合起来，数据分析（狭义）与数据挖掘的本质都是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识（有价值的信息），从而帮助业务运营、改进产品以及帮助企业做更好的决策。...所以数据分析（狭义）与数据挖掘构成广义的数据分析。 学习路线（非编程）：A+B 学习路线（Python方向）：A+C 学习路线（R方向）：A+D
作者：爱数据爱分析 来源：爱数据爱分析 前文聊了分位数在股票市场中的应用（见zhuanlan.zhihu.com/p/97），这两天上证指数突突的冲上了3000点，真是一根阳线改变情绪、
很多同学会经常看到“用户增长”“增长黑客”“增长团队”之类的说法，并且这些岗位常常一眼看上去和数据分析有关系。...那到底“用户增长”是个啥玩意，和数据分析有多大关系？今天系统讲解一下。 01 用户增长的起源 互联网界很多概念都来自硅谷，用户增长或增长黑客也是来自硅谷。...可以说数据分析能力是增长团队的核心能力之一（必须加之一，明白这个很重要）。 最基础的，是数仓、和数据埋点，没了这俩连记录都没有，后续就无法分析了。...往往是转化问题的Abtest，一般都是优惠度大的获胜……所以ABtest可以用，但切莫沉迷。 04 用户增长岗位好不好 讲了这么多，很多同学自然会问：那作为数据分析师，加入用户增长团队好不好？...原创精选推荐： 九大数据分析方法之：周期性分析法 标杆分析法，90%数据分析师都忘了这一步 用户分群模型，这么建才有用 懂业务，才能做一个有发展前景的数据分析师，学习陈老师本人的课程《业务知识一站通》
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系，我们首先来看下什么是商业智能BI，什么是数据分析。...什么是数据分析 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。...数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 通过上述定义，我们知道商业智能BI和数据分析并不是完全等同的关系，而是有交叉关系的两个领域。...数据分析的最终目的是实现业务增长，无论用怎样的方法，用数据证明的假设这一过程都能被称为数据分析。 数据分析和BI都是一个很泛的概念，两者互相包容。...一般的BI是集数据接入、数据处理、数据分析、数据可视化等功能为一体，可以说BI包括数据分析，而且BI更多是能够给企业一套完整的解决方案，数据分析没有强调解决的概念；另一方面，数据分析包括太多的东西，BI
从镰刀形红细胞贫血症的研究、到8k的VR直播、电网的IT健康管理，直至云计算业务的持续创新——在英特尔数据创新峰会中，各行业领军企业聚焦着不同的业务内容，而最终的期待则寄托于数据创新之上。...这个过程中，人工智能与数据分析已经被广泛认定为未来工作负载的重中之重。...英特尔公司副总裁兼至强处理器与存储事业部总经理Lisa Spelman认为：“快速部署AI和数据分析对当今各类企业至关重要。” 第三代英特尔至强可扩展处理器仍只是英特尔全新数据平台的一个重要组成部分。...英特尔 D7-P5500和P5600 TLC 3D NAND固态盘则是基于英特尔最先进的TLC 3D NAND介质，并采用了全新的PCIe控制器和固件，可为AI和大数据分析负载实现性能与容量的更优平衡。...这些精选解决方案重点覆盖在数据分析、AI，以及超融合基础设施三大领域。
如下图： iNeuDA 一站式大数据分析平台作为国内领先的新一代自助式、探索式分析工具，在产品设 计理念上始终从用户的角度出发，一直围绕简单、易用，强调交互分析为目的的新型产品。...我们将数据分析的各环节（数据准备、自服务数据建模、探索式分析、权限管控）融入到系统当中，让企业有序的、安全的管理数据和分析数据。 ...products/ineukernel-15.html （v2.1版本） 手机APP：http://demo.ineuos.net/app/ineuos_app.apk iNeuDA数据分析和展示组件...拥有几十种传统图形和新型大数据图形组件（如桑 基图， treemap 、层级聚类图、旭日图、热力矩 阵、日历矩阵、 gis 等等）能让 您轻松构建各类炫 酷的数据大屏。...如下图（注：没有对接具体的数据）： 最终形成具体的图形和大屏报表应用，如下图： 4.
今天来说另外一个生物科学数据分析和数据管理本体论——EDAM - Bioscientific data analysis ontology。...sections with EDAM 简介 EDAM - Ontology of bioscientific data analysis and data management，是一个全面的本体论，包含了在生物科学数据分析和数据管理...EDAM 包括与生命科学中的数据分析和数据管理相关的主题（topics）、操作（operations）、数据类型（types of data）和数据标识符（data identifiers）以及数据格式...omputational Biology Institute of Montpellier EMBOSS eSysbio runBioSimulations SEQwiki Bio.Tools 是一个致力于提供软件和数据库的全面登记册...最起码能一定程度降低对海量软件和数据库的搜索成本，可以有助于更容易地找到所需的工具。
这里有六个关于SaaS应用的谬误，会可能导致你天真地相信你公司云端的数据是安全的。而事实上它们却处于严重的风险之中，并且如果没有数据保护的解决方案的话，将可能会永久的失去。...谬误一：你总是可以恢复你的云端数据 云计算提供商确实能提供不同程度的恢复，但是有一个问题：这种备份并非旨在将所有数据都能提供给客户。...提供数据保护。虽然这两种技术有一些重叠的特性，但是它们在根本上是不同的两种方法： ·件同步和共享是建立在用户内容的实时协作基础上的，但它不是用于在用户错误、数据损坏或面对勒索软件所采取的数据恢复。...数据被全方位所保护着，包括用SaaS应用程序进行文件存储，并且在设备一旦丢失或被盗的情况下，其附加的功能够帮助组织跟踪设备，和/或远程删除企业的数据。...另外，原生的云内容分析能力可以帮助你更为深入地了解在横跨多个数据源的时候，潜在的数据和合规方面的风险。
曾经LinkedIn有个投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。...我们说数据科学，科学意味着没有权威，不要迷信那些权威，中国人喜欢崇拜权威。任何科学研究的目的是基于数据，颠覆理论，这样才能往前进。...我举个例子，对于做出贡献性的方法，回归什么的那一大堆方法，我如果做的话，我没找到一个例子说用这些方法比神经网络做的更好的。所以说你不能从理论出发，不能从你在数学杂志上发表出发，一定要从数据出发。...个人要有快速的自学能力和对数据分析的爱好，我从来没学过计算机，也没学过计算机编程。英文都没学过，全都是自学的，所以我对自学很相信。...不要给自己贴标签，就是我学什么方向的，别的不搞，岁数大了，学不会了，很多人都有这样的借口，这实际上是借口，我现在每天都在网上学东西，所以我现在教的东西总是新的，我的书一版再版，我现在大概写了有30本书了
前语 本文是中国人民大学教授吴喜之在“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”上的演讲全文，演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。 ?...曾经LinkedIn有个投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。...我举个例子，对于做出贡献性的方法，回归什么的那一大堆方法，我如果做的话，我没找到一个例子说用这些方法比神经网络做的更好的。所以说你不能从理论出发，不能从你在数学杂志上发表出发，一定要从数据出发。...个人要有快速的自学能力和对数据分析的爱好，我从来没学过计算机，也没学过计算机编程。英文都没学过，全都是自学的，所以我对自学很相信。...不要给自己贴标签，就是我学什么方向的，别的不搞，岁数大了，学不会了，很多人都有这样的借口，这实际上是借口，我现在每天都在网上学东西，所以我现在教的东西总是新的，我的书一版再版，我现在大概写了有30本书了
pandas进行处理，直接用的是字符串处理技巧 因为需要进行数据分析展示，故需要初级的JavaScript知识以及echarts的了解，这次构图使用的是echarts，比较简单 开搞 因为涉及到商家利益...数据处理 这代码没啥，就是处理一些细节注意，数据抓取的形式也给出，可以套用理解。...注意：处理方式，因为只有几万条数据，我就直接采用读文件流的形式来了，数据量大的可以采用pandas和Spark，这也是完全可行的 ---- 数据分析 这里就用到了前端的一点点知识了，你可以不用理解这是搞的什么...，替换数据会不会？...土豪随意 其他 我就不过度解读了，在18号的确大家可以用最低的价格入手，但是相比较于大家不断的网络流量，这一点差价而言，我想双方都是很乐意看到的，这也就是各种大促销的由来，巴不得一年四季有个节日就搞个促销
前语 本文是中国人民大学教授吴喜之在“2015中国数据分析师行业峰会（CDA•Summit）”上的演讲全文，演讲的主题是“如何成为一名数据科学家”。...曾经LinkedIn有个投票显示，数据分析和数据挖掘是最大的求职法宝。...我举个例子，对于做出贡献性的方法，回归什么的那一大堆方法，我如果做的话，我没找到一个例子说用这些方法比神经网络做的更好的。所以说你不能从理论出发，不能从你在数学杂志上发表出发，一定要从数据出发。...个人要有快速的自学能力和对数据分析的爱好，我从来没学过计算机，也没学过计算机编程。英文都没学过，全都是自学的，所以我对自学很相信。...不要给自己贴标签，就是我学什么方向的，别的不搞，岁数大了，学不会了，很多人都有这样的借口，这实际上是借口，我现在每天都在网上学东西，所以我现在教的东西总是新的，我的书一版再版，我现在大概写了有30本书了
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。...——如果解析学和数据科学对你来说是全新的领域，你也不知该行业的发展模式，而你又想在这个行业大展拳脚一番，那么初学者就是你。以下这些应该在你的计划之内。 1....学习统计学和数学 统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。如果你不擅长数学，那现在是时候走出困境了。...推荐费博士的《Python进阶：数据挖掘算法》视频课程 3. 探索Spark、NoSQL和其他大数据工具 今年你的学习之旅始于大数据。...所以今年，你必须制定计划，运用自己的知识和经验帮助数据分析学领域的人。这也会为更多的在这个领域的人指明方向。 推荐任务：在社区分享你的知识。 3.
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