鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...3.预测分析能力 数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。 4.语义引擎 我们知道，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...步骤3：统计分析 统计和分析主要使用分布式数据库或分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。
如今，大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值，因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化，对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析为什么火了》。...如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？...和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。...五、机器学习 现在AI和预测分析是数据科学领域最热门的两个主题，数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了，对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。...但是我们是数据分析师，不是算法工程师，我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系，我们要找到这部分联系，解释给老板。那么如何来培养这种能力呢？
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...你的分析观点往往来自于你的分析思维，所以正确地运用好分析思维是非常重要的。 参考《数据分析的 8 种思维》，首先，我们可以运用对比思维，对数据进行有效的对比，这是数据分析工作的核心方法之一。...对于「如何提高销量」这样一个大问题，我们很难直接回答，可以试着细分为小问题，例如：哪种促销方式效果更好？我们的用户希望得到什么？...提出建议 你怀着激动的心情，开始撰写数据分析报告。此时你要记住，数据分析报告的重点，不是那些花里胡哨的图表，而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策，否则，数据分析将毫无用处。...然后，综合运用各种分析思维和分析工具，对数据进行分析推理。 最后，得出主要的分析结论，提出有效的行动建议。
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...此外，数据分析结果的使用也应当遵循公平、公正、透明的原则，避免歧视和不公平待遇。 再次，数据分析必须注重数据安全。随着网络攻击和数据泄露事件的频发，数据安全已经成为数据分析领域不可忽视的问题。...最后，数据分析的合法性还需要得到监管机构的监督和保障。各国政府应当建立健全的数据保护法律体系，明确数据分析的合规要求，加大对违法行为的处罚力度。...同时，监管机构也应当加强对数据分析行业的监管，确保其依法合规运营，维护数据安全和个人隐私。 综上所述，数据分析的合法性是数据分析行业健康发展的基石。
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。...面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？...(1)多数据源支持 数据分析工具须支持连接多个数据源以进行集成分析。由于网络技术的飞速发展，产生的非结构化数据(如文本、图像、声音和网页)越来越多。...(2)分析指标的多样性 为了更好地表示内容，数据分析本身需要足够详细，并挖掘出数据背后真正有价值的信息。数据分析的维度和指标因行业和用户群体而异。...所以，在选择数据分析工具时，最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标，使结果更具深度，这样才能满足用户的要求，才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。...但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。...数据分析 一、用户的维度 从用户的维度来看网站数据，其实就是通常所说的网站分析层面。...对于电子商务网站来说，用户的维度的分析是分析用户来源，运营的维度那就分析收入情况了。第一个数据点是每日的订单数，这个是要看电商网站整体的销售情况也是最重要的一个数据指标。...第四个数据点在退货率，这个数据很重要，如果有大量的退货对于网站来说损失非常大，同时还要分析退货的原因是什么。
学会了用VOSviewer分析Web of Science数据后，想不想知道如何用它分析中文文献？本文用CNKI数据做样例，一步步教你实现步骤。 ?...疑问 自从写了《如何快速梳理领域文献》一文后，不少读者留言或者来信问我一个问题： 如何可视化分析中文文献呢？ ?...但是我在博士毕业论文里用Citespace分析过中文文献，所以就用我最有把握的答案做了答复。 ? 不过，随着问这个问题的人越来越多，我也来了兴趣：VOSviewer到底能否分析中文文献数据呢？...我们从标题寻找其中更有可能使用中文文献数据的论文，于是找到了这篇《2010年中国档案学研究热点的知识图谱分析》。...讨论 读过本文后，你是否了解如何用VOSviewer分析中文文献数据？你之前做中文文献可视化分析时，用过不同的方法吗？它们是否更有效和便捷呢？欢迎留言，把你的经验分享给大家，我们一起交流讨论。
在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，那个品类销量最大，那个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和符合增长率是多少。...通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，不用促销就可有很大的量，哪些是弱势的品类等等，这样可以确定出来拿那个品类出来做促销。...通过分析数据，发现其中的规律，那么则可实现数据驱动运营，驱动产品，驱动市场。...近几年数据分析在互联网领域非常受到重视，无论是社区型产品，工具类产品，还是电子商务，都越来越把数据作为核心资产。确实数据分析的越深，越能够是在精细化的运营，在很多时候工作的重点才有据可依。...同时要有数据分析的思维，不仅仅是互联网行业几乎所有的行业每天都会产生大量的数据。所以最重要的是有这种数据粉丝的思维，知道怎么通过数据分析找出规律，发现问题，对将来做出预测及拆解。
A、业务部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ B、数据部门领导问：数据分析，如何推动业务发展？ 答：主导权不一样。业务部门问了建议，可以直接去落地。...在整个过程中，数据分析不能包打天下。作为一种理性、量化的工具，更适合用于解决战略、战术决策工作，适合战况监控。至于战斗动作，数据只能作为参考，一个有经验的策划远远比加减乘除管用。...因此合理安排输出产物，才能更好地推动业务去行动，而不是让业务患上数据依赖症：“你用人工智能大数据分析一下我这一幅画该几点红几点绿”——数据不是这么用的。...同上，创新方案想做测试，要有具体的标签才好后期做对比分析，不然只看一个很粗的响应结果，还是没法指导到设计的细节工作。 ? 坑点6：测试方案不看整体。...况且这还是在业务部门推动的情况下，如果是数据部门自己想推动，那就更得付一番精力。有兴趣的话，本篇集齐60在看，我们下一篇分享：数据部门如何提升数据驱动力。敬请期待哦。
在做这样的活动，最好是拿到前一个月或者两个月的历史数据。对电商来说，从这里面要去分析各个品类的销售情况，哪个品类销量最大，哪个品类销量最小，每月或者每周的平均增长率和复合增长率是多少。...通过原始数据把上面的这些指标分析出来之后，就可以看到哪些品类是优势品类，不用促销就可有很大的量，哪些是弱势的品类等等，这样可以确定出来拿那个品类出来做促销。...通过分析数据，发现其中的规律，那么则可实现数据驱动运营，驱动产品，驱动市场。...近几年数据分析在互联网领域非常受到重视，无论是社区型产品，工具类产品，还是电子商务，都越来越把数据作为核心资产。确实数据分析的越深，越能够是在精细化的运营，在很多时候工作的重点才有据可依。...同时要有数据分析的思维，不仅仅是互联网行业几乎所有的行业每天都会产生大量的数据。所以最重要的是有这种数据粉丝的思维，知道怎么通过数据分析找出规律，发现问题，对将来做出预测及拆解。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。...一般来说，电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...3 站内数据分析 站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下： 页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。...场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。...站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。 用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。
数据这么多，各类数据的表达不一样，具体应该如何处理?有人说：“产品初期，活动为辅，处理数据在于稳定。”有人说：“产品中期，活动为主，处理数据在于调控。”...，大R流失严重) 第3步：结合数据分析(例如，分析数据，付费玩家为什么流失?...用商业思维看行为数据 行为数据，即用户行为占有率，例如活跃度，留存率，付费率… 商业思维，即利益分析，例如用户周期价值，用户可挖掘价值的探索性… 例如，两个公会冲突，游戏内打得火热，公会成员拼活跃...很简单的一次用户行为，很常见的用户行为数据，换个角度分析，或许就是一场商业营销! 5....数据很多，也很杂，他们彼此形成一张关系网，触一发而动全身;至于具体如何理解，不同的人有不同的领悟，只能说一句：“数据很重要!重要的不是他的算法多么准确，而是接地气!他告诉我们，接下来，该怎么做!”
作者 | 刘顺祥 来源 | 数据分析1480 前言 在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。...在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答： 哪些省份和城市对数据分析师的需求比较高？ 数据分析师岗位在全国和TOP3城市的薪资差异是否显著？...企业在招聘数据分析师岗位时，对应聘者的工作经验和学历要求是怎样的？ 不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异呢？ 招聘数据分析师岗位的企业，都是哪些类型的企业？...那么，可能会有网友非常关心数据分析师岗位的薪资情况，下面我们就针对薪资做一个探索和介绍。...企业的类型分布 最后，再来探索一个问题，招聘数据分析师岗位的企业，都属于哪些类型的企业呢？
前言 ---- 在《手把手带你抓取智联招聘的“数据分析师”岗位！》...一期中我们分享了如何抓取智联招聘中“数据分析师”岗位的数据信息（数据截止到2018年11月4日），在本期我们将基于已有的数据对其作进一步的分析和探索。...在探索过程中，我们将围绕如下几个主题进行问题的回答： 哪些省份和城市对数据分析师的需求比较高？ 数据分析师岗位在全国和TOP3城市的薪资差异是否显著？...企业在招聘数据分析师岗位时，对应聘者的工作经验和学历要求是怎样的？ 不同的工作经验和学历在薪资上是否存在差异呢？ 招聘数据分析师岗位的企业，都是哪些类型的企业？...本文中的代码和数据可以从百度云盘中下载，只需关注“数据分析1480”公众号，并回复“智联招聘”即可。
呆鸟发现一些新手用什么 IDE 的都有，IDLE、Spyder、PyCharm、VSCode、Jupyter 等等，本文不想探究哪种 IDE 更好，只想说，初学 Python 数据分析，最好用 Anaconda...有关 Jupyter Notebook 的优点上一篇文章里已经说过了，再重复一下，就是上手简单、结果直观，为数据分析工作进行过专门优化。其他的就不细说了。...原因如下： Anaconda 是专门为数据科学、数据分析优化过的 Python 数据开发平台； Anaconda 内置了数百个 Python 支持库，并预安装了大部分数据分析所需的 Python 支持库...支持库，查看版本也十分方便； Anaconda 与 VSCode 与 Pycharm 实现无缝连接，这两个 IDE 是从小白到专家后最流行的两个 IDE，扩展性能好； Anaconda 还内置了很多知名的数据开发工具
如何在启动时指定目录？ 如何安装扩展插件？ 如何修改颜色主题？ 如何让一个单元格显示多个输出？ 如何不使用科学计数法显示数字？ 如何添加与删除虚拟环境？...如何让 matplotlib 与 Seaborn 显示中文？ 常用快捷键有哪些？ 文末彩蛋，必看！！！ 1. 如何在启动时指定目录？...Variable Inspector，显示变量数据。点击红框里的图标，打开变量查阅器窗口。 ? ? 还有很多插件都很实用，自己慢慢研究吧。...循环进度条 插件网址：https://tqdm.github.io/ 插件用途：数据分析有时要操作循环，但 Jupyter Notebook 没有显示监控的功能，tqdm 这个插件就是用来监控循环进度的...总的来说，Jupyter Notebook 比其它 IDE 要简单太多了，小白不至于为了 IDE 操作，就直接晕倒，因此，非常适合上手 Python 数据分析，等深入学习以后，再用那些高大上的 IDE，
近期很多用户采用了离线大数据解决方案产品，这里为大家推荐Doris数据仓托管解决方案； 由于 Doris 高度兼容 Mysql 协议，两者在 SQL 语法方面有着比较强的一致性，另外 Mysql...因此，如需对 Mysql 进行数据分析，使用 Doris 的迁移成本较低。...另外加上 Doris 各种优秀的计算能力，对原 Mysql 开发人员来说，基于 Doris 进行 Mysql 数据分析是一个良好的选择。...有多种生态组件可以方便实现实时导入 Mysql 数据到 Doris。...Flink SQL 原生支持的 Changelog 机制，可以让 CDC 数据的加工变得非常简单。用户通过 SQL 便能实现数据库全量和增量数据的清洗、打宽、聚合等操作，极大地降低了用户门槛。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。...使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。...因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。...使用 MADlib+PostgreSQL 完成购物数据的关联分析 针对上面的购物数据关联分析的案例我们可以使用工具自带的关联规则进行分析，下面我们演示使用 PostgreSQL 数据库在 Madlib...通过今天的例子我们应该能看到采用 SQL 作为数据查询和分析的入口是一种数据全栈的思路，对于数据开发人员来说降低了数据分析的技术门槛。
今天这篇文章是宝器在知乎上的一个问答，超级菜鸟如何入门数据分析？...其实这样误区的是很不对的，按这种方式学习下去，即使最后Python学的很好，也挺难找到一份数据分析的工作。 01 什么是数据分析 所以在讨论这个话题之前,第一个问题可能要思考的是什么是数据分析。...第二阶段:数据分析师，这是个无懈可击的阶段，你核心要做的是独立执行，小有成就，业务能力上你需要做到几点： 问题识别：能够独立清晰的识别问题 分析规划：明确范围并做好分析规划 数据获取：熟练提取数据，应用分析方法...这部分可以从“人人都是产品经理”社区、增长黑客等内容学习，你最少要知道Pv、Uv、DAU等各种指标，如何进行指标拆解、如何进行流量分析、留存分析、用户行为分析，啥是海盗模型，RFM模型、某个指标下降/上升如何分析等等...重点在于如何设计高效的数据模型，以及如何通过BI工具从多个角度观察数据，了解数据内部的规律。 传统的BI工具可以满足大部分传统企业的数据分析场景。
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