该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？ 1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？ 2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 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，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
数据分析的任务必须是明确的，带着问题出发。它可以是一张简单的报表，也可以是专题或者综合分析。
答：聚合分析，英文为Aggregation，是es除搜索功能外提供的针对es数据做统计分析的功能。特点如下所示：
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来，这个话题就成为人们茶余饭后的谈资，但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特，就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
从哪里入手撰写网站分析报告?报告中应该选择和使用哪些指标?如何让分析结果更有价值?这些都是在我们在撰写网站分析报告时经常遇到的问题。本篇文章分享一个创建网站分析报告的流程，通过四个步骤让分析报告变的更
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成，哪个业务收入占主要部分，哪个业务收入是最小占比，最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
meta分析是对具有共同研究目的相互独立的多个研究结果给予合并分析，综合评价研究结果。其方法已广泛应用于医学领域 ,且日趋完善。常规meta分析均是对数据进行一次性合并，并不能看到不同研究逐个纳入后引起的动态变化。而累积meta分析恰恰弥补了这一劣势。
(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。
导读：数据分析逐步成为很多职业的必备技能，也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善，学习数据分析门槛也逐步降低，本篇就从分析框架角度，带大家揭开数据分析的面纱。
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例，这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析，包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
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，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。数据分析的目的有多种，概括起来有三种：现状分析、原因分析、预测分析。现状分析简单来说就是告诉你过去发生了什么。原因分析简单来说就是告诉你某一现状为什么发生。预测分析简单来说就是预测未来会发生什么。
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养，思考我们如何从外界获得成长的资源，以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言，数据分析师还是分为四个阶段：助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能！ 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ，根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号，授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者：张溪梦， GrowingIO 创始人 & CEO，原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业，有着 14 年的数据分析、用户增长经
我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结。一方面是对自己过往经历的一个总结和回顾；一方面最近几年大数据是越来越火了，也希望自己的经验能帮到那些对数据有热情、希望从事数据行业的新人们；还有一方面，也非常重要，是希望借助知乎这个平台跟广大同行们做一个交流，互相帮助，共同成长。
Abaqus软件是一款强大的有限元分析软件，广泛应用于工程、科学和医学等领域。除了常规的线性与非线性有限元分析外，Abaqus还有一些独特的功能，可以帮助用户更好地进行模拟和分析。本文将从几个方面介绍Abaqus软件的独特功能，并结合实际案例来具体说明其适用性。
数据分析是一项重要的技术活动，通常需要进行大量的数据处理和统计分析。然而，常规的数据分析方法往往过于繁琐、复杂，难以处理大规模的数据。Amos 软件作为一款专业的结构方程模型（SEM）分析软件，提供了丰富的分析功能和高效的数据处理能力，可以有效提高数据分析效率，使分析结果更加准确可靠。本文将从软件的功能与应用入手，详细介绍 Amos 软件在数据分析中的应用。
明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
最近听到大家说的最多的话就是，在工作中总是没有数据分析思路，我应该怎么办呢？今天就来给大家分享一下，如何锻炼自己的数据思维，还有实例模型讲解哦~
软件的漏洞是在软件整个生命周期中因安全设计缺陷、编码错误和运行故障等问题而触发的。软件漏洞的出现不仅会影响到软件的运营同时也缩短了软件的生命周期。
该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质？有哪些职业要求？同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语，有哪些数据分析的类型，数据分析有什么作用，以及我们做数据分析有哪些主要流程。
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能，要学会数据分析好像要会很多专业的软件，然后要和很多的数字打交道，要逻辑感非常强，其实数据分析没有大家想象的那么复杂，通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
ArcGIS是由ESRI公司推出的一款广泛应用于地理信息系统领域的软件，提供了强大的地理数据分析和处理功能，并支持多种格式的地理空间数据。该软件除了提供基本的地图制作和编辑功能，还支持各种专业分析工具，如空间分析、网络分析、地形分析等，成为地理信息系统领域最流行和最实用的软件之一。本文将对ArcGIS的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并加以消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。数据分析可用于现状分析，原因分析，预测分析。
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
Abaqus软件是一款广泛用于工程仿真分析的有限元分析软件，具有多种功能和工具，包括结构力学、传热分析、振动分析等。本文将介绍Abaqus软件的主要功能和使用方法，并通过实际案例进行举例说明，探讨其在工程领域中的应用价值。
1、如何做好数据分析？ 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家
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。
导语：6月23日，腾讯游戏数据分析系统负责人周东祥在 "GIAC全球互联网架构大会" 的分享了主题为《大数据分析系统在游戏领域的迭代与实践》的内容，具体的分享视频和PPT可以在大会官网下载和观看。这里主要以陈述的角度把个人的分享的主要观点和概要内容分享给大家，欢迎大家来交流，指正。 给大家说下，我今天分享主要内容，分为三个主要内容： 1. 分析系统在游戏分析的背景和要解决的问题 2. 大数据分析引擎 在游戏领域的迭代与实践 3. 分享的总结和未来规划 以数据分析角度来讲，这个是当时大数据技术最
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ 1、困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析的学习
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ ◆ ◆ ◆ 困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，与此同时，数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？
本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
前几天，我在「大数据分析和人工智能」公众号主理人邓凯的朋友圈，看到下面这张图片：
我是一个数据从业者，很早以前就想把自己在工作和学习中的心得做个总结，一方面是对自己过往经历的一个总结和回顾；
这个层面追求数据的准确性，一般以静态的数据为主，主要操作是数据的录入和记录，是HR每天的基础的数据工作，比如 员工花名册，公司人员结构，每天招聘人员数据的记录，这些都是属于操作层面，对于这个层面的要求就是要准确，当老板问你公司有多少人，每个月入职多少人，离职多少人等这些静态数据的时候，你都可以准确的回答。
看了其他高赞回答，给没有数据分析思路的朋友的感觉仍然是“你说的很有道理，但是我为啥还是没有数据分析思路？”。
在数据驱动的时代下，凭感觉、凭经验做决策的时代已经过去了，作为运营狗需要掌握一定的数据分析能力，从数据中查找问题，分析问题，解决问题。
非结构化数据分析既不等同于舆情分析，也不等同于情感分析，它是一个数据驱动的将语义分析、人机互动、舆情分析三者结合的不断循环改进的良性过程。 虽然基本上国内大部分公司，言必提“大数据”，但是对于大部分CIO、CTO们来说，对数据的分析仍然停留在过去的阶段：对于非结构化数据分析的成熟度还远远落后于结构化数据。 但是现在移动端所带来的爆发式增长给大数据从业者带来了非常大的挑战，这些数据有很多是非结构化数据，充斥了人们交流的空间，相应的，对非结构化数据的分析也变得越来越重要——对非结构化数据进行分析、提取出有价值的
一直以来有不少朋友来信或留言，询问网站分析WA（web analysis）与互联网数据分析挖掘的区别。这个问题看上去的确比较纠缠不清，不是因为字面理解，而是因为在当前的互联网行业的具体实践。今天是周末，我百无聊赖之际试图针对该问题做个肤浅的一孔之见，一方面希望能抛砖引玉，接受大家的批评指正；另一方面也算是对这个周末光阴有个交代，我在这个世界混吃混喝，总是要奉献点什么的吧。 虽然从字面理解，网站分析WA应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面，但是实际情况却是当前“网站分析WA”已经成了一个
T客汇官网：tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行，云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月，Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出，大部分的受访者（51%）已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到：“我们预计这种趋势将会继续，2020年绝大多数（超过一半）的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测，到2020年，BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高：到2017年底，预计将有69%的
（1）5W2H又称为七问分析法，是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）
相关分析是很基础的一种分析方法，接触spss的同学很快就会学习到想相关分析。虽然他很基础，但是在做很多高级分析之前，都要进行相关分析。这篇问文章就系统的和大家分享一下spss里如何做相关分析。 在spss中相关分析主要分为三大类，分别是双变量相关分析，偏相关分析和距离相关分析。 1、双变量相关分析主要研究两个变量数量之间的相关性。它又分为pearson相关分析，kendall相关分析，kendall等级相关分析，还有spearmen等级相关分析这四种。 Pearson相关分
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
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