很多做数据的同学，光看着自己写报告，看不到自己的建议被落地，常心怀缺憾。觉得不能像产品/运营那样，打造一个数据分析的闭环，能力也没法提升。其实这是一种误解。今天结合一个具体案例，看看数据分析的闭环，究竟如何打造。
通过用户代理我们可以将普通的爬虫程序伪装成浏览器，而IP代理的作用则是用于突破目标服务器对同一IP访问频率的限制。
项目背景 大数据及其应用迅速发展，已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将大数据提升为国家战略。在未来的5-10年，我国将把大数据作
在运营者的翘首期盼下，微信公众平台的数据分析功能终于上线了。公众平台推出一年后数据分析功能才姗姗来迟，效果却很华丽。 数据分析提供了用户、图文传播和用户互动情况三方面的分析，包括用户性别、地域、语言、增长情况，图文消息阅读、分享情况、消息互动情况等近20个指标，还提供了可视化的效果，对我这类普通微信运营者来说已经基本够用了。 数据分析功能并非全由微信团队完成，兄弟支持 在此之前，微信公众号只有在海外版的后台，才可查看消息的“UV”和“PV”。很多运营者登录海外版去了解情况。 登录海外
对于许多大企业来说，开源大数据分析已经成为日常业务中一个必不可少的组成部分。据New Vantage Partners公司对《财富》1000强公司的高层主管开展的调查显示，如今62.5%的企业在生产环
我们在本文中介绍了市面上12款顶尖的开源数据分析解决方案，其中一些为大数据分析提供了全面的端到端平台，另一些要与其他技术结合起来。它们都适合大企业使用，都是市面上领先的数据分析工具。 1.
然后就顺藤摸瓜搜索了一下这件事的前因后果，发现 经济观察报 在2023-12-03 发布的：《名校博士自述：我是怎样查出医院多收我爸10万医疗费的》，讲清楚了名校博士是如何与违法违规套取医保基金、侵害老百姓“救命钱”的医疗蛀虫战斗的。
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
“交通行业是一个基础性产业，我们面对的是点多、线长、面广的现状。”交通运输部科学研究院交通信息中心副主任黄莉莉用这样一句话概括了交通行业特点。 交通运输部科学研究院信息中心肩负着交通行业统计数据生产和交通运输部综合交通运输大数据应用中心的工作任务，多年来专门从事交通运输相关数据的采集、处理、分析应用等工作。这样一个部门，面对管理上条块结合的交通运输行业，如何才能协调各业务领域，从质量参差不齐的数据中挖掘价值？ 12月7日，清数大数据产业联盟与清华校友总会AI大数据专委会（筹）共同主办的交通大数据思享会上，黄
1. 数据收集：本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析：使用相关工具对数据进行统计计算，得出分析结果。 4. 数据展现：数据可视化，使
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
【大数据文摘-原点栏目】 “原点”坐标中的定位点、起点，万事开头难，但只要起步，一切皆有可能。2015年初, 大数据文摘“原点”栏目成立。这是针对大数据初创公司的采访栏目。通过在线采访的方式，对与大数据相关的初创团队进行采访，介绍项目、技术、商业模式。初期，我们的采访对象是美国等发达国家的大数据相关的初创企业，他们一般已经获得天使或A轮投资。 我们希望通过“原点”，为读者打开一扇门，看到国外“大数据”初创公司是如何启动、运营的，看到这些创业公司后面的人、团队有着怎样一种情怀。同时我们也会真诚帮助那
今天给大家安利两款简单好用易上手的excel数据分析插件！ excel虽然内置有数据分析模块 （需要调用开发工具，还不知道怎么调用的请参考小魔方12月21日文章） 但是毕竟不是专业的数据统计分析软件，功能上受限很多。 当然我们平时的大部分数据分析工作，无论是课程、毕业论文需要的，大家可能更习惯于使用专业的Eviews、SPSS、Stata、Minitab，甚至计量和统计科班的大神们都在用SAS、MATLAB或者R语言、Python语言。（后面四种小编想都不敢想） 不过这些分析工具要么安装包占内存、要么只有英
如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验，没有混线性模型，更不能分析育种值和配合力。
【每周一本书】之《游戏数据分析实战》：盛大游戏数据分析专家亲历16年的实战经验分享
关于数据分析，避免6个错误 1.走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。 2.你没有记录足够的数据 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解
大数据时代一个显著特征就是数据可视化的崛起。作为数据最上层的展现环节，数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。一方面，数据赋予可视化以意义；另一方面，可视化增加数据的灵性，两者相辅相成，帮助企业从信息中提取知识、从知识中收获价值。 在大数据的推动下，数据可视化的内涵和外延都有了明显的变化，逐渐由单纯的展现演变为报表、分析和展现的综合体，并且落地到云端和移动端。主流的数据可视化既包括R、D3.js、Processing.js等开源的、可编程的工具，也
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析师怎么入门？应该读什么书？如何能成为被大公司认可的数据分析师？ Facebook 数据分析师邹昕曾分享过这样一张“数据分析核心技能地图”： 如果按照图上的标准，你正
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品，的确是件难事，因为很多工具具有相似的特征和功能。此外，有些工具的差异是非常细微的。所以，关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度，重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。 我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比，即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
咨询业内有一个经典的故事： 一个农民赶着羊群在草原上走，迎面碰到一个人对他说：“我可以告诉你，你的羊群有几只羊。”随即，他用卫星定位技术和网络技术将信息发到总部的数据库……片刻后，他告诉农民羊群共有1460只羊，并且要求农民给他一只羊作为报酬，农民答应了。随后，农民对他讲：“如果我能说出你是干嘛的，你能否把羊还给我？”那人说，“行”。农民说：“你是一个咨询顾问。”那人很惊讶，问农民是怎么知道的。农民说：“有三个理由足以让我知道： 1.我没有请你，你自己就找上门来； 2.你告诉了我一个早已知
作者 CDA 数据分析师 市面上做数据分析的工具非常多，可谓是百花齐放百家争鸣，那么有什么理由让我们选择学习 SAS 呢？ 第一个理由，常用，名气大。这就好像同样是五百强企业，你说微软，大家会“哇！好厉害”，星星眼崇拜ing。然后你说某某集团（名字隐去，免得拉仇恨），大家会“恩？是民企么？”，瞬间自豪感就受到了挫败。SAS毫无疑问是数据分析届的巨无霸。 第二个理由，持续性强。SAS这个软件，本身其实是包罗万象的。现在大家喜欢说我会用SAS，其实都是托大了。就好像说我会R一样。SAS有很多模块，我们平时
随着物联网技术的不断发展，越来越多的企业开始考虑开发自己的物联网平台。然而，在开发过程中，成本是一个不可忽视的因素。本文将从多个维度对开发物联网平台的成本进行深入分析，帮助企业更好地了解和控制成本。
【引子】 Porterfield的最新创业项目是Looker，一个商业数据分析解决方案提供商。主人公在下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？ 关于数据分析，避免6个错误 1. 走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪
想成为 Facebook 水准数据分析师，有哪些必备的核心技能?经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析师怎么入门?应该读什么书?如何能成为被大公司认可的数据分析师? 经常有小伙伴在各种渠道问我，数据分析
现在web技术蓬勃发展，办公应用特别是excel都搬到了线上，比较流行的有腾讯文档，金山文档，石墨文档，google doc，属于企业服务。但是小型企业或者团队，如果想自己搭建一套在线表格系统呢？有没有开源的方案？
说到产品经理这个职位，很多公司都觉得招个2~3 年的人就可以了，只要能画画原型就可以了。开始我也这么认为的，直到我认识了一名大厂年薪近千万的产品经理大佬，简直是刷新了我对产品经理这个职位的认知！如果只是简单的输出原型设计就把自己当作是产品经理的话，说句不好听的，那就是扯淡（产品大佬原话）！
本数据包含2020年12月的高速公路ETC入深圳记录。可用于分析车型、收费站口地点、车牌等信息的分布和关系。
到了年底很多薪酬的同学开始做年终的薪酬数据分析，在薪酬的数据分析中很关键的一个任务就是来分析判断公司的核心关键岗位在市场上是处于哪个分位值的区间，如果分位值区间比较的低，如何来做薪酬的调整，薪酬调整的幅度是多少，在做这个数据分析的时候，很关键的一点就是需要获取行业的市场薪酬数据，对于一些有预算的公司来说还好，可以购买外部的薪酬数据，但是对于一些中小企业，没有预算，但是还是想获得市场的薪酬数据。针对很多薪酬HR的需求，我整理了下现在能获得薪酬数据的途径，供各位参考。
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己：一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外，他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.(译者注：一个成功的硅谷广告数据公司)的首席工程师，接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注：移动 APP 公司，2010年 被 AOL 收购)。
单细胞转录组的流行趋势让我们惊讶，不少有钱的课题组甚至宣传以后只上单细胞转录组，传统的bulk测序干脆不做了，可是花了几百万经费拿到一堆表达矩阵，然后呢？
正所谓“知己知彼，百战不殆”，通过专业的抖音数据分析，不仅能了解到行业的最新玩法，还能学习到同行的热门“套路”，事半功倍。
广告主是指想为自己的品牌或者产品做广告推销的用户，广告的根本目的是提高营销收入，从模式上看又分为两种：品牌广告和效果广告。
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智齿科技入选“2016年中国企业服务领域最具投资价值公司TOP50”;诸葛io荣获2016年中国企业服务最具投资价值公司TOP50;腾讯位置服务API助力深马圆满收官，让体育运动更有科技范;星域CDN
用户在社群里提问： 今天去面试数据分析师岗位了。面试官提了下面这个问题： 如果你是一家餐饮店老板，现在要在大众点评上做推广，如何站在数据数据分析角度去运营自己的店铺？ 他是这么回答的： 1.了解网站相关seo规则，进行关键词优化和不同时段上新等，然后尝试不同广告运营位的效果，进行相关的ROI指标对比后期进行优化 2.引流之后基于RFM分析方法做会员体系管理 3基于人货场分析方法及时如做供应链调整 4积累原始资本之后考虑开分店的问题 听我说完以后，面试官说回答毫无亮点。 真的毫无亮点么，想知道有亮点的回答是怎么样的呢？ 目前自己能想到的优化点就是： 1.产品品类的问题，爬取网站餐饮店分布和客户喜好来定饭店定位 2如果餐饮店品类已经有所定位了，收集相关种子用户的用户画像推荐给类似用户画像的群体 社群里精彩讨论整理 1.开玩笑的回答（纯属一乐，切勿面试使用） 我：面试官，你真的想听亮点吗？ 他：对！说说你的真实想法，让我眼前一亮。 我：那我就简单说下，事实上，采取数据分析只会让你的思维窄化，停留在供需竞争凸性中。 他：为什么？（估计他听不懂我在说什么） 我：凸性的定义就是价格和收益率关系曲线的量度，简单来说就是定价和成交转换率的问题。 他：那为什么会窄化？ 我：假设一家店供应的咖啡和其他竞争差异不大，也就是供给大于需求，这时你做了促销活动，特大杯咖啡只要1元钱，这时候成交转换率就会高的吓人。 他：那和窄化有什么关系？（他真的听不懂） 我：因为到最后的手段都一样，只要价格低到一个极限值，就能破坏供需失衡问题。所以你只要想，你的口袋够不够深，这样引流的用意能带来什么其他收益。 他：继续说！ 我：要我继续说的话就要收费了。 他：你.... 我：知识是有价的，尤其是揉捻后获得的见解，我自费来您这里面试，提供了见解，但是我目前还没获得任何实质上的东西，哪怕只是一句口头承诺也可以，所以您打算录取我了吗？ 2.认真的回答
十年前，一个还在做量化交易研究的美国人 Wes McKinney 开始写下了第一行 pandas 代码。慢慢地，pandas 成为了众多 python 程序员做数据分析的首选工具：它足够快，支持读写各种常用数据格式，语法灵活，又有丰富的生态。
财富管理按照管理资产额度进行收费，这导致了私人投资顾问倾向于选择高净值和富裕人群作为服务对象。而根据波士顿咨询公司界定：家庭平均可支配收入在2万-100万美元的属于富裕人群；100万美元以上的属于高净
表面看起来，大数据似乎只有大企业能够用得上。当人们首次听说海量的信息被用于反恐、治愈癌症或预测埃博拉疫情时，我们的第一印象是这些大数据很昂贵，且耗时费力。但实际上并非如此。 从人口统计到气象预报再到消费者的购物习惯等大量数据，现在都可以在网上免费找到，前提是你需要知道去哪里寻找。此外，随着利用这些数据的基本工具逐渐实现免费，且变得日益简单，任何人都将可以使用它们。 在最基本情况下，任何人都可以使用谷歌的Adwords追踪他们的用户正在网上搜索什么，这实际上就是一种大数据分析，只是有时候他们甚至连都
这个系列介绍一系列在世界上特别优秀的互联网数据分析和优化工具。可以看出这些工具要么在国内还没有对应的解决方案，要么确实比国内的同样方案要厉害不少。客观看待，我们在互联网数据分析领域，与海外确实还是有差距的。 这是这个系列的第一篇，介绍在国内几乎不为人知却特点鲜明的Amplitude——app用户行为分析与用户增长分析工具。 你可能没有听说过Amplitude，但你可能听说过Mixpanel（没有听说过的朋友也没关系，不久的未来我们会有一个专门的文章介绍这家同样很牛的公司），没错，Amplitud
摘要：灵蛇出现，必有异像，Python最热的领域，估计非数据分析、挖掘领域莫属了。以Scikit-Learn为代表的数据分析领域，从这里开始，便是Python的天下；一边操作实例，一边阅读文档，再辅助以相关的理论基础，持之数日，则大业可成也。 灵蛇出现，必有异像蛇有灵性，蟒蛇更甚。民间关心打死蛇后出现的种种因果报应现象，相信各位也多有耳闻。身边听到的一个是，一个老太打死了一条蛇，第二年她女儿便离婚了。 青城山下的一条蟒蛇修行千年终得人生，由此可见，蛇有强大的灵性，而且还告诉我们一个道理：修得人的身体很难啊！
著名杂志《哈佛商业评论》曾经撰文称数据科学家是21世纪最“性感”的工作。现在，数据科学家这一工作相当吃香。每个公司都在抢夺这方面的人才，甚至为了招到一个数据科学家而不择手段。西方国家对数据科学家有着相当大的需求，这给来自亚洲和非洲等经济欠发达地区的年轻人带来了工作机会。 随着大数据的流行，新的工作机会将留给那些有准备的人。现在，人们可以很方便地通过网络学习最新的科技知识，没有时间、金钱和地域限制。即使在巴基斯坦的一个小村庄里，年轻人也可以通过网络学习高级数据训练课程。 像BigDataUniversity这
作为数据分析的爱好者，之前我是Tableau Desktop的深度用户，由于Tableau Desktop收费，免费的Public版本又在数据连接上有限制，所以常常限制了我的使用。从去年开始，我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二：一是Yonghong Desktop免费，二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前，大家可以先扫码下载软件试用一下，或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网，下载软件请用
2011年10月，美国佛罗里达州劳德代尔堡市（Fort Lauderdale) 发生了一起恶性交通事故，事故原因是一名退休警察超速行驶。佛罗里达州《太阳哨兵报》的记者克斯汀（Sally Kestin) 在查阅历年的数据后发现：从2004年起，整个佛罗里达州发生过320起警察速导致的交通事故，并且导致19人丧生，而最后的结果，只有一名警察入狱服刑。克斯汀意识到，这可能是一个非常值得关注的社会问题，她甚至怀疑这个数据只是冰山一角，类似的警察很多，开快车可能是其经常性的行为。 但怀
建院至今已有100余年的历史，现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院，通过BI，基于医院的HIS系统为数据源，分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析，完成了一系列的数据分析报告。
给大家推荐一个Python机器学习、数据分析的好地方：尤而小屋。这里的原创文章高达260+篇，大家一起来看看，可以关注学习起来喔❤️
导读：有多少创业公司是依据虚荣数据分析，沾沾自喜而察觉不到真正的危险！ 引 言 数据分析离不开对企业关键指标的跟踪。这些指标与你的商业模式(即营收来源、支出成本、客户数量以及客户获取策略的效果等)有关
现在的计划是以 https://www.cedricscherer.com/2019/08/05/a-ggplot2-tutorial-for-beautiful-plotting-in-r/ 这个链接的内容为基础，介绍R语言ggplot2绘图的基本内容
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