数据分析方法论1、5W2H分析法2、PEST分析法3、逻辑树分析法4、4P营销理论5、用户使用行为理论6、波特五力7、SWOT分析 8、内外因素评价矩阵数据分析法 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整数据分析,它更多是指数据分析思路,比如从哪几方面开展数据分析,各方面包含什么内容和指标。数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析,它就像一个数据分析前期
很多做数据分析或者刚接触数据分析小伙伴,不知道怎么做数据分析。一点思路都没有,今天就给大家盘点数据分析师常用数据分析方法。希望看完此文小伙伴,有一个清晰数据分析思维。方法论和方法有什么区别?方法论是从宏观角度出发,从管理和业务角度提出分析框架,指导我们接下来具体分析方向。方法是微观概念,是指我们在具体分析过程中使用方法。数据分析方法论数据分析方法论很多,这里我给大家介绍一些常见
1.描述性数据分析侧重于数据之间中发现新特征,而验证性数据分析则侧重于验证已有假设真伪证明。2.描述性数据分析属于初级数据分析,常见分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。而探索性数据分析以及验证性数据分析属于高级数据分析,常见分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。3.数据分析在企业日常经营分析中主要有三大作用:现状分析、原因分析、预测分析。4.一般来说,数据挖掘侧重解决四类
 一、公式所谓公式就是针对某个指标,用公式层层分解该指标的影响因素,这个我在指标化思维中提到过。举例:分析某产品销售额较低原因,用公式分解某产品销售额=销售量 X 产品单价销售量=渠道A销售量 + 渠道B销售量 + 渠道C销售量 + …渠道销售量=点击用户数 X 下单率点击用户数=曝光量 X 点击率第一层:找到产品销售额影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低
第五章:数据分析方法 主要内容:数据分析方法 / 数据分析工具一、数据分析方法数据分析作用基本方法数据分析方法现状分析对比对比分析平均分析综合评价分析…原因分析细分分组分析结构分析交叉分析杜邦分析漏斗图分析矩阵关联分析聚类分析…预测分析预测回归分析时间序列决策树神经网络…1.1 对比分析法 定义:是指将两个或两个以上数据进行比较,分析他们差异,从而揭示这些数据所代表事物发展变化情况和规律。
转载 2024-01-16 16:43:07
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矩阵分解推荐算法优点矩阵分解结合了隐语义和机器学习特性,能够挖掘更深层用户和物品间联系,因此预测精度比较高,预测准确率要高于基于邻域协同过滤以及基于内容推荐算法;比较容易编程实现,随机梯度下降法和交替最小二乘法均可训练出模型。同时矩阵分解具有比较低时间和空间复杂度,高维矩阵映射为两个低维矩阵节省了存储空间,训练过程比较费时,但是可以离线完成;评分预测一般在线计算,直接使用离线训练得
大家好,我是爱学习小xiong熊妹。今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到,如果想找两个指标之间相关关系,可以用相关分析法。但很多时候,我们想找关系,不能用指标来表达。大家好,我是爱学习小xiong熊妹。今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到,如果想找两个指标之间相关关系,可以用相关分析法。但很多时候,我们想找关系,不能用指标来表达。比如:是不是社区店比步行街店,生意更
随着数据分析计划被越来越多接受,组织将从传统报告转移到更高级实时分析解决方案。随着数字化转型和数据驱动组织变得越来越重要,公司内数据分析程序将会迅速发展。一、简化,协作并做更多事情 当今顶级数据分析解决方案简化了过去非常复杂过程。简化大数据生态系统(例如Spark和Hadoop)中端到端分析生命周期,使您可以大规模使用数据科学技术。在大数据分析项目上跨数据科学,业务线和IT团队进行
数据分析-方法&流程&工具1.数据分析方法1.1 对比分析法1.2 细分分析法1.3 A/B测试1.4 漏斗分析法2.数据分析过程2.1 业务视角2.3 工程视角3.数据分析工具3.1 分析工具-Excel3.2 分析工具-SQL3.3 Tableau & Power BI3.4 SPSS3.5 Python 数据分析是指有针对性收集、加工、整理数据,并采用统计和挖掘技
同环比计算BDP同环比计算分为【维度为日期字段】和【维度为非日期字段】两个case。当前置条件变动之后,之前高级计算配置会立即清空。BDP有专门时间筛选器去控制对比。(1)维度为日期字段当时间字段在维度中最左侧时,才认为维度为日期字段。当维度为日期字段时,时间粒度已经划分好了,此时只能根据时间字段计算同环比。在「高级计算」选项中,直接选中对应对比周期,如环比、月同比、年同比等,即可得到相
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随着大数据时代来临,大数据分析也应运而生。那么关于大数据分析基本方面你又了解多少,大数据分析需要考虑六个方面,具体如下: 第一、Analytic Visualizations——可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户,数据可视化是数据分析工具最基本要求。可视化可以直观展示数据,让数据自己说话,让观众听到结果。 第二、Data Mining Algorithms——数据
数据分析方法论:    统计分析方法论主要有两大块:统计分析方法论和营销管理分析方法论。描述统计、假设检验、相关分析、方差分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分与因子分析、时间序列分析、决策树等;具体链接:;    在老师提纲中有PEST分析法等等,PEST分析法就是宏观环境分析,包括politics(政治)、economy(经济
转载 2024-01-21 10:55:27
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大家好,我是爱学习小xiong熊妹。今天继续分享九大数据分析方法系列。上一篇说到,当我们要分析问题,受到太多因素影响时候,经常会不知道从哪里下手。这时候,需要把各种影响因素梳理清楚,就需要用到MECE一、什么是MECEMECE是(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)缩写,指的是“相互独立,完全穷尽”分类原则。通过MECE方法对问题进行分
Part1描述统计描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析:集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据集中趋势。例如被试平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布?离中趋势分析:离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用
  案例分析(case study)考核形式有很多种,它即可以作为考试中压轴题出现,也可以作为课堂作业形式出现,不少同学在首次接触案例分析题,时感觉无从下手。别担心,其实无论案例分析出现形式是什么,它得分要点都基本相同。今天小编就来带大家一起看看案例分析五大得分要点。  案例分析得分点一:独创性  独创性并非是要同学们说出一个前无古人后无来者新鲜想法,而是在于提出自己独到讲解及观点
文章目录 一、常用数据分析二、产品运营分析三、市场分析四、流量分析五、电商和销售分析六、其他 一、常用数据分析产品运营分析:以移动端APP为主体,以AAARR模型为主,包括Acquisition用户获取、Activation用户活跃、Retention用户留存、Revenue收入、Refer传播。市场营销分析:以传统市场营销方法论为基底,包括用户生命周期,生命周期价值、用户RFM价值、用户忠诚度
文本分析法数据分析应用 在当今数据驱动时代,文本数据随着社交媒体、客户反馈和在线内容增加,成为了宝贵分析资源。使用文本分析法数据分析中,不仅能提取有价值信息,还能揭示用户行为、趋势和情感。根据行业标准,文本分析被普遍定义为:“利用自然语言处理和机器学习技术,从非结构化文本中提取信息并推断模式过程。” 为了解决文本分析法数据分析相关问题,我将从以下几个核心维度进行详细探讨
# 评价数据分析法实现指南 在当今数据驱动世界中,能够有效地分析和处理评价数据变得至关重要。尤其在用户反馈、产品评价和服务质量等方面,深入分析这些数据有助于提升用户体验和优化产品。这篇文章将引导你如何实现评价数据分析法内容,包括具体步骤和代码示例。 ## 流程概述 在开始之前,让我们先了解整个过程工作流。以下是一个简单步骤表格,帮助你更好地理解每一步需要做什么。 | 步骤
数据分析“五段分析法”是一种系统化方法论,可以帮助分析人员更好地理解和解决数据问题。本文将详细记录应用这一方过程,包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和生态集成等六个部分。 ## 环境配置 在进行数据分析之前,需要搭建合适分析环境。以下是一张流程图,展示了整个配置流程。 ```mermaid flowchart TD A[确认需求] --> B[选择工具
原创 5月前
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文章目录前言一、大O表示是什么?二、时间复杂度分析1.只关注循环执行次数最多一段代码2.加法法则3.乘法法则三、四个复杂度分析方面的知识点1.最好情况时间复杂度(best case time complexity)2.最坏情况时间复杂度(worst case time complexity)3.平均时间复杂度(average case time complexity)4.均摊时间复杂度(am
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