2.1数据分析方法论2.1.1数据分析方法论与数据分析的区别数据分析方法论：主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路。主要从宏观的角度指导如何进行数据分析，它就像一个数据分析的前期规划，指导着后期数据分析工作的开展。数据分析方法：则是指具体的分析方法，；例如对比分析，交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等。主要从微观的角度指导如何进行数据分析。2.1.2数据分析方法
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2024-02-05 08:44:48
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数据分析是将大量的数据转化为有价值的信息，以求最大化地利用数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的类型可以分为现状分析、原因分析、预测分析，按流程分为以下6个步骤： (1) 明确数据分析目的和思路明确数据分析的思路并搭建框架，把数据分析目的分解成不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要从哪些角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和
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2023-08-13 19:47:58
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#1、读取数据2、清洗数据3、操作数据4、转换数据5、整理数据6、分析数据7、展现数据8、总结报告 接下来将介绍使用python来具体处理数据，包括上面几个步骤的实现，以及给出具体的操作例子。需要记住的是使用python处理数据所用到的 具体函数、方法。 # 一、python读取数据 ''''''1、简要2、如何从Excel文件中读取数据3、如何从MySQL数据库中读
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2023-09-15 20:41:42
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前 言数据分析是对收集来的大量数据使用适当的分析方法进行分析，运用高效的分析工具将它们加以分类和汇总，并提取其中最有价值的信息，概括总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。那数据分析该怎么做呢？这里将数据分析分成 7 个闭环步骤，与你一起进行交流：① 明确需求 → ② 确定思路 → ③ 处理数据 → ④ 分析数据 → ⑤ 展示数据→ ⑥ 撰写报告 → ⑦ 效果反馈。01 明确需求明确需求是数据分
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2023-08-15 19:09:58
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本文将对数据分析的关键知识模块做介绍，可以为你解答以下问题：为什么要做数据分析？数据如何驱动运营？数据分析的指标有哪些？数据分析的模型有哪些？怎么评估用户价值？数据分析报告怎么写？数据可视化工具 ... 一、数据的价值（一） 数据驱动企业运营从电商平台的「猜你喜欢」到音乐平台的「心动模式」，大数据已经渗透到了我们生活的每一个场景。不论是互联网行业，还是零售业、制造业等，各行各业都在依托互
原创
2023-06-12 10:18:41
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作者 | Ahong 作为数据分析师，你是否常因为缺乏分析思路，而被以下问题影响到幸福感(甚至怀疑人生)？1. 新上线某个产品，需要监控转化率效果，既要看总体情况，也要看细分渠道；2. 策划营销活动，预算有限，要看看选择哪些目标用户群、采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI)；3. KPI又出现较大波动，待会领导估计要问起来，赶紧分析数据找原因；一个问题就是从天上随机掉落
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2024-01-15 20:38:41
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随着大数据时代的来临，不管是金融界还是教育界都面临着对于海量数据的分析与整理，这个过程不仅需要耗费大量的时间与精力，但是其最终的分析却能给企业带来更多的商业价值，也能提升顾客的满意度。故而对于数据分析已经成为企业发展必不可少的工具，越来越多的企业通过数据分析得到的不足之处，进而加以改善。那么数据分析过程是如何操作的呢? 一、对信息需求的方向加以识别 对于数据分析来说第一步一定要
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2023-11-04 23:15:34
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对问题一的分析对长春市实行发放蔬菜包前后效果进行判别与分析赛题已经提供数据，以3月26日为界赛题要求的是对比发放蔬菜包的“前后效果”本质是问“发放”与“不发放”蔬菜包分别会造成什么样的结果问题转化3月26日之后发放蔬菜包的数据已知以3月26日之前的数据为基础，预测“3月26日之后不发放蔬菜包”的数据相当于构造了平行宇宙，根据预测结果，与显示中已知的“3月26日之后发放蔬菜包”的数据进行对比分析这样
Chapter 4 NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation题外话：numpy short for numerical python ?Ndarray: A Multidimensional Array Objectndarray: short for N-dimensional array object. 一个最直观的优点是可以直接操作整个
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2023-12-01 12:35:06
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一、数据分析方法数据分析的思维需要培养，先模仿别人，从模仿者到创造者。首先需要建立数据的敏感性，能快速了解数据在说什么，下面我们以抖音教育直播为例，首先来了解核心指标，以及各个指标所表示的含义。了解完核心指标的含义后，下面我们运用各种数据分析方法对数据进行分析：1、根据核心指标（直播间数量）对业务的一级品类进行占比分析。2、根据核心指标（观看次数PV）对业务趋势进行分析，可通过分析趋势异常拐点以及
原创
2022-12-26 16:33:58
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数据分析流程较多，常见流程有以下几种.1.数据分析六步曲(1)明确目的和思路梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。(2)数据收集一般数据来源于四种方式：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告（如艾瑞资讯）、市场调查。
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2023-05-26 20:29:54
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1.背景介绍大数据分析是指通过对海量、多样化、实时性强的数据进行深入挖掘、分析和处理，以挖掘隐藏的价值和洞察性信息的过程。在当今的数字时代，数据已经成为企业和组织的重要资产，数据分析成为竞争力的核心。然而，大数据分析面临着海量数据、多样性、实时性、不断增长等挑战。因此，大数据分析的关键在于如何有效地处理这些挑战，提高分析效率和准确性。在本文中，我们将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核
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2024-08-28 13:14:27
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本期学习链接为https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis第三章 模型搭建和评估--建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及
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2024-01-15 07:20:20
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前提：了解数据分析需要哪些能力要培养数据分析能力，当然要围绕数据分析的基本流程来看。一个完整的数据分析流程如下：
目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现
根据上图数据分析的基本流程，可以把数据分析能力分为三大部分：基础理论知识：数理统计、模型原理、市场研究等。常用工具技能：办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。分析方法与思维：数据分析得
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2023-08-01 19:50:59
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一个数据分析的项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。数据分析的目的就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策
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2023-09-27 12:35:42
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数据分析是收集、建模和分析数据以提取支持决策的见解的过程。根据行业和调查目的，有多种方法和技术可以进行分析。当我们分析数据时，为了得出所需的结论，需要遵循一个顺序。分析过程包括5个关键阶段。 识别：在你着手处理数据之前，你首先需要确定为什么需要它。识别是确定你需要回答的问题的阶段。例如，客户对我们品牌的看法是什么?或者哪种类型的包装对我们的潜在客户更有吸引力?概述问题后，你就可以进行下一步了
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2023-11-17 17:00:00
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数据分析工作中都是有很多的数据分析方法的，我们掌握了数据分析方法以后才能够做好数据分析的工作。那么数据分析的方法都有哪些呢？常用的数据分析方法有描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。如果你想了解如何做数据分析，就接着看下去吧~ 1、描述性统计分析 绝大多数的报纸、杂志、公司报告上的统计信息都会以简单、易懂的方式汇总和展示，这种将数据以表格、图形或数值的
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2023-08-11 12:11:02
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数据分析是现在互联网公司中必不可少的一个岗位，如果领导让你做一份数据分析报告，你知道从哪里下手吗？今天，世界顶级在线培训课程专家圣普伦和大家分享常用的数据分析步骤、数据分析类型以及数据分析方法。数据分析步骤有哪些？数据分析过程，或者数据分析步骤，包括收集所有信息、处理它、探索数据，并使用它来寻找问题解决方案，或者获得新的洞见。1、数据需求收集：问问自己为什么要做这个分析，你想使用什么类型的数据来做
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2023-06-01 15:54:08
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在进行数据分析时，选择合适的数据分析工具和算法可以帮助我们更加高效和精确地进行数据分析和处理。不同的数据分析工具和算法具有不同的特点和功能，我们需要根据具体的应用场景和需求选择合适的数据分析工具和算法。本文将介绍一些常见的数据分析工具和算法，以便更好地了解和应用它们。 1、Excel Excel是一种常见的数据分析工具，它可以帮助我们进行数据存储、处理、分析和可视化等任务。Excel具有简单易用、
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2024-08-04 12:10:04
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数据分析方法部分总结描述统计假设检验信度分析列联表分析相关分析方差分析回归分析聚类分析判别分析主成分分析因子分析时间序列分析生存分析典型相关分析ROC分析其他分析 描述统计缺失值填充 常用方法： 剔除法 均值法 最小邻居法 比率回归法 决策树法正态性检验 常用方法： 非参数检验的K-量检验 P-P图 Q-Q图 W检验 动差法假设检验参数检验 U检验 T检验 a. 单样本T检验(总体均数已知） b
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2023-08-14 13:08:03
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