在每一个企业中，每个部门每天都会产出其对应的数据，根据产出的这些数据就可分析给每个部门下达的任务是否达标，所以，数据在一个企业中有着至关重要的作用，各种大小企业几乎都会用到数据分析来做决策。数据分析已经被这个时代普及和依赖。 在实际的运营办理过程中，数据剖析可以综合数据的信息，得出适合公司的，具有针对性的意见和决议计划，从而可以有用的协助办理者关于公司的发展和办理作出改善。&nb
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2023-09-07 15:50:10
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本文目录：一、模型设计 1.1 维度建模或实体关系建模 1.2 星型模型和雪花模型 1.3 数据分层 1.4 数据基础层 1.5 数据中间层 1.6 数据集市层二、数据架构 2.1 数据整合 2.2 数据服务化 2.3 架构设计中一些实用的点三、数据治理 3.1 数据质量&nbs
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2023-09-26 13:42:37
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一、数据分析概念1.1 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并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。1.2 数据分析包括描述性数据分析（初级数据分析）探索性数据分析（中级数据分析）验证性数据分析（高级数据分析）1.3 企业数据分析的目标进行市场分析和研究把握产品的市场动向指定产品研发和销售计划二、数据分析的三大作
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2024-01-16 01:17:38
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维度建模（dimensional modeling）是数据仓库建设中的一种非常重要的数据建模方法，是将数据进行结构化的逻辑设计方法。维度建模由数据仓库领域的大师Ralph Kimball最先提出，他所参与著作的《数据仓库工具箱》是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典著作。维度建模是从分析决策的需求为出发点，构建数据模型，构建的数据模型是服务于数据分析需求。维度建模在解决更快速完成数据分析需求的同时
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2023-12-12 16:42:48
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数学建模标准流程包括商业理解、数据理解、数据清洗、建立模型、部署应用留个流程，具体如下：
我们将数据建模标准流程转化为可执行可实施部分，那就是以下几个步骤：商业理解即对建模的项目需求和目标进行综合分析，对项目的可行性和数据条件进行评估，对业务进行梳理和深入了解，根据实际情况评估模型建立的价值。以下主要介绍用KNIME（国外比较流行的数据挖掘建模工具，类似于SPSS Modelar工具）工具建立模
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2023-09-26 13:42:01
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因素之间存在着相互依赖又相互制约的关系，通常是复杂的非线性关系。为了分析其相互作用机制，揭示内部规律，可根据理论推导，或对观测数据的分析，或依据实践经验，设计一种模型来代表所研究的对象。模型分析数据分析和模型Codd根据处理数据的范围、用户-分析人员的交互需要、多维分析需求及现有工具的支持等因素,将数据分析模型分为四种模型：1.绝对模型(categorical model); 2.解释模型(exe
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2023-06-07 14:09:40
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文章目录一、前期准备1.1 载入数据二、模型搭建2.1 模型选择2.2 切割训练集和测试集2.3 模型建立2.4 输出模型预测结果 一、前期准备1、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——>得出处理好的数据2、数据分析的目的：运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。第一步：建模，搭建一个预测模型或者其他模型第二步：评估，从这个模型的到结
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2023-08-16 10:59:06
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大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来
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2023-06-07 14:59:53
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近日，北京国富如荷网络科技有限公司(CDA数据分析师运营方，以下简称CDA)和万宝盛华人力资源(中国)有限公司(以下简称“万宝盛华”)签订战略合作协议，今后将在数据分析和大数据及相关领域人才发展培训及认证、中高端人才寻访、人才灵活用工及派遣等业务领域开展紧密合作，可以利用各自在业务领域的资源及客户，充分发挥各自优势，促进双方共同发展。万宝盛华睿信教育作为职场教育专家，依托母公司
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2023-12-11 10:50:15
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# Python 企业管理与运营分析指南
在当今的商业环境中，数据驱动的决策变得愈发重要。作为一名刚入行的小白，学会如何使用Python进行企业的管理与运营分析将会为你的职业生涯增添强大的竞争力。本文将经过详细步骤，带你走在这条数据分析的旅程上。
## 一、实施流程概述
以下是我们将在本文中实施的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-08-15 09:58:05
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【企业管理企业管理培训视频】PMP考试详解
在企业管理领域，项目管理专业人士（PMP）认证已成为衡量项目管理专业能力的全球标准。PMP认证不仅提升了项目管理者的职业技能，还为企业的项目管理带来了更高的效率和规范性。本文将详细介绍PMP考试的相关信息，以帮助考生更好地了解和准备考试。
首先，PMP认证要求每三年获得60个专业发展单位（PDU）以保持认证的有效性。这意味着持证者需要持续学习和更新项
原创
2023-11-08 09:15:32
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2.1 大数据分析模型建立方法大数据分析模型可以基于传统数据分析方法中的建模方法建立，也可以采取面向大数据的独特方法来建立。为了区分这两种模型建立方法，我们分别简称其为传统建模方法和大数据建模方法。由于这两种模型建立方法存在一些交集（如业务调研、结果校验等），我们采取统一框架来进行介绍，在介绍时区分两种建模方法的不同之处。传统数据分析建模方法与大数据分析建模方法从大数据这个概念提出开始，就有“大数
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2023-06-06 21:43:56
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算法特点概括：在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂问题提出简便的决策方法。一句话总结就是，简单高效、结合各个层次、用于决策辅助。三大典型应用：①用于最佳方案选择（派选运动员，选址建厂）②用于评价类问题（评价水质状况，评价环境）③用于指标体系的优选（兼顾科学和效率）层次分析法一般步骤：&
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2023-10-10 15:46:11
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数据建模及模型评估数据分析的目的就是，运用数据结合业务来得到得到或评估我们需要知道的结果。经过前面的学习，我们学会了数据清洗，可视化等操作。下面我们来进行数据建模，搭建一个预测模型或者其他模型，从这个模型的到结果，我们还要分析模型是不是足够的可靠，也就是评估这个模型。我们利用泰坦尼克号的数据集，来完成泰坦尼克号存活预测任务。数据建模# 读取原数据数集
train = pd.read_csv('tr
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2023-08-21 20:48:38
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前言数据建模必知六大步骤 数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理
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2023-08-10 09:33:26
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虽然服装行业的发展越发科技化和专业化，但依旧有不少管理和工作无法真正插手和执行完美的地方……随着企业规模的不断壮大，服装企业在内部控制、存货周转、销售监控、财务和业务信息反馈等方面，面临越来越多的压力。如何解决这些问题成为服装企业最为头疼的事情。目前服装企业的供应链有两种模式：一种以制造和生产管理为主的企业；另一种是以品牌管理为主的企业，生产环节大部分或全部外包，形成虚拟供应链。根据服装产品本身特
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2023-08-15 16:19:36
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首先应该想到的问题评价的目标是什么？为了达到这个目标我们有哪几种可选的方案？评价的准则或者说指标是什么？ （第三个答案需要根据题目中的背景材料、常识以及网上搜集到的参考资料从中筛选出最合适的指标） 网站推荐：虫部落-快搜
判断矩阵采用分而治之的思想，对两个两个指标进行比较，最终根据两两比较的结果来推算出权重对填好的方阵，有如下特点：一致性检验一致性矩阵的特点如图判断矩阵越不一致，最大特征值与n相差
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2023-08-10 09:31:49
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浅谈数据分析和数据建模大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的
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2023-06-07 14:57:29
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道1、大数据分析之道1.1、做好数据分析的关键什么是数据分析–传统数据分析与大数据分析 分析方法上，两者没有本质不同。数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所承载的数据量是十分有限的，因此需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的结果供人分析。 对统计学知识的使用重心上，存在较大不同。大数据时代，涌现出大量的个性化匹配场景。 与机器学习模型的关系上，有着本质差别。大数据
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2023-10-13 23:19:45
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数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理解和准备数据，一般需要解决
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2023-06-06 21:44:35
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