文章目录明确问题理解数据处理数据异常值处理标签处理新增计算列数据分析分析思路描述性分析探索性分析送达总时长时间过长，导致的差评骑手个人行为导致的差评商户行为导致的差评其他评价标签的白描建议 明确问题美团骑手出现差评的原因是什么？影响因素是哪些？并给出改善方案。（骑手姓名重复默认为同一个骑手；同一个骑手可能在不同站点出现差评） 数据时间：无；数据地点：站点A-E；核心业务指标：顾客配送评分；比较对
转载
2023-11-30 22:02:50
114阅读
商品的评价至关重要，用户在购买商品时，基本上很多的消费者都会去查看评论，好的评论会促进用户下单，差评则会影响商品的下单转化;评分过低的店铺及商品在提报营销活动时也会被影响的。 1、商品图与实物不符合 原因分析：如果用户说商品的实物与商品的详情页及主图不符合，说明商品没有达到用户的预期效果，实物的材质、色差、做工等和主图及详细页展示不一致。 如何改进：筛选出最近一个月内对于商品图与实物不符
转载
2024-01-11 13:13:16
131阅读
1.描述性数据分析侧重于数据之间中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。2.描述性数据分析属于初级数据分析，常见的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，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。3.数据分析在企业的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
转载
2024-01-16 15:04:24
167阅读
一、公式法所谓公式法就是针对某个指标，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：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解某产品销售额=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：找到产品销售额的影响因素。某产品销售额=销售量 X 产品单价。是销量过低
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的数据分析，它更多的是指数据分析思路，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的规
转载
2024-01-13 20:27:18
266阅读
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴，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的数据分析方法。希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维。方法论和方法有什么区别?方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。数据分析方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见
转载
2024-01-16 16:33:31
87阅读
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的数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律。
转载
2024-01-16 16:43:07
567阅读
矩阵分解推荐算法的优点矩阵分解结合了隐语义和机器学习的特性，能够挖掘更深层的用户和物品间的联系，因此预测的精度比较高，预测准确率要高于基于邻域的协同过滤以及基于内容的推荐算法；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的时间和空间复杂度，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
转载
2024-01-18 17:22:53
54阅读
大家好，我是爱学习的小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，我们想找的关系，不能用指标来表达。大家好，我是爱学习的小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，我们想找的关系，不能用指标来表达。比如：是不是社区店比步行街店，生意更
转载
2024-09-15 07:21:19
33阅读
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的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技
转载
2023-08-10 09:43:08
102阅读
同环比计算BDP的同环比计算分为【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，之前的高级计算配置会立即清空。BDP有专门的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的最左侧时，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，直接选中对应的对比周期，如环比、月同比、年同比等，即可得到相
转载
2022-03-25 15:37:00
566阅读
随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。那么关于大数据分析的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的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 第二、Data Mining Algorithms——数据挖
转载
2023-11-16 14:39:36
103阅读
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续分享九大数据分析方法系列。上一篇说到，当我们要分析的问题，受到太多因素的影响的时候，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）的缩写，指的是“相互独立，完全穷尽”的分类原则。通过MECE方法对问题进行分
转载
2023-07-26 11:44:03
113阅读
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：； 在老师的提纲中有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
65阅读
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，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。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的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？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
转载
2024-01-15 13:18:33
74阅读
# 数据分析外卖差评：如何提高服务质量
外卖作为现代社会便捷的饮食选择，逐渐成为消费者的重要选择。然而，尽管外卖行业发展迅速，差评却成为了许多商家头疼的问题。今天我们将探讨如何通过数据分析的方法来处理外卖差评，并进行改进。
## 1. 数据收集
外卖差评数据通常可以通过各大外卖平台的公开评价获取。这些数据通常包含用户评价、评分、时间、商家信息等。
```python
import pand
案例分析（case study）的考核形式有很多种，它即可以作为考试中的压轴题出现，也可以作为课堂作业的形式出现，不少同学在首次接触案例分析题,时感觉无从下手。别担心，其实无论案例分析的出现形式是什么，它的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的五大得分要点。 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的新鲜想法，而是在于提出自己独到的讲解及观点
转载
2024-07-23 13:30:07
21阅读
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：以传统的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
# 评价数据分析法的实现指南
在当今数据驱动的世界中，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的内容，包括具体的步骤和代码示例。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解整个过程的工作流。以下是一个简单的步骤表格，帮助你更好地理解每一步需要做什么。
| 步骤
文本分析法在数据分析中的应用
在当今的数据驱动时代，文本数据随着社交媒体、客户反馈和在线内容的增加，成为了宝贵的分析资源。使用文本分析法在数据分析中，不仅能提取有价值的信息，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的过程。”
为了解决文本分析法在数据分析中的相关问题，我将从以下几个核心维度进行详细探讨
