1、CRISP-DM 模型CRISP-DM是CrossIndustry Standard Process for Data Mining（跨行业数据挖掘标准流程）的字母缩写。CRISP-DM是由一家欧洲财团（时称SIG组织）在20世纪90年代中后期提出来的，是一套用于开放的数据挖掘项目的标准化方法，也是业内公认的数据挖掘与分析的通用方法论。2、SEMMA模型SEMMA是抽样（Sample）、探索（
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2023-05-26 21:03:52
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数据就像一篇论文的原矿石，而数据分析就是矿石的提炼过程，决定了一篇论文质量的好坏。虽然数据分析的形式可以变幻莫测，但其具体内容可以总结为三要素，本文重点对这三要素进行介绍。01数据分析三要素数据分析可以总结为三要素，即分析数据、展示数据以及解释数据。数据分析和展示都一般能被大多作者所灵活掌握，但解释数据容易被误读，导致论文有“分析”无“解释”，造成数据分析与实际应用脱节，空有一副架子而无灵魂，从而
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2023-09-06 23:02:38
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在数据分析的道路上越走越远阴差阳错的做了数据分析，而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析，看了很多数据分析的书，也走了一些弯路，做了很多实践项目，突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。这个系列写一写从QC里面学到的数据分析的方法。01QC-现状调查QC里，现状调查的目的是把握问题现状，找出问题症结，确定改进方向和程度，为目标设定和原因分析提供依据，所以要对数据和信息进行分类、
原创
2021-01-20 08:33:54
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从QC里学习数据分析——数据分析方法论概述
原创
2021-09-08 11:23:17
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一 指标指标的分类用户数据指标日新增用户数活跃率：日活跃率，周活跃率，月活跃率留存率：次日留存率，第3日留存率，第7日留存率，第30日留存率。Facebook 著名的40-20-10法则：也就是新用户次日留存率为40%，第7日留存率为20%，第30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。行为数据指标PV（访问次数）和UV（访问人数）转发率转化率（与实际业务场景有关）K因子：K因子=平均
原创
2022-02-03 09:36:09
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数据分析小白往往在学了一大通数据分析工具，比如Excel/SQL/Python /java/SPSS什么的之后总感觉分析数据没思路，一是没有数据可供你分析，网上找的一堆数据都不是你“理想”的数据形态，因为学习用的数据好像都是恰好是解决学习的那个部分知识，别的问题都没有，很“干净"；二是你自己爬数据或者找
原创
2022-02-05 22:24:39
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常用数据分析方法：描述统计、假设检验、信度分析、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、时间序列分析等。1、描述性统计分析描述性统计分析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。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。离中趋
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2023-06-01 17:29:52
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看了小蚊子的书，里面有一个例子让我印象很深刻：数据分析员对公司的某个业务进行了专项研究。每当完成专题分析向老板汇报分析结果是，老板首先问：“你的分析方法论是什么？将给我听听，我看分析报告就首先看你的分析方法论，如果分析方法论不正确或者不合理，那后面的分析结果也就没有必要看了，在一个不正确或者不合理的方法论的指导下，得到的分析结果是不可能正确的”。数据分析方法论主要用于指导数据分析师进行一个完整的数
数据挖掘方法论就是员工执行流程。知识发掘（KDD）的步骤：1.Attribute selection 先把字段选择出来。2.Data cleansing 把数据进行清洗3.Attribute emrichment：对字段进行扩充，把字段进行处理计算然后得到新字段。（特征工程就是其中的一种）。4.Data coding：数据重编码，便于更合适的数据挖掘5.Data mining：数据挖掘6.Repo
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2023-06-01 16:13:14
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数据分析思路需要以营销、管理等理论为指导，把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。进行专题分析时，如果方法论不正确或不合理，得到的分析结果就不可能正确。
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2023-06-01 06:16:57
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相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。所以做数据分析的时候一定要有一个明确的逻辑目标。数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。数据分析的一般步骤：解惑：数据分析的目的越明确，分析越有价值。明确目的后，需要梳理思路，搭建
原创
2018-09-13 22:01:09
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一、数据分析方法论（一）数据分析方法论，是用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析的宏观思路。（管理方面的理论模型有PEST分析法、5W2H分析法、时间管理、生命周期、金字塔、SMART原则等；营销方面的理论模型有4P营销理论、用户行为理论、STP理论、SWOT理论等）作用：理清思路，分解问题显示关系，为后续分析指导方向，确保数据分析的有效和正确。（二）以下是几个经典理论1、PEST分析法，主要用
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2023-08-08 17:50:27
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数据分析方法论主要有两大块：统计分析方法论： 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、决策树等营销管理分析方法论： SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、User behavior等。一、统计分析方法论：1.描述统计（Descriptive statistics）： 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
# 数据分析方法论概述
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来获取有价值的信息和洞察力的过程。在现代社会中，数据分析已成为各行各业中不可或缺的一环。在进行数据分析时，我们需要使用一些方法和技术来处理数据，从而得出有意义的结论。本文将介绍一些常用的数据分析方法论，并通过代码示例来演示这些方法的应用。
## 1. 数据收集与整理
数据分析的第一步是收集和整理数据。数据可以从各种来源获取，如
原创
2023-09-04 20:24:53
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一 指标
指标的分类
用户数据指标
日新增用户数
活跃率：日活跃率，周活跃率，月活跃率
留存率：次日留存率，第3日留存率，第7日留存率，第30日留存率。
Facebook 著名的40-20-10法则：也就是新用户次日留存率为40%，第7日留存率为20%，第30日留存率为10%，有这个表现的产品属于数据比较好的。
行为数据指标
PV（访问次数）和UV（访问人数）
转发率
转化率（与实际业务场景有关
原创
2021-07-06 14:16:12
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文章目录一、数据分析的概念二、 数据分析的过程1. 问题定义2. 数据采集3. 数据预处理4. 数据探索和数据可视化5. 预测模型的创建和选择6. 模型评估7. 部署三、数据分析的作用 一、数据分析的概念数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量原始数据进行分析，为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是提取不易推断的信息并加以分析，一旦理解了这些信息，就
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2023-08-08 16:36:50
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数据分析方法论重点包括两块，一块是统计分析方法论：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；一块是营销管理常用分析方法论：SWOT、4P、PEST、SMART、5W2H、Userbehavior等。一、统计分析方法论：1.描述统计（Descriptivestatistics）：描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分
原创
2019-03-09 17:02:54
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文章目录1. 数据集说明2. 数据处理3. 数据分析可视化3.1 新增用户3.2 用户活跃度3.3 用户消费情况3.4 用户游戏情况数据集和代码（百度网盘） 1. 数据集说明这是一份手游《野蛮时代》的用户数据，共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集，合计大小 861 M，总记录数 3,116,941，包含字段 109 个。使用的知识点：清洗 pandas + 分析 mysql + 可
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2023-09-07 21:55:42
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1.信息论方法（决策树方法）：信息论方法是利用信息论的原理建立决策树。在知识工程领域，决策树是一种简单的知识表示方法，它将事例逐步分类成代表不同的类别。由于分类规则是比较直观的，因而比较易于理解。该类方法的实用效果好，影响较大。由于该方法最后获得的知识表示形式是决策树，故一般文献中称它为决策树方法。这种方法一般限于分类任务。在系统中采用这种方法的有美国的IDIS，法国的SIPINA，英国的Clem
1、业界数据挖掘方法论2、在工作中，我们进行数据挖掘实施指导方法：应用建模的八步法：业务理解、指标设计、数据提取、数据探索、算法选择、模型评估、模型发布、模型优化步骤一：业务理解常见的误区：很多人以为不需要事先确定问题和目标，只要对数据使用数据挖掘技术，然后再对分析挖掘后的结果进行寻找和解释，自然会找到一些以前我们不知道的，有用的规律和知识。
过程：业务调研->问题定位->制定目
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2023-08-08 17:40:16
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