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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作者：张永泰，北京工业大学探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。一、数据及背景
二、实验
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2022-08-30 07:45:25
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数据分析思维对于数据分析师来说尤为重要，本文从三个方面叙述关于数据分析思维的学习：一、三种核心思维1、结构化现在有一个线下
原创
2023-05-25 00:31:01
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作者：吴迪哈喽大家好，我是可乐能不能写一份优秀的分析报告，是衡量分析师是否牛X的重要标准。除了不同场景下特定的分析逻辑，怎么把分析报告写的更好，其实是有成体系方法论的。今天给大家分享一篇关于数据分析报告规范的干货，常看常新，值得收藏和细品。01 结构规范及写作报告常用结构： 1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有
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2023-09-15 10:30:10
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目录一、什么是商业智能二、什么是数据仓库三、什么是数据挖掘四、数据挖掘的数学基础五、数据挖掘的十大算法六、什么是数据可视化七、什么是用户画像八、什么是埋点九、数据采集都有哪些方式十、什么是数据清洗十一、什么是数据集成十二、什么是数据变换十三、什么是方差、标准差十三、学习的网站一、什么是商业智能BI：Business Intelegence，商业智能，基于数据仓库，经过数据挖掘后，得到了商业价值的过
转行入职已经过了一个星期了，由于之前是主要学习web方向，入职的工作是数据挖掘（应该以后还会进行网站开发，所以web技能不能落下，应该抽空回顾复习相关知识）。一开始，工作主要内容是进行数据分析。由于自己也并不熟悉这一块，便从看教程，书本，视频，论坛，Q群等渠道进行快速学习，期间学会了学习并了解了Mumpy的基本结构与常用方法，熟悉了Pandas的基本操作与数据处理等，学会了Matplotlib绘图
一、Excel首先是一个好用的工具不是因为你会Python而成为数据分析师，而是能用任何工具解决问题简单的用如下关系来说一下
原创
2023-05-25 00:29:53
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一 知乎数据清洗整理和数据研究 1 import matplotlib.style as psl plt.style.available psl.use() 2 plt.merge() 这里方法的功能超出我的想象。如果存在两张表，实际上不用对两张表清理的很彻底，就可以用merge方法，将两个表融合在一起，牛牛牛，非常有傲气。而且，有how参数，默
大家好，我是小z，也可以叫我阿粥今天给大家分享一篇关于常用数据分析方法的干货~ 一、关联分析 关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。
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
---恢复内容开始---我们参加的大数据竞赛初赛已经结束，经过这些天的努力，我们也成功进入复赛。我们在初赛的最高成绩的准确率为97.65%；作为一名大一生，在与那些名校的竞争中，我们有这样的成绩，我们倍感高兴与自豪；现在我想从我们刚开始参加比赛时做一个简要的总结。 matlab入门作为一名大一新生，别说对于大数据，对计算机都是小白一只；所以我们优秀的指导老师让我们学习了一
数据仓库的基本架构这篇文章对数据仓库的基本架构讲的挺好 数据仓库基础架构图
数据统计，数据分析和数据挖掘的关系摘自《网站分析实战》书籍数据统计 数据统计更偏向于描述数据的形态和特征，一般统计学开始讲解的都是数据特征描述和数据分布，之后就会涉及假设检验、方差分析、相关分许、回归分析等，这些方法基本都定位在数据本身，很少上升到具体问题的层面。数据分析 注重从数据中发现问题、寻找规律，与数据统计
一、为什么业务重要？惟有理解业务，才能建立业务数据模型。二、经典的业务分析指标模型未动 ， 指标先行如果你不能衡量它，你就无法增长它例如APP进行数据分析就有如下指标进行衡量。接前一篇文章讲的数据分析思维，可以直接产生业务分析指标。各部门与指标之间的联系如下：1，要确定核心指标2，好的指标应该是比率3，好的指标要带来显著效果4，好的指标不应该虚荣5，好的指标不应该复杂具体讲解各部门存在的指标：市场
原创
2023-05-25 09:50:06
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今天上来，看到有哥们关心这个东西，放出一个总结出来，我现在已经不从事数据仓库方面的工作了，呵呵，顺便怀念一下那段岁月1. 概述本文作为我这些年实施数据仓库的总结，如有错误，请各位同仁指正。文档条理不是很清楚，而且也有很多口水话，我不想搞成一个真正的官方文档，所以很随意，符合我的性格。很多问题我只是提出来了，解决方案没有想好，也不知道怎么落到文字，就先提出来备注吧。文档原本想
数据分析面试总结1. 介绍下hadoop的底层2. 数据库三大范式3. 数据库四大原则4. 简述快排 及 复杂度5. 简述链表 和 数组区别6. 解决哈希冲突的方法7. 简述sql中left join、right join 和cross join 1. 介绍下hadoop的底层hdfs 分布式存储扩展性&容错性&海量数量存储数据会拆成小块 128MB 一个block数据会冗余 默
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2023-09-07 23:32:41
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上篇回顾 生产部长修炼宝典①：制造企业如何提升生产异常的管理效率 生产部长修炼宝典②：当生产现场成为“战场”，企业如何实现生产异常的快反和处置？ 生产部长修炼宝典③|“解放”统计员、释放生产力——基于模型的绩效管理小张：（“咚咚咚”，小张敲门进入，）“王部长，生产月度会议资料刚发您邮箱里。这是周一召开的科研协调会的会议纪要，需要您审批一下。”王部长：“会议纪要我一会看完找你。明天临时有变，你通知一
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2023-09-14 16:23:36
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数据仓库之前的文章也说过已经从支持战略决策到支持战略决策和战术决策。对应战术是基本是现在企业对应数据价值的最大的挖掘，战术可以是局部数据的战术和全局数据的战术。ok,说到这里我们建设数据仓库的目的也就明确了，简单来说就是支持数据挖掘+数据统计。数据挖掘我们是指对细粒度的数据的价值的提取，数据统计是将数据从细粒度数据变成粗粒度的数据，好让咱们分析师、老板、运营、产品等人直接从数据快速的进行分析和总结
1.Python基本功能1.利用Python写脚本2.excel可视化有性能瓶颈，需要Python来实现。3.Python与数=
原创
2023-05-25 07:19:41
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数据化运营小结1.1 数据分析的6个步骤1.2.数据分析的价值1）通过数据驱动业务，产生落地的解决方案，提高产品运营效率，提升产品健康度，有助于企业减少成本，增加收入。2）而在游戏行业中，主要包括：对高价值用户进行画像，分析其行为和偏好，制定有针对性的营销策略。建立高价值用户的流失预警模型，挽留预流失用户，帮助提升游戏用户活跃度和收入稽核用户质量，提早发现异常用户，避免造成损失。分析用户流失的原因
电商是一个伴随数据而生的行业，数据在电商平台上高速运转，由此也诞生了非常多的电商信息化平台，有物流系统、供应链系统、OA系统、流量分析平台等，由此，各平台产生的数据都被分散在各个系统中，无法发挥出数据的价值。时至今日，数据统一存放在一个平台上，通过数据分析挖掘其中的价值，将对业务产生有效指导。接下来，我们将从电商数据分析架构、线上店铺管理分析、线下门店运营分析、全服务分析、后台支持分析五个维度去构
