面板数据分析步骤阅读笔记，1. 单位根检验分析数据的平稳性，避免出现虚假回归或伪回归。李子奈认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。对面板数据绘制时序图，粗略观测时序图中是否含有趋势项和（或）截距项；检验单位根的方法：LLC法：该方法允许不同截距和时间
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2023-08-07 07:48:07
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所谓市场调研就是对某一目标，收集、整理、分析有关信息，通过对数据或信息的分析，得到相应结论，从而为企业决策提供参考，实现企业利益最大化。数据分析是市场调研中重要组成部分，在分析过程中我们会遇到许多统计分析方法。今天我们就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法，以及如何在SPSSAU使用这些方法。01 频数分析：分析比例，掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析，频数分析都是最常用的方法。在市场调研
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2023-09-19 08:30:56
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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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在进行数据分析时，我们通常需要用到各类分析模型和方法，一是为了让自己的结论更有说服力，二是让论证过程更具备逻辑性和条理性。今天帆软君就来给大家分享18种常用的数据分析模型和方法，并附上用FineBI分析的步骤教程，希望对大家有所帮助！1、RFM模型 RFM 用于对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。三个关键指标：最近一次消费时间（R）：客户距离最近的一次采购时间的间隔。 最近一段时间内消费频次
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2023-11-16 21:23:02
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数据分析的思路极其重要，以致于我们总是忽略它，重“术”而轻“道”，但其实应该一视同仁。这篇文章讲了表单分析、用户分析、埋点分析、聚类分析等10种分析方法，先学为敬~ 道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。层次分别为：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”；“术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术；“法”是指选择的方
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2023-10-31 10:47:42
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数据分析是干什么的主要从两个纬度来理解？
一是数据分析的作用;
二是数据分析的工作内容。
数据分析的作用
单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好
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2023-09-14 18:16:48
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数据分析六步曲1、明确分析目的和思路明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件。2、数据收集数据库、公开出版物、互联网、市场调查等3、数据处理数据处理是指对收集的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。4、数据分析数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取
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2023-09-01 23:34:20
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数据分析有三大作用：现状分析 原因分析 预测分析 大多数情况下，用Excel的数据透视表进行汇总分析即可，但数据量一大，Excel就跑不动了，那可以采用Access数据库和MicrosoftQuery，可以使用SQL语句进行查询汇总分析。数据分析归纳起来有两大类：一类是呈现现状的描述性分析 。主要通过对比与细分进行现状和原因分析，可以制作数据透视表，求和、求平均值以及数据分组了解其构成，甚至通过不
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2023-08-13 23:41:12
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1.本节课我们进行讲解电子表格题目，先看一下第一个题目如图所示。2.然后我们进行找到文件打开另存为文件名修改如图所示。3.接下来我们进行看第二个题目如图所示。4.我们打开示例文件然后选择年订货成本列进行输入函数公式进行计算，再进行设置单元格格式。5.然后我们再看第三个题目如图所示。6.我们进行到年储存成本列，然后进行输入函数公式计算再进行设置单元格格式。7.接下来我们看一下第四个题目如图所示。8.
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2023-11-16 22:07:13
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第2章 数据分析方法论 2.1数据分析的基本方法数据分析有法可循，在分析数据时使用分析方法可以快速有效地分析数据，从数据中获取信息。常用的分析方法有对比法、拆分法、交叉法、降维法、增维法、指标法和图形法，根据业务场景选择一种或一种以上的分析方法可以让分析更加高效。2.1.1对比法对比法是最基本的分析方法也是数据分析的“先锋军”，分析师在开展分析时首先使用对比法，可以快速发现问题。对比法分为横向和
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2023-11-17 19:05:20
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1.数据分析的定义：数据分析的目的是把隐藏的在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中提炼出来，总结出所研究出的对象的一大批内在规律。数值也称为观测值，通过实验，测量，观察，调查等方式获取结果，常常以数据的形式展现出来；2.数据分析分为广义数据分析和狭义数据分析，广义数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析是指狭义数据分析；3.数据分析（狭义）：数据分析是根据分析目的，用适当的分析方法
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2023-09-04 16:01:52
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一、分析数据的意义了解运营质量预测运营方向控制运营成本评估营销方案二、新媒体数据分析基本步骤1.设定目的提炼出最准确清晰的目的eg，看看为什么最近公众号涨粉情况不好——近期粉丝增长缓慢——推广没做好——寻找推广错误环节（真正目的）2.挖掘数据根据所设立的目的进行针对性的挖掘3.数据处理数据剔除：去除掉与目的无关的数据，剔除异常数据（由于平台bug等）数据合并：合并性质相近的数据，eg，合并站内和站
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2023-12-12 15:26:21
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数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但仍有许多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。其实，做数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。 如何建立和锻炼数据分析思维？ 数据思维不能一蹴而就，
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2023-08-11 11:03:52
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需求分析一、需求分析数据需求分析的主要工作是从用户视图出发，分析与辨识应用领域所管理的各类数据项和数据结构。在需求分析阶段，系统需求分析员与用户充分沟通，并形成文档化的需求描述。需求分析过程，需要系统描述整个应用系统的功能特征、性能特征和约束，并形成需求规范说明文档。二、需求分析方法1、DFD需求建模方法DFD建模，也称为过程建模和功能建模方法。DFD建模方法的核心是数据流2、DFD方法的基本元素
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2024-01-11 16:03:18
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文 | 潮汐数据分析是什么？数据分析的目的是什么？数据分析为什么在企业应用中体现得越来越重要？今天的文章主要讲解数据分析与可视化的相关步骤以及每个步骤需要用到的 Python 库，给正在从事数据分析或者学习数据分析的同学提供工作或者学习思路。小编也正在学习的路上，如有不妥的地方希望大家多多指正，咱们一起前进。什么是数据分析数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们
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2023-12-19 20:04:06
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1.什么是数据分析与数据挖掘技术?所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提出一些有价值的信息。比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有可能不会太大。而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析和挖掘，得到一些未知的有价值的信息等，比如从网站的用户或用户行为数据中挖掘出潜在需求信息，从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是数据分析的提升。2.数据分析与挖掘技术能做什么事情?
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2023-08-10 11:16:38
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本文可以认为是的读后感，我是按照我理解的语言重新表述了一下而已。海量数据处理的常用方法包括一下几种：1.分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序；2.双层桶划分3.Bloom filter/Bitmap；4.Trie树/数据库/倒排索引；5.外排序；6.分布式处理之Hadoop/Mapreduce。 1. 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归
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2023-08-13 23:50:01
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数据分析技术随着互联网的不断发展而得到了广泛的应用，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据分析工具都有哪些类型。 (1)业务目标 企业的分析平台与其他所有IT支出一样，应该能够满足当前和未来的业务需求。先，企业必须确定其基本目标并制定一份期望的业务成果清单。之后，将其业务目标分解为可量化的分析目标。终选择一个适合的分析平台，让其可以访问有助于实现企业目标的信息和报告工具。 (2)定价
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2024-01-14 21:13:43
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上周学习了刘老师人群队列数据实战的课程，自己受益匪浅，课程主要讲的是大人群队列数据分析的一些背景知识和底层原理，并且使用R语言进行代码实现。
本篇笔记主要是对人群队列数据分析的基础知识和流程进行一个大体的总结回顾，具体的每个单独模块的细节内容和代码，我也都做了笔记，并且整理好了放在个人的Github上，目录如下【学习笔记整理目录】 1-基础遗传学/统计学知识复习 2-关联分析 3-Meta分析
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2023-09-13 09:51:25
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数据分析有极广泛的应用范围，这是一个扫盲贴。典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。3、推断分析，通常
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2023-08-24 11:10:47
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