现在大数据的流行不再限于IT或DT行业的人知道，但很多其他行业的工作人员对于数据分析并不是很清楚，就算有些人在自己的工作岗位上开始疲倦、厌倦、烦躁，想转行到数据分析行业，但对数据分析行业的所知甚少又制约了自己的计划和打算。现在就针对数据分析的实际情况总结了六问六答，希望能够给大家带来帮助。1、数据分析到底是什么？数据分析就是指用一定的统计模型方法和分析模型以及工具对数据进行分析
什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
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2023-08-21 07:13:52
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大数据分析过程中经常遇到那13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数
这两年作为面试官面了差不多有100多个数据分析候选人了，也形成了一些自己的判断标准，但因为平常的面试都比较零散，所以也一直没专门去做总结。刚好最近在参加公司的校招专场面试，专场面试一般都是需要面试一整天，而且是面完一个马上需要面下一个的那种，中间比较少的时间回忆思考，所以就把我的评判标准固化成了几个点，然后根据候选人在面试过程中每个点的表现进行综合判断，等面试完了判断和评价也就完成了。这一篇就分享
最近一直在看论文，也有很久没有coding了，感觉对爬虫的技术有些生疏，我觉得即使现在手头没有在做这方面的东西，经常爬点对技术保鲜还是很重要的。所以这次我打算爬链家的房价数据，目的主要是对爬虫和Python的东西作一个巩固，然后做一个分析。以链家广州为例查看网页结构，可以看到它是下图这样的： 看起来内容元素的结构十分清晰，分类很好，都是我们想要的东西。 链家对爬虫的容忍度挺高的，不会封IP，也没有
1、如何做好数据分析？分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干：多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析；思：你在边干的过程中，要边思考，边总结，只有这种你才能沉淀。熬：通过时间的积累，你的商业意识、数据分析思维、技能得到提升，广积粮，缓称王，实现厚积而薄发。 2、如何做好数据挖掘？数据挖掘和数据分析在我认为，都是实现数据价值的“工具”、“方式”。数据挖掘相对于数据分析来说，入门门槛会
一、发现走势：预测分析1. 预测分析的要素：数据在时间上的连续性&数据的数量&数据的全面性 时间点上的数据越多、连续性越高、全面性越好，预测结果越准确。 2. 预测分析的基本思路：列出并分析现有数据 寻找计算手段 得出结论二、厘清关系：交叉分析法
一：1 什么是数据数据是对销售等业务全过程记录下来的可以鉴别的符号。数据时销售业务全过程的属性数量、位置以及相通关系等等的抽象表示。2数据分析的目的让数据说话！！行动的向导！！杜绝浪费！！提供决策的依据！！3数据的分类按照数据的来源分为：人力资源数据，财务数据，营销数据，采购数据，仓储数据，生产数据，编辑数据4 运用统计方法应改遵循的原则坚持用数据说话的基本观点！！有目的的收集数据！掌握数据来源！
1.数据分析师常犯错误(1)分析目的不明确，为了分析而分析；(2)缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；(3)为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；(4)数据
1. 指标体系类问题1.1业务指标体系常见问法：假如你是xx产品分析师，你会从哪些维度建立指标体系？回答思路逻辑第一，业务第二。逻辑：语言表述具有结构性（金字塔原理）。业务：参考人人都是产品经理，精益数据分析业务特征回答模板：基础+附加基础：用户+商业变现附加：产品具体特征（准备方向：电商、内容、游戏、风控）细分业务模块指标表达有清晰逻辑线
用户行为逻辑：判断内容持续创作能力，对用户的吸引力
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2023-08-09 12:48:55
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算法面试必备-----数据分析常见面试题算法面试必备-----数据分析常见面试题1、统计学问题问题：贝叶斯公式复述并解释应用场景问题：朴素贝叶斯的理解问题：参数估计问题：极大似然估计问题：假设检验问题：P值是什么？问题：置信度、置信区间问题：协方差与相关系数的区别和联系问题： 中心极限定理2、概率问题问题：扑克牌54张，分成2份，求这2份都有2张A的概率问题：男生点击率增加，女生点击率增加，总体
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2023-08-14 15:57:45
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1. 数据分析基本流程作为非专业的数据分析人员，在平时的工作中也会遇到一些任务：需要对大量进行分析，然后得出结果，解决问题。所以了解基本的数据分析流程，数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的。首先都是存在一个要解决的问题，主要问题和预期分析目标，简单来讲就是对问题进行定义。然后才是开始收集数据、数据清洗、数据建模、数据展现、优化和重复，最后是报告撰写。1. 明确分析目的和思路：在进行数据分析
今天用python去做一个简单的药品销售数据分析案例一、数据分析的目的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，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。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。二、数据分析基本过程数据分析基本过程
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2023-08-21 14:20:41
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第二讲日常工作01 数据异常的排查数据有较大波动，无非两个原因： 1、目前数据本身有问题 2、业务本身有问题数据异常排查的前期准备： 1、业务理解 2、指标口径 3、当前数据产出过程判断是否异常： 1、亲自去看数据准确性，不要人云亦云 2、时间轴拉长，看是近期异常（3个月）还是历史异常 3、看和该指标关联的其他指标或其他核心指标是否也异常 4、找到一个关键人物（产品/数据），提前沟通最大概率法则原
随着大数据时代的到来，数据分析师对数据敏感、解读数据能力等为公司业务分析作支撑，已经成为重要角色之一，但是正是由于工作内容的特殊性，数据分析师每天需要和大量的数据打交道，再这样枯燥且需要专注的工作中，难免会出现一些错误，而这些错误很有可能导致不可挽回的结果，所以我们应该避免一些在数据分析工作中常见的坑，以保证数据分析正确度和可信度。 下面我们就为大家归纳总结了一些我们在数据分析时经常会犯
大数据时代的数据存在如下几个特点：多源异构、分布广泛、动态增长、先有数据后有模式。正是这些与传统数据管理迥然不同的特点，使得大数据时代的数据管理面临新的挑战。1. 数据集成的挑战 数据集成的挑战主要有两个方面： （1）广泛的异构性：①数据类型从以结构化数据为主转向结构化、半结构化、非结构化三者的融合。②数据产生方式的多样性带来的数据源变化。 （2）数据质量：数据量大不一定就代表信息量或者数据价值的
这里写目录标题groupby()agg()单列聚合单列，对单列多操作聚合单列，对多列操作dataframe按照某列排序>>sort_values()np.insert()np.meshgrid()np.ravel()plt.contourarray.flatten()np.argmax(array,axis=)将datafrmae或series转换整列转换为list>>d
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2023-08-25 18:54:18
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很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！” 实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天就系统盘点一下。有些情况，是数据分析师自身的问题，常见的有以下3种：问题1：拿着锤子找钉子数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……这么干会惹麻烦
一、选题的背景查看世界死亡人数具体死亡原因分析具体的死亡病因以及患病人数病因死亡导致社会人数下滑，以数据来看随着时间推移，人类患病率越来越高，死亡人数也越来越多。 二、大数据分析设计方案1.本数据集的数据内容与数据特征分析人类死亡的原因有，艾滋病，阿兹海默，脑膜炎，帕金森，疟疾，营养缺失等病症。用数据列表以及画图分析患病的人数2. 数据分析的课程设计方案
Python解决VRPTW问题 文章目录Python解决VRPTW问题一、VRPTW问题是什么？二、Python代码解决VRPTW问题2.1 引入库2.2 参数的设置2.3 算法部分2.4 主函数三、数据集和显示的结果图3.1 数据集3.2 求解结果 一、VRPTW问题是什么？VRP问题一般是指从物流配送中心用多辆车向多个客户需求点送货，每个客户需求点的位置和需求量是已知的，车辆的最大载质量是一定
