在数据分析领域，掌握一系列技术和工具是非常重要的。以下是一些关键技术和技能，它们对于成为一名成功的数据分析师至关重要：统计
原创
2024-04-24 10:29:22
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有人说：“种下一棵树最好的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。2020年，我在疫情得到控制后，面试入职京东大数据组，截止目前，已经在这边工作快一年了。我日常的工作就是使用数据分析工具，来为企业的产品预估销量做决策。下面，我们来具体说一说。1、日常使用的数据分析语言和分析方法常用的数据分析工具和语言有：EXCEL、SQL、Python、Power
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2023-11-20 13:29:50
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# 正相关数据分析
## 简介
在数据分析领域，我们经常需要研究变量之间的关系。其中，正相关关系是指两个变量的值呈现出同步增长或同步减少的趋势。本文将介绍如何进行正相关数据分析，帮助刚入行的开发者快速掌握这一技能。
## 流程概述
下面是进行正相关数据分析的具体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入数据 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 计算相关
原创
2023-09-15 16:19:08
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# 数据分析相关思维
在当今这个信息化高速发展的时代，数据分析已成为各行业决策的重要依据。通过数据分析，我们不仅能够揭示隐藏在数据背后的规律，还能为未来的决策提供理性支持。本文将探讨数据分析的相关思维，并通过代码示例帮助读者更好地理解。
## 数据分析思维框架
数据分析的过程可以划分为几个主要步骤：
1. **问题定义**：明确需要解决的问题。
2. **数据收集**：收集与问题相关的数据
# 数据分析相关原则
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习实现数据分析相关原则。数据分析是一个重要的技能，可以帮助我们从数据中发现规律和趋势，为决策提供支持。在这篇文章中，我将向你介绍数据分析的流程和每一步需要做的事情。
## 数据分析流程
为了更好地理解数据分析的流程，我们可以用一张旅行图来展示。让我们看一下下面这张旅行图：
```mermaid
journey
原创
2024-06-07 05:54:21
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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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在数据分析行业中，衍生了很多的技术，比如数据挖掘、数据分析、人工智能、深度学习、人工神经网络、机器学习。很多人对于这些技术都不是十分的清楚，在接下来的几篇文章中我会给大家好好介绍一下这些知识，希望这篇文章能够帮助大家对这些技术有一个全面的了解。首先我们说一下数据分析，其实数据分析是一类统计方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简
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2023-07-31 22:30:01
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为了认真学习还是需要写写博客来记录和督促自己的学习过程。对于数据分析的学习目标用一张网图来表示吧： 然后是数据分析所需要学习的知识结构图，用知乎大V王知无的图： 这是一个大框架，但是我的学习是很有目的性的，不仅仅是针对技术层面的学习，而是要针对特定问题的分析，数据只是一个方面的支撑。所以，在学习时需要多结合实例，更加需要锻炼的是思维能力。这样你不但可以成为一名数据科学家，而且能够更加接地气，针对问
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2024-01-16 06:46:28
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目前，大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。1大数据生命周期 图1展示了一个典型的大数据技术栈。底层是基础设施，涵盖计算资源、内存与存储和网络互联，具体表现为计算节点、集群、机柜和数据中心。在此之上是数据存储和
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2023-10-29 14:01:37
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目录题目任务 1 数据处理与分析任务 2 数据可视化分析任务 3 自动售货机画像任务一任务二任务2.1任务2.2任务2.3任务2.4任务2.5 题目任务 1 数据处理与分析任务 1. 1 根据附件 1 中的数据，提取每台售货机对应的销售数据，保存 在 CSV 文件中，文件名分别为“task1-1A. csv”、“task1-1B. csv”、…、 task1-21E. csv”。任务
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2024-01-11 13:52:36
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写在前面下面的这几点全都算是面试的套话, 干货面试经, 对于跨行业做游戏数据运营的数据分析师真心建议先拿出大把时间去了解自己心仪公司的游戏, 从玩家的角度倒推出一份数据分析的demo, 这样面试起来会更有底气, 愿我们都能有心仪的工作。主动熟悉业务熟悉游戏产品的制作流程 、系统架构、基本运营思路熟悉游戏玩家的基本游戏行为、玩家的情感诉求从同事中获取信息: 3.1. 策划人员: 游戏的设计理念 3.
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2023-10-28 06:21:01
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数据分析：某地医院药品销售业务数据分析 本篇文章以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况几个业务指标月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势数据分析的步骤：提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化一.确定业务问题我们知道，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。那么
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2023-08-31 16:58:28
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随着大数据时代的到来，不少在读的大学生和目前从事其他岗位工作的职场人都开始关注起了数据分析这一行业，不少人开始自学python、BI等工具，只为等一个转行机会，可是很少有人真正地了解数据分析师上班都在干什么，今天咱们就一起来详细了解一下。1、沟通需求与业务端共同需求是数据分析师工作内容中很重要的一部分，很多时候一些新需求来了之后，新入职的数据分析是要花很多时间去了解，这都是因为对业务不够熟练，所以
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2023-10-25 15:15:54
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数据分析师主要处理的几种工作内容：1，临时性需求（专题分析）：比如说监控到现有的指标出现了异常情况，需要通过数据分析去找原因2，制作日常报表：日报，周报，月报，数据仪表板，等等3，数据挖掘：比如通过做用户分析（行为、设备、渠道、心理等等各种分析，例如：用户路径分析和转化漏斗分析），做“用户分层”，“用户分群”，在此基础上拥有较完整的“用户画像”，对用户展开有针对性的运营活动，也就是进行精细化运营4
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2023-05-18 15:01:45
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小王是一位在互联网领域工作长达五年的数据分析师，非常幸运的是，他找到的这份工作，待遇不错、公司内部环境与氛围他也十分满意。但是他所在的团队每周都要进行总结汇总，每个月也有月度会议，复盘工作情况以便更好地制定下一阶段的计划。在这个时候，小王就会变得十分繁忙，常常需要熬夜去熬夜做一份数据报表，并且在做数据报表时，也需要准备好会议上可能会提出的问题的答案。为什么这项工作这么耗时间呢？因为这意味着你每天都
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2024-02-05 08:45:28
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在进行数据建模之前，我们一般会进行数据探索和描述性分析，发现数据规律及数据之间的相关性，本文主要从检验方法和可视化图形两个方面对不同数据类型的相关性分析方法进行总结，以加强对数据的了解和认识，为建模打下基础。目录一、不同数据类型的相关性总结二、不同数据类型的相关性案例2.1 连续变量 与 连续
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2024-01-30 07:25:55
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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
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2023-12-08 23:52:00
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首先，从技术体系结构上来看，当前的大数据技术已经趋于成熟了，在数据存储、数据分析、数据呈现和数据应用等方面，已经形成了一整套技术框架，相关的技术生态也在不断完善当中。当前大型科技公司也开始逐渐形成自己的大数据平台，不同平台也都有自身的技术特点，总的来说，当前在技术上已经为大数据的行业应用创新奠定了基础。从大数据的生态体系来看，大数据领域的产业链正在逐渐形成和完善，行业内逐渐形成了一定的行业分工，比
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2024-01-01 16:50:35
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为什么你的数据分析成果总是难以落地？数据分析的价值总是远远低于预期？相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。本人先后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师，有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的原则，希望能对大家有所帮助。 1、遵循数据分析标准流程 数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析最终的结果更加准确，
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2024-01-16 16:39:27
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数据分析这个岗位涉及很多知识点，各个网站也都能搜到，但很少有一种系统化的流程来参考，也有读者后台留言问到数据分析的流程，所以我认认真真的整理出一套方法论，将数据分析从0-1的流程都串联了起来。对于分析人员来说，过程很重要，是一个发现业务价值并探索业务价值的过程；但对于领导来说，结果才最重要，只有可落地实施可带来实际效益的结果才是数据分析价值的体现。所以，流程中的每一步铺垫与探索都是为了最终的业务价
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2024-01-02 19:39:29
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