职场中，需要的是「解决问题」的能力，对于数据分析师同样如此。数据分析解决业务问题有一套“标准化流程”：从明确需求、清洗数据，到分析原因、提出建议。对于这大同小异的过程，有的分析师驾轻就熟赋能业务，但有的却频频卡壳，或许拿了数据不知从何入手，或许分析一轮后却被否认。针对这些问题，我们需要「以终为始」，使得数据分析的全流程，始终围绕着同一个目的进行：解决业务问题。什么是「以终为始」？以终为始是一种「逆
目录标题数据分析企业数据的分析的三个方向：离线分析（Batch Processing）实时分析（Real Time Processing |Streaming）：机器学习（Machine Learning）数据分析的流程明确分析的目的和思路目的思路数据分析方法PEST5W2H数据收集数据的预处理数据分析数据展现报告的撰写总结 数据分析企业数据的分析的三个方向：现状分析（实时数据的分析）原因分析（
1、 什么是逻辑思维逻辑思维是指人们借助概念、判断、推理等思维形式，运用综合、归纳和演绎等方法，建立对事物的结构化理解和理性认知的一种思维活动。逻辑思维是一种符合世间事物之间关系（合乎自然规律）的思维方式。在认知事物的过程中，逻辑思维能帮助人们去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里。逻辑思维是正确认识世界的一把钥匙，它能保证或尽量保证思维从起点开始就能够沿着正确的方向推进，直至形成结
1. 不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。采用两层模型（人群画像x人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量*各年龄层生育比率 （一般面试中采用这种方法，即费米估计问题，可以参考《这也能想到?——巧妙解答无厘头问题》）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。
数据分析-方法&流程&工具1.数据分析方法1.1 对比分析法1.2 细分分析法1.3 A/B测试1.4 漏斗分析法2.数据分析过程2.1 业务视角2.3 工程视角3.数据分析工具3.1 分析工具-Excel3.2 分析工具-SQL3.3 Tableau & Power BI3.4 SPSS3.5 Python 数据分析是指有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计和挖掘技
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2023-08-10 09:43:08
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多因子与复合分析假设检验用于验证某个假设是否成立，核心就是假设和检验两个部分，可以理解成一种反证法建立原假设H0，H0的反命题为H1，也叫做备择假设选择检验统计量根据显著水平（一般为0.05），确定拒绝域计算p值或样本统计值，作出判断根据选取检验统计量的不同，又分为卡方统计、方差统计等等相关系数是衡量两组数据或两组样本一致性程度的因子正相关负相关趋近于0，不相关线性回归回归是确定两种或两种以上变量
# 数据分析 逻辑树的实现
## 概述
数据分析逻辑树是一种常用的数据分析方法，用于处理大量的数据，并根据预先定义好的逻辑进行数据过滤、转换和汇总。在本文中，我将向你介绍如何实现一个简单的数据分析逻辑树，并提供每个步骤所需的代码和解释。
## 流程概览
下面是实现数据分析逻辑树的整体流程的表格表示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据读取 |
| 步骤2
原创
2023-08-21 09:35:05
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作者 Wise Wong 数据分析的下限，取决于逻辑归纳。与其说提高分析质量，不如说提升逻辑归纳能力。逻辑归纳，需要拥有良好的逻辑思维，并结合领域知识形成该领域的分析方法。而领域方法，进一步归纳则能够成为通用了方法论。关于数据分析，本文将从逻辑思维和分析方法2个角度进行解读，其中分析方法会介绍数据分析前的准备以及数据如何为我们创造长期价值。1数据分析应有的逻辑思维逻辑思维，是在
我翻阅了一些数据分析师的招聘要求，几乎所有的招聘要求中，都会有这么一条，叫做“逻辑思维能力强”。但是又很少有人能说清楚到底什么叫做“逻辑思维能力强”。中国的教育在逻辑这一块上是非常欠缺的，即使是很多接受过高等教育的人，思路依然是非常没有条理的。日常工作中的数据分析，运用最多的逻辑方法就是逻辑推理，从一堆数据中推理出和业务有关的信息。今天就来说一下数据分析必备的第二种思维——逻辑推理思维。逻辑推理一
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2023-08-10 11:52:57
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数据分析4要素，常用的“套路”也要会要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。-任何数据分析过程都逃不掉四大要素-任何数据分析过程都包括四大要素：场景+数据+工具+方法，数据分析起点必须来源于某个场景下的需求，根据需求目标（场景），搭建分析框架（
如今，数字化时代正逐渐向数智化时代转变，我们生活的方方面面都充满了数据，我们越来越离不开数据，也越来越依赖数据。现在越来越多的企业关注数据分析，这表明数据分析在企业运营中的重要性。众所周知，数据分析是对数据进行详细研究和总结的过程，以提取有用的信息并形成结论。但是你真的足够了解数据吗？你知道数据分析的四个要素是什么吗？一、场景BI工具可以帮助企业制定更加科学、明智的决策，从而给企业带来价值，因此愿
什么是大数据？大数据(Big Data)，是一个描述大量高速，复杂和可变数据的术语，需要先进的技术来实现信息的捕获，存储，分发，管理和分析。大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的特点4VVolume: 数据量异常庞大，一般达到PB量级Variety:
python是个啥？它一个强大的编程语言。数据分析是个啥？它一目了然，就是将数据进行分析，看看能得出什么结论。那python的数据分析到底是啥？其实就是通过这个语言将数据分析做出来，更加便捷化，更加速度化。今天带大家学习的是python数据可视化怎么做？1、数据可视化概述 数据可视化是在整个数据分析非常重要的一个辅助工具,可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。能将数据进行可视化,更直观的呈现
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2023-08-16 16:22:21
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利用python进行数据分析(其三)数据清洗和准备在数据分析和建模的过程中，在数据准备上（加载、清理、转换以及重塑）需要相当多的时间。因此，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以有效地将数据规整成所想要的格式。1. 处理缺失数据缺失数据在pandas中呈现的方式比较不完美，对于数值数据，pandas使用浮点值NAN(Not a Number)表示缺失数据，
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2023-06-19 23:01:31
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数据分析的思维框架，那么今天课课家，就一步一步的教大家怎么建立，大神路过还请绕道，当然还可以交流一下。有需要的小伙伴，可以参考一下。 曾经有人问过我，什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则： 不是我觉得，而是数据证明。 这是一道分水岭，“我觉得”是一种直觉化经验化的思维，工作不可能处处依赖自己的直
数据分析的基本思路明确分析目的和思路做任何事情都要有明确的目的，目的在我们完成一件事情的过程中起到指导的作用，一切以解决问题为中心当分析目的明确后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解为若干个不同的分析要点，也就是如何开展数据分析，就能够使分析 结构化和体系化结构体系化的方法营销方面的理论模型有4p，用户使用行为，STP理论，SWOT，管理方面的理论模型有PEST，5W2H，时间管
北京2021年11月19日 /美通社/ -- 近年来，随着新药研发市场兴起、仿制药一致性评价政策的推出，市场对于临床试验数量和规模持续增长，临床研究监查员（CRA）岗位需求热度攀升。由于CRA群体的高流动率、资深经验人才匮乏，导致的供需失衡问题日渐显露，已成为药企当前面临的重大挑战。为拨开CRA人才招聘迷雾、提升获取率，首家登陆A股的人力资源服务企业科锐国际联合旗下医药招聘平台医脉同道发布国内首个
一、描述性统计分析1.1 数据的计量尺度名称特征数据类型定类尺度只能用来比较相等或不相等定性数据定序尺度可比较是否相等以及大小 关系定性数据定距尺度可比较是否相等、大小关系以及进行加减运算定量数据定比尺度可比较是否相等、大小关系以及进行加减、乘除运算定量数据1.2 数据的度量指标1.2.1 数据集中趋势的度量指标常见的是平均数、中位数、众数等指标名称定义适用的数据类型备注平均数所有数之和除以其个数
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2023-09-05 20:52:08
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概念与定义如果分析思维是一种结构化思考的体现，那么数据分析思维（简称数据思维）则是以数据为依托的结构化分析方式。 不同于“我觉得”、“以前是怎样”、“其他人如何”这些直觉化、经验化、类比化的思考方式，数据思维是以数据为导向，依据严格的分析、统计和证明来指导具体的应用与操作。首先，要对事物本身有一个全面和客观的认识。以辩证思维来认识和看待事物，进行事物的分解和集成，全面客观地以数据说话，同时减少主观
一 数据分析的意义 Google的数字营销传播者Avinash Kaushik曾说“All data in aggregate is crap”，即“汇总的所有数据都是废话”，我理解他想说的是汇总的数据掩盖了很多问题，即我们需要下钻分析数据指标，以理解指标的各种取值或者趋势背后的真正原因（特别是指标取值或者趋势异常时），以便于优化指标。就我们今天的业务发展来说，也需要先理解业
