1、作用层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，例如通过构建评价指标（景色、费用，居住，饮食、旅途）对候选旅游地（桂林、黄山，北戴河）量化评价，进行选择。2、输入输出描述输入：根据提示进行指标或者方案两两对比。输出：各方案的量化得分或者同一级的指标权重。3、案例示例案
转载
2023-08-26 20:40:48
144阅读
引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。而在多指标评价
转载
2023-06-01 15:02:48
686阅读
利用Python进行数据分析最核心的库就是Pandas，可以说，掌握了Pandas库，Python数据分析就属于中阶水平了。在《一次简单、完整的全流程数据分析，让我们不再害怕Python 》一文中我们介绍了Python进行数据分析全流程的几个主要函数。但由于实际中的分析需求可能比较复杂，就要求对数据做更加复杂的处理。所以，我们有必要提前准备一些常用的函数，这些函数不用全部会，知道有这些函
转载
2023-08-11 17:25:51
103阅读
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因
转载
2023-08-21 15:26:18
56阅读
如果你想学会如何分析数据以及挖掘数据，那么这4个项目可一定不要错过
前言：大数据的火热，导致大数据挖掘分析工作也异常火热，成为很多小伙伴的职业选择，如果你想学会如何分析数据以及挖掘数据，那么这4个项目可一定不要错过。【ebay在线拍卖数据分析】本节课程我们将介绍另外一个国际贸易门户--ebay，一个致力于为中国商家开辟海外网络直销渠道的平台。我们可以在这
转载
2024-01-13 07:02:47
50阅读
工作之中，老板经常像你发问，有三个方案A、B、C，你给它们排个序，我稍后开会要用？遇到这样的需求，我的第一反应就是给每个方案打个分，按照权重进行排序。这就是接下来重点论述的部分。1. 层次分析法层次分析法（AHP）把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性。然后综合有关人员的判断，确定备选方案相对重要性的总排序。整个过程
转载
2024-03-12 19:29:31
54阅读
在数据驱动的时代，数据分析的来源显得尤为重要。对于企业和组织而言，清晰地了解数据的来源不仅能够提高决策的准确性，还能发掘更深层次的商业价值。如果我们能够有效地分析各种数据源，会对业务运营产生显著的积极影响。以下是我在整理数据分析来源过程中的具体记录和思考。
### 业务影响模型
在分析数据来源的过程中，我们首先要明确【问题场景】。以电商平台为例，销售数据来自于各种不同的渠道，如线上广告、社交媒
3.1 目标客户的特征分析 在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索（来源历史数据模拟推测），也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘和提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。3.2 目标客户的预测（响应、分类）模型 &nbs
我们都在说大数据，我们都说大数据要从工具向思维进行转变，那么大数据思维到底是什么样的思维，下面我们就来说说大数据分析思维的三个重要的维度。 第一、描述思维 也就是要将一些的结构化的数据或者非结构化的数据都变为客观的标准，在大数据思维的过程中，涉及了很多人为的因素，这些也是可以进行数据分析的，举一个例子就是消费者行为的研究，消费者行为可以是定量的，也可以是不定量
转载
2023-10-23 19:32:55
116阅读
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。1、AARRR模型AARRR模型又叫海盗模型，这个模型把实现用户增长拆分成了 5
经常有粉丝问我XX数据是从哪里获取的。除了爬虫获取，还有一些常用数据/报告来源网站，今天给大家分享一波~1.中华人民共和国统计局国家统计局 2. 中国互联网络信息中心中国互联网络信息中心 3. 中国信通院中国信息通信研究院 4. 艾瑞网报告_艾瑞网 5.前瞻网经济学人 - 让您成为更懂趋势的人_细分产业市场分析_前瞻经济学人App - 前瞻网 6. 极光大数据数据报告列表 - 极光7.中
转载
2024-01-30 19:13:23
27阅读
李启方 | 简书 | Excel是我们中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是 处理数据 最的工具。很多传统行业的数据分析师甚至只要掌握Excel和SQL即可。对于初学者而言，有时候并不需要 急于苦学R语言等专业工具(当然，学会了就是加分项).因为Excel涵盖的功能足够多，也有很多 统计、 分析、 可视化的插件等，只不过
转载
2023-09-14 16:39:33
93阅读
随着互联网时代的到来，数据已经成为企业决策的重要基础。数据的高效处理和分析对于企业发展至关重要。那么，数据分析系统有哪些呢？下面数聚就从多角度一一解析，为企业提供详细的解决方案，助企业构建起一套完善的数据分析体系。
原创
2024-01-02 08:43:10
224阅读
有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我费废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题“业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？”来举个例子： 1 没用的分析有这三个特征▌ 1、就数论数。最常见的，就是列一条公式：业绩=用户数*转化
转载
2024-07-08 12:13:04
37阅读
1 什么是数据分析？数据分析：就是使用分析方法和分析工具在大量数据中提取有价值的信息，形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。 再简单来说，数据分析就是用来分析数据对象内在规律的，变废为宝。 如果再做成图表，就更能清晰的看出其中的规律，方便对症下药。1.1 必备技能硬实力：Excel：数据存储、数据清洗、可视化方面，需要掌握常用的操作及重要函数，图标和数据透视功能。SQL：SQL语句的提取分析。SP
转载
2023-08-07 21:26:50
90阅读
一、大数据系统简介扫健康码了没？相信大家每天都会不厌其烦地听到这种询问。支付宝付款，相信大家也是每天都在扫码付款，这已经成为了生活的一部分。这些能产生非常巨量数据的应用系统，我们称之为大数据系统。大数据系统还需要从巨量数据中进行有效数据的筛选、处理，比如对健康码进行赋红码、绿码等。1、大数据系统定义比较官方的定义：大数据(BigData)是将包括结构化、非结构化、甚至多结构化海量数据进行整合，并通
作者：李阳 GrowingIO、神策、诸葛IO、TalkingData、友盟、Google Analytics for Firebase是数据分析领域广为人知的几家综合性平台，他们在用户行为研究与驱动业务增长等多个方面，都提供了丰富的分析工具和技术支持，成为许多知名企业的数据平台首选。另一个特点是，我们都将移动场景下的用户行为分析作为重点之一，而非Web时代的行为分析（这也是Google
转载
2023-08-08 14:57:14
990阅读
在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。八种常见的数据分析模型1.行为事件分析行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例
转载
2023-08-24 19:53:45
139阅读
一、学习路线二、算法C4.5 决策树算法，在创建的过程中进行剪枝，并且可以处理连续的属性，也可以对不完整的数据进行处理。他是决策树算法中具有里程碑式的算法。朴素贝叶斯（Naive Bayes) 基于概率论的原理。基本思想：对于给出的具体物体想进行分类就要 算出这个物体出现条件下各个类别出现的概率，那个概率最大，该物体就属于哪一类。SVM 支持向量机算法。SVM在训练过程中建立了超平面的分类模型，将
转载
2024-01-13 20:43:35
58阅读
推荐数据汇总资源：常用的数据获取方式如下: 数据存储与提取数据库这个技能放在这里，是因为这是数据分析师的必备技能。大多数的企业，都会要求你有操作、管理数据库的基本技能，进行数据的提取和基本分析。SQL作为最经典的关系型数据库语言，为海量数据的存储与管理提供可能。MongoDB则是新崛起的非关系型数据库，掌握一种即可。初学建议SQL。你需要掌握以下技能：1.查询/提取特定情况下的数据：企业数据库里的
转载
2024-01-30 19:20:57
26阅读
