如今数据的重要性日益凸显，在运用数据的同时对于数据的利用与挖掘也一样决定着企业的竞争价值。数据从最初的原始状态经过数据分析技术的整合，变成对于企业有利的数据源。在对数据分析时的思路和数据分析的流程有哪些，下面我将展开说明。数据分析思路1.细分分析细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。因此通过细分分析扩大维度。细分方法可以分为两类，一类逐步分析，另一类是维度交叉。2.对比分析对比
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2023-11-11 00:35:05
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什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析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。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
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2024-01-04 15:20:57
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大讲台老师经常会遇到学员的问上面这类的问题，所以专门为数据分析初学者整理了本文，适合对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。希望能对刚接触数据分析的同学们带来帮助！HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。——Simon深入浅出数据分析：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你
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2024-01-16 16:23:00
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随着科技的发展和进步，人们之间的联系理应更加紧密，但是却与期望相反，很多人却变得更加分散和孤立。体中的“喜好”使人们两极分化，而其算法更加倾向于提供煽动性内容，引起更强烈的反应，并使人们更长久地沉迷其中。当涉及到当地法律、法规和隐私时，就会看到这种分化。 很多组织的战略主管和投资者表示需要剥离不是核心能力的业务，而数字巨头就潜伏在一个支离破碎的世界中，那么人们需要更换一种思路吗?
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2024-05-18 10:00:50
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除了坐在计算机前就可以成为普通的数据分析从业人员。那么为何数据分析师职位描述普遍要求广泛呢。后来证明数据分析师对每个业务功能(包括人力资源，市场营销或物流)都是有一定要求的。 但是这些基础工作是高级数据分析师所做的吗？答案是否定的。 他们发现在坐在座位上无法理解的数据中存在质量和细微差别的因素。他们认识到数字时代充满了尚未被数字化的所谓“软数据”，包括声音，口味，相关的视觉，质地和气味，因
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2024-01-16 23:04:41
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大家一般直观认为数据标准就是几个文档，描述了一些规范和要求，需要去遵守。而我们认为数据标准又不仅仅是一套规范，而是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系，是通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息，例如产品、客户、机构、账户等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的过程。 数据标准可从数据结构、数据内容来源、技术
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2024-01-03 10:53:30
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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第8章 数据分析报告8.1 什么是数据分析报告8.1.1 数据分析报告是什么 数据分析报告是用于研究事物的现状、问题原因，并得出结论，提出解决方案的一种应用文体。 是决策者认识事物、了解事物、掌握信息的主要工具之一。8.1.2 数据分析报告的原则 （1）规范性原则 报告中使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致 （2）重要性原则 重点选取关键指标，科学专业地进行分析 分析结果应当按照问题重要性
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2024-07-26 08:53:22
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：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 2）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 3）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。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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随着数字化社会方方面面的推进，数据愈发得到各领域企业的重视，通过数据创造巨大的价值成为了数字化时代企业新的目标。在各种借助数据创造价值的方案中，数据分析可以通过一系列统计分析方法，将大量复杂的数据转化为可用的信息和知识，挖掘出其中的规律，自然得到了企业的认可。所以在时间的推移中，慢慢成为了各行各业企业的基础建设。不过数据分析虽然在很久以前就有了相关历史，并且也有着“啤酒与尿布”的经典案例，但说起来
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2024-01-13 07:24:00
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1. 数据分析是根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。2. 数据分析的作用：通过观察数据知道当前发生l什么通过具体的数据拆解，理解为什么发生预测未来会发生什么支撑商业决定3. 数据分析的应用场景：运营活动运营，内容运营，商品运营，用户运营，用户分类，用户生命周期产品产品功能，产品体验，产品调研，用户需求调研市场商务合作效果4. 数据分析的能力要
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2024-01-13 17:34:16
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数据分析是一个对数据进行检查、清理、转换和建模的过程，其目的是发现有用的信息，提供结论，支持决策。在数据分析的工作中,经常会遇到拿到数据分析问题,不知道从哪里开始着手，这就需要先明确数字化分析的目标。 一、提供准确、可靠、及时的基础数据支持。 数据分析的基础在于数据，清晰完整的数据对于做好数据分析来说十分重要。数据埋点的严谨性、完整度;数据定义的清晰度;数据清洗和数据过滤的适当性等等都是进
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2023-11-06 22:53:11
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概述DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台，自由制作任何您想要的数据看板，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源。 系统基于Spring Boot、Jquery、ECharts等技术开发。系统特点友好接入的数据源支持运行时接入任意提供JDBC驱动的数据库，包括MySQL、Oracle、PostgreSQL、SQL Server等关系数据库，以及Elast
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2023-11-23 17:00:23
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1. 数据模型SchemaPig Latin表达式操作的是relation，FILTER、FOREACH、GROUP、SPLIT等关系操作符所操作的relation就是bag，bag为tuple的集合，tuple为有序的field列表集合，而field表示数据块（A field is a piece of data），可理解为数据字段。Schema为数据所遵从的类型格式，包括：field的名称及类
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2023-08-07 12:50:23
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选择属性数据1、打开属性表选择 2、点击远则，按属性选择。名称Like’重庆%’选择以重庆开头的数据，%重庆%，可以选择包含重庆的数据。 3、选择，按位置选，将属性数据与栅格数据相交的选出来 4、按图形选择，加载绘图工具，画一个框，然后点击选择，按图形选择创建要素新建矢量文件（点，线面），然后点击开始编辑，然后创建要素，画点，或线，或面叠加分析工具1、医院缓冲区： 缓冲区工具：Buffer 高中多
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2023-09-11 11:17:56
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之前有给大家推荐过如何从小白称为专业数据分析师的一份完整书单（没看过的可以自取《如何快速入门并成为厉害的数据分析师，一份完整书单》）。但是对于很多懒癌晚期的小伙伴来说，并不满足于此啊，光看书怎么行。事实上并不是看书不好，而是很多小朋友看不进去啊。所以今天给大家整理了一份Coursera上数据科学的课程，深入浅出的，而且全部免费。你会因为这些课程给你开阔的视野和深刻的认知而相见恨晚。一、大数据认知I
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2024-01-16 08:04:16
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大数据行业人才紧缺成常态，由此带来的就是大数据行业薪酬的水涨船高，大数据作为一门新兴技术，想要做大数据相关的工作，先得要掌握大数据专业技术才行。作为主流运用的技术框架，Hadoop是重点之一，今天我们来聊聊Hadoop学习必须掌握的知识点。 Hadoop基于分布式集群架构，设计了分布式文件系统HDFS，为海量数据存储和管理提供底层支持。Hadoop具有极高的容错性，通过流式数据访问，来实现高吞吐量
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2023-09-21 23:45:54
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2 实验 – 检验你的理论通过一个案例讲解了如何实证检验。本篇讲解了一个逐步进行验证的流程；旨在说明通过实验解决问题、揭示事务的真正运行规律、理清因果联系和使分析判断更有说服力。本篇重点关注如下几个名词：1、比较法 2、观察研究法 3、实验研究法 4、混杂因素 5、控制组 6、历史控制法2.1 案例
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2024-01-16 16:26:13
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数据分析的工作流程大约可分为9个阶段，其中前六个阶段是必经阶段，后3个阶段为可选择阶段。流程为：提出问题——获取数据——整理数据——数据探索——得出结论——展示结果——预测模型——模型评估——部署各个阶段的具体内容：1.确定问题阶段 明确需要用数据解决什么，一般结合具体业务提出问题，将大问题分解为可以用数据解决的小问题2.获取数据阶段根据要解决的问题收集数据，可以通过自有数
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2023-08-07 20:20:33
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