细边框标题工作中，很多时候都是要在资源有限的情况下，去最大化的撬动效益。挖掘创造最大价值的用户，给用户分类针对性营销等，就是一种典型的应用。本文将来谈谈常用的几个衡量客户价值的数据分析模型，以及它们的应用场景。这在用户运营、市场营销、客户管理等领域常常会用到。01使用帕累托模型判断重要客户帕累托原则，又称二八原则，是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中
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2024-08-24 10:56:21
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1 数据选取library(readr)
library(dplyr)
library(plyr)
library(reshape)
library(reshape2)
#基于kaggle数据集https://www.kaggle.com/orgesleka/used-cars-database
auto_original <- read_csv("~/autos.csv")
auto
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2024-01-14 12:40:45
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数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但仍有许多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。其实，做数据分析首先需要建立基本的数据思维，今天就跟随小编的脚步，一文带你快速建立数据分析思维。 如何建立和锻炼数据分析思维？ 数据思维不能一蹴而就，
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2023-08-11 11:03:52
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众所周知数据分析不仅能够给人们的生活和工作带来一定的好处，同时对于企业发展与规划也是有所帮助的，为了能够深入了解数据分析技术，需要搞明白数据分析能够给企业带来什么价值。数据分析能够给企业带来什么价值？数据分析能够给企业带来的价值如下： 精准营销数据分析在营销领域的应用是比较成熟的，市场营销专业的学生基本都要学习一到两门统计的课程。数据驱动营销的作用有一个形象的类比：当你开始淋浴的时候，为了调整合适
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2024-01-11 15:46:33
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很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能够使商业计划变得十分完善，从而脱离危险的领域。但是如果没有进行市场调研和数据甄别以及数据分析的话，商业计划就很容易走弯路，甚至走向死胡同。由此可见数据分析还是比较重要的，那么数据分析为什么那么
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2023-09-14 22:43:48
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数据分析的主要工作职责：a.临时取数分析，比如双11大促活动分析；产品的流量转化情况、产品流程优化分析，等等；b.报表需求分析--比如企业常见的日报、周报、月报、季报、年报、产品报表、流量转化报表、经营分析报表、KPI报表等等；c.业务专题分析：精准营销分析（用户画像分析、营销对象分析、营销策略分析、营销效果分析）；风控分析（策略分析，反欺诈分析，信用状况分析）； 市场研究分析（行业
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2023-11-01 10:35:49
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数据分析可谓是当前的热门领域，毕竟现在我们的工作都离不开数据。 简单地说，数据分析就是利用适当的手段和方法对收集到的数据进行分析，我们还利用高效率的分析工具对其进行归类和汇，从中提炼出最有价值的信息，最后再归纳总结，形成 有效结论，挖掘出数据最大的价值。 为什么现在的企业越来越喜欢数据分析，今天小编就用大白话给大家讲讲数据分析的优势究竟在哪里。 1、降低成本企业都在讲
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2023-08-11 11:04:03
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BI和分析平台市场从IT主导的报告转向现代业务主导的分析已经成为主流，BI解决方案的发展和演变非常迅速，数据分析市场的变化趋势又该如何？Tempo大数据分析平台 根据自己的行业经验以及对权威报告的解读，总结出一些要点，在此分享给大家。 1、自然语言处理将在BI市场扮演重要角色未来我们会看到自然语言处理变得愈发流行、复杂、无处不在，随着开发人员和数据工程师不断完善自身对自然语言处理的理解，自然语言处
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2024-01-11 16:57:06
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博客市场数据分析是一个现代企业在数字化时代中，寻求增长和用户参与的关键领域。随着内容创作平台如雨后春笋般涌现，了解如何有效地分析博客市场数据变得尤为重要。通过系统的分析，可以帮助企业找到潜在客户，优化内容，提升用户体验，从而实现更好的市场占有率。接下来，我们将深入探讨这个过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用。
### 背景定位
在数字经济时代，博客已成为人们获
数据分析基础篇（学习方法总结）源自《极客时间》的《数据分析实战45讲》 ——清华大学计博陈旸什么是数据分析？数据分析三个组成部分
1、数据采集。数据分析的原材料，也是最“接地气”的部分，源数据的收集是分析的基础。2、数据挖掘。数据分析中的难点，也是整个商业价值所在。之所以要进行数据分析，就是要找到其中的规律，来指导我们的业务。3、数据可视化。数据领域中的万金油技能，可以让我们直观地了解到数据
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2023-12-16 15:22:39
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Q1：流量波动，数据突然涨了怎么分析——考察分析师的经验怎么样 举例：美团外卖近期的订单量突然下降 5%，给出解释并提供下一步建议常识判断：最近是否有比较重大的节日，用户外出度假旅游导致订单量有所下降。竞品数据：竞品最近的数据有没有大涨，最近有没有做一些营销活动导致我们的订单量下降。外部事件：社会上有没有针对外卖的一些负面事件，是否对品牌本身造成影响。产品变化：用户订单下降的产品本身有没有发布最新
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2023-09-14 22:44:14
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再来一篇世界500强公司数据分析报告，关于经销商在细分市场的销售数据分析。
首先看处理后的底表：
怎么样是不是很好看？配色高档又不显沉闷（手动偷笑，就是要夸夸自己。当初我可以看了一摞的财经周刊、经济学人去找图表的配色感觉的。）
好看是好看，但是光看数据看不出所以然来，更不能直接发给高管。所以就要对数据进行分析，做成图表。
可以先对数据进行分组统计：
还可以做成柱状图：
总体趋势是不是出来
原创
2021-08-07 16:46:22
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作者 | 京东云BDS团队区块链由很多区块按时间顺序串联起来构成的，在每个区块中存储交易、账号等相关信息。每个区块就像一本纸账本，上面记录了很多人每天的流水账。如果我们想查看最近一年有多少笔大额支出，那我们需要将最近一年的所有账本搬出，一本一本从头到尾进行翻看，找出相应的记录。也可以说每个区块就像一本纸质书，如果我们想从一堆纸质书中按某些关键字进行查找，除了从头到尾进行翻看之外，就别无它
# 烟草市场数据分析入门指南
在数据分析的过程中，烟草市场数据分析通常涉及对市场趋势、销售数据、顾客行为等方面的信息解读。对初学者来说，这个过程可能会显得复杂，但我们可以将其分解为几个简单的步骤。
## 流程概述
下面是烟草市场数据分析的整体流程，涵盖了获取数据、数据清理、数据分析和可视化等各个方面。
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-09 03:52:09
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# 什么是市场数据分析
市场数据分析是指对市场各种数据的收集、整理和分析，以便企业在竞争激烈的市场环境中做出更加科学的决策。这一过程通常涉及数据的收集、清洗、可视化和解释，最终得出有助于业务发展的洞察。借助市场数据分析，企业能够理解消费者需求、评估市场趋势以及优化产品和服务。
## 数据收集与清洗
数据收集是市场数据分析的第一步。数据可以来自各种来源，例如市场调研、社交媒体、销售记录等。收集
随着信息技术和人类生存生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生巨大的影响。 中国大数据发展水平情况 据统计数据显示，2017年中国大数据发展指数总数为1087.8，同比增长179.32;各省市增长的平均值为5.78。其中，浙江和重庆的大数据发展指数增长均超过10，北京、江苏、广东、浙江、上海味蕾大数据产业发展的第一梯队，大数据指数增长平
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2023-10-22 11:36:34
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分析目的：1、通过分析短视频市场情况，判断切入短视频领域的必要性，并找到在这个行业中的发力点、核心驱动力，以便辅助产品定位。2、通过分析市面上最火的短视频APP，也是对标产品的抖音，挖掘竞品在此行业的既有经验，找出产品的核心卖点，作为产品设计的参考。一、市场分析市场规模1、 总体市场情况：手机网民规模image截至 2018 年 6 月，我国手机网民规模达 7.88 亿，上半年新增手机网民 350
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2024-01-11 14:19:08
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增长势头强劲，已经扭亏为盈过去几年，美团（03690）的收入一直在以两位数的速度在增长。 这一增长势头，到了2022年还在延续（美团的收入在2022年仍保持了两位数的增长，并且结束了连续七个季度的亏损）。虽然之前的“动态清零政策”对美团的OTA业务产生了很大的影响，但美团在2022年第三季度(截至2022年9月的季度)仍实现了12亿元人民币的利润。 中国的外卖市
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2023-12-12 16:30:35
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所谓市场调研就是对某一目标，收集、整理、分析有关信息，通过对数据或信息的分析，得到相应结论，从而为企业决策提供参考，实现企业利益最大化。数据分析是市场调研中重要组成部分，在分析过程中我们会遇到许多统计分析方法。今天SPSSAU就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法，以及如何在SPSSAU使用这些方法。 01 频数分析：分析比例，掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析，频数分析都是最常
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2024-07-16 11:36:32
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大数据时代已经悄然而来，特别在互联网行业和金融行业尤为明显。互联网的高速发展以使得数据分析越来越重要，很多大企业开始研究大数据的带来的利益。而如今，金融行业的大数据浪潮已经无法抵挡，而国内的基础软件真的做好了应对大数据浪潮冲击的准备了吗? 目前，国内的金融大数据处在发展阶段，传统的软件厂商的
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2024-01-11 14:22:36
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