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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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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目录问题描述解题思路代码实现结束语 本篇博文又是我的SQL题分享环节，为了记录一下自己的做题过程，以及防止后续力扣会员过期无法再次查看题目，所以我每天都会给大家选出一道质量较高的SQL题目发表到博客上，并且会加上自己的一些解题技巧或实用知识点，希望对大家也能有所帮助。那么今天给大家分享的题是LeetCode的第1158题——市场分析 I。下面是问题的详细描述。问题描述Table: Users+-
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2024-07-02 08:08:55
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本节书摘来自华章社区《大数据导论》一书中的第2章，第2.1节市场动态，作者瓦吉德·哈塔克（Wajid Khattak），保罗·布勒（Paul Buhler），近些年来，商业审视自身与市场的方式已经有了根本性的改变。在过去的15年里，发生了两场巨大的股市市价回落：一是2000年的互联网泡沫破裂，二是始于2008年的全球经济衰退。在以上两个例子里，商业公司都以减少开支的方式来努力提升自己的效率与效力，
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2024-09-10 15:12:54
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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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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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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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1 数据分析概述
数据分析是基于某种业务目的，有目的的处理数据，提取有价值的信息，解决各种业务问题的过程。目的/出发点：设立目标或业务需求，明确问题方法：根据不同场景选定分析方法结果：目标解释或业务应用（to do），创造价值1.1 数据分析流程目的和内容：明确项目整体框架或业务问题数据收集：根据假设或问题树收集相应数据，要求数据准确、
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2024-01-15 23:04:05
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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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我们在上一篇文章中简单地介绍了数据分析的知识，数据分析知识主要分为5个模块，分别是数据获取、数据存储与提取、数据预处理、数据分析、数据可视化。不同模块的内容难易也是不一样的，下面我们就开始给大家详细讲解一下数据分析其他方面的知识。首先给大家说说数据获取的知识，一般来说，数据获取的方式有两种，第一种就是公开数据，第二种就是通过Python爬虫获取数据。而外部数据的获取方式也有很多，比如获取外部的公
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2023-11-24 02:39:29
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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
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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一、TuShare简介和环境安装 TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为：TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据，涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据（具体请自行查看官网），并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求 环境安装：pip install tushare。如果是老版本升级，可以用升级
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2023-12-09 14:01:58
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今天解决最后一道题?：把数据集随机划分为训练集和测试集，按8：2的比例。（本来应该周六就更新的，因为临时接了朋友一个自动下单程序的需求就耽搁了?）一般情况都会用传统定比随机划分（掌柜自己取得名字。。。也有人叫留出法？）法，即使用sklearn库里面的model_selection模块的train_test_split方法。这里掌柜就直接拿官方的鸢尾花数据集示例来演示一下： 这?也正是此题的考点。到
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2024-07-01 21:32:20
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数据分析库Pandas前言pandas模块简介Pandas的绘图函数read_csvhead方法tail方法columns方法shape方法loc方法通过列取数据对数据加减乘除及其他操作对数据排序一个简单的案例（转） 前言本篇博文对python的数据分析库pandas做了简略的介绍和应用指导，包含pandas模块简介，pandas绘图函数，read_csv，head方法，tail方法，colum
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2023-08-11 09:10:38
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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。那老李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
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2023-10-16 13:05:37
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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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