一、结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。对于不太重要的
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2023-08-10 16:01:55
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大数据分析--埃森哲 目录1、概述2、数据分析框架3、数据分析方法4、数据理解&数据准备5、分类与回归6、聚类分析7、关联分析8、时序模型9、结构优化10、数据分析支撑工具 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合 随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交
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2023-06-01 00:23:02
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MySql数据类型分析（数值(整形)类型） Part1MySql数据类型总结分析包括三大类：数值类型字符类型日期时间型数值类型分析MySQL的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。 整形包括：TinyintSmal
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2023-10-24 00:16:41
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大数据时代，数据对于企业越来越重要。数据能够降低员工之间的沟通成本、帮助企业规范内部管理，通过数据分析处理提升科学决策能力，因此商业数据分析报告贯穿了企业经营管理的方方面面。数据分析报告有哪些形式？数据分析报告一般分为日常工作类、综合分析类两种。1.日常工作类报告日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施，当然，
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2023-12-28 16:10:18
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在上一篇文章中我们给大家介绍了数据分析报告的要求，现在我们在这篇文章中给大家介绍一下定量图表的制作以及绘制方法，大家在进行数据分析工作的时候一定要注意这些细节，这样才能够做好数据分析报告。下面我们就来给大家解答一下这个内容。首先我们给大家介绍一下基本的图表，基础图表有柱形图、折线图、条形图、饼图。当然，很多数据分析报告都用组合图表，比如说柱形折线组合图。那么矩阵图怎么制作呢？一
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2024-01-15 08:53:38
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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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分析报告
原创
2018-10-15 15:27:22
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数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。 用户数据指标IP、UV、PV、VVIP（Internet Protocol）：独立IP数。UV（Unique Visitor）：独立访问客数。PV（Page View）：页面浏览量/阅读量。VV（Visit View）：访问
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2023-10-18 23:34:49
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一篇完整的数据分析报告可能会让你的求职变得更加容易。为什么会这么说？这源于我之前的求职经历。彼时我虽然在工作中经常用数据赋能业务，但这些案例十分的碎片化，没有形成完整的框架或者成果，结果在面试过程中，缺少一份完整的项目报告来佐证我的能力。后来在工作中，经常有后辈让我给他们的数据报告提些意见。也让我意识到很多人也缺少一份标准的数据分析报告模板来参考，这也是我分享这篇文章的目的。首先，一份完整的数据分
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2023-10-18 16:37:18
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数据解读是数据分析师的基本功，如果不能充分理解数据分析中出现的各类指标及术语，数据分析工作将很难展开。对于数据分析师来说，了解常用的分析指标和术语是做好数据解读的前提。下面，一起来了解下常用指标及术语。 1. 平均数 平均数是统计学中最常用的统计量，包括算数平均数、几何平均数、调和平均数、加权平均数、指数平均数等。通常我们在生活中所说的平均数就是指算数平均数。算数平均数是指，在
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2023-08-07 19:38:01
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今天我们就还原到工作场景中，看看数据分析报告该怎么写。数据分析报告有两种基本模式： 1.你问我答：有明确的问题要解答 2.我说你听：无明确问题，需要从常规数据中解读 今天先讲：你问我答。因为有明确问题，所以回答起来更聚焦，容易讲解。一、初级报告 请大家看上图，然后自己先作答： &n
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2021-08-05 16:03:16
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我们在上一篇文章中给大家讲述了数据分析报告的原则，数据分析报告的原则具体有四点，分别是规范性、重要性、谨慎性和创新性。当我们掌握了数据分析报告的原则以后我们就需要了解一下数据分析报告的种类，下面就由小编为大家介绍一下这些知识。数据分析报告的种类有很多，数据分析报告的种类是有数据分析报告的对象、内容、时间、方法等情况的不同，因而存在着不同形式的报告类型。常用的几种数据分析报告有三
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2024-01-06 21:41:43
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当前数据研究已成常态，不论是企业进行市场调查，或者运营进行数据分析，也或者学术研究等，均会涉及到撰写数据分析报告。那么如何撰写一篇研究报告呢？本篇文章为你解答。 撰写数据报告常见核心点以及过程如下： 撰写报告前首先要明确研究结构，通常是介绍背景信息，对于报告中涉及的关键词进行基本描述，之后将背景信息与关键词进行交叉分析，当然在处理过程如果有对于分析意义不大的项需要进行删减，最后对分析结果
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2023-05-18 19:47:38
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数据分析报告格式导读：本文数据分析报告格式，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。数据分析报告格式分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰
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2023-09-21 22:27:22
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BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!一、功能列表 图1 数据可视化分
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2023-10-06 21:33:03
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在移动应用开发中，经常会碰到对客户端信息的统计，有多少客户使用了自己开发的软件，客户是通过哪些渠道进行的下载安装（官网，91手机助手，豌豆荚？），客户通常在哪些时段使用软件，客户的地域信息，硬件参数，同行业其他软件相比的数据对比分析，乃至收集软件中的报错，用户的反馈，自动更新，用户在线参数配置，SNS分享，植入的广告的点击次数分析。在Android平台和IOS平台下开发者需要这样的数据分析和挖
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2024-05-23 19:55:34
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**临床医疗运营数据分析 ㈠ 数据分析，可视化展示，我们需要分析什么？展示什么？前言俗话说得好，会干的不如会说的，会说的不如会总结的，会总结不如会做数据分析的。又到了一年一度的KPI业绩考核的关键时刻，作为一名在医疗IT摸爬滚打多年的仓库保管员，如何在医院精细化管理的大背景下为临床科室提供精准的数据分析，实现可视化展示，是我们迫切要解决的问题。今后的一段时间，我将以某临床科室为实例，本着解剖麻雀的
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2024-02-20 20:06:40
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Python案例实操3-电影数据分析一、读取数据二、数据处理1.索引重命名2.合并数据集3.选取子集4.缺失值处理5.数据格式转换三、数据分析及可视化1.电影类型随时间变化趋势图2.统计电影分类情况3.电影类型与利润的关系4.Universal Pictures 和 Paramount Pictures 公司电影发行数据对比5.改编电影和原创电影的对比情况6.电影时长与电影票房及评分的关系7.电影
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2023-09-11 11:06:40
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目录一、获取老番茄数据二、python数据分析1、读取数据源2、查看数据概况3、查看异常值4.1、查看最大值（max函数）4.2、查看最小值（min函数）5.1、查看TOP3的视频（nlargest函数）5.2、查看倒数3的视频（nsmallest函数）6、查看相关性7.1、可视化分析-plot7.2、可视化分析-pyecharts三、同步讲解视频一、获取老番茄数据首先，看下目标分析数据:含字段：
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2023-08-21 09:31:12
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人口分析案例需求：导入文件，查看原始数据将人口数据和各州简称数据进行合并将合并的数据中重复的abbreviation列进行删除查看存在缺失数据的列找到有哪些state/region使得state的值为NaN，进行去重操作为找到的这些state/region的state项补上正确的值，从而去除掉state这一列的所有NaN合并各州面积数据areas我们会发现area(sq.mi)这一列有缺失数据，找
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2024-06-23 05:06:46
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