随着大数据时代的来临，不管是金融界还是教育界都面临着对于海量数据的分析与整理，这个过程不仅需要耗费大量的时间与精力，但是其最终的分析却能给企业带来更多的商业价值，也能提升顾客的满意度。故而对于数据分析已经成为企业发展必不可少的工具，越来越多的企业通过数据分析得到的不足之处，进而加以改善。那么数据分析过程是如何操作的呢? 一、对信息需求的方向加以识别 对于数据分析来说第一步一定要
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2023-11-04 23:15:34
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前提：了解数据分析需要哪些能力要培养数据分析能力，当然要围绕数据分析的基本流程来看。一个完整的数据分析流程如下：
目标确定——数据获取、清洗、整理——数据分析——结果呈现
根据上图数据分析的基本流程，可以把数据分析能力分为三大部分：基础理论知识：数理统计、模型原理、市场研究等。常用工具技能：办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。分析方法与思维：数据分析得
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2023-08-01 19:50:59
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一个数据分析的项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。数据分析的目的就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策
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2023-09-27 12:35:42
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数据分析是收集、建模和分析数据以提取支持决策的见解的过程。根据行业和调查目的，有多种方法和技术可以进行分析。当我们分析数据时，为了得出所需的结论，需要遵循一个顺序。分析过程包括5个关键阶段。 识别：在你着手处理数据之前，你首先需要确定为什么需要它。识别是确定你需要回答的问题的阶段。例如，客户对我们品牌的看法是什么?或者哪种类型的包装对我们的潜在客户更有吸引力?概述问题后，你就可以进行下一步了
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2023-11-17 17:00:00
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一、理论篇数据分析的基本过程可以分为以下五个阶段：1、提出问题数据分析的目标是来解决工作和生活中的问题。比如店铺选址、投资项目是否启动、交通线路规划决策、药店每个月销售金额等。明确需要研究的问题是分析的第一步。2、获取数据根据研究的问题采集数据，从EXCEL或数据库中导入数据，甚至是利用爬虫从网上爬取数据。3、数据清洗数据清晰一般遵循以下六个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、
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2023-09-20 22:49:59
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#1、读取数据2、清洗数据3、操作数据4、转换数据5、整理数据6、分析数据7、展现数据8、总结报告 接下来将介绍使用python来具体处理数据，包括上面几个步骤的实现，以及给出具体的操作例子。需要记住的是使用python处理数据所用到的 具体函数、方法。 # 一、python读取数据 ''''''1、简要2、如何从Excel文件中读取数据3、如何从MySQL数据库中读
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2023-09-15 20:41:42
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数据分析从0到1的文章有很多，看得眼花缭乱，有必要系统的梳理一遍到底数据分析的工作流程是怎样的。一般来说，有6个阶段。1. 搞数据数据分析，顾名思义，有数据才能分析。无论做啥分析，搞来数据始终是第一重要的事情，巧妇难为无米之炊，尽可能地多搞数据，否则一切免谈。数据分为很多种，当然也不能眉毛胡子一把抓，首先要明确我们需要什么样的数据，即目标是什么。 数据分析关注的数据一般是面向业务主题的，例如数据服
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2023-09-10 15:36:24
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前 言数据分析是对收集来的大量数据使用适当的分析方法进行分析，运用高效的分析工具将它们加以分类和汇总，并提取其中最有价值的信息，概括总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。那数据分析该怎么做呢？这里将数据分析分成 7 个闭环步骤，与你一起进行交流：① 明确需求 → ② 确定思路 → ③ 处理数据 → ④ 分析数据 → ⑤ 展示数据→ ⑥ 撰写报告 → ⑦ 效果反馈。01 明确需求明确需求是数据分
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2023-08-15 19:09:58
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进入公司后发现公司内主要遵循了以下图中的数据分析流程，名为CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining。此为业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。在具体实践中，业务理解，数据理解是十分重要的部分，间接决定了数据准备的复杂度。建立模型以及后面的评估与发布在实际企业中在工作量上与前者没有可比性。在数据分析流程中，业务理解影响了数据理解
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2023-11-17 20:51:38
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数据分析是将大量的数据转化为有价值的信息，以求最大化地利用数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的类型可以分为现状分析、原因分析、预测分析，按流程分为以下6个步骤：(1) 明确数据分析目的和思路明确数据分析的思路并搭建框架，把数据分析目的分解成不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要从哪些角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。(2)收集数据
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2023-08-11 08:31:20
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前言数据建模必知六大步骤 数据建模，通俗地说，就是通过建立数据科学模型的手段解决现实问题的过程。数据建模也可以称为数据科学项目的过程，并且这个过程是周期性循环的。数据建模的具体过程可分为六大步骤，如下图所示：一、制订目标制订目标的前提是理解业务，明确要解决的商业现实问题是什么？如：在社交平台KOL中，存在假粉丝的情况，如何识别假粉就是一个要解决的现实问题。二、数据理解与准备基于要解决的现实问题，理
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2023-08-10 09:33:26
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面板数据分析方法步骤全解 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称
芯片数据分析步骤1 芯片数据下载-GEO从GEO数据库下载数据的方法
从GEO数据库下载数据的方法1、在GEO DATASETS中输入关键词，选择符合的GSE，在ftp中进行 手动下载2、找到符合的GSE，在R中使用 GEOquery 包进行下载GEO数据库的数据种类1、Platforms 平台包含有芯片的探针信息，如cDNAs，寡
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2023-05-28 15:22:48
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文章目录概述DataXceiverServer介绍了解DataXceiverServer初始化工作工作原理DataXceiver介绍Op类介绍处理逻辑BlockSender 读取数据传统方式实现数据传输零拷贝实现数据传输原理具体操作客户端读数据流程分析java api读取数据构造DFSInputStream获取文件的块信息DFSInputStream read 数据Sender发送数据总结 概述
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2023-09-06 10:03:23
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利用python进行数据分析(其三)数据清洗和准备在数据分析和建模的过程中，在数据准备上（加载、清理、转换以及重塑）需要相当多的时间。因此，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以有效地将数据规整成所想要的格式。1. 处理缺失数据缺失数据在pandas中呈现的方式比较不完美，对于数值数据，pandas使用浮点值NAN(Not a Number)表示缺失数据，
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2023-06-19 23:01:31
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大数据的好处大家都知道，说白了就是大数据可以为公司的未来提供发展方向。利用大数据就离不开数据分析。而数据分析一般都要用一定的步骤，数据分析步骤主要包括4个既相对独立又互有联系的过程，分别是：设计数据分析方案、数据收集、数据处理及展现、数据分析4个步骤。 设计数据分析方案 我们都知道，做任何事情都要有目的，数据分析也不例外，设计数据分析方案就是要明确分析的目的和内容。开展数据分析之前，只有明
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2023-08-08 23:39:23
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数据分析这个岗位涉及很多知识点，各个网站也都能搜到，但很少有一种系统化的流程来参考，也有读者后台留言问到数据分析的流程，所以我认认真真的整理出一套方法论，将数据分析从0-1的流程都串联了起来。对于分析人员来说，过程很重要，是一个发现业务价值并探索业务价值的过程；但对于领导来说，结果才最重要，只有可落地实施可带来实际效益的结果才是数据分析价值的体现。所以，流程中的每一步铺垫与探索都是为了最终的业务价
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2024-01-11 17:09:49
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一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。4、数据处理。5、数据分析与展现。6、专业报告。7、持续验证与跟踪。<ignore_js_op> 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结
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2023-11-30 14:50:25
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概述接收数据BlockReceiver接收数据包信息receivePacket 接收数据信息PacketResponder处理响应信息 概述因为在hdfs这样一个复杂的分布式文件系统中，每个文件都是由多个block组成的，每个block又有多个副本，这些副本分布在不同的机器上，所以对于hdfs的写操作流程，就算不考虑异常的处理，其实该流程也是hdfs中最复杂的流程了。先上一个《hadoop权威指
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2023-10-03 11:46:05
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在依靠数据驱动的商业世界中，数据分析已经是 IT 互联网、咨询、广告等行业从业者必备的职业技能。而随着大数据时代的到来，如今90%的企业都想利用数据分析为其带来更便利的服务，数据分析师这类人才可谓供不应求。 那么如何成为一名合格的数据分析师？首先先来了解一下数据分析师的发展阶段。 数据分析师发展的四个阶段：1、数据专员 此时的数据分析师就是给领导或者同事导出产品运营的数据报表，整合下出个报告。统
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2023-11-13 16:45:38
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