数据分析师要学：数学知识、分析工具、编程语言。1、数学知识数学知识是数据分析师的基础知dao识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有数据分析师必须学习：数学知识，分析工具和编程语言。1，数学知识数学知识是数据分析师的基本知识。 对于初级数
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2023-08-11 21:04:22
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# 指标维度对数据分析的影响
在数据分析的过程中，指标维度扮演着至关重要的角色。指标（metrics）是用于衡量和评估某一活动或现象的量化标准，而维度（dimensions）则是对指标进行分类和细分的基础。在数据分析中，合理的维度设置能够极大地影响结果的解读与分析。本文将探讨指标维度的影响，并结合代码示例进行说明。
### 什么是指标与维度？
在数据分析中，**指标**是我们所量化的数据点，
原创
2024-08-18 07:35:36
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指标与维度最基本的作用是描述与衡量，维度与指标往往成对出现，搭配使用，往往通过组合筛选一系列指标来形成一个维度，也可以理解为不同的维度需要不同组合指标来实现。量度通常以数字+计量单位的方式指标通常以维度+汇总方式+量度方式
用于衡量事物发展程度的单位或方法
指标需要经过加和、平均等汇总计算方式得到，并且是需要在一定的前提条件进行汇总计算，
如时间、地点、范围，也就是我们常说的统计口径与范围。
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2023-09-05 10:18:12
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在之前的文章里面，我们都是针对分析工具和模型做了很多的分享，包括如何用EXCEL和SPSS来进行数据分析以及在企业数据分析中一般都有哪些数据模型。如今的社会发展越来越快，对数据的依赖也越来越多。无论是政府机构进行决策还是公司运营，甚至于科学研究和媒体宣传，都是离不开数据的支持的。在这样的背景下，就必然导致了对于数据分析这项技能的需求变大。所以说，数据分析的作用和价值就在于能够将数据转化为知识、结论
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2024-01-14 10:03:35
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ya~老amy来了，今儿给大家分享一个朋友面试数据分析的实战项目，建议大家也可以独立的做一做。需求如下： 看完这，可能第一反应就是头都大了。原始数据？结果数据？标准数据？但是冷静下来，对数据进行观察之后，呈现出下方截图： 图看不明白没事儿，我们给大家详细说。首先，我们对照着原始数据表与结果数据表，看原始数据表中有哪些字段是可以直接读取写入到结果数据表中的。此时，大家可能又觉得在原始数据表中的字段都
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2024-07-19 11:30:52
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大到国家大政方针的制定，小到一个家庭生活支出的情况，可以说都能用得上数据分析，在我们的生活中，数据分析可以说是无处不在的，它决定了许多事情的质量情况，既然它如此重要，在数据分析的过程中需要注意些什么呢? 第一、分析是数据的真实性、全面性、可信性、及时性为基础的，所以在收集数据的时候，一定要注意这些问题，如果这些问题不能解决，将使数据分析的准备性受到极大的影响，严重的将导致一系列决策无法正
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2024-01-15 17:00:51
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Python的应用方向有很多，先想想自己为什么要去学Python，也就是确定一个方向。有的放矢才能真正学精。不然这个学一点，那个学一点，到头来还是什么都没学会。Python一般有下面这几个应用方向：1、数据分析（强烈推荐）Python做数据分析以门槛低、薪资高著称，我们既可以利用数据分析找到数据分析相关的岗位，也可以利用数据分析这门技术实现个人价值的提升，开拓自己本职的发展前景。 这个方向你需要掌
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2023-08-11 21:04:19
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前言在数据生命周期中，每个环节都可能引发数据质量问题，如前期设计发生定义不明确，那必会造成数据混淆，中期ETL过程异常更是会造成数据错误、后期应用若元数据不准确必会影响分析结果，所以控制好 数据生命周期中各环节，才能保障数据质量。下面内容是从技术、业务、管理 三大方向来介绍 影响数据质量的因素。说到数据质量问题的原因，做过BI或数仓项目的小伙伴肯定都知道，这是一个业务和技术经常
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2024-07-22 11:25:30
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企业经营其实简单来说就是做买卖，有了买卖自然就产生了销售数据，那怎么能让这些销售数据产生价值呢？答案就是数据分析。通过对销售数据的分析，可以帮助企业及时洞察市场动向，发现企业销售过程中的问题，调整营销战略。但在实际分析过程中，我发现，很多企业在解读销售数据上存在很大的问题。很多企业以为的销售数据分析就是将月度、年度销售数据统计汇总，然后简单对比，得出结论，这样数据分析只能描述表层的现象
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2023-10-12 20:06:29
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基于Python的数据分析与数据挖掘教程之一：列表（list）、元组（tuple）、集合（set）,字典(dict) 先打开编辑环境：开始->程序->Anaconda3->Jupyter Notebook 出现如下界面，单击右上角“new”所在的倒三角形，单击Python，出现编辑环境。 一、列表（list）一、列表（list）  
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2023-09-25 16:53:11
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简介:python语言魅力无穷，短短一串代码就可以发挥巨大的作用。在数据分析工作中，python的用途十分广泛，数据收集(爬虫)、数据清洗、数据统计、数据可视化等都可以用python实现，具体实现的工具库如下：1、爬虫：reque ...python语言魅力无穷，短短一串代码就可以发挥巨大的作用。在数据分析工作中，python的用途十分广泛，数据收集(爬虫)、数据清洗、数据统计、数据可视化等都可以
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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一个数据分析项目，通常数据处理时间占70%以上，使用先进的工具有利于提升效率。那么，哪款数据分析工具深受数据分析师们的青睐呢？当然是 IBM 数据分析大家族里的Cognos Analytics Data Sets。Data Sets是Cognos Analytics V11.0.4提供的一种新的数据门户，用于创建一个定制的、用户经常使用的items的集合。Data Sets从packages或da
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2024-08-05 12:21:51
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上一篇笔者罗列了python所有的数据类型，其中就有列表LIst，这章具体来看下列表的一些内置方法和用处。列表List介绍用[]表示，中间以，隔开，元素类型可以不同。可以进行切片动作，可以用运算符“+”连接列表。内部元素是可变的，所以称为可变数据类型（variable）。列表占用一块可以存放多个值的连续的内存空间，对于内存占用较为浪费。列表推导式首先，笔者先扩展一个知识点，列表推导式（又称列表解析
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2023-10-19 11:34:13
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用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。而且Python是数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动进行销售
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2023-10-12 10:08:19
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在进行SPSS数据分析之前，理解数据分析对数据的具体要求至关重要。数据的质量、类型和组织方式直接影响分析结果的正确性和有效性。在本文中，我将详细阐述在SPSS数据分析中对数据的要求，以及如何满足这些要求，确保分析过程的顺利进行。
### 环境准备
首先，我们需要准备环境，确保SPSS能够正常运行。这包括软硬件的要求和环境搭建的时间规划。
**软硬件要求：**
- **硬件要求：**
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先从我为什么选择这个职业方向开始谈吧我大学的专业是工商管理，课程主要以理论和定性分析为主，虽然也会学一些数学课程和定量模型，但整体上更多地还是教授一些商业分析思维和模型，如波特五力模型、4P、管理职能、波士顿矩阵、SWOT、PEST等。在使用这些模型时，深感很多判断和决策都是凭感觉做出来的，是务虚，所以希望能够用务实的数据分析作为研究方法和路径。而按照工作的实际需要，数据分析师职能会有所侧重，所以
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2023-11-30 16:57:20
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虽然不像 Python 那样流行，但 R 仍然是数据分析师的首选。经常被描绘成 Python 的主要竞争对手，学习这两种语言中的一种（或两种）是成为数据分析师的关键一步。R 是一种开源的、特定于领域的语言，专为数据科学和高级计算而设计。R 在金融和学术界非常流行，是数据操作、处理和可视化以及统计计算和机器学习的完美语言。R 拥有庞大的用户社区和大量用于数据分析和机器学习的专用库。一些最著
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2024-08-06 09:34:20
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数据分析是如今信息技术最热门的领域之一，可以为企业带来显著的效益，通过数据来记录、分析事物发展的过程和预测未来趋势，其本身是客观的，但由于或多或少受到一些主观因素的影响而致使分析结果失去意义。 受这些因素的影响，数据分析人员可能会犯的一些错误使得分析结果与事实产生偏差，作为数据分析界的一员，我们应当警惕以下几大常见误区。 1、分析目的不明确 面对海量的数据，我们常常会觉得好像身处大海之中
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2024-01-16 16:54:04
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大数据的商业价值利用进行了数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等大数据分析项目开发,逐渐成为业界人士追求的利润焦点,但大数据分析往往容易出现各种问题,导致分析结果不准确,导致项目开发失败。 无论是人工智能还是大数据技术都得到了不同的应用，下面我们就一起来了解一下，影响大数据技术发展的因素都有哪些。 影响大数据发展的因素都有哪些 1.中小企业如何在大数
