今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想,我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得,比较肤浅!如有不足之处,希望大家谅解!废话不说了,现在咱正式开始。用数据说话,就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么,数据分析就是不断地求真,进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话,用真实的数据说话,说真话、说实话、说管用的话。1.用数据说话数据本不会说话,但是面对不同的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. 项目需求2. flume采集数据3. 预处理4. 导入数据到hive5. hive数据仓库etl(各种hive sql编写)6. 数据迁移sqoop7. web展示系统开发 1. 项目需求网站、app的运营者需要知道自己的产品或服务的运营状况,就需要对使用自己产品的用户进行各种角度的数据分析,比如:用户数量新增用户留存用户活跃用户地域分析渠道分析 …要做这样的分析,数据来源应该是用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、分析背景和数据来源分析背景:随着互联网购物的发展,越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中,2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次,但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向,以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析,意图为商家后续的商品销售进行指导,获取更多的客流以及销售量。数据来源:阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西,就是a和b之前是否存在相关性以及因果性。很多报告、甚至研究都只发现了相关性,利用相关性系数就能得出;还要用假设检验来得出因果性关系才算完整。1.分析背景数据集背景介绍政策:2011年11月,中国各地全面实施双独二孩政策;2013年12月,中国实施单独二孩政策;2015年10月,十八届五中全会公报提出实施全面二孩政策。技术:自2012年起,母婴AP            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            随着国家开放二胎政策,婴儿市场规模也在不断的扩大,根据淘宝天猫的婴儿用品购买情况,对产品进行多维度分析,分析市场需求,定位产品方向,从而在满足市场需求的同时,提高销量。1.理解数据数据源来自阿里天池:<https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=45包含两张表,购买商品表和婴儿信息表购买商品表字段信息:用户ID 商品ID 商品二级            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大家早上好,本人姓吴,如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界,一起学习!感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏,里面有许多优质的文章跟大家分享哦。今天给大家分享一个数据分析案例:线下连锁水果店销售数据分析案例,分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家,真正意义上做到收藏即学会。 目录1 案例背景2 问题确认与指标拆解题3 问题解决思路4 案例实操4.1 利用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、商业数据分析概念1.商业数据分析引入2.什么是商业数据分析?3.所需技能4.基本分析流程和供应链各个环节5.商业理解6.需要用到的工具二、数据特性1.数据粒度2.数据质量与形式3.数据隐性三、数据分析类型、可视化与数据驱动开发团队1.不同类型的分析2.数据可视化3.数据驱动开发团队 一、商业数据分析概念1.商业数据分析引入先列举几个案例: (1)请估计一下2020年八月份在北京卖出有            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            大家早上好,本人姓吴,如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界,一起学习!本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目,没记错的话,这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作,自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话,可以考虑一下这个项目!完整文本介绍、代码以及数据集下载链接放在文末! 目录泰坦尼克号幸存者预测1 获取数据集1.1 探            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据分析在我们的日常生活中起到的作用越来越重要,应用的场景也越来越多,在各个行业,都有数据分析的身影,数据分析的应用,提高了行业内的竞争力,同时对于消费者而言也是有利的。商家的活动针对性更强,同时节约了成本。下面,我将通过几个案例,举例在各个行业中数据分析的应用,感受数据分析背后的价值。数据分析案例1.医疗行业在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            完整数据及操作记录数据的下载链接放在文末。 目录项目简介1 数据理解2 数据清洗3 确定思路4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结 项目简介利用最近一次的营销活动的信息,分析什么对推销结果的影响最大,如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我最近发现很多人都走进了这样一个误区:觉得业务数据分析是专业的数据分析岗位的人才需要做的事情,业务人员只需要给他们提需求就可以了。但实际上业务人员一点数据分析都不会就是只会打仗,不会算账,缺乏了统筹决策的必备能力。因此一个优秀的业务人员是需要一定的数据分析的能力的,不需要多精通,但起码要懂基础的内容。今天就通过FineBI来带大家做一个简单的药品销售情况数据分析,帮助大家了解数据分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据分析,有套路?细品1. 准确看2. 客观判3. 找方法3.1 矩阵分析3.2 漏斗分析3.3 杜邦分析3.4 分层分析3.5 交叉分析4. 小结 来源:分析有数借着互联网的东风,“数据分析”这个词越来越火,小到业务执行、大到企业决策,数据都在持续发挥着价值。但是很多人只闻其名、未见其道,到底如何进行数据分析?数据分析有什么套路吗?今天就带大家认识下数据分析的那些套路。首先给大家个选择题,大家            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录标题案例1 :Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别?1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布?1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 :Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景:对Ap            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            那么这一篇呢,针对的是逻辑做的灰盒测试,一般是指需求文档上没有的内容,但却是技术方案的核心,逻辑分析针对的就是实现测试。那么什么是逻辑呢?比方说一个记事本,具有新建,修改删除的功能,如果是功能测试,那么依照元素分析法就是新建 修改 删除 展示这几个要点,新建 普通文本 数字 表情 特殊字符 空格等一些字符展示 能否展示空格 过短过长字符展示效果 横竖屏是否支持修改 修改后展示 修改后重进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ●  
  基础指标 
   1、用户:总用户数、新用户数、留存用户、转化率、地域分析;  2、活跃:日活跃(DAU)、周活跃(WAU)、月活跃(MAU);  3、营收:付费人数、付费率、付费点分布;  4、应用:启动次数、使用频率、使用时长、使用间隔、版本分布、终端类型、错误分析;  5、功能:功能活跃、页面访问路径、核心动作的转化率;     
   ●             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              APP的数据指标体系主要分为五个维度:用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析及用户属性分析。  1.用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标,这类指标一般为产品考核的重点指标;  2.参与度分析主要分析用户的活跃度;  3.渠道分析主要分析渠道推广效果;  4.功能分析主要分析功能的活跃情况、页面访问路径以及转化率;  5.用户属性分析主要分析用户特征。一、用户规模和质量  用户规模和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影评分最高的电影评分与年龄的关系不同年龄段对某部电影的评分电            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本实验主要目的是演示如何从原始数据获取信息。其中有些信息无法给出重要结论,而有些信息能够验证假设,增加我们对系统状态的认识,而找出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-05-24 10:29:41
                            
                                240阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            背景:现用Python爬取了某求职网站上关于数据分析的数据,我希望知道数据分析是个怎样的职位?它的工资和薪酬是多少?它有哪些特点,需要掌握哪些能力?哪些公司会招聘这样一个岗位?1、数据有无缺失值?  数据的缺失值很大程度上影响分析结果。引起缺失的原因很多,例如技术原因,爬虫没有完全抓去,例如本身的缺失,该岗位的HR没有填写。如果某一字段缺失数据较多(超过50%),分析过程中要考虑是否删除该字段,因            
                
         
            
            
            
            大家早上好,本人姓吴,如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界,一起学习!感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏,里面有许多优质的文章跟大家分享哦。 目录项目来源项目简介导入模块将country表和league表连接起来按队名排序中的前十名输出spain主客队比赛的信息统计各个国家的各个联赛的各个赛季中stage大于10的球队主客队平均得分,主客队平均分之和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-10 16:01:13
                            
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