随着现在技术、科技的发展，数据分析也越来越吃香。几乎所有的行业包括正在转型的以及一些还未转型，正在考虑转型的企业，都在考虑有数据分析来驱动业务增长。很多人也是抓住了这次机会，想要进入数据分析行业，今天小编就来给大家分享一些做数据分析必须要都掉的坏习惯，希望对大家成长为一个优秀的数据分析人员有帮助。1.不善于思考其实数据分析的关键在于分析，而分析的关键在于思考，无论是最初的信息搜集，还是最终做出的报
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2023-12-18 13:47:08
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数据分析的底层逻辑数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案；商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。什么是数据？最通用的理解，数据是被存储起来
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2024-01-16 16:21:25
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就目前而言，很多的企业都会使用数据分析来进行企业工作。于是，这就需要企业中的产品经理懂得数据分析，但是很多产品经理并不是数据分析专业的，因此需要学习一些相关的数据分析知识。那么大家知道不知道产品经理怎么学习数据分析工作呢？产品经理怎么用好数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望这篇文章能够给大家大家带来帮助。首先，我们给大家说一下产品经理需要掌握数据分析知识的内容，
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2024-01-19 15:59:49
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1.缺失值概要数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果的不准确，以下从缺失值产生的原因及影响扥方面展开分析。（1）缺失值产生的原因1）有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大；2）有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设置的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障灯非人为原因而丢失；3）
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2024-09-30 23:04:17
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0x00 前言本文来自，一位数据分析师朋友对数据分析发展方向的困惑，觉得自己没有核心竞争力。这个问题也很常见，居士的观点是如下：明确自己岗位在行业、公司、团队中的定位，先确定什么是核心竞争力！确定什么是核心竞争力之后，再考虑如何增加竞争力很多小伙伴，在最开始并没有抓住方向，感觉没有核心竞争力就开始各种去学，有点病急乱投医。当然，第一步如何明确核心竞争力也往往是最难的，这一点并没有统一的答案，需要不
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2024-01-18 15:42:57
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在互联网高速发展的当下，大数据分析已是潮流，各行各业中都在引用。通过分析能够获取很多智能的、深入的、价值的信息。然而，在日常工作生活中，大数据分析驱动业务增长同样伴随着存在着诸多现实瓶颈。诸如业务发展瓶颈、IT中心瓶颈、大数据应用瓶颈。 业务发展的瓶颈：1、数据分析需求得不到及时响应，公司发展仿佛在一片漆黑中前行。缺乏对业务现状的准确把握，报表固定且老化，数据利用率低；市场占有率、用户画像、服
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2023-12-19 15:47:51
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怎么进行数据分析从业务中来，到业务中去，顾名思义，数据分析要围绕业务进行，由此我们得出来 业务调研->创新分析->逻辑思考->可行建议数据分析的关键数据分析的关键是方法而不是技术，就像我们写作一样，华丽的修辞并不重要，最重要的要表达出自己的想法以及意境和格局。 多角度思考问题，通常我们可以拓展知识面，比如说，从经济学，心理学和统计学进行数据分析数据分析要避开的坑精心准备的数据，
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2024-01-29 00:37:22
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“你自己多想想……”是很多新手数据分析师最怕听的话。如果前边还加个自己不熟悉的业务，比如“做个内容分析，做个售后分析，做个呼入分析……你自己多想想”，那就更难受了。到底该咋个“多想想”，今天我们系统讲解下。 问题场景：某个互联网厂子，领导对说：“做个积分分析，你自己多想想”。就没了没了殳了了咋办！ 01从业务场景开始之所以觉得难下手，是因为这里是两个问题，不是一个问题。问题一，
我是小z今天来聊聊关于数据分析的技能。 首先说结论：业务是第一位，其次才是工具和数学原理。为什么这么说？因为数据分析是为了解决业务问题，如果脱离了业务，什么都不是。 比如：80%，单看这个数字是没有什么意义的。但是如果我们说某APP的次留是80%，就将这个单独的数字赋予了业务意义。 所以，数据分析一定是与业务强相关的。下面我们就来说说数据分析所需要的技能。
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2024-08-08 12:49:05
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选摘自《人人都是产品经理》 我们要意识到，用户“怎么说”和“怎么做”不同，甚至经常有矛盾，有时候用户的行为比语言更能反映出他的真实需求。比如用户说在搜索买家的时候应该加一个“按交易额搜索”的条件，也许只是他某次特殊的需要使然，但如果我们听他的做了这个功能，之后通过用户行为的数据分析发现，只有1/10000 的人用过，那就表明我们被用户的说法骗了，但数据永远不会骗我们。不过，在数据分析时也会有
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2023-11-02 22:42:16
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数据分析是一个很复杂的过程，当你成为一名数据分析师，你的身上不知不觉就有了以下这些特征，让我们一起来看看是不是这样： 1、业务至上不会把什么方法、什么工具挂在嘴边，首先想到的是你的业务模式是什么?你想解决什么业务问题?2、用数据说话觉得、以为、估计，大概、可能、也许这些词说的越来越少，业务好不好、产品好不好、活动好不好，用数据说话!!3、对数据负责开发TMD又搞错了，产品里面点又漏了…这
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2024-01-15 22:18:47
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大家好，我是面兜兜，今天面兜兜给大家分享优秀数据师应具备的基本素质。虽然数据分析是一项对技术要求很强的工作，但既然决定在拼多多开店，自然要掌握数据分析的知识，其实拼多多商家最常用的就是商品排名，关键词排名之类的数据，还有就是行业概况和定价分析的数据，但你想要做好这些数据分析，就必须要具备如下6大素质，因为这是一个优秀数据分析师所必备的素质。一、态度严谨负责作为数据分析师严谨负责是必备的素质之一，想
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2023-11-23 19:27:22
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# 数据分析不足：现状、原因与解决方案
数据是当今社会的重要资产，随着技术的发展，海量数据的产生和收集成为可能。然而，很多组织在数据分析上却显得力不从心，导致数据的潜在价值未能得到有效利用。本文将探讨数据分析不足的现状、原因，并提供一些解决方案和代码示例，帮助大家更好地理解数据分析的重要性及其操作。
## 数据分析不足的现状
在很多企业，数据已经在各个部门得到了积累，但由于缺乏有效的数据分析
上次，我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧，本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题（当然，即便是笔试用不到，面试也可以用得到哈），希望当遇到这类典型题目时，大家可以轻松应对。盘点数据分析师笔试题 你会做几道？1、不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。关于类题目，在作答前，我们应该去分解思考会涉及到哪些内容，并通过总结性思维，将你联想到的内容加以描述。首先，我们应该知道这是在考查费米
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2023-08-12 10:10:37
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数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，至少有三个类型的职位可以算作和数据分析师相关，分别是：BI (Business Intelligence), QA (Quantitative Analyst / Data Scientist), 以及BA (Business Analyst)。
数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，
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2023-08-13 19:33:57
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2012年机床工具行业总体呈现出缓中趋稳的态势。专家表示，从去年年初开始行业经济增速就持续回落，一直到九月份，行业经济才呈现触底趋稳的态势。到2015年，机床工具行业要实现工业总产值8000亿元；数控机床年产量超过25万台，国内市场占有率达到70%以上；全年出口额达到110亿美元，其中机床出口占40%以上；全行业平均工业增加值率达到
原创
2013-04-12 16:35:06
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1.数据分析师常犯错误(1)分析目的不明确，为了分析而分析；(2)缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；(3)为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；(4)数据
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2023-12-04 14:42:04
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数据分析中有很多常见的错误，我们在上一篇文章中给大家介绍了很多数据分析的错误。通过对这些错误的介绍，我们可以看出，如果对这些错误置之不理的话就会引发很严重的后果。我们在这篇文章中给大家介绍出更多关于数据分析中常见的错误，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解数据分析。首先就是测量误差，当我们捕获数据的软件或硬件出错时，或无法捕获可用数据或产生虚假数据时，就会出现测量错误。例如，使用日志与服务器不同步
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2023-12-19 15:03:41
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数据分析学习总结笔记05：缺失值分析及处理1 缺失值概念2 缺失值分析的类别2.1 按数据缺失形式划分2.2 按缺失机制与方式划分3 缺失值的处理方法3.1 删除缺失值3.2 缺失值替代3.3 缺失值分析 1 缺失值概念在数据收集过程中，由于各种原因可能导致数据收集不全，就会产生缺失值，且这种情况往往无法避免。 因此，缺失值分析是数据处理工作中常见的问题之一，如果处理不当，会导致部分分析过程简单
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2024-01-03 13:59:56
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今天给大家分享一下数据分析基础的一些学习笔记，希望对你有用。 生活中我们总能遇见一些喜欢说“我认为”、“我觉得”的人，不知道你们平时遇到这种人是什么感受呢？在平时中还好，假如在工作中可能会被问的哑口无言，那么怎么解决这些“我认为”、“我觉得”这种问题呢？为了使我们的观点有足够的说服力，就需要用数据说话，用数据来论证你的观点，体现你观点的严谨性。这也是产品经理所要具备基础能力。
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2023-12-27 12:18:42
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