数据分析介绍数据分析重点是掌握分析思路 例如:出现了营业额下滑这个场景首先要判断数据的真实性,准确量化下滑的额度大小结合业务场景,使用分析方法,拆解可能导致下滑的原因根据可能的原因,从数据库中找到相关数据,用SQL把数据取出来利用excel或者tableau等工具进行处理和可视化有时需要用上算法模型做辅助最后,从各种图表中总结原因,输出有效结论工具决定下限,分析决定上限 只要是基于量化的信息提升生            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第二章 数据分析概述一 、什么是数据分析(狭义)1.1 定义数据分析是指根据分析目的,用适当的分析方法及工具,对数据进行处理与分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。1.2 作用(1)现状分析(发生了什么)具体体现为企业整体运营好坏程度、各项业务构成及发展变动,一般通过日报、周报、月报等形式完成。(2)原因分析(为什么发生)确定业务变动的具体原因,需要我们分析确定是整体业务的问题还是个别业务问            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据分析实战.基础篇06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?商业智能 BI、数据仓库 DW、数据挖掘 DM 三者之间的关系开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能,他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中,通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。KDDKnowledge Discovery in Databas数据挖掘的流程07 | 用户画像:标签化就是数据的抽象能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在数据分析的道路上越走越远阴差阳错的做了数据分析,而且一开始我还不知道自己在做的是数据分析,看了很多数据分析的书,也走了一些弯路,做了很多实践项目,突然很想把自己作为一个小白的数据分析之路的成长过程写下来。01什么是QCQC(Quality control),中文名质量控制,是企业质量管理的一部分,企业成立QC活动小组,通过开展QC活动,达到提高产品质量、提升KPI等效果。主流的QC流程有选择课题            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            最近恰好在了解QC相关的东西,发现QC的套路居然能对标数据分析的过程,而且很多数据分析的书里面都有QC的影子,觉得QC实在是一大神奇的操作,于是刚好结合这个契机,来写一写自己对于数据分析的理解,算是总结,也算是学习            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1、基本统计1.1、导入数据1.2、数据描述1.3、统计各值2、分组分析2.1、导入数据2.2、增加一倍数列2.3、基本统计2.4、多重分组统计2.5、查看数据2.6、多层索引查询2.6.1、建立多层索引2.6.2、索引查询2.7、重置索引3、分布分析3.1、导入数据3.2、数据分组3.3、统计分组数据4、交叉分析4.1、导入数据并分组4.2、交叉分析(透视表)4.2、合并DataFra            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据分析是时下十分热门的一个就业方向。在互联网迅速膨胀的年代,各行各业都少不了数据分析。数据分析是一门很深的学问,其中蕴含了不少知识。今天我们就从3个方面来为大家简单地介绍一下数据分析的相关知识,希望今天的内容可以帮助到那些想转行进入数据分析领域的朋友,这也算是数据分析的入门教程了,可以对初学者或初入数据分析行业的人,对数据分析有一个更深一步的了解和巩固。一、什么是数据分析数据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            零基础自学Hadoop 文章目录零基础自学Hadoop一 大数据导论与Linux基础01 大数据导论1.2 数据分析基本步骤1.2.1 概述1.2.2 Step1:明确分析目的和思路1.2.3 Step2:数据收集1.2.4 Step3:数据处理1.2.5 Step4:数据分析1.2.6 Step5:数据展现1.2.7 Step6:报告撰写1.2.8 总结 一 大数据导论与Linux基础01 大数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            作者 | gongyouliu本章目录一、数据分析的发展简史二、数据分析的应用场景三、常用的数据分析工具与技术四、数据分析的思维方法    1. 业务价值驱动数据分析      (1)用户价值      (2)商业价值    2. 量化思维    3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.数据分析概念1.1数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。1.2数据分析包括描述性数据分析(初级数据分析):使用几个关键数据来描述整体的情况。指标:平均数,众数 常见的分析方法包括:对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。Excel可以实现。探索性数据分析(高级数据分析):EDA指对已有数据在尽量少的先验            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录:1.hadoop入门须知2.hadoop环境搭建3.hadoop mapreduce之WordCount例子4.idea本地调试hadoop程序5.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs 1)基本介绍 hadoop是什么?Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分不是应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录大数据的简介Hadoop框架Hadoop的优缺点Hadoop1.x和2.x的版本区别Hadoop架构Hadoop目录结构正常工作的Hadoop集群中Hadoop都分别需要启动哪些进程,它们的作用分别是什么? 大数据的简介大数据是指无法再一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,同时大数据也是需要新的处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量以及多样化的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文由 网易云 发布。 作者:吴彬彬(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权。) 我们在生活中,会经常听说两种推理模式,一种是归纳 一种是演绎,这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累,在此基础上快速定位业务问题,提升分析效率,但是对于刚入门的数据分析师,在项目经验不足            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1. 机器学习算法1.1. 线性回归模型1.1.1. 多元线性回归1.1.2. 多项式回归1.1.3. 岭回归(Ridge Regression)1.1.4. LESSO1.2. 逻辑回归1.3. KNN1.4. 决策树, Decision Tree1.5. 集成学习1.5.1. Bagging1.5.2. 随机森林1.5.3. boosting(Adaptive Boosting,自适应增强            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            文章目录一、Hadoop起源二、Hadoop简介2.1、Hadoop的核心思想2.2、Hadoop 四大模块三、HDFS介绍3.1、数据块3.2、namenode和datanode3.3、块缓存3.4、联邦HDFS3.5、HDFS的高可用性四、YARN介绍4.1、YARN的运行机制五、MapReduce介绍5.1、MapReduce编程模型5.2、Hadoop的MapReduce介绍5.3、Ma            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            2021年即将过去,新的一年也需要给自己准备好一份书单充电。今天就给大家推荐一份2022年最接地气且实用的数据分析书单,每一本都是我精挑细选的,全程都是实用干货,记得收藏备用!一、Excel1、入门版:《你早该这么玩Excel》推荐分数:8.2分适合人群:只会合并单元格的Excel小白优点:作为Excel的入门书是很不错的,能了解到Excel最基本的东西,往后也有较为复杂的教程,难度适中,实用性强            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              一、python难不难?  Python是当前更主流和更容易学习的语言,python简单而强大,因为语法自由。你也许已经听说过很多流行的编程语言,比如C、C++,这类C语言,而python在开始时要比这更简单。即使不需要编程经验也可以学习。
  二、学习数据分析需要英语(数学)很好吗?  经常听人问,数据分析需要英语(数学)好吗?实际上,编程和英语的关系并不特别大,我们做的是数据分析,更多的是            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-07-08 17:03:49
                            
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            Python数据分析入门最近,Analysis with Programming加入了Planet Python。作为该网站的首批特约博客,我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下:数据导入导入本地的或者web端的CSV文件;数据变换;数据统计描述;假设检验单样本t检验;可视...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            如何入门数据分析?            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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