一、数据分析面面观1、游戏数据分析主要做什么很多同学想做数据分析岗位，数据分析到底做什么？需要具备什么样的能力？① kpi。Kpi的申报和达成的方案；预估vs实际，暴露的问题产品流水预估 - 知乎专栏② 版本。发现游戏问题，指导策划调优；了解游戏内商业化的消耗趋势；评估新版本效果，指导版本调优。游戏运营数据分析（测试期）：玩法、养成和商业化 - 知乎专栏③ 活动。活动效果评估；活动的
物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。1.物流大数据的作用 物流大数据应用对于企业来讲具有以下 3 个方面的重要作用。 提高物
地理信息系统（GIS）是一个设计用于搜集，储存，操控，分析，管理以及表达各种地理参考数据的系统。用最简单的术语来说，地理信息系统是集地图制图学，统计分析及数据库技术于一体的信息系统。它将有关地理信息集成，储存，编辑，分析，共享并加以显示以便决策者作出正确决策。
根据不同GIS职位的性质，GIS 分析师 （Analyst）承担各种不同的任务。这些任务包括
【数据挖掘】金融风控 Task02 数据分析1. 探索性数据分析（EDA）概述1. 1 探索性数据分析概念1.2 探索性数据分析目的1.3 探索性数据分析（EDA）与传统统计分析（Classical Analysis）的区别2. 金融风控实战2.1 导入所需要的库2.2 文件读取2.2.1 TSV和CSV区别2.2.2 读取大文件2.2.3 通过os.getcwd()查看当前工作目录2.3 数据
学习知识点概要本次学习任务分为以下两点：1、学习如何使用EDA对整体数据进行分析了解，包括数据的缺失值和特征值；2、学习分析数据变量之间、变量与预测值的关系，并且对其进行可视化学习内容（一）这一部分包括三点内容：1、对数据的整体了解；首先需要读入数据，在这里使用了read_csv（）函数读入了训练数据和测试数据，这个函数带有参数，常见的有nrows和chunksize，nrows表示读取数据的前几
数据分析的思维技巧： 三种核心思想是框架型的指引，实际应用中也应该借助思维的技巧工具达到四两拨千斤的效果，并且，他们应该足够简单和有效。数据分析的七种技巧：1，象限法：
象限法是一种策略驱动的思维
优点：
直观，清晰，对数据进行人工的划分。划分结果可以直接应用于策略。
最近要主导部门一个财务类项目的交付，有必要系统掌握一些基本的财务理论，要不怎么跟大佬沟通啊 … 开学吧一、了解财务知识，看清企业兴衰1. 财眼看世界 各不相同的企业，在财务人眼里的共同点：用钱赚钱~购入、出售、再投入、再扩大了解企业形形色色的业务，无论大公司还是小公司，初创期还是成熟企业都在重复一件事，现金在各个环节转一圈，周而复始2. 日常业务背后的财务实质企业不同时期的三件事：公司初期，融资活
目前中国市场大部分企业招聘大数据分析师主要为四个层面服务：一是为产品经理服务，国内产品经理不懂数据分析，而新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析师帮助完成，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成。二是为运营服务，产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成。三是公司数据制定、标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成
数据分析师，看到这个词，感觉比较有点low，很多人对于数据分析师的印象就是坐在办公室对着电脑噼里啪啦的敲键盘，跟程序员差不多，这种想法是错误的，其实数据分析师是一个很高大上的职业，数据分析师通过获取必要的数据，分析这些数据，然后从数据中发现一些问题提出自己的想法，这就是一个数据分析师的基本工作内容。数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行
很多人对于数据分析师的工作内容不是很清楚，一般数据分析行业都是有很多职业的，不同的职业承担着不同的职责以及工作内容，对于数据分析行业来说，不管是什么职业，作为数据分析师，都需要懂得很多的知识，那么数据分析师的具体工作内容是什么呢？一般来说，数据分析师的工作内容就是数据采集、数据存储、数据提取、数据提取、数据挖掘、数据分析，数据展现等内容。首先给大家说一下数据提取，数据提取就是讲数据取出
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2023-08-07 15:38:43
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“我可能干了个假的数据分析师！” 经常有同学发出这种感慨，然后到处发《数据分析师是干什么的》《数据分析师、数据工程师、数据运营、数据挖掘工程师、商业数据分析师、我随便写个什么分析师之间到底有什么区别》。之所以会这样，是因为大家看的常常是理想状态下的数据分析岗位职责与内容。从本质上讲，数据分析是个技能，人人都可以学，人人都可以用。“数据分析”四个字拆开，可以细分成偏技术的“数据”部分——采
数据分析师主要处理的几种工作内容：1，临时性需求（专题分析）：比如说监控到现有的指标出现了异常情况，需要通过数据分析去找原因2，制作日常报表：日报，周报，月报，数据仪表板，等等3，数据挖掘：比如通过做用户分析（行为、设备、渠道、心理等等各种分析，例如：用户路径分析和转化漏斗分析），做“用户分层”，“用户分群”，在此基础上拥有较完整的“用户画像”，对用户展开有针对性的运营活动，也就是进行精细化运营4
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2023-05-18 15:01:45
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商业银行拥有大量的对公客户企业和银行的往来交易的交易数据，企业基本资料的元数据和企业经营状况的基本资料数据。在这些海量的数据中，隐藏着大量的有价值的客户信息。所以在完善客户元数据的基础然，如何应用BI分析更具客户的分类知识和交易信息去把控风险，客户流失和挖掘潜在客户显得尤为重要。 数据源分析:对用户相关数据的分析，一般可分为2类，一类是静态信息数据以就是所谓的元数据，描述客户的基本属性信息。
很多人都听说过数据分析，现在数据分析行业也是比较火爆的，但是不知道数据分析能够做什么，或者不知道数据分析到底能够决定什么。一般来说，数据分析在营销中起到了很大的作用，如果有了充分的方案，能够使商业计划变得十分完善，从而脱离危险的领域。但是如果没有进行市场调研和数据甄别以及数据分析的话，商业计划就很容易走弯路，甚至走向死胡同。由此可见数据分析还是比较重要的，那么数据分析为什么那么
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2023-09-14 22:43:48
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有人说：“种下一棵树最好的时间是十年前，其次是现在”。任何时候，我们都应该抓住机遇，说不定就是改变你现状的一个机会。2020年，我在疫情得到控制后，面试入职京东大数据组，截止目前，已经在这边工作快一年了。我日常的工作就是使用数据分析工具，来为企业的产品预估销量做决策。下面，我们来具体说一说。1、日常使用的数据分析语言和分析方法常用的数据分析工具和语言有：EXCEL、SQL、Python、Power
第一章 准备工作1.3 重要的python数据库Numpy：是python科学计算的基础包，本书大部分内容都基于numpy以及构建于其上的库功能如下：-快速高效的多维数组对象ndarray。 -用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 -用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 -线性代数运算、傅立叶变换、以及随机数的生成 -成熟的c API，用于python插件和原生的c c++ f
当你能力撑不起你野心的时候，就该低头去学习。大学时，我学的是化学相关的专业。毕业就业时，我感到很迷茫，不过也算幸运，我之后进入新能源汽车行业，并遇到了一群知心朋友。不过随着时间的推移，我感觉自己每日在重复机械的工作，每天在分毫之中周旋，在甲方乙方的尔虞我诈中往来，在部门间你推我搡中前进。整日为了一些琐碎的事情去跟乙方争的面红耳赤，也许会换来一句认可。但我越来越觉得，这不是我想要的工作，心理状态很多
数据分析师，顾名思义是指那些专门分析数据的人员，分析的数据主要是结构化数据，近年来对文本数据的分析也越来越多。更加通俗的讲，数据分析师其实是翻译人员，是将数据翻译成结论的人，且这个结论是对方能听懂的。下面这张有行和列的数据就是结构化数据，也是我们平时分析使用最多的数据。不同行业的数据分析师，是有一定差别的，有的偏研发岗位，比如数据挖掘工程师、机器学习工程师、数据工程师；有的偏业务岗位，比如运营分析
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2023-08-07 07:39:06
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写在前面下面的这几点全都算是面试的套话, 干货面试经, 对于跨行业做游戏数据运营的数据分析师真心建议先拿出大把时间去了解自己心仪公司的游戏, 从玩家的角度倒推出一份数据分析的demo, 这样面试起来会更有底气, 愿我们都能有心仪的工作。主动熟悉业务熟悉游戏产品的制作流程 、系统架构、基本运营思路熟悉游戏玩家的基本游戏行为、玩家的情感诉求从同事中获取信息: 3.1. 策划人员: 游戏的设计理念 3.
小王是一位在互联网领域工作长达五年的数据分析师，非常幸运的是，他找到的这份工作，待遇不错、公司内部环境与氛围他也十分满意。但是他所在的团队每周都要进行总结汇总，每个月也有月度会议，复盘工作情况以便更好地制定下一阶段的计划。在这个时候，小王就会变得十分繁忙，常常需要熬夜去熬夜做一份数据报表，并且在做数据报表时，也需要准备好会议上可能会提出的问题的答案。为什么这项工作这么耗时间呢？因为这意味着你每天都
