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文章/答案/技术大牛

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张俊红

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如何解决抽样调查过程中所面临的难点和问题？——以政治学研究为例

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论文｜量化研究方法政治学抽样调查面临概念抽象、复杂，难以测量，理论假设中的关系结构复杂，不得不较多依赖面访式概率抽样调查的难点。受这些难点所限，一些调查中发生了概念不清、社会期许偏差、评价参照系偏差、覆盖偏差、无回答偏差，以及抽样成本高昂和无应答率居高不下等问题。针对这些难点和问题，学者们利用列举实验法、随机化回答技术、虚拟情境锚定法来解决社会期许偏差和评价参照系偏差问题;利用地址抽样来解决覆盖偏差问题，以空间单元格和夜间灯光亮度来降低高昂的抽样成本;以并行数据的应用来降低访员效应，处理无应答，构建应答

2022-09-06

6160

2022大数据十大关键词，重磅发布！

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6月28日，为进一步加速推动我国数据智能转型进程，推动“十四五”期间数据智能产业交流与合作，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSA TC601）主办的2022大数据产业峰会在京召开。在峰会主论坛上，中国信通院云大所所长何宝宏发布了《2022大数据十大关键词》。大数据十大关键词是基于我们长期对于产业的研究观察，以及与一线专家的研讨交流完成。如图所示，本年度十大关键词涉及数据从计算机语言到成为生产要素的全生命周期，包括【数据资源化】，即数据从计

2022-07-08

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30岁，5月无情被辞：想给搞数据的提个醒！！

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在知乎看见了一个数据分析师的真实经历，忍不住唏嘘。图片截自知乎原文太长，简单概括一下：楼主是香港城市大学的硕士，在银行工作四年后想跳槽，但因为能力不符合公司的招聘要求，总是一面就挂了。有人说行业人才饱和，竞争激烈；也有人说楼主简历写得笼统，不够亮眼；但最主要的原因其实是：没有建立起自己的技术护城河。有很多公司的数据分析岗，入职之后每天都在取数、取数、取数，成了货真价实的crud/sql boy。这样的岗位即使工作十年，能带来的成长也极其有限。如果自己不能精通一套有门槛的硬技术，不能和新人拉开差

2022-06-07

6800

精选30 个数据分析案例，建议收藏！

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我们团队每周开会讨论问题的时候，都会对每天的增长数据进行复盘。期间，领导常常会提及「数据思维」这个词。这就涉及到，你必须要有思维能力，去支撑你在看到数据时，会从多维度去分析，而不是只看到表面数字这么简单而已，否则就是抓瞎。数据时代，无论你是做产品，运营，还是做研发，系统架构，乃至于安全风控，都会发现，数据思维是考验你能力提升的重要指标。但其实，很多人只是掌握了数据分析的工具和技能，却做不好数据分析，无法让数据产生真正的价值。比如有的新闻：「某市的人均住房面积是 120 平米」「计算机行业人均年收入

2022-03-29

2.5K0

终于有人把Python数据分析必备的3大神器，一次性说清了！

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“大数据”时代，数据分析岗位需求逐步增多，薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。不过从招聘网站上可以看出，高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格，尤其是字节、阿里等大厂。 15 年，会用个 Excel，会查数据库就能找到很好的工作； 17 年，你得会做BI可视化，能给老板做漂亮的动态报表，同时还得精通Python；到了 2022 年的今天，除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此，我从网站上搜了不少学习资料和视频，但看完只能

2022-03-18

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95后新人竟把Python玩到这种程度，难怪大厂抢着要！

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金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？当然不是！相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。这就是你的职场竞争力。分

2022-03-14

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2天，我把数据分析的Python+Tableau+Excel工具撸干净了！

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春节回家，看到朋友晒的年终奖，我羡慕不已。他入职腾讯一年半，拿了3个月工资作为年终奖。据他所说，这还不算什么，网易《哈利波特·魔法觉醒》项目组，所有员工奖励888888元…… 虽然说并不是每个大厂员工都可拿到百万年终奖，但平均下来也有3-6个月的奖金（真香）。相信很大一部分人想要趁着金三银四跳槽去大厂，那么数据分析、产品、运营人想进大厂，应该做哪些准备呢？为此，我特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。由此可见，数据分析能力已经

2022-03-14

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见识到了Python数据分析的天花板玩法！

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金三银四跳槽季，什么岗位最吃香？看看字节、腾讯等大厂给自家数据分析师开出的薪资，你就知道这个岗位有多火热了。数据分析师的薪酬这么高，真的是因为做数据分析很难吗？当然不是！相较于写代码，数据分析所师需的技能门槛要低得多，甚至你只需要精通几个分析工具，就能拿到大厂offer。比如别人做个可视化图表憋半天，而你用Tableau几分钟搞定；别人分析网站数据，分析半天结果未必准确，而你用Python迅速地出具一份专业报告；别人几个小时没查询完的数据，你用SQL几秒钟执行完毕。这就是你的职场竞争力。分

2022-03-07

6600

只需三步就能做出可视化大屏的python工具，真香！

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今天我就来给大家介绍一款非常便利的可视化工具--big_screen，直接传入数据即可，有了它，小白也能做数据大屏

2021-02-03

3.3K4

作为一台“取数机”，你能不能把数据取准确？

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作为一名数据分析师，可能经常会抱怨自己整天在接一些临时数据需求，根本没时间去做分析。所谓的临时数据需求更多的都是取数，一会领导要你看一下这个数，一会业务部门又要那个数，是不是感觉自己活生生就是个提数机器哈。我们先不论这种情况合理不合理，既然做了就要把这件事尽可能的做好，今天给大家分享一篇傅老师写的《关于如何能把数据取准确》。以下为分享正文：

2020-02-24

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『对比Excel，轻松学习Python数据分析』新书发布

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之前在公众号提过，我写了一本书，现在这本书终于面世了，这本书就是『对比Excel，轻松学习Python数据分析』，这本书是写什么的，以及这本书怎么写的，相信大家通过书名就能了解一二，但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。

2019-05-05

3.2K0

读书笔记|大数据时代

写在前面的大数据这个概念在最近这几年很火，大家也大概知道大数据到底是个什么东西，它是如何运作的。现在好多产品上面都会有“猜你喜欢”这一功能，这就是利用大数据实现的。我们每天都在利用大数据或被大数据利

2018-04-11

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读书笔记|大数据时代

大数据编程算法

本篇来源于《大数据时代》中的第二部分商业变革，是《大数据时代》的连载篇，全篇分为数据化、价值、角色定位三个部分。 1数据化—量化一切首先我们需要明确两个概念就是数字化和数据化数据化、是指一种把现象

2018-04-11

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用户画像是什么鬼，你会吗？

写在前面本篇内容来源于网络，因为工作需要，所以就去网上查找资料，顺便整理一下分享给大家，小红自己也是在学习阶段，做这个公众号的目的也是为了输出自己学习的内容，一方面是为了自己更好的学习，另一方面希

2018-04-11

1.9K0

数据分析该分析什么？

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总第56篇很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。 01|总规模度量：总量指标又称统计绝对数，是反映某一数据的整体规模大小，总量多少的指标。他是对原

2018-04-11

1K0

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