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数据分析师教你几种常见的数据分析方法_上海互联网数据分析

访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。 2.多维分解 数据分析师可以根据分析需要,从多维度对指标进行分解。 4.用户分群 在精细化分析中,常常需要对有某个特定行为的用户群组进行分析和比对;数据分析师需要将多维度和多指标作为分群条件,有针对性地优化产品,提升用户体验。 5.细查路径 数据分析师可以观察用户的行为轨迹,探索用户与产品的交互过程;进而从中发现问题、激发灵感亦或验证假设。 6.留存分析 留存分析是探索用户行为与回访之间的关联。 数据分析师通过分析不同用户群组的留存差异、使用过不同功能用户的留存差异来找到产品的增长点。 数据分析师需要在这个过程中选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

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数据分析数据分析互联网金融风险管控的应用

数据分析在风险管控上的作用 数据分析,旨在通过统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。 但就数据分析本身来说,数据分析是一项严肃认真的专业性工作,工作对于参与的人员和环境都有着较高的要求,而互联网金融行业本身正处于快速发展的事情,也增加了数据分析工作的难度。 因此,如果能够借助使用便捷、安全准确的分析工具将对数据分析产生极大的帮助,对风险管控起到重要的作用,而这些又对数据分析工具提出了更高的要求: 1)准确快速的数据分析能力,准确是数据分析的根本要求,只有准确分析的结果 2)开放的大数据处理能力,互联网金融面临的是开放的互联网环境,我们将面临的是大数据,对于开放环境下的大数据处理能力,也是数据分析能正常工作的重要保证。 1、探索性数据分析 当我们从互联网上获取到获取大量数据的时候,由于对数据本身缺乏了解,因而难以进行常规的数据分析,而探索性数据分析(EDA: Exploratory Data Analysis)能够在这种情况下

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    数据分析互联网+大数据模式下的征信

    在今天的互联网时代,数据承载量非常大,任何数据都可以成为信用的一部分,即我们可以利用数据与信用的关联度,深层次挖掘信用数据互联网+大数据征信:广泛、多维、实时 图2 互联网+大数据征信模式的意义   首先,征信人群覆盖广泛,可作为征信体系有效补充。 中国有6.48亿网民,人群覆盖面非常广,通过对他们在网络上留下的痕迹进行数据挖掘和分析,能够对目前的征信状况进行有效补充,让更多在互联网上有数据的人,通过刻画得出的信用状况,也能得到金融服务,当然还包括生活服务 大数据的两个主要特点是存量、热数据,它不再是离线的事后分析数据,而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录,会立刻被刻画进来,使当前业务的快速决策更加有效。 ;第二种是海量、丰富的互联网数据资源的“再生利用”。

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    互联网行业常用数据分析指标

    上一篇讲到,数据分析的8大步骤里,找指标是非常重要的一步。通过这一步,把一个具体业务描述,转化为一个可以通过数据量化分析的问题。 理论上,分析指标要根据具体业务场景来设计。 今天就跟大家盘点下,互联网行业的常用指标。 用户行为类指标 用户行为指标是互联网行业和传统行业最大区别。传统行业,用户行为发生在门店里,极难用数字化手段记录,因此只有在发生交易时,才能记录数据。 传统企业的大部分数据都是交易数据。而互联网行业依托小程序/H5/APP,能记录用户在每个页面的点击,相当于在网上店铺的每一步动作都有记录,因此能分析很多东西。 用户在互联网APP/H5/小程序内会使用不同的功能,好用的话会一直用,不好用会中途放弃,这些都能记录数据,从而通过产品分析,不断淘汰没人用的功能,优化有人用的功能,提升效率。 最细的则是分析某一次改版的,某一个按钮/页面布局调整等等。上边举例的指标更多是对页面/路径分析的指标,其他情况,有空再详细分享。 内容类指标 内容类指标也是互联网行业的特色。

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    【解析】网站分析WA与互联网数据分析挖据的区别

    一直以来有不少朋友来信或留言,询问网站分析WA(web analysis)与互联网数据分析挖掘的区别。 虽然从字面理解,网站分析WA应该被包容在互联网数据分析挖掘的大范畴里面,但是实际情况却是当前“网站分析WA”已经成了一个非常独立的明确定义的专业名称和专业领域,从而事实上已经与当前的“互联网数据分析挖掘 ”有了一个明确清晰的界限,所以关注互联网,关注互联网数据分析应用的人,对于“网站分析WA”和“互联网数据分析挖掘”都应该了解并清楚知道两者在实践应用上的主要区别。 ,等等); 第二,从分析的技术算法看,“互联网数据分析挖掘”囊括了目前所有的数据挖掘算法技术,但是“网站分析WA”似乎很少涉猎挖掘算法,(而更关注对于流量的监控,如何有效监控,如何有效定义指标); ; 第四,从使用的人群来看,“网站分析WA”固然应该被数据分析专业人员掌握,但是其同样也适合来武装互联网行业里的运营人员,运营团队等相关业务团队;而“互联网数据分析挖掘”更多的是用来武装专职的数据分析人员和分析团队的

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    数据分析】大数据征信分析报告对互联网金融和信用评估的启迪

    本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,分析数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 其中,ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型,对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。 (3)ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。 这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用,通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息,同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。

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    报告显示 :2016互联网数据分析人才高度稀缺

    2月4日,从全球最大的职业社交平台领英获悉,目前研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析这六大职位是互联网行业需求最火热的。 数据分析人才高度稀缺 2月4日,领英最新发布了《2016年中国互联网最热职位人才报告》,该报告基于领英平台上约50万的中国互联网行业人才大数据(截至2015年第四季度),分析了当前互联网行业需求最火热的 “六大职位”——研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析,分别从人才供需、人才流动、人才储备等多个维度全面解读人才画像,帮助互联网企业更精准地与目标人才相对接。 互联网行业热门职位人才供给指数表明,上述六类热门职位的人才当前都处于供不应求的状态,但是人才稀缺程度各有不同。其中研发工程师需求量最大,而数据分析人才最为稀缺。 领英中国大数据团队负责人叶晓敏表示,“数据分析人才稀缺主要有三个原因:第一,近几年互联网在垂直细分领域,如互联网金融、O2O等,竞争愈加激烈,呈现出精益化运营的发展趋势,这需要大量的数据分析人才来应对;

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    我所理解的互联网数据分析

    作者 | 程恒超 来源 | 超哥的杂货铺 文章目录 数据分析师的工作内容 数据分析师的能力要求 数据分析数据挖掘 数据分析师的困境 数据分析师的推荐资料总结 数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位 数据分析师的工作内容 从定位上来讲,数据分析师是一个“业务支持”的工种。数据分析本身是通过数据,最终解决商业问题的过程。 按照支持的方向划分,可以分为产品数据分析师,运营数据分析师。 除了在数据库中的数据,我们也常常需要从公司外部获取数据,而python爬虫是获取互联网数据的常见而有效的方式,因此掌握爬虫技能十分重要和必要。爬虫主要包括网页获取,网页解析,数据存储等步骤。 数据分析: 这一阶段是数据分析工作的核心,也是最能体现数据分析师价值的地方,需要从“高质量”的数据出发,基于对业务场景的理解,从数据趋势,数据分布,数据计算中总结出业务现状,由此提出业务的改进建议。 前文中我们提到了“产品化”,这也是数据分析师在工作中需要经常总结和思考的。 ? 数据分析数据挖掘 广义上的数据分析包括数据挖掘的内容,例如基于业务进行数据模型搭建。

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    互联网 VS 传统行业,数据分析有何异同

    很多同学好奇:总说互联网数据分析,到底啥是互联网数据分析?和传统企业有啥区别?今天系统讲解下。 这五大板块,也带来了相应的数据分析需求(如下图)。 传统企业之间也有差异,主要在于供应链。比如汽车、地产、家电、家具等重资产的传统企业,生产线、原料、装配、库存都是大工程。 自营门店、电话销售、业务员跑单,是三种典型的销售方式,分析思路略有区别(如下图)。 不过,随着互联网+的深入,传统企业也没有那么传统化了,有很多方面在向互联网看齐。 这使得: 传统企业对自营APP的分析,从技术手段到思路上都和互联网行业是一样的。 平台店铺的分析,则和天猫/京东/拼多多等店铺运营的分析思路是一样的。 比如仓储、物流等分析。 这些平台型互联网企业,需要向传统企业销售自己的服务,也离不开传统的电话/业务员销售渠道,因此衍生出:销售管理/销售运营类岗位,这些岗位对应的数据分析任务,和传统企业是类似的。

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    互联网新闻情感分析

    互联网新闻情感分析 1 赛题简介 赛题简介:“互联网新闻情感分析”赛题,是CCF大数据与计算智能大赛赛题之一。对新闻情绪进行分类,0代 表正面情绪、1代表中性情绪、2代表负面情绪。 3 预处理 官方提供的数据集有Train_DataSet.csv、Train_DataSet_Label.csv、Test_DataSet.csv。 由于Train_DataSet.csv和Train_DataSet_Label.csv数据集中id字段不一致、三个数据集存在较多标点符号和无用符号、存在停用词、存在title和content字段分开等问题 ,所以在预处理阶段所做的主要工作有:提取共有的内容、清理数据集的标点符号和英文字符、对数据集进行分词、合并title和content字段、拆分数据集为训练集验证集和测试集等。 最后处理好的数据集包括train.csv、val.csv和test.csv,存放在torchtextfiles文件夹中。

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    中国互联网银行深度研究报告:互联网+银行前景与数据分析

    互联网+银行:前途不可限量 4.1. 银行业的互联网渗透率仍处于低位 银行业资产规模基数庞大。 在商业银行体系内,银行资产端互联网化最大的机会来自贷款,主要表现为贷款存量市场的互联网化和互联网技术带来的增量市场。 小微企业贷款:商业银行可以与第三方公司合作,由拥有数据优势的第三方公司通过建模识别小微企业的违约风险,为商业银行小微企业信贷提供信用验证。 以汉得信息的供应链金融业务,通过云的形式为小微企业提供低成本的信息化服务,获得小微企业的流水数据,包括采购、销售、存货、总账、报表等各项数据,掌握企业的经营信息和征信情况,为企业贷款提供数据验证,解决银行与小微企业信息不对称这一核心问题 根据网贷之家的统计数据,2015 年 4 月,我国 P2P 借贷平台共2508 家,P2P 网贷成交量为 551.45 亿元,是去年同期的 2.7 倍;贷款余额增至 1757.56亿元,是去年同期的 3.39

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    互联网运营中的10大数据分析方法

    “器”是指物品或工具,在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具,“工欲善其事,必先利其器”;“术”是指操作技术,是技能的高低、效率的高下,如对分析工具使用的技术(比如用Excel进行数据分析的水平); 那么如何做好数据分析呢,今天推荐一篇关于互联网运营中的十大数据分析方法。 1 细分分析 细分分析分析的基础,单一维度下的指标数据的信息价值很低。 4 同期群分析 同期群(cohort)分析数据运营领域十分重要,互联网运营特别需要仔细洞察留存情况。通过对性质完全一样的可对比群体的留存情况的比较,来分析哪些因素影响用户的留存。 7 埋点分析 只有采集了足够的基础数据,才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。 9 用户分析 用户分析互联网运营的核心,常用的分析方法包括:活跃分析,留存分析,用户分群,用户画像,用户细查等。

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    互联网思维——如何运用数据分析搞定零售

    互联网时代的信息化,我觉得首先要定一个基调,互联网时代的管理系统信息化应该如何利用新的技术手段为用户企业改善经营,开拓市场提供支持。首先来看互联网时代能够给零售行业带来哪些改变。 3.充分利用数据分析,优化品类划分。   4.充分利用数据分析,对会员进行分组,精准化DM投放,提供差异化服务。   5.充分利用数据分析,优化卖场布局及货架陈列。    这些都要建立在后台的数据分析的基础之上。我们通过数据分析,对用户提供定制的,有针对性的信息跟服务。让用户觉得这家企业就是在为他自己服务。 【充分利用数据分析,优化品类划分。】    这种广播式的,无差异的宣传活动跟现在的这个互联网时代或者而说社交网络时代真的脱节。我不知道我们有多少企业调查过我们的客户的年龄段的数据

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    2016互联网行业薪酬数据分析

    我们通过抓取某著名互联网招聘平台的全部招聘数据分析2016年的互联网行业和薪酬,看看你有没有拉后腿~ 毕业后该去哪个城市? 让我们用一张图说明这个问题: ? 互联网只是基础平台,哪些细分方向的需求更强烈,薪资更高呢? ? 互联网金融和电子商务都一马当先。但论增长率,企业服务和医疗的公司增长速度最高(信息来源见备注),电子商务增速明显放缓。 “ 写给选择互联网的勇士 选择互联网,就选择了房价高企的北上广深,选择每天披新戴月地加班,选择了高企的房价,别看月薪高,这都是程序狗/产品狗用大量时间甚至用命换来的。 附录:数据有效性分析 其实准备采集该网站的数据之前,我是纠结的,因为不确定15万条职位是否有机器作假的情况。但后来的分析证明了,被总理接见的我邮校友是非常靠谱的。 1. 企业服务和医疗从2014到2015年分别增长了80%和92%,数据来源于注册企业数量的变化。 6. 最近一次的数据抓取时间为2016年3月29日,总数据量15万条。 内容来源:沙漠之鹰博客

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    2016互联网行业薪酬数据分析

    本文作者沙漠之鹰,由 沙漠之鹰 授权 大数据 发布,转载请联系作者,谢绝二次转载。 主页君之前写了不少房价分析文章,太俗。那咱们今天就一俗到底,谈谈钱吧。什么样的职业需求量大薪资高?选产品还是技术? 我们通过抓取某著名互联网招聘平台的全部招聘数据分析2016年的互联网行业和薪酬,看看你有没有拉后腿。 (由于该网站主要面向社招和猎头,因此薪资结果可能偏高,数据详情和真实性评价,请参考附录[数据有效性分析] ) 毕业后该去哪个城市? 让我们用一张图说明这个问题: ? “ 写给选择互联网的勇士 选择互联网,就选择了房价高企的北上广深,选择每天披新戴月地加班,选择了高企的房价,别看月薪高,这都是程序狗/产品狗用大量时间甚至用命换来的。 数据有效性分析 其实准备采集该网站的数据之前,我是纠结的,因为不确定15万条职位是否有机器作假的情况。但后来的分析证明了,被总理接见的我邮校友是非常靠谱的。 1.

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    2016互联网行业薪酬数据分析

    主页君之前写了不少房价分析文章,太俗。那咱们今天就一俗到底,谈谈钱吧。什么样的职业需求量大薪资高?选产品还是技术?什么是最好的编程语言?希望这篇文章能够帮你更好地制定职业规划和发展方向。 我们通过抓取某著名互联网招聘平台的全部招聘数据分析2016年的互联网行业和薪酬,看看你有没有拉后腿。 (由于该网站主要面向社招和猎头,因此薪资结果可能偏高,数据详情和真实性评价,请参考附录[数据有效性分析] ) ◆ ◆ ◆ 毕业后该去哪个城市? 让我们用一张图说明这个问题: ? 互联网只是基础平台,哪些细分方向的需求更强烈,薪资更高呢? ? 互联网金融和电子商务都一马当先。但论增长率,企业服务和医疗的公司增长速度最高(信息来源见备注),电子商务增速明显放缓。 ◆ ◆ ◆ 数据有效性分析 其实准备采集该网站的数据之前,我是纠结的,因为不确定15万条职位是否有机器作假的情况。但后来的分析证明了,被总理接见的我邮校友是非常靠谱的。 1.

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    小O地图-互联网地图数据挖掘|处理|分析|图表软件

    “ 小O地图--发现地理价值” 小O地图是一款基于互联网地图数据挖掘、处理、分析、图表的地图软件。  矢量数据下载功能演示视频(2分钟): 01 — 地图数据挖掘 小O地图提供基于互联网地图数据挖掘功能,支持下载行政区、POI(兴趣点)、公交数据、道路数据、绿地水系、建筑物轮廓、小区轮廓等数据 。 02 — 地图数据处理 小O地图提供基于互联网地图进行数据加工处理功能。 04 — 地图图表功能 小O地图提供基于互联网地图进行数据图表展示功能,提供标点地图、行政区地图等功能,更多图表正在开发中。 可先使用小O系列软件之“小O图表” 体验更多图表功能(官网下载)。 (完) 专注地图软件研发、致力地理大数据分析

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    【独家揭秘】中国互联网数据分析行业生态解析-(1)网站分析工具有哪些

    与过去五年甚至仅仅只是跟过去三年相比,今天的中国互联网已经是翻天覆地的变化。 看看这些厂商的动态,他们的所做、所观、所想,或许可以帮助我们看看未来中国互联网,尤其是2B互联网发展的进一步脉络。 国内的互联网数据生态的格局 在去年12月份,我对全球的互联网数据生态的格局做了一个梳理。 网站分析行业和厂商 我们最熟悉的领域,理论上是网站分析领域,因为最早能够对互联网上的生意进行量化的,就是流量和流量相关的属性。这些是由网站分析工具完成的。 ---- 来自中国:国双Web Dissector(aka:国双WD) 国双(创始人齐国盛)是中国第一个在美国Nasdaq上市的互联网数据分析公司。这家公司在国内SEM代理领域也很有声名。

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