用户从启动APP到最终下单购买，中间会有一系列步骤，最初的那个步骤可能是点击搜索框，可能是点击首页Banner图，也可能是点击收藏页面，总之是这个步骤让用户最终下单购买的，把这部分销售归属到最初那个步骤所在的模块就是销售归因。
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率，我们在做人效分析的时候一般会从以下几个维度来进行分析：
【导语】：今天我们来聊聊粽子，Python分析部分请看第三部分。公众号后台，回复关键字“粽子”获取完整数据。
今年经济形势不好，很多公司又开始打起“经营分析”的大旗，要求“考核财务效益”“推动降本增效”。这一下把很多同学干懵了：财务部门本来不就有财务分析吗？经营分析又和数据分析有啥差异？今天系统的跟大家讲解一下。
---- 新智元报道 编辑：David 【新智元导读】在美国为马云打工，一年能赚多少钱？近日有外媒披露了阿里向美国劳工部公布的公开薪资数据，工程师底薪最高为24万美元。 中国科技巨头阿里巴巴也许因其丰富多彩的亿万富翁创始人马云而闻名，其净资产估计接近400亿美元。阿里巴巴是一个类似于美国科技巨头的庞大企业。其主要网站Alibaba.com类似于亚马逊——你可以浏览无数的廉价商品，包括消费电子产品、汽车零部件、服装和许多其他类别。它的其他电子商务业务包括面向中国的消费者购物平台淘宝网和本地销售平台
随着自热食品越来越备受消费者的追捧，各种自热小火锅、自热米饭也成了妥妥的网红食品。我们今天就来聊一聊自热食品。
自2012年起，一直被称为“最性感的工作”的数据科学家职位，吸引了大批远渡重洋到达硅谷，做着“数据梦”的留学生们。
今天很多是创业公司或者BAT公司，大家把时间花在下面，美国做了一个研究，大部分数据分析师和科学家花很多的时间，只有10%时间创造很多的价值。那么势必我们会产生更少的价值，用更多的资源，我觉得企业急需要解决的问题。不应该把时间浪费在下面，要做大规模自动化。
临近过年，很多小伙伴已经回家和亲戚朋友团聚，长时间不见，自然少不了嘘寒问暖灵魂拷问的环节。
相信很多HR 都听说过柯氏四级评估，而且在实际的培训工作中都在应用柯氏的四级评估，我们在讲今天的内容之前，首先回顾下什么是柯氏四级评估。
大家好，今天给大家隆重介绍一下我的朋友俊欣，目前就职于魔都的一家互联网初创公司，有着丰富地海外留学经验，并且还去过20多个国家游学、旅游，而他的公众号：关于数据分析与可视化，已经累积了120+篇的原创，有关于数据分析与可视化方向的，也有Python入门实战方向的。 关注公众号：关于数据分析与可视化 后台回复【资料】可以获取众多Python学习资料 学习资料的分享 在俊欣的百宝箱当中集结了各式各样的学习资料，有Python零基础教学的内容、机器学习与深度学习的内容以及Python测试开发等等 资料
昨天的文章简单提了主数据的概念，相信不少小伙伴还处于道理我都懂，但还是不会用的状态，所以今天，我们就来深入谈谈主数据的用法。
搜索引擎全网采集Msray-plus，是企业级综合性爬虫/采集软件。支持亿级数据存储、导入、重复判断等。无需使用复杂的命令，提供本地WEB管理后台对软件进行相关操作，功能强大且简单易上手!1：可从国内外多个搜索引擎批量采集用户导入的关键词对应的搜索结果(SERP数据)，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；2：可从用户提供的url种子地址，源源不断的自动爬取全网网站数据，并进行结构化数据存储与自定义过滤处理；3：可从用户提供的网站列表数据中，全自动的提取出网站联系方式信息，包括但不限于邮箱、手机/电话、Q
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
早期的运维工作比较简单，一般是先由系统集成工程师及研发工程师研发完项目后交付出来，再由负责运维工作的人员从后台做一些操作，保证系统正常运行。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 法律大数据专题文章计划： 《大数据解读2014年中国裁判文书公开》为本次系列文章的主题，本文通过业界成熟大数据技术，希望对公开裁判文书分析、统计，从而对裁判文书公开情况量化评估。本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网全网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文为之（一），主要内容是对2014年全国及关注热点地区的裁判文书总体公开效果进行量化分析；专题之（二）通过大数据分析2014年全国民事案
表面看起来，大数据似乎只有大企业能够用得上。当人们首次听说海量的信息被用于反恐、治愈癌症或预测埃博拉疫情时，我们的第一印象是这些大数据很昂贵，且耗时费力。但实际上并非如此。 从人口统计到气象预报再到消费者的购物习惯等大量数据，现在都可以在网上免费找到，前提是你需要知道去哪里寻找。此外，随着利用这些数据的基本工具逐渐实现免费，且变得日益简单，任何人都将可以使用它们。 在最基本情况下，任何人都可以使用谷歌的Adwords追踪他们的用户正在网上搜索什么，这实际上就是一种大数据分析，只是有时候他们甚至连都
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，将它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。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
最近两天终于闲来写写之前的Python代码，好久没做，手有点生，编程这个活就是这样，得需要经常写，不然认生。今天的主题比较随意，任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析，本文直接给出我的个人分析结论，存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码，我给忘了谁了，加我的人太多，发的消息我可能没看见，可以在给我发一次，两次我没回复，那就是这个问题我回答不了，或者说百度很轻松能回答你。废话少说，直奔主题。
本篇是给各种有兴趣的，好奇的，想学习，想转行的门外汉做的简介，有兴趣的同学请传阅，业内各位老炮儿看了随意吐槽 ( ＾∀＾)
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道： “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这，不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实，这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据，而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间，我的一个游戏分析师朋友告诉我，他的公司做了款游戏，很受欢迎，他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据，发现安卓用户的付费率要高于 iOS
据内部人员今日透露，暴风科技目前正在展开裁员工作，涉及客户端、技术、开发和测试等部门。据悉，此轮裁员比例为30%。看到这样的消息，难免感慨今年真是个多事之秋，特别是互联网科技公司的裁员风波是一波接着一波。8月中旬HTC为了降低成本，裁减约2300名员工，约占员工总数的15%。而且前段时间，HTC在台湾的两家公司有再裁减600名员工的计划。 微软今年的整体营收相比较去年同期也有5%的下滑，因为手机业务的重创，7月份宣布将裁员7800人，约占员工总数7%。 为了让整体业务重新回到正常轨道，联想集团今年也拟采取一
作者：Donna Ferguson 翻译：朱潇男 校对：Shawn 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 不管你是否是某一超市的积分会员，你的支付方式是信用卡还是现金，那些大型超市都了解你的一举一动。 我们都知道超市会通过分析我们的购物信息来进行精准推送-包括一些个性化的购物券及优惠等等。比如说你几个小时前刚刚购物完，现在正准备坐下来看部电影的时候，发现已经有广告推送给你-而且是跟你刚刚买的东西紧密相关的，这时你会有何感受？ 或者，Tesco（乐购，英国
（很少见到这么简单粗暴的回答，对新手来说还挺实用的。但我证明作者看起来确实是个软妹子╮(╯▽╰)╭ ，C君注） 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2.怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3.选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多
1. 数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多= =。 2. 怎么入门 请百度“如何成为一名数据分析师”或者“如何成为一名数据挖掘工程师”。英文好上Quora，不行上知乎，看看入门资料。 3. 选哪些书 看入门资料给你提供的书，有电子版下电子版，没电子版买纸质书，花不了多少钱。 4. 用什么语言 数据分析：excel是必须，R是基本，python是进阶。SAS和Matlab
又是一年年底，企业都在制定2021年工作计划。一提数据分析的工作计划，很多同学纠结的直挠头。到底数据分析工作计划该咋写？今天我们系统讲解一下。
就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记得当时主要的数据就是销
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需要感谢的人很多，他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员
1、去中心化 这是区块链颠覆性特点，不存在任何中心机构和中心服务器，所有交易都发生在每个人电脑或手机上安装的客户端应用程序中。 实现点对点直接交互，既节约资源，使交易自主化、简易化，又排除被中心化代理控制的风险。 国采金融的张利提出“现在市场中最认可ICO的项目，其中一个是去中心化的交易所”他也对去中心化的交易所做出了详细的解释，去中心化的交易所是指可以参考暗网的操作，暗网是相当于现在明网的概念来说的，就是每一次的进入、购买、发货全部是去中心化的，根本找不出背后的人是谁，这项技术在目前来看是大家都比较青睐的
上一篇【这套系统，可能真的是数据分析师们未来5年的机遇！】引起了同学们强烈反响，其中提到一个关键点：CDP与增长实验结合，很容易让数据分析师立功。今天我们就系统的讲解下这一点。话不多说，直接上干货！
作者 CDA 数据分析师 前言 2017年7月29日，由CDA数据分析师主办，以“跨界互联 数据未来”为主题的CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 7月29日当天，除了引人眼球的主会场以外，当天同步开放11个分论坛，我们将逐一推送每个分论坛的盛况，以及演讲嘉宾速记稿整理，给每一个CDA成员奉上干货。 CDAS 2017中国数据分析师行业峰会上午的互联网大数据分论坛中，来自猎聘网、吆喝科技、云幕后、七麦科技等六位专家与教授，分享了大数据在互联网领域的实践和应用。 C
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？ 比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取
08年毕业，不知不觉的混进了电子商务行业，又不知不觉的做了三年数据分析，恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年，也算是不错吧，毕竟感觉前途还是很光明的。三年来，可以说跟很多同事学到了不少东西，需
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取款账单，再比如对于电信
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Excel是我们工作和生活中都会用到的一个工具！ 不管你是做什么工作，肯定都会接触到这个软件；抛开工作，我们自己的生活中肯定也会用的到，比如用它来记账，做行程安排等等。 用好Excel，不仅可以帮助我们工作更高效，被领导高看一眼，有利于升职加薪，也能帮助我们更好地打理自己的生活，绝对是每个小伙伴学了都有好处的~~ 所以，博文视点邀请到资深Office培训讲师、《Excel数据分析可视化实战》一书的作者凌祯老师，于3月1日晚20:00做客博文视点
作者 杨琳桦 这可能是我听过对大数据最逻辑清晰和实用的一段案例阐述了，来自 Simon Zhang，LinkedIn Business Analytics 部门资深总监。 特别介绍一下：Simon 原是国内脑肿瘤医生，但“觉得一个人真正要想有追求，还是应该做自己喜欢的事”，于是 12 年前到美国，因个人爱好是计算机，就从医生转到了计算机行业。 四年半前，Simon 曾独自一人支持公司 200 多个销售；现在，他 80 人部门支持 LinkedIn 近 5000 多员工。该部门实际上负责所有和收入有关的
说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 1. 分类 分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单？”这就是个典型的二分类问题：买or不买。 分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式： 形式1：京东的所有用户中分
说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 1.分类 分类分析的目标是：给一批
月薪6000，也配叫数据分析师？！实际上相当多同学顶着“数据分析师”的头衔，干的却是数据分析专员的活。专员=砖员，基本上每天都在辛苦的搬砖，不是搬SQL就是搬EXCEL。虽然看起来也是在处理数据，然而跟“分析”没有一毛钱关系，也没有升职机会。想要去面试，又没有真正做过一个数据分析项目，建模不懂，业务不明，甚是辛苦。
数据洞察是现代营销人必备的能力，但是怎么样才能应用数据思维来解决实际问题呢？来自Ptmind铂金智慧的创始人兼CEO郑远，在WAWX十年数据峰会上与大家分享近十年他对全球数据驱动营销的观察和思考。
昨日，IBM与腾讯达成深度战略合作，成为腾讯体育社交媒体数据分析合作伙伴。双方将针对包括2014巴西世界杯在内的一系列体育赛事报道开展深入的合 作，通过IBM大数据分析、云计算等领先技术能力提供社交和移动等数据分析支持，为用户打造全新的体育观赛体验。双方此次合作是大数据在实际应用层面上的 一次重要落地，同时也是腾讯作为网络媒体在世界杯报道模式上的有效创新。 此次合作中，IBM将根据网友和球迷在腾讯网络媒体平台及社交网络上发布的海量公开信息及数据，进行精准的大数据分析，获得关于球迷话题、球迷类型、球迷个
很多做数据的同学都被领导、同事这么吆喝过。然而，什么是策略性思考？？？往往一听到这种词，就有同学急不可耐的掏出《麦肯锡方法》之类的镇山法宝，或者在网上搜《底层思维》、《核心逻辑》、《分析框架》之类的文章。结果除了“裂变”“痛点”“颠覆”这些似懂非懂的词以外屁都没有记住，下次写报告还是继续同比、环比、三年比，低了要搞高……
前 言 5月12日一场互联网领域的“巨震”席卷全球，wannacry蠕虫式勒索软件已惊人的速度席卷上百国家，所到之处，哀鸿遍野，寸草不生（词穷编不下去了），上一张来自malwaretech的全球
“每天一个数据分析师”内容奉上，请享用。原创内容 转载请注明来源 人物档案 王润烨，学统计出身，大学期间接触到数据分析，并参与实施了一些项目，结识了许多从事数据分析和挖掘的朋友。环境使然，他自己也成了
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
分类分析的目标是：给一批人(或者物)分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。
对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？
要问互联网上啥最吸引人，当然是活动啦！各种优惠让人眼花缭乱，以至于很多人专门游走于各个平台“薅羊毛”。活动只是互联网运营一部分工作，却是最烧钱，最吸引眼球，最让人纠结的一部分。今天就简单分享一下：活动分析该怎么做。
最近收到了不少做公众号的朋友的好友邀请，交流经验或者互相引流什么的，也有一些是卖粉或者卖课的。也遇到了一些真的想帮忙的人，会认真地告诉我到底怎么引流，甚至教我如何分析数据。不得不说，虽然互联网喷子多，但是好人也真的不少啊！
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