“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
数据分析就是像是做饭一样,正所谓“巧妇难为无米之炊”。数据分析的前提就是数据的获取,只有把食材准备好,经过我们的加工,可以呈现出一道色香味俱全的美味菜肴。所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱,数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。
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
我们常常谈论商业智能(BI)这个词,但实际上以这个词作为帽子盖住的内容是非常多的。在这里,我们非常清楚商业智能的广泛范畴,并将这里在数年前就锁定在讨论自助商业智能(Self-Service BI)领域。
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
<数据猿导读> 随着产业升级,越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品,大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据,而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播,消费者的评价数据成为新的金
作为一名市场调查人员,我们需要了解目标用户的行为和偏好,以便我们能够制定相应的市场调查方案。我们可以利用关键词采集工具来了解目标用户的行为和偏好,这些工具可以帮助我们了解用户在搜索引擎上使用哪些关键词和短语,以及他们在社交媒体上的行为和偏好。以下是我总结的十个方面因素:
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。
随着零售业运营成本不断攀升,门店引流能力有限,零售商对于精准获客以及顾客有效留存和转化的需求极为强烈。
👆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
在诸多消费者买买买的同时,海量的购买交易数据也正在生成,这些数据不仅能够反映出消费者在网上购物的喜好,还能为供货商的产品策略提供强有力的依据,将这些数据进行采集、处理、整合、计算和分析成为许多大数据公司toB业务的主要组成部分。 双11当天,互联网大数据服务提供商星图数据对16个平台、1562个品类、39487个品牌和834万中商品进行了数据监测,其在双11之后发布的《双十一大数据分析报告》备受业界关注,其中许多数据分析结果一度被多家媒体在报道双11时引用,而这些数据也让我们对双11的线上零售全景有了更进
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
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间,从最开始的企业内训,到线上课程项目,线下公开课,企业内训,差不多做了100场的内训和公开课,从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题,人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型,我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR,和我们做过的人力资源项目和课程,来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
SPSS,全称Statistical Product and Service Solutions 。最权威的标准统计软件之一,最初为社会科学统计软件,后更名为统计产品与服务解决方案,面向商业化。SPSS 在全球全球 25 万用户,涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育、地理、天文等多个领域,拥有市场研究 80% 的占有率。
经常有客户问:从业务角度说,大数据究竟离我们有多远?大数据的最终目标是什么?企业使用大数据作为业务催化器,与其他手段的区别和联系是什么?大数据如何助力于业务价值创造? 为了回答这类问题,有人提出了“大数据成熟度模型”。[与前次的《大数据故事地图》一样,它的来源是EMC(就是去IOE的那个E)。] 企业采用大数据及先进分析技术来创造竞争优势时,采用了各不相同的节奏。有的企业比较小心翼翼,因为它们不清楚方向、启动方法及大数据旅程中哪些技术创新是合适的。有的企业则更加激进,勇于把大数据分析技术集成到现有的业务
其实数据分析就是我们单细胞天地发布的全网第一个单细胞转录组课程所精炼了常规单细胞转录组数据分析主线,就是5大R包, scater,monocle,Seurat,scran,M3Drop,然后10个步骤:
其实,各行各业都有自己的分析师,比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师;统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
如今,只要能谈论点儿大数据就显得很高大上。然而,大数据挖掘、大数据分析、大数据营销等事情仅仅只是个开始。当然,也有很多人直接批判大数据或大数据营销给我们造成隐私威胁。大数据到底是什么?它又有着哪些价值呢?
4月17日,有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国,具体的时间待定。此后,亚马逊在中国仅保留两项业务,一是Kindle;二是跨境贸易,主营业务电商将全部退出中国。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 目前,在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时,在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求,SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢? 熟悉 SQL 语法,除了熟练掌握 SQL 常用语法,能对于一些细节理解到位,例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL,通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时,写 SQL 占据
都非常成功,培养了非常多的技能树优秀小伙伴,形成了华语圈最大的生物信息学交流社群,而且这些组学实战,我都录制了完整视频在B站免费发布供十万人学习:
在大数据时代,企业将是完全以数据分析驱动企业,利用大数据分析,能够转化成洞察的能力,充分释放企业潜能,实现转型与进化,本文重在分析大数据在企业当中的所起到的作用。
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,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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。(简单理解就是:提取相关数据,运用相应算法,得出实用结论)
如果这里面确实没有你需要的NGS技术,你需要做的仍然是看完我这些视频,搞清楚我是如何学习一个ngs技术的,然后把这个技能迁移到你自己的ngs数据。你会发现,万变不离其宗,本质上都是Linux能力,如何在服务器里面配置和管理软件,如何看各个软件说明书文档。
作者 CDA 数据分析师 生活在这个快捷的时代,很多人都热衷于“快餐式”生活。 于是“碎片化”“干货”“速成”“公开课”等逐渐成为流行热词。 而碎片化学习的最大危害是让人们把“知道”当做“懂得”。 网上有个段子关于这群热衷干货喜欢走捷径的人: “如果你每天还在看耶鲁公开课,上3W咖啡听创业讲座,知乎果壳关注无数,36氪每日必读,对马云的创业史了如指掌,对张小龙的贪嗔痴如数家珍,喜欢罗振宇胜过乔布斯,逢人便谈互联网思维……那你应该还在每天挤地铁。” 学习本质是获取信息,知识系统全面 在没有一个整体框架
数据猿导读 今年双11之后,一份《双十一网购大数据分析报告》备受业界关注,并被多家媒体转载、引用。一时之间,报告发布方——星图数据也被推到了大众眼前,引来关注无数。近日,数据猿记者走访了星图数据,了解
流处理引擎经历了从Storm到Spark Streaming再到Flink的三代的技术迭代,大数据处理也随之经历了从Lambda架构到Kappa架构的演进。本节以电商平台的数据分析为例,来解释大数据处理平台如何支持企业在线服务。电商平台会将用户在APP或网页的搜索、点击和购买行为以日志的形式记录下来,用户的各类行为形成了一个实时数据流,我们称之为用户行为日志。
PS:用户反馈【反馈渠道(公开,半公开,内部),反馈处理的方法】,用户访谈【访谈目标,访谈对象,访谈清单,访谈技巧,访谈报告】,问卷调查【调查目标,调查对象,问卷设计,问卷投放,结果分析】,可用性测试【测试目的,资源准备,用户招募,测试技巧,测试报告】,后台数据分析【常见数据类型和工具】。用户研究就是不断的研究用户,最终找到需求点的过程。
文 | tao @ 骑行西藏 新的一年来临,移动互联网会给我们生活带来什么样的改变?微信小程序是否真的能够带给我们一个不一样的生活? 过去十年,线上渠道因其传播快捷、打破了区域的限制,让我们生活得更加便利,同时也给传统线下商家带来了巨大的冲击。 PC 时代,线上和线下界限分明,你坐在电脑前,就是在线上;而在移动互联网时代,智能手机打破了线上线下界限,只要一机在手,我们既在线上,也在线下。 十年过去了,原来便宜的线上流量变得昂贵。线上越来越多让人眼花缭乱的产品,依赖天花乱坠的广告和令人膛目结舌的优惠,以图吸引
从生产制造,到供应仓储,再到运营销售,一家成功的制造企业需要严格把关各个环节,其管理要求也高于其他类型的企业。如何解决这一问题,形成可落地的解决方案,通过数据进行制造企业的科学化全管理,提升效率,是下一步的发力点和落脚点。
上一篇《一文看懂:搭建活动分析体系》分享以后,有小伙伴问:那做活动分析,是不是也有模型呢?答:不但有,而且很多。而且互联网大厂尤其热衷于创造新模型,以至于每年都有新词冒出来,诸如:AIPL、FAST、GROW、RISE、5A……等等,看得人头晕目眩。今天就跟大家简单聊聊这些营销模型背后的底层逻辑。
陈宇认为大数据是哲学层面上的问题,属于统计学范畴,部分揭示了大数据产业的本质,但是实际上大数据这个概念自身就有着不同的诠释。利用数据进行军事分析,产品定位,交通管理,风险管理,精准营销等等,其实在几十年前就有了。最早的保险产品就是来源于偶然事件的概率分析,其参考历史数据分析,依据计算出的概率来,来对保险产品进行定价。中国古代的军事学家孙膑在战争中,通过逐步减少行军灶坑来迷惑对手,利用其师弟庞涓对数据信任,制造其带领军队溃败的假象,最后在对方轻敌冒进的前提下,突袭了对手,赢得了战争胜利。因此数据分析其实在很久远的古代就存在了。为什么过去的数据分析换成了时髦的名称大数据了呢?
当今人工智能方向越来越卷了,系统化学习能够让你高效的利用时间,达到事半功倍的效果。今天给大家推荐10个优质原创公众号,助你在系统化学习的路上一臂之力。 小白学视觉 哈工大博士创建的公众号,专注于计算机视觉技术。每天更新技术讲解、招聘信息、论文解读等内容。博主出版《opencv 4快速入门》,已经加印十余次。 公众号开源了《Python视觉实现项目71讲》、《pytorch常用函数手册》等资料,关注公众号免费下载! 点击上方名片可关注 深度学习与图网络 图神经网络你有了解过吗?深度学习与图网络公众号专注深度
如果你想学Python,或者你刚开始学习Python,那么你可能会问:“我能用Python做什么?”
大数据、云计算、智慧城市……近年,一堆和数据有关的词汇被频繁提及,大数据逐渐渗透到大众生活里。企业纷纷宣称自己的大数据能力很强,但网民被推送的“精准广告”常常并非所需而被当做垃圾信息处理;手机上,很多很炫的APP应用吸引用户的同时,用户却无奈的发现自己的通讯,短信,位置信息被对方强行采集。 中国企业的大数据能力究竟如何?大数据研究的前景如何?大数据方便了生活,也带来了隐私和安全风险,其边界在哪里?就国内大数据和统计学行业热点问题,让我们听听北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系教授王汉生怎么说。 企业数据
数据猿导读 金石投资是国内首批券商直投机构之一。金石投资高级副总裁韩平在接受数据猿记者采访时表示,在大数据产业链上的几个环节是他所看好的,他认为这些领域还存在很大的投资机会... 图丨金石投资高级副总
除了家人朋友,很多时候,同公司内部的人也会比较困惑,数据分析师究竟是做什么的。收集数据、整理数据表、做各种报表、写ppt、做挖掘模型、打小报告
北京时间9月13号凌晨,全球最大的肾脏交易中心又开始了新一轮肾买卖计划。没错,你们翘首以待的iphone新产品又来了。 然而,产品特点和价格是否合理,以及卖一个肾够不够这个话题不是本文要讨论的问题,
随着双十一购物盛会落下帷幕,各大电商平台纷纷公布出自己今年的成绩。与其它同行不同的是,京东除了公布1598亿的线上下单金额,还公布了线上线下融合的战果。
前段时间,OpenAI公司召开了发布会,宣布了GPT-4 的大升级,还推出ChatGPT新的语音与图像功能,让ChatGPT可以看、听和说话。
人生苦短,快学Python? 为什么会流传这么一句话呢? 就是因为Python可以更快更准更狠地帮你实现自动化操作。 很多朋友为了学习如何用Python自动化地处理各种文档,应该都下载过这个文档:python操作excel、word、pdf.pdf。 ▲下载量达到3万6千余次 时至今日,仅仅在公众号一个渠道的下载量便超过了3W+! 这个文档也算国内第一个真正意义上的Python自动化文档。 无论是从内容上,还是从排版上,都受到了大家的一致好评! 也因此有读者建议,是否可以将此类相关内容整理成知识体系完整、
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随着数据分析能力的提高,预测分析正演化为一种有力的工具,可以大大提升预测效率以及运营和绩效。但挑战在于,汽车制造商是否能玩转这些海量的知识和经验数据。数据分析可以把这些信息融合起来——不论是“机器可读的”数据集,还是非结构化数据如视频、录音或文本。只要处理得当,效果将令人称奇。以下总结了文中的主要观点和发现:
Python能把数据自动输出成折线图、三维图、直方图、嵌套饼图等规范高质量的图表,直观展示千辛万苦得来的研究成果,助力文章发表。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 大数据文摘(ID: BigDataDigest)整理编辑 公开课:在北京理工大学大数据公开课(第2期) 主题之一:大数据解读爸爸去哪儿2 时间:2014-10-25 地点:北京理工大学 演讲嘉宾:海量信息技术有限公司产品副总裁,陈凯 关注微信公众账号北理华创或访问www.bitedu100.com 掌握公开课最新动态 回复“海量信息”可获得PPT完整版 本文由版权方授权发布,转载需保留以上信息 这个时代学习能力是最重要的能力,而能够在周末的时间进行学习的人就更有竞争力。
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》系列文章,通过业界领先大数据分析技术,对公开裁判文书大规模分析、统计,在全量数据基础上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。 本文大数据技术源自法海风控网(http://www.fahaicc.com)、法数研究平台(http://www.falvdata.com)的技术底层:天罗采集系统、无量存储系统
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