“数据分析”岗位的分析 项目介绍 该项目选用了和鲸社区关于数据分析岗位的数据集来进行分析。...通过对数据进行清洗重塑和分析，再使用plotly等工具进行绘图，实现图表的交互式数据可视化，最后使用flask框架（利用了bootstrap）进行网页上的可视化展示。...最后展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资情况以及发展前景。...项目来源：选用boss直聘网站的数据分析职位的招聘数据 数据清洗 清洗重复值、空缺值，重塑职位、城市、薪资、工作经验以及行业标签数据。...东部地区的“数据分析”岗位薪资基本不在4-6k范围。 数据交互可视化展示 首页 跳转交互页面 不同城市的平均薪资 薪资在四千至六千的岗位数量 项目获取：搜索 微信小程序 项目资源下载
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...在这张图里，要对每个数据的拐点做分析，比如图中11月7日、8日两天的uv价值有明显提升，这个的原因，要找到并写在报告里。 3、接下来流量分析，主要为流量来源分布，各渠道流量转化率分析。...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...数据分析的准确性和可靠性在很大程度上取决于数据的质量。因此，在建立数据模型时，需要对数据来源进行严格的筛选和验证，确保数据的准确性和完整性。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...三、方差分析 方差分析通过样本数据能够一次性比较两个及两个以上总体均值是否有显著性差异。从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。
数据分析的数据的导入和导出 前言 数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。...导入数据后，接下来就需要进行数据的探索和分析。在这一阶段，分析师会利用各种统计方法和可视化工具来揭示数据背后的规律和趋势。通过对数据的深入挖掘，可以发现隐藏在数据中的有用信息，为决策提供支持。...然而，数据分析的目的不仅仅是为了理解和解释数据，更重要的是将数据转化为有价值的信息和知识。这就需要将分析结果以易于理解和使用的形式导出，供其他人使用。...总之，数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中不可或缺的两个环节。它们不仅关系到数据分析的准确性和效率，还直接影响到数据分析的价值和意义。...总结 数据分析中数据的导入和导出非常重要，需要考虑到数据质量、结构、格式和效率等方面，以确保数据的准确性和可用性。数据的导入和导出方式多种多样，选择适合的方式和工具，可以帮助我们高效地进行数据分析。
海量数据处理困难： (1)问题：面临TB甚至PB级的海量数据，传统关系数据库存储尚可，但对OLAP分析效仿低下; (2)难点：如何可实现可扩展的数据存储、灵活快捷的数据访问?...(3)思路：利用Nosql数据库解决大数据存储，通过水平扩展读写负载提高访问性能; 分析模型算法复杂： (1)问题：分析需要运用预警预测、聚类、协同过滤等数据挖掘算法，算法的编程复杂度和计算复杂度都非常大...; (2)难点：如何实现分析模型，并提供实时高速的复杂分析; (3)思路：改造开源的数据挖掘模型库，并运用Hadoop等并行计算框架; 建设和运维成本高昂： (1)问题：传统数据库和分析软件进行海量数据分析将导致天价的软件授权许可费用...从最初到现在，Hadoop系统在7年中开发完成了一系列重要的子项目，已经形成了一个涵盖数据存储、管理和分析功能的较为完整的大数据生态系统，成为大数据存储与处理领域地位最重要、应用最广泛的开源框架。...数据挖掘算法的编程复杂度和计算复杂度都非常大，往往称为制约分析项目按期完成的瓶颈，精细化运营分析平台利用支持Hadoop并行计算框架的开源数据挖掘模型数据库Mahout，实现了数据挖掘算法的快速实施和高效表现
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ?...（活动参与人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警） 商城统计（销售统计工具，销量排行） 1.1.1.2.2ACG游戏 职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法...[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU] 1.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
前言 数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节，它通过对样本数据的分析，对总体参数进行估计，并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息，为决策提供科学依据。...总之，数据分析的统计推断是一种基于样本数据对总体进行推断的方法。通过参数估计和假设检验等手段，我们可以从数据中提取有用的信息，为决策提供科学依据。...在进行数据分析的统计推断时，我们还需要关注一些潜在的陷阱和误区。例如，过度拟合、样本偏差、数据造假等问题都可能影响推断结果的准确性。...因此，在进行数据分析时，我们需要保持谨慎和客观的态度，遵循科学的研究方法和原则。 此外，随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据分析的统计推断方法也在不断演进和创新。...这个值是我们做假设检验之前数据分析人员根据业务情况事先确定好的。
数据集来自kaggle import numpy as np import pandas as pd 数据读取 dataset = pd.read_csv("....Review Date： Cocoa Percent：可可含量 Company Location：公司地址 Rating：等级 Bean Type：可可豆类型 Broad Bean Origin：原产地 数据预处理...1793 non-null object dtypes: float64(2), int64(1), object(5) memory usage: 126.1+ KB 问题分析...Rep 4.00 可看出最好的可可豆生长在秘鲁的Dom....散点图 可以看出巧克力质量和含可可量没有明显的关系 探索分析 print(dataset_nona.groupby(["Review Date"]).apply(lambda x:x["Rating"]
有数据分析和没有数据分析意识，在工作中会有什么区别呢？举个例子： 下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录，需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。 ?...但是如果对数据源稍作处理，以第1周为基期，基期的指数为100，把后面各周的销量都转化为定基比的形式： ? 用定基比数据再作出以下的曲线图： ? 再和绝对值图做对比效果大不同了。...所以，具备数据分析思维的人，往往能够基于业务特点和需求出发，从数据特点角度，寻找合适的分析方法，得到的结论往往就是更加直观和深入。 ?...Excel是使用最为广泛、最为便捷的办公软件，而且它的数据分析和挖掘功能功能十分强大，能够快速完成所有的数据清洗的过程，能够快速建立分析模型，并且快速运行得出结果，是做数据分析必备的工具。...下面是即将在我的小密圈里分享的120个Excel商业数据分析实战案例目录，欢迎看我个人资料联系我： ?
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...此外，数据分析结果的使用也应当遵循公平、公正、透明的原则，避免歧视和不公平待遇。 再次，数据分析必须注重数据安全。随着网络攻击和数据泄露事件的频发，数据安全已经成为数据分析领域不可忽视的问题。...最后，数据分析的合法性还需要得到监管机构的监督和保障。各国政府应当建立健全的数据保护法律体系，明确数据分析的合规要求，加大对违法行为的处罚力度。...同时，监管机构也应当加强对数据分析行业的监管，确保其依法合规运营，维护数据安全和个人隐私。 综上所述，数据分析的合法性是数据分析行业健康发展的基石。
从先进的BI工具到机器学习，人工智能，现代企业拥有着各式各样整理分析数据的方法和途径。...数据科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨大潜力，然而，当我们将焦点放在分析工具身上时，我们也可能忽略了数据本身的重要性。毕竟如果没有正确的数据，视觉化和预测分析也没有任何用处。 ?...每一个企业需要将他们的基础数据进行分析和甄别，在此基础上，对数据进行不同层次和结构的分类。...如果所有的这些数据被收集到一个中心位置，进行数据分析，那么对客户的长期行为分析并进行消费预判则成为了可能。同样地，根据这样的方法，其他部门，如销售、产品和客户服务部门也能获得前所未有的数据量。 ?...基础数据和数据分析同样重要 数据质量是重中之重，倾斜的数据会导致错误的结果。
大数据时代的带来，一个明显的变化就是全样本数据分析，面对TB/PB级及以上的数据规模，Hadoop始终占据优势。今天的大数据学习分享，我们来聊聊基于Hadoop的数据分析平台。...针对不同的具体需求，采用不同的数据分析架构来解决实际问题。 按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。...实时数据分析一般用于金融、移动和互联网B2C等产品，往往要求在数秒内返回上亿行数据的分析，从而达到不影响用户体验的目的。 在Hadoop生态圈，这些需求可以进行合理的规划。...对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。...这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值，通常可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。在这方面，MongoDB的应用很普遍。
散点图可以用来观察双变量的数据分布，聚类可以用来观察更多变量的数据分布。通过观察数据的分布，采用合理的指标，使数据的分析更全面，避免得出像平均工资这类偏离事实的的分析结果。...[ec781a88f345203d7a663b41c77be478.png] 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。...如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。...2.2 方差分析 （1）单因素方差分析 一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。...（2）多因素有交互方差分析 一项实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系。
最近休息了一段时间，也准备了新的课程,经过两个月的筹备，我把数据分析这一块内容已经做了一下整理与总结，最近公众号会出一个数据分析专题了....很多教程数据分析写得比较复杂，我希望自己能写一个比较简单的数据分析专题，让人人能上手! ?...说做事情只是自己懂，没有达到一个传播的效果，那个只是自己在娱乐，我希望我做的这个数据分析教程，每个人都能看得懂，只要你按照我的教程来，循序渐进，你就会有所收获。...两个库是整个Python数据学习中最重要的两个库，一定要非常熟练,基本上所有的场景都会用到它们数据分析，机器学习，人工智能都会有它们的影子....第二弹: 第一弹是第二弹的基础，为第二弹做铺垫，所以第一弹的知识一定要掌握好, 弹数据分析更偏重于实战，并且以项目为讲解.
了解数据分析 1定义 · 数据分析是什么？ 简单地说就是利用有限的数据通过发散的思维，利用相关关系来解释你想知道的问题。 2目的 · 数据分析干什么？...把隐藏在一对杂乱无章的数据背后的信息集中、萃取和提炼出来，以找出来被研究对象的内在规律。 3分类·数据分析怎么划分？ ? 数据分析中的六脉神剑 ?...2数据收集 数据分析区别于数据挖掘的第一点就是数据来源。数据分析中的数据可能来源于各种渠道：数据库、信息采集表、走访等等各种形式，只要是和分析目标相关，都可以收集。...3数据处理 由于数据分析的数据来源相比于数据挖掘的直接从数据库调取，数据分析的数据更加杂乱无章，你可能是从别人的分析报告里找数据，从百度上搜索数据，这些数据的格式、字段都不统一，在这里你需要根据你的目的进行归类...4数据分析 数据分析是全局中最重要的过程，选用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。...从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么
层次区别：“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...在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。 那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。...01 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。...07 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。...通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...已经被前人验证的方法论，我们后来人只需要去践行，去“本地化”。换句话说，结合具体业务场景的业务问题和目标，利用这一套方法论发觉数据之洞见，以创造商业价值。
，这里做个简单的总结和分析。...确定数据加载需优化后，需要判断是数据加载的哪一部分慢。...为优化加载速度应该从两个方向下手： 更快的图片解码 更快的数据增强 更强性能的设备，如使用GPU进行数据解码和增强（DALI库） 下面是具体的实验分析，测试环境和数据如下： CPU: Intel(R)...分析将分为以下几个部分：DataLoader 图片读取 * 数据增强 此外由于【CPU转GPU、数据的归一化转秩】和【DataLoader】比较相关，会一起分析。 3....(1) lmdb 先分析一下lmdb，一个jpg转lmdb的例子： import numpy as np import cv2 import os import lmdb list_path = "img_list
数据收集：本地数据或者网络数据的采集获取. 2. 数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。 3. 数据分析：使用相关工具对数据进行统计计算，得出分析结果。 4....数据展现：数据可视化，使用相关工具对分析出的结果进行展示。 ?...image 近两年来，数据分析师的岗位需求非常大，而90%的数据分析岗位的技能要求，都需要掌握Python作为数据分析工具。...我们的课程以代码驱动的方式，讲解如何利用Python完成数据处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。...要求大家能够掌握数据分析的流程，包括数据采集、处理、可视化等、掌握Python语言作为数据分析工具。
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