如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
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单因素方差分析 12.1 单因素方差分析基本理论 （1）单因素方差分析的概念 单因素方差分析，是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。。 因素：影响研究对象的某一指标、变量。 水平：因素变化的各种状态或因素变化所分的等级或组别。 单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。 例如，将抗生素注入人体会产生抗生素与血浆蛋白质结合的现象，以致减少了药
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
01 思科宣布关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务，预计损失约 1.6% 的年收入 6 月 26 日消息，思科今年 3 月 3 日宣布“在可预见的未来”停止在俄罗斯和白俄罗斯的业务。6 月 23 日，思科官方发布了确定的公告，决定开始有序关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务。 思科表示，公司专注于确保俄罗斯和白俄罗斯受影响的员工受到尊重，并在过渡期间得到支持。在这个充满挑战的时期，思科仍然致力于利用其所有资源来帮助员工、乌克兰的机构和人民以及客户和合作伙伴。 在适用法律法规允许的范围内，思科将直接与客户、合作伙伴和供应商
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
数字化的今天，各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能，企业可以提高运营效率，增加利润率，并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
用户可能会说谎，但是数据不会说谎！ 近几年来，人们越来越认识到数据的重要性，越来越多公司推从数据驱动产品、数据驱动运营，而不是单纯靠个人经验主观判断。 产品经理和运营也要不断地学习数据分析方法，获取自
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
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组织认识到数据可以成为强大的业务资产，并正在投资数据分析以提供这种有价值的工具。据考证， 今天超过 95% 的组织将数据计划纳入其业务战略。然而，大多数企业在有效和高效地使用数据方面犹豫不决。描述性分析是最常见的数据分析类型，精明的企业使用它来帮助找出数据核心的“内容”。
盈利点：利用抖音图文电商带货实操分享的商机，可以通过分享实操经验吸引新手入局，帮助他们在抖音图文带货中获取纯佣金收入。 操作步骤：
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情，既要了解业务，又要有数据意识和思维，还要懂得分析方法，熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书，迫不及待地想要分享给大家，希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系，并熟练地应用到实际业务问题的解决中！ ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：
本文作者：整理自：中国统计网，《谁说菜鸟不会数据分析》 1什么是数据分析； 2数据分析职业介绍； 3数据分析生涯规划； 4数据分析薪酬情况； 5数据分析基本素质。 一：什么是数据分析呢？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。 其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。 基
今天要跟大家分享的是excel数据分析工具库系列四——假设检验！ 一共会讲到关于假设检验的5个知识点： Z-检验：双样本均值差检验 T-检验：平均值的成对二样本检验 T-检验：双样本等方差假设 T-检
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。 互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常有以下
【重要的题外话】 昨天小编在推送文章中做了个小调查，调查各位使用的编程语言情况，有一位Python开发者发来消息说，木有Python，只能选【其他】。是小编忘记告诉大家，微信的投票功能只有6个选项，而且每次推送只能包含一个投票，因此有些编程语言只能用【其他】代替了，还望各位见谅。对推送内容和活动有何意见和建议，均可直接回复，感谢大家一直以来的支持。 2011年由布拉德·皮特主演的影片《点球成金》描述了一个运用数据运营球队的故事：一位落魄的棒球队总经理比利·比恩（Billy Beane）与他的MBA助理拍
看到这张图，很多小伙伴会直呼：这个看起来，和100000的线很像呀，就是围绕100000的线在波动，我能直接按100000去预测吗？
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
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
目录： 1什么是数据分析； 2数据分析职业介绍； 3数据分析生涯规划； 4数据分析薪酬情况； 5数据分析基本素质； ---- 一：那到底什么是数据分析呢？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。 其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。 基于商业的理解，整理分析框架和分析
许多公司可能都在顺应大数据发展的潮流，希望通过数据分析来指导营销的发展方向，但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢？ 数据分析《大数据时代》的作者Victor教授说，人们应该知道如何从大数据中发掘价值，对数据的第一次使用只实现了其价值的冰山一角。许多公司可能都 在顺应大数据发展的潮流，希望通过数据分析来指导营销的发展方向，但是他们是否能在实际的营销活动中实现数据的价值呢？借由数据分析来达到营销活动的成功 对于没有经验的营销团队也许是个挑战。 以下是常常导致企业未能充分利用数
在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发，真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。
如果你看过《神探夏洛克》，应该对夏洛克·福尔摩斯(Sherlock·Holmes)和华生初次见面的情景印象深刻(如果没看过，笔者在此推荐，哈哈)。
找我沟通过的，想转行做数据产品经理的同学中， 数据分析师 是占比很高的一个群体。数量上仅次于 C端产品经理 。 相比其他职位， 数据分析师在基础知识和能力方面比较有优势 ， 与数据产品经理的工作内容重合度很高 ，所以还是比较容易转到数据产品经理领域的。不过呢，毕竟数据分析师与数据产品经理的工作性质还是有点区别的，所以也才有了这次沟通的内容。 来沟通的同学，简单说一下他的工作背景：目前在已在初创型公司工作，公司的主营业务是一个SaaS平台，而这位同学做的是数据分析工作，之前还做过数据运营和部分增长运营工作。他
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
“数据运营” 有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。
随着最近找工作的人越来越多，僧多粥少的境况考验的是职场人的核心竞争力。而现在职场最抢手的人才，是同时具备思维和能力的人。
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
提到战略，最早应该主要是用在军事方面的概念，战指战争，略指谋略。战略一词就被认为是一种长远的规划，远大的目标，需要全局规划，其制定自然就离不开战略分析。战略分析通过收集和分析各类因素，从多个角度考虑制定战略。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如今，数据分析俨然已成为一种基础工作，无论是哪个行业，做哪个方向的研究，都离不开数据分析！ 学好数据分析，不仅可以帮助企业更好地开展业务，也可以助你在工作中脱颖而出，让科研成果得到更好地呈现！ 所以，本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书，希望可以帮助你有效地利用数据分析，让数据更好地展示给大家！ ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步，但如何在浩瀚的数据海洋中，明确自己的分析思路，知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案，也是非常头疼的问题，所以此时选好网站分析工具很重要99click作
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导读：数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文是对于数据分析的实践与总结。
原文：4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
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