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数据挖掘数据分析

2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 将待分的字符串一个充分的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配;最大长度匹配和最小长度匹配;单纯分词和分词标注过程相结合的一体化方法。 如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m,而其它类包含t的文档总数为k,显然所有包含t的文档数n=m+k,当m的时候,n也,按照IDF公式得到的IDF的值会小,就说明该词条t类别区分能力不强。 4.2.5 数据相似度 聚类分群效果可以通过向量数据之间的相似度来衡量,向量数据之间的相似度定义为两个向量之间的距离(实时向量数据聚类中心向量数据),距离越近则相似度越大,即该实时向量数据归为某个聚类 SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统,由数十个专用模块构成,功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学预测等等。

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数据分析7能力:梳理数据需求

今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼,甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求? 顾名思义,数据需求,就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说:这还有需求呀,我们公司都是一通电话:“歪!给我个XX数据,快!”就完事了,根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。 ,可以在一堆需求塞车的时候,按领导等级高低排序给数。 管得了期望时间,才好体现数据分析的业绩。 八、小结 满足了5w的,就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求,不但能减少重复工作,更可以为数据分析师发现项目机会,提高BI使用率,体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做,下篇再分享。

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    浅谈数据挖掘数据分析

    浅谈数据分析数据挖掘?   数据分析数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论,两者有很多的共性,也有显著的差异。 ?    数据分析数据挖掘的区别   数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析,广义的数据分析就包括狭义的数据分析数据挖掘,我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。 专业的说法,数据分析是指根据分析目的,用适当的统计分析方法及工具,对收集来的数据进行处理分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用。 (2)作用:它主要实现三作用:现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确,先做假设,然后通过数据分析来验证假设是否正确,从而得到相应的结论。 所以数据分析(狭义)数据挖掘构成广义的数据分析。   来源:数据科学网公众号

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    图解数据分析 | 业务分析数据挖掘

    [b607484073da6aa9c57843811040a220.png] 数据分析分核心步骤分为:业务认知数据探索、数据预处理、业务认知数据探索等三个核心步骤。 本文介绍第三个步骤——业务认知数据探索。 例如,1周前消费过的用户比1年前消费过的用户价值。 Frequency消费频率:用户在统计周期内购买商品的次数。例如,购买频率高的用户价值比偶尔来一次的客户价值。 1.3 漏斗分析 / AARRR 漏斗分析模型是一套流程式分析模型,已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营数据分析中,可以帮助我们把握每个转化节点的效率,能够直观的发现问题所在,从而优化整个业务流程 例如:在图表中设置目标值、平均值、中位数等标准,实际数据形成标准对比,分析数据情况。

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    数据Python:3数据分析工具

    正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。 ,我们可以看到它找到了四列上述模式匹配的列。 单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas,您也可以在Python中进行数据分析数据科学家通常将Python PandasIPython一起使用,以交互方式分析大量数据集,并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。 这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析数据的功能。它带有自己的shell,您可以从命令行运行它。

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    数据分析】CRM数据分析的六关键

    越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系,了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据,而是能够识别客户购买行为,了解客户情绪。 在某些情况下,数据能够揭示顾客的需求,以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处,通过把为外部数据,如社交媒体数据,购买历史,产品趋势和最新发布等,内部数据结合起来以提升洞察力。 外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。 在物联网时代,客户交流的方式有很多。 大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来,为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端,开放其他线上服务和数据,CRM会获得更多信息,提供更有意义的成果。

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    数据分析工具汇总

    数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程,为Hadoop批处理提供实时数据处理。 SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。 提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。 Lambda架构框架主要包括: Twitter’sSummingbird:Twitter的开源Summingbird大数据分析工具,通过整合批处理流处理来减少它们之间的转换开销。 Lambdoop:Lambdoop是一个Java框架,用于以Lambda架构一致的方式开发大数据应用。

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    数据分析数据挖掘 - 07数据处理

    一 pandas基本数据类型 1 Series类型 Pandas是数据处理中非常常用的一个库,是数据分析师、AI的工程师们必用的一个库,对这个库是否能够熟练的应用,直接关系到我们是否能够把数据处理成我们想要的样子 Pandas是基于NumPy构建的,让以NumPy为中心的应用变得更加的简单,它专注于数据处理,这个库可以帮助数据分析数据挖掘、算法等工程师岗位的人员轻松快速的解决处理预处理的问题。 比如说数据类型的转换,缺失值的处理、描述性统计分析数据汇总等等功能。 Series类型就类似于一维数组对象,它是由一组数据以及一组之相关的数据索引组成的,代码示例如下: import pandas as pd # 实例化一个Series对象,参数是一个数组。 参数data,指的是你的数据集。 参数values,指的是要用来观察分析数据值,就是Excel中的值字段。 参数index,指的是要行索引的数据值,就是Excel中的行字段。

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    数据挖掘】数据挖掘预测分析术语

    分析型客户关系管理(Analytical CRM/aCRM): 用于支持决策,改善公司跟顾客的互动或提高互动的价值。针对有关顾客的知识,和如何顾客有效接触的知识,进行收集、分析、应用。 大数据(Big Data): 大数据既是一个被滥用的流行语,也是一个当今社会的真实趋势。此术语指代总量与日俱增的数据,这些数据每天都在被捕获、处理、汇集、储存、分析。 在商业领域,预测模型及分析被用于分析当前数据和历史事实,以更好了解消费者、产品、合作伙伴,并为公司识别机遇和风险。 社交网络分析(Social Network Analysis, SNA): 描绘并测量人与人、组组、机构机构、电脑电脑、URLURL、以及其他种类相连的信息/知识实体之间的关系流动。 文本挖掘(Text Mining): 对包含自然语言的数据分析。对源数据中词语和短语进行统计计算,以便用数学术语表达文本结构,之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。

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    数据数据分析:大数据开发岗和分析岗对比

    对于企业而言,大数据相关人才的引进,有大数据开发,也有数据分析,今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。 其中数据存储和数据计算的阶段,通常由大数据开发岗位完成;数据分析挖掘、数据可视化阶段,则主要由大数据分析来完成。 大数据开发 大数据开发,主要工作重点是大数据应用实现,注重服务器端开发、数据库开发、呈现可视化人机交互等衔接数据载体和数据加工各个单元以及用户的功能落地实现。 2.jpg 大数据分析数据分析,主要工作重点在数据建模分析,更多注重的是数据指标的建立,数据的统计,数据之间的联系,数据的深度挖掘和机器学习,并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。 1.jpg 关于大数据数据分析,大数据开发岗和分析岗,以上为大家做了一个简单的对比了。

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    数据科学】如何区分大数据下的三利器:数据科学家,数据工程师数据分析师。

    与其他一些相关工程职位一样,数据科学家的影响力互联网同进同退。数据工程师和数据分析数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。 数据科学家是什么样一个存在呢? 通常情况下,数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见,硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建定制高级数学算法。 他们的核心价值在于他们借由清晰数据创建数据管道的能力。充分了解文件系统,分布式计算数据库是成为一位优秀数据工程师的必要技能。 数据工程师对演算法有相当好的理解。 简单来说,就是对处理大数据所必需的Hadoop、Mahout等大规模并行处理技术机器学习相关的技能。    另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。 懂分析 指掌握数据分析基本原理一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析

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    数据思维陷阱

    应用大数据进行精准营销,要注意规避如下三陷阱: 1,有数不一定有据; 2,而不全; 3,内生变量模糊了因果关系。 一要养成大数据思维,二要避开三陷阱。 大数据思维 大数据思维有如下四个维度。 定量思维:一切皆可测。POS机、网上购物、社交媒体以及各种各样的卡,都是大数据的来源。 赌场入口处的红外传感器,会根据脑部热量情况,分析进来的是冲动型赌徒还是冷静的赌徒。 汽车行业的大数据有人、车、环境三个来源。 “车”的应用也已有案例,如美国一家保险公司为汽车加装了跟踪器,根据行驶数据来决定保险费率;米其林也会搜集环境相关的数据,某智能芯片厂商为长途货运汽车提供的芯片,可以全球定位、调节物流和运输。 三陷阱 应用大数据进行精准营销,要注意规避如下三陷阱。 有数不一定有据。应用大数据需要什么样的统计或逻辑背景?首先,描述。要能辨识出我们描述的人跟心里想的目标人群是不是一群人。其次,预测。

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    数据分析数据挖掘 - 05统计概率

    一 统计学基础运算 1 方差的计算 在统计学中为了观察数据的离散程度,我们需要用到标准差,方差等计算。我们现在拥有以下两组数据,代表着两组同学们的成绩,现在我们要研究哪一组同学的成绩更稳定一些。 方差很适合用来研究数据的离散程度,但是会存在两个问题: 有时数值会变得特别 运算的结果变成了原来的平方 为了解决上面的问题,我们会把最后的结果开方,就像这样: ? 在独卦的占卜规则下,两次抽签行为ST的。它们的结果互不影响,我们在统计学中称ST是独立试验。 分析: 我们用数字1来表示抛得的结果为正面,用数字-1来表示抛得的结果为反面。为了呈现出概率分布的情况,我们需要有足够多的人来参与这个游戏,并且让他们两两一组来进行对决。 思路提示:求的就是P("购买商品,不是广告")P("正常")的概率还是P("购买商品,不是广告")P("垃圾")的概率,谁的概率结果就是谁。

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    数据分析数据挖掘 - 02基础操练

    二 背景介绍 这是一组航空公司用户的数据,我们希望能够从这些数据分析出有价值的信息,数据如下。 四 分析流程 回顾一下分析的流程,主要分为以下五步: 数据源 - 从业务系统中得到 数据抽取 - 抽取历史数据 数据探索 - 探索数据中的缺失值,异常值 数据预处理 - 清洗转换数据 数据建模 - 建立机器学习模型 L = L.astype('str').str.split().str[0] L.head() L = L.astype('int') / 30 L.head() # 把计算完成的L上面不需要计算的属性合并 九数据可视化 用纯数据的方式不利于我们观察聚类分析的结果,让我们数据可视化的方法绘制成图形来看一下吧。 一个优秀的数据分析师的功底即将呈现的时刻到了,上面我们做的所有的工作就是为了最后这一步,如何结合业务场景分析出用户价值和后续应对策略已以及营销方案才是我们做数据分析的重中之重。

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    数据分析数据挖掘 - 08图形绘制

    2 频率分布直方图 条形图相对比的是频率直方图(frequency histogram),也叫做频率分布直方图,是统计学中表示频率分布的图形。 四 实例项目自由绘图 1 直方图 直方图擅长展示区间分布,比如某一科目的考试成绩,按照地区统计的人均寿命,发达国家发展中国家人均可支配收入等等,现在我们需要绘制某个班级中Python语言考试成绩的分布区间图 在这里我们有必要重新再来说一下关于直方图柱状图,因为他们的样子实在是太像了,只是柱体柱体之间是否存在空隙,但恰恰是由于这一点,才让它们有所区别,也让它们分为擅长表示不同类型的数据。 5 箱型图 箱型图主要应用在一系列测量或者比较数据的观测中,比如学校学校之间或者班级班级之间的成绩比较,各个运动员之间的体能比较,产品优化前和产品优化后的各项数据指标展现的结果比较等等,箱型图是数据分析场景应用的比较多的一种数据可视化图形 画图是数据分析数据挖掘、AI方向的算法工程师必备的技能,所以一定要多多的练习它们的绘制。我们还会在后续的章节中不断的去使用这些图形的练习。

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    数据分析数据挖掘 - 09邻近算法

    菠萝凤梨的核心区别是菠萝的叶子有刺,而凤梨的叶子没有刺。菠萝的凹槽处的颜色是黄色,而凤梨的凹槽处的颜色是绿色。 第一步,我们设x_test为待标记的数据样本,x_train为已标记的数据集。 第二步,遍历x_train中的所有样本,计算每个样本x_test的距离,并把距离保存在distance数组中。 4 优缺点分析 优点:准确性高,对异常值有较高的容忍度,原因是异常值会单独分布在坐标系的一个角落,取k个邻居的时候大概率失去不到这个异常值的。 缺点:计算量大,对内存的需求也,因为它每次对一个未标记的样本进行分类的时候,都需要全部计算一下距离。 如果我们把weights的值设置成distance,表示投票权重距离成反比,也就是说邻近样本未知类别样本距离越远,则其权重越小,反之,权重越大。

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    python数据分析笔记——数据加载整理

    Python数据分析——数据加载整理 总第47篇 ▼ ? (本文框架) 数据加载 导入文本数据 ? 导入EXCEL数据 ? 直接使用read_excel(文件名路径)进行获取,读取CSV格式的文件类似。 通过上面的语句得到的结果里面只有a和b对应的数据,c和d以及之相关的数据被消去,这是因为默认情况下,merge做的是‘inner’连接,即sql中的内连接,取得两个对象的交集。 (2)层次化索引 数据库中用on来根据多个键合并一样。 3、轴向连接(合并) 轴向连接,默认是在轴方向进行连接,也可以通过axis=1使其进行横向连接。 合并原则where函数一致,遇到相同的数据显示相同数据,遇到不同的显示a列表数据。 ?

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    Python数据分析 | Pandas数据分组操作

    [f028aeff0d5915f6819bb06811e1cfe3.png] 当我们提到python数据分析的时候,大部分情况下都会使用Pandas进行操作。 pandas整个系列覆盖以下内容: 图解Pandas核心操作函数大全 图解Pandas数据变换高级函数 Pandas数据分组操作 一、Pandas数据分组操作 在我们进行业务数据分析时,经常要对数据根据 1个或多个字段分为不同的组(group)进行分析处理。 资料代码下载 本教程系列的代码可以在ShowMeAI对应的github中下载,可本地python环境运行,能科学上网的宝宝也可以直接借助google colab一键运行交互操作学习哦! NumPy速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 Pandas官方教程 Pandas中文教程 ShowMeAI系列教程推荐 图解Python编程:从入门到精通系列教程 图解数据分析

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    数据思索应用:数据分析的方法

    栏目简介: 这里记录着小编对于数据的一些思考和反想, 希望对大家有所帮助,也希望各位大佬出来指点一二,探讨如何在数据领域更好的应用。 一、数据思索和应用一 :什么是数据 二、数据思索应用:数据分析的目的和思路 数据思索应用:数据分析的方法 本文主要分享一些常见但数据分析方法,微大家在面对数据分析一筹莫展但时候有可以提供一些另类的思路 ,我们先回顾下之前文章 什么是数据: 什么是数据呢 就是在所有行为留下但记录就是数据, 怎么理解数据呢 那还是要你去深入思考数据但含义以及他背后的故事 数据分析的思路: 从总到分,抽丝剥茧的寻找问题的根源 ,对定义进行量化来衡量行为,对数据进行可视化,常规化管理 为了实现实现上面对逻辑我们讲讲一些基本对方法。 那么数据分析在这里需要做的是什么呢 1、把逻辑数据化,所有的 逻辑和思路都需要数字化才方标后面都对比和对标。 2、那现有都数据化都结果和之前都结果做对比。

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