image.png 1基本概念 维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。...分析系 统的主要目的是用于数据分析和统计，如何更方便用户进行统计分析决 定了分析系统的优劣。...扩展性:当源系统、业务逻辑变化时，能通过较少的成本快速扩 展模型，保持核心模型的相对稳定性。软件工程中的高内聚、低 稠合的思想是重要的指导方针之 一 。 效能 : 在性能和成本方面取得平衡。...易用性:模型可理解性高、访问复杂度低。用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。...参考 《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》 《Google Analytics》 《大数据之路
诸葛君说：在日常的数据分析中，常用的有8大模型：用户模型（点我回顾）、事件模型、漏斗分析模型、热图分析模型、自定义留存分析模型、粘性分析模型、全行为路径分析模型、用户分群模型，其中，“事件模型”对于很多业务人员来说相对比较陌生...，但他却是用户行为数据分析的第一步，也是分析的核心和基础。...二、事件的采集 其实，要说明白事件模型这个事，就像我们写作文，记叙文的六要素：时间、地点、人物，起因、经过、结果，也就是：谁，在什么时间，在哪儿做了一件什么事儿，相应的，数据分析就像是通过数据/指标来讲述用户与产品之间的故事...4、活跃比 在用户行为数据分析的过程中，活跃比是常用指标，活跃比=触发事件的人数/活跃人数，即，触发某一事件的人数占当时活跃人数的比率。...诸葛io新零售demo（虚拟数据） 四、事件的管理 企业无论是自建用户行为数据分析平台还是采购第三方，对事件的管理都是产品、运营等业务人员工作流中非常重要的一环。
2、如何构建漏斗模型？要将浏览→完成交易中的每步都列出来吗？ 3、有哪些分析场景？ 今天我们就来一起捋捋常见的数据分析方法——漏斗分析模型，同时逐一回答上述问题。...一、什么是漏斗分析模型 漏斗分析模型，简单来讲，就是抽象产品中的某一流程，观察流程中每一步的转化与流失。 ?...举个例子，来看看是如何通过漏斗模型提升转化率的。假如我们要提高注册转化率时，根据下图漏斗模型： ?...你还有一个全局视角来帮你构建漏斗模型的工具——太阳图。...漏斗分析，仅仅是帮助我们分析问题的工具，重要的是要培养数据分析的思想：通过精细化的拆分，从宏观的视角，将复杂的事件分析拆分为独立的归因分析。
一、什么是热图分析模型？...因为对于同一个分析目标和需求，有时候我们能找到更优的分析模型和方案。 当然，诸葛io的热图分析模型，我们又增加了一些更重要的特性。...二、热图分析模型中的新特性 1、面向特定人群的分析与人群对比 过去对人群的划分基于环境属性，比如ip、设备、网络环境，基于用户生命周期的划分仅停留在新老用户的区分。...缺少对于用户更深维度的划分，比如理财产品要为投资用户和未投资用户提供两个落地页，在诸葛io分析平台，可以快速进行用户分群，并交叉热图分析模型进行对比。 ?...作为信息时代兼具客观性和易用性的数据分析模型——热图分析，可视化的数据呈现，帮助你快速发现数据背后的问题，为网站的优化提供有力的数据支撑，关注点击行为的同时更关注不同特点用户的浏览习惯，为用户呈现个性化的产品价值
2015年底在dbaplus上做的一次大数据分析模型的分享，现摘录出来。 目录 猫池介绍 终端识别模型 日间隔预警模型 关于数据挖掘，我给大家分享的案例是猫池终端识别模型和日间隔预警模型。...数据探索有助于选择合适的数据预处理和数据分析技术。它甚至可以处理一些通常由数据挖掘解决的问题，例如，有时可以通过对数据进行直观检查来发现模式。 数据探索的一种常用方法是“可视化”。...在数据分析中，可视化技术（如图和表等）常常是优先选择的方法。尽管数据挖掘强调算法和数学方法，但是可视化技术也能在数据分析中起关键性作用。...日间预警模型 第二个模型，日间隔预警模型稍微简单点，是我12年进公司的时候，当时引入的一个模型。 客户生命周期理论，告诉我们要发展新用户，刺激用户消费、维系存量用户，预警和挽留老用户。...该模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该客户的价值状况。 RFM模型之前我是知道的，但想明白跟日间隔预警模型的关系，却是最近的事儿。 为什么能使用这个模型？
提到数据分析，肯定要提到数据分析模型，在进行数据分析之前，先搭建数据分析模型，根据模型中的内容，具体细分到不同的数据指标进行细化分析，最终得到想要的分析结果或结论。...一、数据分析模型 要进行一次完整的数据分析，首先要明确数据分析思路，如从那几个方面开展数据分析，各方面都包含什么内容或指标。...数据分析方法论的作用： 理顺分析思路，确保数据分析结构体系化； 把问题分解成相关联的部分，并显示他们的关系； 为后续数据分析的开展指引方向； 确保分析结果的有效性和正确性。...二、五大数据分析模型 1. PEST分析模型 ? （1）政治环境 包括一个国家的社会制度，执政党性质，政府的方针、政策、法令等。不同的政治环境对行业发展有不同的影响。...三、总结 五大数据分析模型的应用场景根据数据分析所选取的指标不同也有所区别。
当我们将这一模型进行可视化， 如下图，选择“任意行为”，按周查看，即为用户平均每周使用产品的天数分布。 ?
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
数据模型介绍一、模型关系在数据分析过程中，我们会将数据表分为事实表和维度表两种类型的表。事实表发生在现实世界中的操作型事件，其所产生的可度量数值，存储在事实表中，事实表也叫明细表。...在企业中客户信息表、人员信息表、区域信息表等都是维度表，Power BI中我们可以通过模型视图来创建两表或者多表之间的关系，这里建立的关系就是创建的事实表与维度表之间的关系。...销售订单表就是事实表，商品信息表就是维度表，通过前面学习的知识导入两表数据，分别命名为"销售订单表"和"商品信息表"如下：当我们在新的Power BI中导入数据后，Power BI会自动根据表中的相同字段简历关联模型...，点击"模型"视图，可以看到Power BI自动根据两表相同的字段检测并建立的数据关系模型：Power BI会根据多表中相同的字段构建关系，如果两表中有关联的字段列名不同，也可以手动点击一张表中的列拖动到其他表中的关系列上构建关联关系...二、管理模型关系Power BI中导入的数据表之间的关系也有可能不是以上维度表对应事实表一对一的关系，两表之间的关系有如下几种：一对一关系：例如："学生"是实体，"身份证"是实体，一个学生只能有一个身份证
随着用户规模的饱和，获客成本大幅提高，用户可能因为一点不爽分分钟就卸载掉你的应用，此时提高留存就显得尤为重要，因为不管是花费在金钱还是资源上的成本都会更低，留存已成为检验产品的重要指标，自定义留存模型，
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
一、为什么要做一份数据报告 你是一个在校学生，上着自己喜欢或不喜欢的课，闲来无事，你打开知乎，看到了数据分析话题，你下定决心要成为一个数据分析师，你搞来一堆学习资料和在线课程，看完之后自信满满，准备去投简历...，然后发现不清楚各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包括哪些内容，面试的感觉就是一问三不知…… 你是一个工作了一段时间的白领，你觉得现在这份工作不适合你，你下班以后去逛知乎，在上面看到很多人在说大数据代表未来...，数据分析师是21世纪最性感的十大职业之一……你激动了，你也要成为数据分析师，你利用空余时间补上了统计知识，学了分析工具，然后发现自己目前的工作跟数据分析没啥关系，觉得没有相关经验没公司要你…… 这些问题的根源是什么...一句话可以概括：你没有办法在最短的时间内向招聘者展示，你能够胜任数据分析这项工作。...保证数据的安全性，不对外泄露公司的任何非公开数据，是数据分析师的基本职业道德。
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。...：预测模型、机器学习、建模仿真。
大数据分析可以有效地促进营销,个性化医疗治病，帮助学生提高成绩,利于老师提高教学水平,还可以用于教学，许多产品可以用到大数据技术，如量化分析金融产品等。...必须加强大数据技术的研究并实际应用.这里对目前最流行和最实用的用户画像技术进行讲解，并分析大数据分析的常用算法。 二.用户画像 1....大数据用户画像其实就是对现实用户做的一个数学模型，在整个数学模型中，其核心是，怎么描述业务知识体系，而这个业务知识体系就是本体论，本体论很复杂，我们找到了一个特别朴素的实现，就是标签。...可视化分析系统提供系统监控，权限多级管理，多维数据分析，等等功能，还支持自服务式报表设计和数据分析。...模型训练 这次比赛我们团队主要使用并且起作用的模型有三个：逻辑回归、随机森林和GBRT，逻辑回归本质是一个线性模型，如果为了防止过拟合，可以添加正则化项；如果方便特征的筛选，可以使用逐步逻辑回归；逻辑回归在大数据量下精度会下降
文章目录 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 信用分析 归一化处理 相关性分析 数据质量分析 # coding=utf-8 # /usr/bin/...
国庆期间移动用户大数据分析，可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。
一、Spark数据分析导论 1.Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台，扩展了MapReduce计算模型，支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理 2.包括Spark Core、Spark...操作使用 3.Spark的pipe()方法可以让我们使用任意一种语言实现Spark作业中的部分逻辑，只要能读写Unix标准流就行 4.Spark的数值操作是通过流式算法实现的，允许以每次一个元素的方式构建出模型
用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。...用Python的好处是从数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。 这里就和大家分享我做的一个应用实例。...图片 接下来我们从头建一个预测模型。...=================================================== { {rs_fcst | safe}} 14、实际应用 在这各例子中，我们只是对一个产品、一个模型...在实际应用中，可以批量对产品、多个模型、多种参数进行预测，写一个判定预测模型好坏的算法，自动确定每种产品的最优模型和参数，定期自动计算各产品的预测值。 希望这个思路能帮到大家。
1 数据分析 全部数据均来自豆瓣影评，主要是【‘口碑’，‘评论日期’，‘评论内容’】三方面数据。...csv.DictWriter(fb, header) writer.writeheader() writer.writerows(data_list) 3 数据分析
01 邮箱大数据分析处理过程 大数据中心重点实现企业网络环境安全类、管理类、流量数据以及资产、用户的基本数据的采集。数据采集层实现全流量审计引擎、日志采集引擎和资产、用户数据的采集接口。...02 邮箱大数据分析技术能力 建立安全大数据分析中心，并实现对采集引擎的状态监控和采集数据的审核、标准化、管理补齐、数据标签和集中式存储。...03 邮箱大数据平台基础架构 ? 图：邮箱系统大数据分析平台架构 采用组件式平台架构，实现了逻辑架构的分层，具体包括：数据源层、数据采集层、业务层和应用层。...大数据分析平台：基于数据中心的上层数据分析应用，提供业务安全和网络安全分析引擎，从海量数据中挖掘和量化‘安全风险事件以及系统安全特征和指标。...其中，已知攻击行为的告警可以通过安全设备日志的联动分析得出，比如APT的沙箱；而未知异常行为的预警，则需要构建数据模型进行机器学习和大数据分析，并按照场景优化。
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