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。...通过牺牲一定的存储成本， 达到性能和逻辑的优化。 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。...参考 《The Data Warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling》 《Google Analytics》 《大数据之路
比如，之前在知乎上看到有人问： 1、漏斗，统计的是人数？还是次数？ 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。 ?...假设某漏斗模型是A→B→C→D，如果用户从A→B再→B再→B（假设A是用户进入课程详情页的次数，B是点击购买的次数，也就是这个人重复添加到支付页面）那漏斗的第二步统计的次数可能会大于第一步统计的次数，这也违背了漏斗分析模型的意义...通过产品每一个设计步骤的数据反馈得出产品的运行情况，然后通过各阶段的具体分析改善产品的设计，提升产品的用户体验，这就是漏斗模型的核心价值。...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？...两者各有不同的应用场景，但当用户行为数据的采集和分析被重视起来后，热图与热图之间的差别逐渐变得更模糊。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。...2、聚焦分析 热图在视觉上给我们更直观的对比，对于关键的分析，我们依然需要进行量化，在诸葛io的热图分析模型，我们加入了聚焦分析，每一个热度背后的点击统计和百分比都有清晰的计算。...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
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。
以此来综合评估产品的健康度。 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。 ?...图2：任意行为的粘性分析 如上图所示，我们可以看到近四周所有使用产品的用户中，平均每周使用2天、3天及以上的用户占比。...当然，你更可以评估某一功能的粘性，比如我们选择「开始签到」来分析新上线的社区功能的粘性： ?...图3：「开始签到」模块的粘性分析 说明：在计算各个天数的人数占比情况时，我们会以在所选时间段内触发过该事件的人为基数（第一天为100%）。...通过粘性分析，让你了解产品或某个功能粘住用户的能力如何，除了常用的留存指标外，粘性从更多维度让你了解到用户是如何使用产品的，哪个功能是被用户所喜欢的，不同用户对同一功能在使用上有哪些差异，帮你更科学的评估产品和功能
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...DataQualityandMasterDataManagement （数据质量和数据管理） 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。...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。
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。...Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本，使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大数据分析平台。 基于Hadoop平台，可以根据实际的业务需求，来进行数据系统的规划和设计。...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。...BI级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。种类繁多，就不具体列举了。 海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。
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。...如果你的判断来源于不完整的数据基础，你的决策便会产生一定的偏差甚至产生错误，而这最终将会侵蚀在数据驱动文化背景下人们对数据分析的信心。因此，简洁、完整和正确的数据是有效决策产生的必要前提。...而机器依据大数据分析出来的预判，是否真的能符合事实情况，很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础：一个将数据驱动纳入到组织文化的企业，采集到的简介、完整和正确的数据。”...数据驱动”一词已存在多年，但在今天快节奏和迅猛发展的数字经济中，它将成为当代企业的文化使命。 文章翻译：灯塔大数据 文章编辑：柯一
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。...基本上能满足大部分的企业应用。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。...解决问题：自动进行销售预测，提高准确率，减少人工一个一个SKU进行预测分析。最终的效果如下图： 图片 1、用到的工具 当然我们只需要用Python和一些库就可以了。...图片 接下来我们从头建一个预测模型。...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。
一、留存定义和公式 定义：满足某个条件的用户，在某个时间点有没有进行回访行为 公式：若满足某个条件的用户数为n，在某个时间点进行回访行为的用户数为m，那么该时间点的留存率就是m/n 以我们常用的指标举个例子...：“新增用户日留存”，就是某天新来的用户，第二天打开app或网站的比例，第三天打开app或网站的比例，第七天打开app或网站的比例，第N天打开app或网站的比例。...除了N-day留存，业内常见的留存分析方式还有“Unbounded留存”、“Bracket留存”，这3类留存的区别就在于时间条件的差异，具体关注哪种留存，需要根据业务来定。...（当然，签到功能也会和积分等其他可兑换的奖励所绑定），而签到功能本身，就是一个纯粹的为了提升用户回访的功能，这一功能到底有没有吸引用户回访，用自定义留存分析功能再合适不过了。...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，
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1． 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．...通过分析这些数据，可以获知许多对网站运营至关重要的信息。采集的数据越全面，分析就能越精准。
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。...运行2个月数据花了半个月，所以数据准备期是最长的。 接下来是数据探索 探索是对数据进行初步研究，以便更好地理解它的特殊性质。数据探索有助于选择合适的数据预处理和数据分析技术。...成功的可视化需要将数据（信息）转换成可视的形式，以便能够借此分析或报告数据的特征和数据项或属性之间的关系。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。 就是类似简单的可视化，通过2维可视化来评估各指标的适配度 直方图是一种可视化技术。...模型的输入输出 输入的是正常用户的日间隔期望、标准差、最后一次通话日期和时间，以及当前沉默时间，输出的是T值 再一个是查全率和查准率问题，这两个是相互矛盾的，所以必须不停调整T值以求得最佳结果。
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。...因此，在选择和应用数据模型时，需要综合考虑模型的准确性和计算资源的消耗，寻找一个平衡点，以实现最佳的投资回报。...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。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。
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。
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。...描述分析的产出是图表，下一个步骤的内容将基于这些图表产出。 Step 6：洞察结论 这一步是数据报告的核心，也是最能看出数据分析师水平的部分。
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。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...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。
图片本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。...实战数据集下载（百度网盘）：公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [59]旅游业大数据多维度业务分析案例 『酒店预订数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：...https://github.com/ShowMeAI-Hub图片本文数据分析部分涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 图解数据分析：从入门到精通系列教程 导入工具库# 数据处理&科学计算import pandas as pdimport numpy as np# 数据分析...对数据的统计分布做一个处理了解df.describe().T图片 探索性数据分析 酒店维度分析# 我们对 城市酒店 和 度假酒店 进行统计分析labels = ['City Hotel', 'Resort
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。...在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具（谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速）。...“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目帮助谷歌实现海量数据集的分析处理，包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的测试结果等等
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。...：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，如下：构建好关联关系后，可以在对应的报表中画图，图形中的列就可以来自于多个表...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
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/python ''' Author:Yan...Errol Email:2681506@gmail.com Wechat:qq260187357 Date:2019-04-21--22:07 Describe:数据质量分析和数据的清洗 '''...pd.read_csv(data_path + 'submit_example.csv') return train_data, test_data, sample_sub # 数据异常值检测（质量分析...箱线图，检测异常值 plt.title(u'boxplot bad data detection') plt.tight_layout() plt.show() # 统计量分析代码...def corr_analyze(data): # 任意变量之间的相关系数,默认的额方法是pearson相关系数 data.corr() print("Score and other
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