（1）散点图法： 通过散点图，能直观看出来是否有相关关系 两个指标相关，则数据呈规律性分布，不会散布在图上 （2）相关系数法： excel->数据->数据分析->相关分析，输入区域，把要计算的两列指标选中...2.验证性分析。比如验证广告投入与销售收入、积分与用户消费、用户活跃度与用户付费、用户互动与用户留存等议题，则先看数据是否相关，再看逻辑上成立不成立。...3.2标签分析法 标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。...4 如何使用九大方法 做数据分析时，要做到能说出来： 1.我负责的业务，收入指标是…，成本是…； 2.我负责的业务，收入规律是…，哪些动作能影响收入； 3.收入的内部结构是…，最近半年这个结果稳定...…，尚不能证明的是…’ 掌握了九大分析方法以后，看数据的积累量： 1.积累了固定的分析维度：业务分析模型； 2.针对预测、分类问题，积累足够特征：算法模型； 3.针对抽样检验问题：统计学检验；
该案例不仅展示了数据分析在现代银行业务中的实际应用，也反映了数据驱动策略如何有效提升银行外呼营销的效率和成效。...然而，如何有效整合和应用大数据、人工智能、云计算等技术，以及如何在遵守严格的金融法规的同时实现创新，是银行业面临的主要挑战。 在银行业务中，外呼业务扮演着至关重要的角色。...此外，客户体验的提升也是一个重要的挑战，如何在保障客户隐私和避免骚扰的前提下，提供更加贴心和有效的沟通服务，是提升外呼业务成功率的关键。...接下来，我们就以一个具体的案例，看看业务人员如何通过自助式数据探索，来分析并优化银行外呼业务。...这些分析为银行提供了深刻的洞见，特别是在如何利用数据提升外呼营销效果方面。通过理解不同客户群体的特点和需求，银行可以更有效地定位目标市场，制定个性化的营销策略，并优化客户沟通。
可以称为大key，应该进行合理的拆分 大key的获取 如何获取大key对于使用云数据库的朋友们来说，是比较轻松的一件事情，因为很多云厂商都默认提供了大key的分析工具，例如腾讯云数据库在【控制台】【系统监控...】【监控概览】页面提供了大key分析功能，其原理是分析静态RDB文件然后从中抓出大key按照大小顺序排序，本文的重点是分享下如何使用开源工具rdbtools进行大key分析 rdbtools的安装 rdbtools...使用云数据库的朋友可以联系云厂商获取下载链接。...This can be a regular expression -t TYPES, --type TYPES //指定分析哪些数据类型，例如string、hash、set、list、sortedset...接下来给一个常用的命令，分析rdb文件当中top100的大key，可以使用lrzsz下载到本地，使用Excel进行分析。
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。...，可以在一大堆需求塞车的时候，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。
鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标： ? 平均数：数据当中有异常数值，平均值是不准确的，平均数有时候用来愚弄大众的智商。...首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题： 第一层： 婴幼儿出生时间分布及原因分析； 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分； 从性别、年龄、时间（月份）3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响...【数据分析】 这也是最关键的一步了，这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买，还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。...5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量，如果可以从property当中获取商品价格，那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。...extend: 鸭鸭在这里假设是奶粉，且贵的奶粉购买基数大再结合当前大家对奶粉的不信任，那么是不是可以认为一些妈妈收到奶粉负面新闻的影响他们更愿意去购买贵的奶粉，进一步在分析商品的property如果奶粉来自于国外
大数据分析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。...Presto:Presto框架转眼间从Facebook框架是一个Presto是Facebook开发的开源分布式SQL查询引擎，支持对任意级大小的数据源进行快速地交互分析。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。
如何分析大数据？从以下六个方面考虑 1.可视化分析 不管是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化可以直观地显示数据，让数据自己说话，让用户看到结果。...3.预测分析能力 数据挖掘使分析师可以更好地理解数据，而预测分析则可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。 4.语义引擎 我们知道，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战。...它承担着集成业务系统数据的任务，为业务智能系统提供数据提取，转换和加载（ETL）。查询和访问数据以提供用于在线数据分析和数据挖掘的数据平台。 如何进行数据处理和分析？...而如何在这些数据库之间执行负载平衡和分片也需要深入思考。 步骤2：导入和预处理数据 收集过程只是构建大数据平台的第一步。在确定需要收集哪些数据之后，下一步需要统一处理不同来源的数据。...该过程的特点和挑战主要在于用于挖掘的算法非常复杂，并且计算中涉及的数据量和计算量非常大。常用的数据挖掘算法主要是单线程的。 以上信息均由亿信华辰小编整理发布，如若转载，请标明出处！
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，与内部数据结合起来以提升洞察力。...你需要广泛收集各种信息，比如顾客对品牌的反应，股票趋势和市场预测等，把它和内部CRM数据结合起来，了解客户需求，以及客户对自己产品和竞争者产品的印象如何。 4. 预测模型。...随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。...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。
序言 本片主要给大家介绍一下如何利用Python分析数据。 假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。...你的分析观点往往来自于你的分析思维，所以正确地运用好分析思维是非常重要的。 参考《数据分析的 8 种思维》，首先，我们可以运用对比思维，对数据进行有效的对比，这是数据分析工作的核心方法之一。...对于「如何提高销量」这样一个大问题，我们很难直接回答，可以试着细分为小问题，例如：哪种促销方式效果更好？我们的用户希望得到什么？...提出建议 你怀着激动的心情，开始撰写数据分析报告。此时你要记住，数据分析报告的重点，不是那些花里胡哨的图表，而是提出有效的行动建议。 除非将数据分析用于做出更好的决策，否则，数据分析将毫无用处。...然后，综合运用各种分析思维和分析工具，对数据进行分析推理。 最后，得出主要的分析结论，提出有效的行动建议。
如今，大多数公司都意识到数据驱动的商业策略的价值，因此需要有数据分析才能的人来洞察不断收集的信息。随着我们继续将现实世界数字化，对分析师的需求只会增加。 可以了解之前讲解的《数据分析为什么火了》。...如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？...和SQL一样，R和Python可以处理Excel不能处理大数据量的事情。它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集执行高级分析和预测分析。...五、机器学习 现在AI和预测分析是数据科学领域最热门的两个主题，数据分析师不只是单单对历史数据的统计操作了，对机器学习的理解已被确定为分析师的工作之一。...但是我们是数据分析师，不是算法工程师，我们首先要考虑的就是分析结果和我们之前的用户故事有什么联系，我们要找到这部分联系，解释给老板。那么如何来培养这种能力呢？
由于可以对数据执行的许多操作的复杂性，本文将重点介绍如何加载数据并获取一小部分数据样本。 对于列出的每个工具，我将提供链接以了解更多信息。...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。...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 Pandas与IPython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中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...直接相关不需要数据计算，通过指标梳理就能看清楚关系。 直接相关的情况下，两个指标出现同时上涨/下跌的趋势，是很好理解的。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...不足二：相关分析不能解决非量化指标问题。 很多时候，我们想找的关系不能用数据量化。比如我们想知道：旗舰店是不是比社区店更能吸引消费者。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...通过结构分析法，能快速定位问题发生点，从而激发解决问题思路。 三、如何进行结构分析？...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析，是为了应对平均值失效的场景。...二、分层如何做 第一步：明确分层对象和分层指标。...多简单 三、如何利用分层分析？ 分层的最大作用是帮我们看清楚：到底谁是主力，谁是吊车尾。从而指导业务，从人海战术向精兵简政思考。...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。...数据分析的方法有很多，一口吃不成个胖子，小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标，逐步为大家展示，敬请期待哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...二、如何制作“漏斗” 制作漏斗需要三个基本条件： 条件一：流程上，有前后关联的N个步 比如前边例子中首页→广告页→详情页→购物车→支付就是一个前后关联的流程。...在做漏斗分析前，要认真梳理自己分析的流程，看清楚到底有几步组成。 条件二：数据上，每个步骤得有数据记录。 这一点很重要，决定了到底漏斗分析能不能做。...漏斗数据包含漏斗中每个环节的人数以及转化率（如下图所示） 三、“漏斗”如何进行分析 有了漏斗以后，可以从多个角度进行观察，发现问题。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。
解决痛点：数据分析越做越没意思？工作中感觉很被动？如何改善这样的局面，本文分享一些看法。 00 序言 工作中，你是否遇到过以下这些困惑呢？...困惑3：项目分析是重点，聚焦目标出数据，业务反馈有作用，最终一个没落地！ 分享一些工作中的经验，希望帮助你尽可能避开这些被动局面。 01 困惑1：数据埋点困惑如何解？...02 困惑2：数据需求困惑如何解？ 【问题表象】 1、 需求业务方催的很紧，提的需求中，十有八九都是P0优先级。 2、 需求好不容易做完了，发给业务同学，业务方反而不着急看了。...数据需求困惑，相信80%以上数分同学都遇到过，如果能够解决，工作的幸福感会大大提升。 03 困惑3：项目分析困惑如何解？...让部门的大领导看到你做的事情，如果输出了有价值内容，对于你个人发展是有帮助的。 4、 项目分析沉淀阶段：分析阶段性完成后，要养成复盘的习惯，哪里走了弯路，在以后的分析中尽可能避免。
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。
接下来，我们将探讨数据分析方式的演进逻辑，分析Kyligence如何将指标平台、数据分析与大模型融合，实现基于自然语言的指标数据分析，为数据分析的未来描绘一幅可能的蓝图。...例如，用户需要知道如何添加和删除数据源、如何选择正确的图表类型、如何应用和理解不同的数据操作（如筛选、排序、聚合等）。...基于大模型，构建基于自然语言的数据分析方式 依据Kyligence的实践经验，要做好这个事情，关键的有三个方面：基于大语言模型来准确理解用户数据分析需求；联通指标平台来进行数据计算和分析，给出分析结果；...我们需要一个转换器，将大模型的输出转化为指标平台可以理解和执行的指令。这可能涉及到一些技术难题，如自然语言到SQL的转换，以及如何将复杂的数据分析需求分解为一系列可以执行的数据操作。...这意味着任何人，无论他们的技术背景如何，都可以进行数据分析，实现真正的普惠数据分析。其次，这将显著提高数据分析的效率和效果。
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