下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是人力资源数据集，每年约有5%员工得到晋升，检查员工是否得到晋升。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 数据来源 来源于Kaggle。
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。
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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。 此外，Mortar还可运行Hadoop]、Pig、Java、Python和Luigi等，让用户专注于研究科学数据，无需担心IT基础设施。 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。
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。 与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。 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。
在这篇文章中，我们将讨论三个令人敬畏的大数据Python工具，以使用生产数据提高您的大数据编程技能。 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？ 至于具体是怎么相关的，可以再做进一步研究。 间接相关关系，经常用来找改进业绩的措施。 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。
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。 时间轴功能非常强大，通过时间轴方面的回忆，可以激发客户的感受，回忆过往，同时，我们通过对用户人生轨迹的研究，可以深度剖析用户的行为特征，从而能够对用户的画像或者分类更加精准，让我们的营销和产品设计更加精准地定位用户 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。
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。 ，分层对象就是：用户，分层指标就是：消费金额 想区分商品销售额，分层对象就是：商品，分层指标就是：销售金额 想区分门店营业额，分层对象就是：门店，分层指标就是：营业收入 这些要提前想好 第二步：查看数据 此时对应的做法是：如果A1是稳定成长的，则看这么培养其他人；如果A纯粹运气好，则采用大浪淘沙的战术，多搞新人进来，期望冒出头一个新A1 可见：分层分析是其他分析的前哨站，做好了分层，能引发更多思考和进一步分析 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。 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。 很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法，其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。 漏斗分析法不解决这种中间加入的问题，需要另一个方法：用户行为地图来解决。 有了以上三个保证，就能正确的统计出漏斗数据了。 数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
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。 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。 单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。 数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf 研究人员预测了 2022 年至 2100 年间可用的图像和语言数据总量，并据此估计了未来大模型训练数据集规模的增长趋势 在预测未来语言和图像数据存量方面，研究团队开发了概率模型来预测数据累积率。 训练数据集规模增长预测 在数据存量的预测基础上，研究人员进一步估测了未来大模型的训练数据集规模的增长趋势。 3 大模型的数据瓶颈如何破除？ 上述研究结果表明，数据存量的增长速度远低于训练数据集规模的增长速度，所以如果当下的趋势继续下去，我们的数据库存一定会耗尽。而且，高质量的数据会更少。 举个例子，赵德丽博士在从事生成模型的研究中发现，与文生图大模型相比，做文生视频大模型要难得多，原因就在于视频数据的数量远比不上文本和图像，更不要谈数据的质量了。
问题如下： 1 数据挖掘与数据分析在实际工作中真的有很大不同甚至是区别吗？我知道一些定义，比如数据分析偏重于统计，而数据挖掘的工作是分类，聚类，是信息的提炼，但是实际工作中是不是往往两方面都在做？ 你通过数据挖掘的方法，给所有用户打了性别的标签，之后，你就可以做数据分析了~ 在数据分析这块，有两种工种，一个是工程师，一个是分析师，分析师用来做离线的模型，工程师用来把模型上线，很多要求C++或者JAVA SAS这些都挺贵的，银行或者大企业才买的起，很多互联网公司都不愿意买，所以很多人转到了R/Python，开源的东东，当然大家也可以用SAS了，我猜基本都是单机的，做离线的分析或者模型用。 你要看哪个部门招聘数据分析的了，如果是销售部门，运营部门，研发部门，都会招聘数据分析的，你可以根据招聘的部门来估计这个数据分析的职位的作用是啥。 如果是做业务这块的数据分析，建议先去大的咨询公司（比如德勤，埃森哲，FICO，SAS等等），或者大的企业去，毕竟分析的方法论还是蛮重要的，小公司可能做事没章法，虽然大家可能做出了的东西差不多，都是用决策树或者
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2211.04325.pdf 研究人员预测了 2022 年至 2100 年间可用的图像和语言数据总量，并据此估计了未来大模型训练数据集规模的增长趋势 在预测未来语言和图像数据存量方面，研究团队开发了概率模型来预测数据累积率。 2、训练数据集规模增长预测 在数据存量的预测基础上，研究人员进一步估测了未来大模型的训练数据集规模的增长趋势。 大模型的数据瓶颈如何破除？ 上述研究结果表明，数据存量的增长速度远低于训练数据集规模的增长速度，所以如果当下的趋势继续下去，我们的数据库存一定会耗尽。而且，高质量的数据会更少。 举个例子，赵德丽博士在从事生成模型的研究中发现，与文生图大模型相比，做文生视频大模型要难得多，原因就在于视频数据的数量远比不上文本和图像，更不要谈数据的质量了。
在本文的统计中，我们随机选取了 1000 篇来自最近五个 NLP 会议的论文，发现使用预训练模型已经成为了研究的基本范式，但涉及大模型的却寥寥无几（如图 1 所示）。 实验结果涵盖了对 Delta Tuning 的性能表现、收敛表现、高效性表现、Power of Scale、泛化表现、迁移性表现的研究分析。 这种做法有一个非常大的好处，就是不用修改模型内部的结构，同时，随着模型参数量增大到 100 亿，它也被证明可以在一些数据上达打到和全参数微调相当的效果。 收敛性分析：我们节选了部分数据集上的不同微调方法在不同训练步数下性能的变化，其中由于 PT 相比其它方法而言收敛速度过慢，没有列入上图。 泛化差距分析：各种微调方法对训练数据的记忆能力（Memorization）和泛化能力（Generalization）不尽相同。
OpenAI是一家非营利人工智能研究公司，其使命是构建安全的人工智能，并尽可能广泛推广人工智能。 正在努力发展人工智能，并乐于与其他机构共享其方案及成果，同时也将努力加强其组织管理结构，为此制定了以下目标： 一 度量自身取得的进展 虽然人工智能的度量指标难以确定，但我们需要一个指标来度量我们的进展并帮助确定研究重点 因此研究人员正在制定一项指标体系，用以衡量智能助手在各种环境条件下对用户预期目标的实现程度。 二 打造家用机器人 OpenAI正在研究如何让实体机器人（现成的、非OpenAI制造的产品）帮人们做日常家务。 从更广泛的意义上看，机器人研究为解决人工智能领域的诸多难题奠定了良好的实验基础。
研究者称，目前大多数研究机构都不愿意共享数据，从而造成数据的二次分析非常少见。 他们在过去30多年内所发表的文献中检索，最终只纳入了37项发表的二次分析研究，而其中只有5项是由与原作者无关的独立研究者进行的。 “研究者提供他们的原始数据给其他人进行分析，这确实是非常必要的。” 原始研究与二次分析结论不同，是由于二次分析中采用了不同于之前的统计和数据处理方法。一些二次分析的研究也发现了此前原始研究中的错误，比如纳入了本应该从研究中排除的患者。 然而，将原始数据进行共享依然十分重要，这不但使研究人员可以对原论文的假设进行检验，同时也为更多的研究和数据合并分析提供了条件。” “我非常赞成数据共享，同时相信应该鼓励独立研究者对这些数据进行二次分析，” 伊奥尼迪斯说，“他们可以有很多独到的见解。”
注：数据来源于艾瑞咨询，分享此数据主要在于想强调大家做号的同时多做数据分析。 最近把《增长黑客》再看了一遍，更加深知数据分析和挖掘的重要性。 只有对数据的正确分析，才能做出正确的动作判断，熟知用户的心里，接着向他们输出想要的价值；适当的利用一些技术手段，让用户几何的增长。 一般公号从几个维度去数据分析。 《2015微信公众号用户行为研究》 据了解，此文研究从微信公众号使用习惯、公众号用户购物画像，微信公众号购物习惯三个方向进行了研究，对于了解目标用户群微信公众号使用行为习惯及偏好、为未来提升客户微信公众号阅读价值 沿海大省广东、山东、江苏和上海用户绝对值占比高，总比例达到53.5%；另外经济发达的北京、湖北占比也均在5%以上；在TGI指标中，公众号购物用户在广东、江苏、四川、广西、河南、河北有更强的倾向性。 1、回复“数据分析师”查看数据分析师系列文章 2、回复“案例”查看大数据案例系列文章 3、回复“征信”查看相关征信的系列文章 4、回复“可视化”查看可视化专题系列文章 5、回复“SPPS”查看SPSS系列文章
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%）。 比如，近四周的活跃人数是200，触发过「开始签到」的人是100，其中一周内触发过「开始签到」2天以上的是20人，那么在粘性分析中，「开始签到」2天以上的人数占比是 ：20 / 100 = 20%。 图4：不同用户群对于「查看股票市场」的粘性对比 （数据为脱敏数据） 如上图所示，我们发现，与未投资用户相比，有过投资行为的用户更关注股票市场的动态，对股票市场这一功能模块的粘性更大。
今天我们要来讲讲数据分析的五大思维方式。 首先，我们要知道，什么叫数据分析。其实从数据到信息的这个过程，就是数据分析。数据本身并没有什么价值，有价值的是我们从数据中提取出来的信息。 ? 第二大思维【拆分】 分析这个词从字面上来理解，就是拆分和解析。因此可见，拆分在数据分析中的重要性。在派代上面也随处可见“拆分”一词，很多作者都会用这样的口吻：经过拆分后，我们就清晰了……。 第三大思维【降维】 是否有面对一大堆维度的数据却促手无策的经历？当数据维度太多的时候，我们不可能每个维度都拿来分析，有一些有关联的指标，是可以从中筛选出代表的维度即可。 另外，我们一般只关心对我们有用的数据，当有某些维度的数据跟我们的分析无关时，我们就可以筛选掉，达到【降维】的目的。 第四大思维【增维】 增维和降维是对应的，有降必有增。 我们回到数据分析的目的，我们就会知道只有明确了问题和需求，我们才能选择分析的方法。 顺带给大家讲讲三大数据类型。
报告编委 爱分析 黄勇 合伙人&首席分析师 张扬 合伙人&首席分析师 洪逸群 高级分析师 任理 分析师 中国信通院云大所 魏凯 中国信通院云计算与大数据研究所副所长 序言 数字化时代，数据使用场景呈现多元化趋势 魏凯 中国信通院云计算与大数据研究所副所长 目录 前言：为什么要研究分析型数据库 1、分析型数据库的定义与发展历程 2. 分析型数据库的技术演进趋势及其驱动因素 3. 中国分析型数据库市场规模 4．分析型数据库厂商关键竞争要素 5．分析型数据库市场竞争格局 6．国内代表厂商分析 结语：国内分析型数据库厂商的机遇 前言：为什么要研究分析型数据库 随着数据成为驱动社会与经济发展的核心生产要素 尽管2015年后，云服务商提供的对象存储如AWS S3大量取代私有部署的HDFS，存储成本降低很多，但基于数据湖的大数据架构基本没有改变。 面对大数据集，企业可能需要花费数小时或者更长时间来查询数据，从而限制了大数据分析的性能和速度。 缺乏优化的性价比，资源消耗大、成本高。
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