做报告之前 用，不带目的，作为用户，用（反复用，快速成为重度用户） 想，为什么我会用，什么场景（时候、地点）会用 搜，看到它的报道（按时间）、版本迭代 理，整理产品结构和值得注意的功能点 报告框架...产品细节 1、产品现状（目前相关数据，现状可以搜索新闻稿。)...，并不是每次 1.产品分析都是面面俱到的 2.产品分析宁可无结论，也不能蒙一个错误结论 3.可以用一句话总结的就不要用三句话，可以用三句话讲清楚的事情不要写成一大段 需求文档 需求文档是一份产品说明书...需求文档的注意点 核心目标是让读文档的同事可以理解你的想法 文档格式、形式不重要，可以是：word/excel/axure/ps等 尽量精炼 工具篇 产品经理的交付物 文档：PRD（新人必备）、MRD、BRD 分析报告...：产品分析报告、市场分析报告 原型：手稿、低保真、高保真（产品一般不出这个） 交互原型——手稿 交互原型-低保真 交互原型-高保真 工具篇 对应工具 文档、分析报告：office三件套
FREQUENCY 如何做数据分析专业报告 PPT /// ?...在做人力资源数据分析中，最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告，这个也是数据分析最重要的一个环节，今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本 首先做PPT的数据分析报告版本，在数据分析报告里要有几个模块...4、目录 你的整个数据分析报告的目录 ?...6、总结报告 总结报告是对各模块数据分析的总结，一般是描述你接下来的一些行为和解决问题的方案 ?...数据分析报告除了PPT的版本，还有EXCEL的版本，在做汇报的时候可以两者一起使用，PPT作为数据的报告演示，EXCEL作为数据的辅助，这样的话可以使你的数据分析报告演示画龙点睛。
电子商务为何需要做数据分析?电子商务又该如何做数据分析?电子商务发展的速度越来越快，这个行业的趋势变化也越来越快。对于电子商务公司的老板而言，想要自己永远跟着趋势走，数据分析是必然的。...一般来说，电商网站的数据分析包括：流量来源分析、流量效率分析、站内数据流分析和用户特征分析四个部分。 1 流量分析 电子商务就是贩卖流量的生意，低成本的流量来源是保证企业盈利的重要条件。...3 站内数据分析 站内数据流分析，主要用来分析购物流程是否顺畅和产品分布是否合理，一般如下： 页面流量排名：主要查看产品详情页的流量，特别是首页陈列的产品详情页。...场景转化分析：从首页-列表页-详情页-购物车-订单提交页-订单成功页，的数据流分析。...站内搜索分析：这个反应的是用户关心的产品有哪些，产品调整的最直接数据。 用户离开页面分析：用户在那些也页面离开最多？是首页还是频道页？是购物车还是订单提交页。
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。...本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。...ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
在人力资源数据分析中，人效的数据分析一般是做的频率比较少的，一般我们是一年做一次的人效分析，而且相对来说一般的HR 也很少做这个分析，一般都是HRD或者VP来做一年的人力资源的人效分析，所谓的人效的分析是指人力资源在公司的运营财务数据中的效率...在进行这些的人效指标的之前，我们要先了解公司的财务信息，因为人效的指标分析很多都是建立在公司的财务数据上，所以你要了解一年公司的营业收入，成本，净利润，人力成本，工资成本等这些数据，所以我们开头说人效成本一般是人力高层进行分析的...，因为这次财务数据都是公司的机密信息，没在获得财务数据以后，我们就可以从3个维度进行数据分分析。...1、首先我们要了解总的人效数据，我要知道一年人力成本多少钱，公司成本多少钱钱，我工资花了多少钱，这些是做下面人效分析的基础 2、第二个维度我我们要去分析各项人力成本的占比，我们要了解人力成本在公司总的成本的占比...，我们要去计算人数和人力成本，人数和公司运营成本之间的关系，因为人力成本和公司的人数应该是一个正向的数据关系，我们通过是这个分析，能判断出公司今年的人力成本和人数是否正常，并且可以预测明年的人力成本数据
回归分析是统计学里的一个数据分析的方法，可能很多小伙伴不清楚什么是回归分析，我们先来介绍下 ? ?...回归分析在薪酬数据分析中的应用，就是我们可以通过这种数据分析的方法来分析职级和对应的薪酬是否是合理的，我们通过案例来做讲解。...，这个表的各个职级和职级对应的薪酬的拟合度是否是合理的，我们先在EXCEL表上找到数据分析的工具。...数据--数据分析工具 ? 然后打开数据分析工具，找到回归分析 ? 点击确认，选择Y值和X值的数据，并且勾选下面的显示图表，X值是指职级，Y值是指薪资。 ?...点击确认，会生产这样几张图表，黄色的表示的是一个标准的线性的函数，蓝色的是我们实际的数据的函数。
自从我改行做数据分析，发现要学习的东西很多，转行并不是一件容易的事情。空缺的知识特别多。所以自己记录自己的一些学习和工作心得。...1、总得来说数据分析流程就3个基本步骤： 输入-->计算-->输出 所以在数据分析中不管是做架构设计还是算法设计这三个基本步骤是不可缺少的；仿佛我们的计算机也是这个最基本的运行流程。...一、输入： 那么在数据分析领域我们输入的是什么呢 当然是数据，文本数据，结构化数据，非结构化数据（音频、视频），具体对象是我们在数据分析中的表数据，或者数据流。...第二步，找出唯一属性，能唯一定义每一条数据的，这个字段往往能和其他表的字段关联； 二、计算： 计算大多数时候是交，并、差、过滤等操作。可具体描述数据碰撞流程。...三、输出： 计算完需要用一个结果表将数据接收。
具体在分析过程中还存在着以下的应用场景： 1、用户典型路径识别与用户特征分析 用户特征分析中常常使用的都是一些如性别、地域等人口统计数据或订单价、订单数等运营数据，用户访问路径数据为我们了解用户特征打开了另一扇大门...二、路径分析数据获取 ---- 互联网行业对数据的获取有着得天独厚的优势，路径分析所依赖的数据主要就是服务器中的日志数据。...四、路径分析常见思路与方法 ---- 1、朴素的遍历统计与可视化分析探索 通过解析布点获得的用户行为路径数据，我们可以用最简单与直接的方式将每个用户的事件路径点击流数据进行统计，并用数据可视化方法将其直观地呈现出来...诸葛io不仅能够便捷获取布点数据，也为客户提供了个性化的sunburst事件路径图分析，并可为客户产品制作定制化的产品分析报告。 ?...今后有机会可能会以案例方式分享如何做用户路径分析，展示分析过程中的步骤与思路，希望能和大家多多交流。
TMDB电影数据分析报告 前言 数据分析的基本流程： 提出问题 理解数据 数据清洗 构建模型 数据可视化 形成报告 一、提出问题 本次报告的主要任务是：根据历史电影数据，分析哪种电影收益能力更好...导入数据集后，通过对数据的查看，并结合要分析的问题，筛选出以下9个要重点分析的变量： |序号|变量名|说明 |------ |1|budget|电影预算（单位：美元） |2|genres|电影风格 |3...特征选择：在分析每一个小问题之前，都要通过特征提取，选择最适合分析的变量，即在分析每一个小问题时，都要先构造一个数据框，放入要分析的变量，而不是在原数据框中乱涂乱画。...四、数据可视化 本次数据分析只是对数据集进行了基本的描述性分析和相关性分析，构建模型步骤均与特征选取、新建数据框一起完成，本案例不属于机器学习范畴，因此不涉及构建模型问题。...（详见后续代码） 五、形成数据分析报告 代码部分： 导入包，并读取数据集： import numpy as np import pandas as pd import
报告编委黄勇 爱分析合伙人&首席分析师洪逸群爱分析高级分析师张良筠爱分析分析师 目录 1. 研究范围定义2. 市场洞察3. 厂商全景地图4. 市场分析与厂商评估5. 入选厂商列表1....在本报告中，爱分析将数据库市场划分为数据库产品、数据库工具和数据库服务。...图1:数据库市场全景地图厂商入选标准本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：厂商的产品服务满足各市场的厂商能力要求；近一年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第4章各市场分析部分）；近一年厂商在特定市场的营业收入达到指标要求...同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。...在公安、政务等敏感度较高的行业，企业需要使用核心技术自主可控的产品来保证数据的安全性，因此会依据信创测试报告或信创名录进行选型。
很多同学很困惑，到底什么算“深入”分析？为什么自己做的数据分析总被嫌弃“不够深入”。今天系统解答一下。举一个最常见的分析需求：业绩下降了，分析下原因。这是各个公司的销售、运营、产品都最爱问的问题。...即使不看报告，业务部门自己也能猜到这些理由，最后落了一句：“我早知道了，讲点我不知道的” 肤浅VS深入的区别 之所以会分析的很肤浅，是因为缺少论证过程，缺少理解问题的真正状况，只是停留在数字层面加减乘除...如此种种囧境，就是缺少监控意识，过于死磕一次分析细节所导致的。 遭遇计划外的剧烈波动，先查数据质量，确保不是数据质量问题报了假警。...单靠内部数据写写代码跑跑数很难验证想法。所以做商业分析，还得多方面下功夫才行，各个数据各司其职才是最好的。 深入分析多久来一次 针对“业绩下降了，分析下原因”，以上就是深入分析的过程。...很多企业里没有分析经验沉淀；业务和数据脱节缺少沟通；业务过于强势，强词夺理；数据的领导是技术出身，自己也不知道咋分析；做数据的同学止于跑数，没有机会参与调研，更离一线万里之遥。
但无论怎么样的决策，优惠组合套装都离不开数据支撑，而这背后的原理就是涉及到数据挖掘中的关联分析。...结合本人的参与的电商数据挖掘、零售大商场的数据挖掘经验，分享一点我对关联分析的所谓经验，帮助他人或帮助自己不断提高。 第一、关联分析具体能用来做什么呢？...第二、如何做好关联分析呢？ 1. 必须进行大量的产品梳理工作，区分不同等级的层次关系，并且给相应的产品打上合适的标签。产品梳理是一项纯手工的并且需要耗费大量的人力及时间才能完成的。...做好关联分析或数据运营，请从产品梳理工作开始。 2. 建议选取SAS EM模块里面的关联分析模块。合适的工具是做好关联分析的关键。...个人使用过SPSS Clementine里面的关联分析模块，其实其对数据格式要求很严格，但不符合常规的数据库录入的基础源数据，操作也不算很简单。
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...竞争激烈的市场，哪些公司具有真正潜力；当前火热的市场是否只是一场泡沫；“智能湖仓”阶段后，分析型数据库又将向哪个方向发展，本报告将进行一一梳理和详细解答。...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...变化也意味着机遇，为了挖掘出该领域具备潜力的代表性公司，本报告将详细梳理分析型数据库的发展历程和技术演进趋势，重点阐明中国分析型数据库市场的价值和发展空间，建立分析型数据库厂商的评估模型，并对重点公司的产品技术...在该阶段，企业数据分析的应用场景已经从面向少数管理人员提供固定报表，转变为面向业务人员提供更广泛的批处理报告、BI和可视化，以支持业务决策。
这是基于数据的分析、模型的运用，但是都逃不过是对现实业务的理解的基础上。...下面就是这段时间以来写的文章的汇总： 一、数据采集监测和分析 1、数据采集 （1）论坛网站信息数据采集： 案例1：汽车之家网站奔驰宝马宝马信息采集 案例2：天涯论坛各个板块文章信息采集... 案例3：豆瓣电影、读书板块信息数据和评论数据采集 （2）电商网站商品和评论采集。...案例1：淘宝茶叶数据采集、竹浆纸数据采集、充电宝数据采集 案例2：京东小米手机数据采集、京东众筹商品数采集 案例3：大众点评泉州美食数据采集、58同城泉州租房信息数据采集 （3）微博、微信公众号文章数据采集...年点击率、阅读量前1000数据采集 2、网站、app数据客户来源、流失、行为、转化监测 案例1：某学习app、金融网站用户来源、流失、行为监测分析 案例2：知乎大v张佳玮更新监测及涨粉数据监测 3、数据分析
界面数据根据国家统计局公布的发电量数据计算，2021年1月至8月，火力发电量累计值占全国发电量累计值的比重为71.9%，远高于其他发电方式的累计发电量。 作为火力发电主要燃料的煤炭不够用了。...据国泰君安证券分析，从历史数据来看，煤炭的产能周期大概在4年至6年。本轮产能周期开始于2017年，受疫情影响，2020年煤炭产能一直处于低位震荡，而真正的拐点出现在2021年初。...据商务部数据，2021年以来，国内煤炭价格总体呈上涨趋势。1月至8月，煤炭价格同比持续上涨。4月以来，煤炭价格环比连续5个月上涨。...据国泰君安证券分析，从历史电价数据来看，2015年以后电力PPI增速基本维持为负值，近5年电价“只降不升”。未来要想还原电力的商品属性，电价上浮的关口亟需打开。...界面数据将2016年至2021年前8个月的发电量、用电量数据进行对比发现，6年来，全社会用电量历年1月至8月的累计增速均高于全国发电量累计增速，今年两者差距达6年来最大值，为2.5%。
马上要到年底了 ，很多HR开始要做年度的人力资源数据分析了，我们针对各位HR的需求，开辟了这个主题，来讲讲在如何做年度的人力资源数据分析模块，今天我们来讲讲培训模块。...培训的数据分析如果从整体的大的分析来，我们可以分为培训组织分析和培训成本分析和培训评估分析。培训组织分析又可以分为内训和外训，内训外训又可以分为培训场次数，培训人次，各部门人均课时。...在外训的分析上，同样是对外训机构的培训组织和讲师进行打分评估，但是外训的评估要结合外训的成本来，选择性价比最高的外训机构。 接下来我们通过一个案例来分享下 如何做培训模块的数据分析。 ?...最后我们会对两个季度的总的数据做一个对比分析，分为外训的分析和内训分分析，从场次，课时，人均课时，来做分析对比，最后我们根据数据得出的分析如下： 数据分析： 1.内训的场次，从3月份开始各个部门的负责人需要进行每月培训计划的录入...对于培训模块的数据分析，从部门的角度和机构的角度来从时间维度和自身横向的对比很重要，我们可以结合我们自身培训模块的实际情况，通过数据报表来描述现在的数据，发现问题，解决问题，然后进行数据的预测。
也欢迎领导今天参加到大数据产业峰会中，也相信各位领导的报告会使我们的工作更加精彩。康总介绍了贵州的数博会，这是一个非常值得我们学习的大型活动。 下面分享一下我们在大数据产业方面的一些新的研究成果。...从五个方面，一是大数据的相关产业政策，二是产业规模，三是产业透视分析，四是创新创业分析，五是技术发展的分析。 第一，产业政策方面。...和大数据最关系密切的核心产业的数值，我们昨天发布了报告，也给出中国大数据市场的测算，2016年我国大数据的核心产业规模产值大概是168亿人民币。...我们这里取得的是欧盟委员会，麦肯锡他们发布的结果，以及我们院发布的中国大数据研究价值报告中的结论，是参考性的结论。...和其他的国家对比可以看到，根据麦肯锡的报告，美国的大数据经济拉动作用在4左右，根据欧盟委员会的报告，欧盟28国整体的测算大概是2左右，而中国也进入到前列的发展状态。 我国大数据的建设项目还是非常多的。
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