首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
在看完本文后，你将对数据分析有更好的理解，而且将了解到作为数据分析师，你需要做些什么，以及该如何进入这个领域。
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
本期关键词 经典统计学与大数据 人物档案 Thomas，北京人，毕业于首都经济贸易大学，目前在一家做个性化推荐的新闻客户端公司任职，主要从事数据挖掘方向的用户研究，基于用户行为、态度等各方面的数据进行分析，以及帮助技术团队梳理自己的推荐算法逻辑。 将大数据和调研数据有效地结合，得到更有价值的数据 DA：您是如何入行的？ Thomas：我是2009年本科毕业，专业是统计学，毕业之后就在零点咨研究集团做数据分析工作，因此算是一毕业就入行了吧。 DA：请您讲述一下您的工作经历，目前的工作职责（做哪块），工作中曾
参考： https://www.kancloud.cn/java-jdxia/big-data/606445 https://www.cnblogs.com/rmxd/p/11455810.html
著名杂志《哈佛商业评论》曾经撰文称数据科学家是21世纪最“性感”的工作。现在，数据科学家这一工作相当吃香。每个公司都在抢夺这方面的人才，甚至为了招到一个数据科学家而不择手段。西方国家对数据科学家有着相当大的需求，这给来自亚洲和非洲等经济欠发达地区的年轻人带来了工作机会。 随着大数据的流行，新的工作机会将留给那些有准备的人。现在，人们可以很方便地通过网络学习最新的科技知识，没有时间、金钱和地域限制。即使在巴基斯坦的一个小村庄里，年轻人也可以通过网络学习高级数据训练课程。 像BigDataUniversity这
小时候，为了让喜欢的小姐姐注意到我们几个小伙伴，我和几个小伙伴会先摸熟她每天的回家路线，然后提前埋伏在这条路线上的几个地点，然后突然出现，假装偶遇。
最近数据库写的有一些疲劳，所以就穿插着更新一些关于数据可视化的帖子吧。之后关于数据可视化的帖子都是基于《Fundamentals of Data Visualization》这本书来的，有兴趣的可以看一下。
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
掌握理论知识和编程知识可以被看作入职数据分析师的“敲门砖”。掌握了这些知识，表示候选人对于成为数据分析师有了良好的准备，可以说“万事俱备，欠东风”，而“东风”就是一些实际工作内容和相应的技巧。
（1）5W2H又称为七问分析法，是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）
1、数据分析师需要进行思考 随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而言，用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。 数据挖掘（Data mining），又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关。 不过目前为止，在企业中存在着很大的数据分析问题，如何进行数据分析，数
大家都知道，对于产品经理的岗位要求的能力还是比较多的，如果我们对这些能力，按照硬技能和软技能进行分类的话，就有且不止以下这些能力： 软技能：沟通能力、决策能力、逻辑分析能力、执行力、项目管理能力等; 硬技能(工具能力)：文档能力、Visio、Axure、Mindmanger等;那么，今天，我们要再讨论讨论产品经理的另一种非常重要的能力---数据分析能力。 何为数据分析 现在的软件开发，都讲究小而美，单点突破，快速迭代。那么我们在快速迭代时，就要用到数据分析，通过用户使用数据来分析
点击上方 “蓝色字” 可关注我们！ 作者：TalkingData高级咨询总监 - 于洋力作《游戏数据分析的艺术》第一章第一节的前三点。来源：TalkingData 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中，与之有关的游戏数据分析师的工作我们将在1.4节重点阐述。 如图1-2所示，对于游戏数据分析系统及数据的利用，我们分为了五个阶段，方法论、数据加工、统计分析，提
著名杂志《哈佛商业评论》曾经撰文称数据科学家是21世纪最“性感”的工作。现在，数据科学家这一工作相当吃香。每个公司都在抢夺这方面的人才，甚至为了招到一个数据科学家而不择手段。西方国家对数据科学家有着相当大的需求，这给来自亚洲和非洲等经济欠发达地区的年轻人带来了工作机会。 随着大数据的流行，新的工作机会将留给那些有准备的人。现在，人们可以很方便地通过网络学习最新的科技知识，没有时间、金钱和地域限制。即使在巴基斯坦的一个小村庄里，年轻人也可以通过网络学习高级数据训练课程。 像BigDataUniversit
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。常见的数据分析模型很多，亿信华辰小编列出了八个常见的模型供您参考。
网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率，这也是营销策略里最最重要的方面之一，并且也是网站综合运营实例的结果。本文转自月光博客，文中分享了四大优化策略：调查、研究、优化、评估，这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。 优化一个网站最关键和棘手的是，如何提高整体的转化率，这是任何营销策略里最重要的方面之一，而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天，我就分享一个简单有效的四步优化方案模型，可以用于建立一个成功的转化优化方案。 何为转化率？转化率是指访问某一网站访客中，转化的访客
对于管控一条线或掌握一个模块的产品经理，一旦你提的需求并不准确，做的调研不够全面，对竞品功能研究不够透彻 ，在产品的更新迭代中没有足够数据去支撑决策，最后产品功能上线效果不理想......上面的任何一点，都可能成为产品经理承担责任的理由，最终的结果可能就是这样：
文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段，这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平，从另一个角度，也是在解析作为一名数据分析人
数据工作中有一类非常重要的角色，那就是数据分析师。为什么这个角色这么重要呢？因为要是没有这个角色，不管一个企业中的数据管理做得有多么好都没用，都无法带来实际的价值。这些数据就像是藏在海底的石油，而数据分析师就是开采海底石油的油井设备。要想让石油用于汽车轮船，需要通过这些设备先将海底的石油抽取出来，经过加工处理，提纯。
你是否和我有同样的感觉，不知道从什么时候开始我们的隐私已经彻彻底底地暴露，在互联网场景下我们就是在裸奔。列举几个情景，你应该也会感同身受。
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ 1、困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析的学习
这是一篇方法论。是的，很枯燥。 在知乎、woshipm、pmcaff、产品100等搜索了大量的数据分析相关的文章，发现没有多少适合自己的，因为内容太过碎片化，就买了一套书，开始系统的学习。 当你完成一份数据分析报告时，不知领导是否有问过你，“你的分析方法论是什么？”。如果分析方法论不正确或不合理，那分析结果参考价值几何呢？ ◆ ◆ ◆ 困惑 相信很多人在做数据分析时，会经常遇到这几个问题：不知从哪方面入手开展分析；分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然来。当然我也一样，处在数据分析
我们在进行研究一个基因之前都要了解这个基因主要是功能是什么，或者它可能的功能是什么。如果要了解一个基因目前的功能的话。可以通过genecards来查找的。关于这个数据库，可以查看我们这两个帖子：genecards介绍一；genecards介绍二
随着市场的逐步成熟，要想保持企业的长期竞争力，运营和产品改进工作需要越来越精细化。 比如，在游戏行业，玩家留存率是一个关键指标，为提升·留存率，需要精细化地分析玩家是哪一步流失的，根据游戏进程推进过程，按照先后顺序设置关键节点，分析各个节点流失情况数据，可以形成一个玩家流失漏斗。有了玩家流失漏斗，我们可以选择流失率高的环节进行进一步精细化分析，找到流失原因，比如机器适配问题，引导缺乏吸引力问题，数值设计问题等，根据这些原因就可以针对性的在产品和运营侧做改进了。 又比如保险行业，为了提高销售效率，可以先通过
前面梳理交流了如何通过分析“新增”、“活跃”、“留存”等数据，本季主要深挖用户表面行为的背后真实、本质的需求，全面视角的分析产品的用户行为数据，展现驱动业务实现增长的经验、案例以及方法论。
众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析的原因 1、有
欢迎使用SPSS软件，这是一款功能强大的数据分析工具，可以帮助您更好地处理和分析数据。SPSS软件主要用于统计分析、数据挖掘、预测模型等方面，是社会科学、医学、商业等领域的研究人员和决策者的首选工具。
不知不觉鸡年已经进入尾声，在这一年，DT君用37场线上数据侠实验室，聚集了来自各个行业的数据玩家，带大家重新用数据解读城市与商业。今天，我们精选出10篇优质的内容分享实录，希望大家的春节，也能有满满的数据干货相伴~
在进行真正的数据分析操作之前，要首先分析你的需要，你为什么要进行数据分析，数据分析是为了什么。
在日常数据分析工作当中，回归分析是应用十分广泛的一种数据分析方法，按照涉及自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。 回归分析的实施步骤： 1）根据预测目标，确定自变量和因变量 2）建立回归预测模型 3）进行相关分析 4）检验回归预测模型，计算预测误差 5）计算并确定预测值 我们接下来讲解在Excel2007中如何进行回归分析？ 一、案例场景 为了研究某产品中两种成分A与B之间的关系，现在想建立不同成分A情况下对应成分B的拟合曲线以
数据分析是HRBP必须具备的职业技能，在日常的数据分析中需要把业务数据与人力资源数据的关联建模提升，搭建起HRBP的数据分析体系，从人力资源维度来分析业务，最终推动业务发展。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它可以用来处理和分析各种类型的数据，包括数字数据、文本数据、图像数据等等。它主要用于社会科学研究，如心理学、教育学、经济学等领域。
关于如何进入数据科学领域的文章有很多，但是关于从数据分析师转变为数据科学家的文章却很少。
漫漫人生路，向左，向右，方向心已确定，只是等车来，不管前行有多难，只要怀揣梦想，终能到达心所想的目的地。数据之路，与你同行！——数据说·梦想季
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
接下来，让我们通过招聘网站上获取的一份职位数据集，像剥洋葱一样去认识一下这位既熟悉又陌生的朋友。
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
本文作者：整理自：中国统计网，《谁说菜鸟不会数据分析》 1什么是数据分析； 2数据分析职业介绍； 3数据分析生涯规划； 4数据分析薪酬情况； 5数据分析基本素质。 一：什么是数据分析呢？ 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。 其过程概括起来主要包括：明确分析目的与框架、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现和撰写报告等6个阶段。 1、明确分析目的与框架 一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。 基
做人力资源数据分析的项目差不多有6年的时间，从最开始的企业内训，到线上课程项目，线下公开课，企业内训，差不多做了100场的内训和公开课，从去年开始数据化的转型开始成为了很多机构和企业特别关注的话题，人力资源行业也开始讨论在人力资源如何在数据化的时代背景下进行数据化的转型，我就来聊聊我这几年接触的很多要做数据化转型的HR，和我们做过的人力资源项目和课程，来分享下在现在这个阶段人力资源行业究竟要如何做数据化转型。
振弦采集仪是一个用于测量和记录物体振动的设备。它通过测量物体表面的振动来提取振动信号数据，然后将其转换为数字信号，以便进行分析和处理。在实际应用中，振弦采集仪是广泛应用于机械、建筑、航空航天和汽车等领域的仪器之一。本文将从数据采集和准备、数据分析和处理以及数据可视化三个方面来介绍振弦采集仪采集到的数据分析和处理方法。
惊醒。突然发现再要一个月就要过年了，过了年再过个两周就三月了。 三月…又到了招聘季。
ArcGIS软件的用户界面设计简洁、直观，易于上手。用户可以通过菜单栏、工具栏和状态栏等方式快速进入各个功能模块。同时，ArcGIS软件提供了许多帮助文档和视频教程，使用户能够快速掌握软件的使用技巧。
无论是数据分析的新手还是老鸟，都需要对大数据引发的数据分析职业革命做好充分的准备，以下是Information Week根据一次大数据企业应用调查总结的大数据分析职业十大趋势： 一、薪酬持续增长 BI
当你的才华还撑不起你的野心时，请潜下心来，脚踏实地，跟着我们慢慢进步。不知不觉在单细胞转录组领域做知识分析也快两年了，通过文献速递这个栏目很幸运聚集了一些小伙伴携手共进，一起成长。
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
经常看到很多朋友会问，入行数据分析之前我要不要学个java，学个Tableau，然后在学个Python会比较容易。好像是说，数据分析一定需要Python才能做，分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
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