本文转自公众号『数据管道』 前戏 粽子节了嘛，突然想吃粽子了，咋办，买粽子呗！现在情景转换一下，假设你是某饮食网的数据分析师，现在某粽子界大亨想拿钱砸你老板（打广告）。...这些问题都需要你对公司网站流量数据从采集到到分析有全面深刻的理解。 目录概览 以下内容为个人现阶段业务分析与学习理解，内容将从数据采集到用户分析（绩效指标KPI）这条线路展开。主要内容目录如下： ?...流量数据分析 数据采集 何为“埋点“? 说白了就是收集数据，首先你想到可能可能是爬虫爬取，但你要搞清楚，现在是在公司的产品线，难道你能通过爬虫爬到“宝器点开了××搜素框”这样的行为事件吗?...用于流量监测（在线情况、PV、UV指标等等分析） 便于构建用户行为路径（通过埋点获取用户的行为数据链路） 通过对买点数据的分析，判断产品和活动等效果及未来走向 监控应用运行状态，方便问题定位和追踪 为营销决策提供数据支持...所以在做ETL的时候需要考虑数据倾斜的问题，相关内容过多请自行查阅。 指标统计与用户分析 说明：限于篇幅，将目录3、4串在一起。
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:716581014，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份...2018最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。...13、基于用户生命周期的数据分析体系 image.png 基于用户生命周期的数据分析体系 与用户生命周期各阶段对应的关键指标： image.png 14、ABC分析 ABC分类法(Activity...image.png image.png 15、RFM分析 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个要素：R（Recency）、F（Frequency）、M（Monetary...大数据学习加QQ群：716581014
Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？...下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。...数据分析一般工作流程如下： 数据采集 数据存储与提取 数据清洁及预处理 数据建模与分析 数据可视化 1.数据采集 数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据取或利用网络爬虫获取...数据可视化 数据可视化，这部分主要依赖于 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn。根据以上的分析结果数据，进行可视化的展示，输出分析报告。...下面推荐一些项目案例： 中国保险行业过去五年基础数据分析 杭州互联网寒冬背景下的数据分析岗现状分析 链家成都市区挂牌二手房分析 B站番剧数据简单分析 项目案例来自实验楼《楼+ 数据分析与挖掘实战》的学员
我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来，如果可以欢迎星标我的公众号：Python与算法社区 小技巧1：如何使用map...先生成数据： d = { "gender":["male", "female", "male","female"], "color":["red", "green", "blue","green"],...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。... 1 2 3 小技巧3：使用 melt 如何对数据透视分析...这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。
Python与算法社区 第443篇原创，干货满满 值得星标 你好，我是 zhenguo 我攥了很久才汇总出这个小技巧系列手册，现暂命名为：《Pandas数据分析小技巧系列手册1.0》 我会一篇5个小技巧陆续推送出来...先生成数据： d = { "gender":["male", "female", "male","female"], "color":["red", "green", "blue","green"],...小技巧2：使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析，自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据的小技巧，在某列上使用 replace 方法和正则，快速完成值的清洗。... 1 2 3 小技巧3：使用 melt 如何对数据透视分析...这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。
数据透视表是一种用于进行数据分析和探索数据关系的强大工具。它能够将大量的数据按照不同的维度进行聚合，并展示出数据之间的关系，帮助我们更好地理解数据背后的模式和趋势。...在Python中，有多个库可以用来创建和操作数据透视表，其中最常用的是pandas库。 下面我将介绍如何使用Python中的pandas库来实现数据透视表和透视分析。...假设我们有一个名为df的DataFrame对象，其中包含了我们要进行透视分析的数据。...：通过创建数据透视表，我们可以深入探索不同维度之间的数据关系，并对数据进行分析。...import matplotlib.pyplot as plt pivot_table.plot(kind='bar') plt.show() 通过以上步骤，我们可以利用Python中的数据透视表和透视分析
通过 git log 获取某笔 commit 或 tag 的提交时间 在分析衰退时，如果找到了某笔变更，然后，又想进一步确定这笔变更是在哪个版本（Tag）引入的，这个时候可以先找一下该 commit 的时间
MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。...较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。...它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。...7.OLAP分析 严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵...文章来源：36大数据
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。那么如何建立面向业务落地的数据分析（挖掘）流程？...完整的数据分析（挖掘）流程包括：需求提报审核、商业理解、数据理解、专项分析（建模）、部署与实施优化、项目总结六大部分。 一、需求提报 任何数据分析的起点都是从业务需求开始的。...确认思路后，会正式开始项目的数据部分工作。 目的：确认业务逻辑、数据分析需求、数据产出内容方向及分析思路。...输出物料：分析思维导图、测试数据 周期：2天 三、数据准备 数据准备是对即将进行的分析和挖掘工作进行预处理，包括从数据仓库中取数，验证数据质量，数据特征提取，异常值处理，数据转换，合并等，为最终的数据分析挖掘做准备...输出物料：数据 周期：4天 四、专项分析（建模） 经过需求确认，数据清洗之后，开始了专项数据分析和挖掘工作，包括常用的描述性数据统计、数据分类、聚类、管理、序列、规则提取等建模工作，并在专项分析或建模结束后完成模型测试工作
来自 | 知乎 作者 | 纳米酱 链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/188228577 编辑 | 机器学习与推荐算法公众号 这篇文章主要讨论推荐系统的分析技巧，杜绝无脑调参...本来我想取一个高大上的题目：推荐系统0-1高速增长打法，这种互联网style强烈的题目，让我感觉我的格局大，ego也很大，所以算了，写一份实用分析手册，让我格局很小，ego也很小，比较符合我当前这种水平...要分析系统的指标瓶颈是不是卡在rank缺特征上，就需要从各种角度去分析，常见的分析方案是考察带条件的copc。...分析办法：把rank分数分成若干区间，每个区间统计真实的ctr，更近一步，可以拆分成多个桶，比如按照某个特征拆分成 A，B两组，单独统计每组的真实ctr。 ?...尤其是缺乏活跃用户的特征，通常活跃用户，系统 rank 为了指标，会使用很重的行为画像作为特征，很容易放大历史点击记录，更加倾向于把他们排上去，如果你高估了该用户的点击倾向，就会导致分数给的很高，但是现实用户不怎么点的现象
导读：数据分析师需要哪些“专业技能”？如果有人建议你去学习R语言、tableau、PowerBI，那么我建议你不如先从最基础也是最核心的数据分析方法学起。...本文主要讲解日常数据分析中，最常用的三大数据分析方法。内容虽然简单，但是其中充满了大量的细节方面的实用技巧。 作者：刘振华 来源：大数据DT（ID：hzdashuju） ?...因此，在数据分析中便需要加入表2这样的“份额”分析表格。如此，我们便可一目了然地掌握每个类别在不同渠道、不同时期的销售趋势。因此也就达到了数据分析的目的。...人—货—场 “人—货—场”能够为人提供宏观视野的分析。其原理类似于分类分析，即将所有需要被分析到的数据单元，打上“人”“货”“场”的标签，然后再进行相应的数据分析与处理。...关于作者：刘振华，电商行业专家，拥有超过10年的女装行业的数据分析和数据化运营经验，对电商的数据分析和数据化运营有深刻的理解，擅长从关键数据中提炼出业务改进点，以及传统品牌的电商业务战略规划，在业界有较高的度和影响力
数据工作者最长也是有效的一种工作方式是带项目，无论是数据分析还是专项挖掘，项目制能使数据尽量贴近业务并且有效理解业务和数据的各个维度。...完整的数据分析（挖掘）流程包括：需求提报审核、商业理解、数据理解、专项分析（建模）、部署与实施优化、项目总结六大部分。 ? 一、需求提报 任何数据分析的起点都是从业务需求开始的。...确认思路后，会正式开始项目的数据部分工作。 目的：确认业务逻辑、数据分析需求、数据产出内容方向及分析思路。...输出物料：分析思维导图、测试数据 周期：2天 三、数据准备 数据准备是对即将进行的分析和挖掘工作进行预处理，包括从数据仓库中取数，验证数据质量，数据特征提取，异常值处理，数据转换，合并等，为最终的数据分析挖掘做准备...输出物料：数据 周期：4天 四、专项分析（建模） 经过需求确认，数据清洗之后，开始了专项数据分析和挖掘工作，包括常用的描述性数据统计、数据分类、聚类、管理、序列、规则提取等建模工作，并在专项分析或建模结束后完成模型测试工作
数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，本文将介绍数据挖掘中十种实用分析方法。...0117.jpeg MBR的优点是它容许各种型态的数据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。...较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够的历史数据方能做良好的预测。此外记忆基础推理法在处理上亦较为费时，不易发现最佳的距离函数与结合函数。...它的目标为找出数据中以前未知的相似群体，在许许多多的分析中，刚开始都运用到群集侦测技术，以作为研究的开端。...7.OLAP分析 严格说起来，OLAP(On-Line Analytic Processing;OLAP)分析并不算特别的一个数据挖掘技术，但是透过在线分析处理工具，使用者能更清楚的了解数据所隐藏的潜在意涵
Anaconda 帮助我们将这些语言用于数据分析应用，包括大规模数据处理，预测分析以及科学和统计计算。...Anaconda 的安装包括现成的数据分析所需的大部分内容。 Conda 包管理器还可用于下载和安装新包。 为什么要使用 Anaconda？ Anaconda 专门为数据分析打包了 Python。...这是一个具有附加功能的 Python 解释器，专门用于数据分析。...在下一章中，我们将讨论如何使用 NumPy，它是数据分析中的有用包。 没有这个包，使用 Python 进行数据分析几乎是不可能的。...我们已经建立了 Python 数据分析环境，并熟悉了基本工具。 祝一切顺利！
幸存者偏差 survivorship bias 数据分析中看到的样本是“幸存了某些经历”才被观察到的，进而导致结论不正确。 比如比尔盖茨、乔布斯、扎克伯格都没有念完大学，所以大家都应该退学去创业。...苦逼的数据科学家 DS 说，等一下！并不是所有时候都选统计显著的那一个，咱们再看看版本 A 的数据吧（具体分析略过一万字）。 很显然，这个例子也是我瞎扯的。 ?...不做数据可视化，以及更可怕的：做出错误或者带误导性的数据可视化 ? 在趋势图中，为了说明增长趋势多明显，把Y调成不从0开始。...（一下步就是要编排一个 twitter 的例子了23333，因为数据分析表明，有 twitter 公司这样的例子读起来会更有趣） 数据分析提供的结果和建议不具有可行性 twitter通过分析文本数据发现...算了，我编不出来，由此可见，不具有可行性的结果虽然是“理论正确‘的分析结果，然并卵。。。 ? 不做数据分析 别笑，据以前的校内后来的人人现在不知道叫什么的 PM 说，这是真的。
Pandas实用手册（PART I） 这些pandas技巧你还不会吗 | Pandas实用手册（PART II） 介绍了建立DataFrame、定制化DataFrame显示设定、数据清理&整理、获取关键数据四大类技巧...，今天继续为大家带来三大类实用操作： 基本数据处理与转换 简单汇总&分析数据 与pandas相得益彰的实用工具 基本数据处理与转换 在了解如何选取想要的数据以后，你可以通过这节的介绍来熟悉pandas...这种时候你可以用itertuples函数： 顾名思义，itertuples函数回传的是Python namedtuple，也是一个你应该已经很熟悉的数据类型： 简单汇总&分析数据 在对数据做些基本处理以后...文章虽长，但涵盖的都是我认为十分实用的pandas 使用技巧，希望你有从中学到些东西，并开始自己的数据处理与分析之旅。...接下来最重要的是培养你自己的「pandas 肌肉记忆」：「重复应用你在本文学到的东西，分析自己感兴趣的任何数据并消化这些知识」。 如果你有任何其他pandas 技巧，也请不吝留言与我分享！
、模块占比、编译耗时等信息，不过这里大致了解原理就行了，社区已经为我们提供了非常多事半功倍的分析工具。...可视化分析工具 Webpack Analysis Webpack Analysis 是 webpack 官方提供的可视化分析工具，相比于其它工具，它提供的视图更全，功能更强大，使用上只需要将上一节 webpack...，可以基于 webpack-bundle-size-analyzer 做一些自动分析、自动预警功能。...UnusedWebpackPlugin 最后分享 UnusedWebpackPlugin 插件，它能够根据 webpack 统计信息，反向查找出工程项目里那些文件没有被用到，我日常在各种项目重构工作中都会用到，非常实用...上面分享的工具都在解决相似的问题 —— 构建分析，只是具体的侧重点、用法、交互形态略有不同，读者可以结合实际场景，择优选用。
如果想很懂这个行业，最好与这个行业的从业者，金融类长期跟进这个行业的人，或专做某些行业研究的人多聊聊。...，转为对宏观行业的分析与总结(我觉得做行业分析的人最好也有一定的企业财务等分析的基础)。...可以参看我的另一篇文章，里面谈到了比较具体的企业信用分析方法：AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重? – 钱粮胡同的回答。...2：还有就是，个人经验，不要拿来就用各行业高度概括的数据(aggregate data)分析行业的财务等指标，土方法是自己亲自做几个同行业企业的财务分析(自己选几个同行业的公司，上市的发债的都可以，网上下年报或审计报告...这些都需要具体行业具体分析，不能一概而论。
日志分析 随意的tail一个access_log文件,下面是一条经典的访问记录 218.19.140.242 – - [10/Dec/2010:09:31:17 +0800] “GET /query/trendxml...(Windows; U; Windows NT 5.1; zh-CN; rv:1.9.2.8) Gecko/20100722 Firefox/3.6.8 (.NET CLR 3.5.30729)” 实用的日志分析脚本...了解日志的各种定义后,这里分享一下从网上淘来的一些对日志分析的脚本 1.查看apache的进程数 ps -aux | grep httpd | wc -l 2.分析日志查看当天的ip连接数 cat default-access_log
导读：说到数据分析，大家可能就会想到回归，聚类什么的，不过对于电商的小伙伴来说，这些都太复杂了。...对比思想 数据对比主要是横向和纵向两个角度，指标间的横向对比帮助我们认识预期值的合理性，而指标自身在时间维度上的对比，即我们通常说的趋势分析。...分类思想 上面我们已经介绍了对比，细分和转化三种实用的数据分析思想，现在我们还有再介绍一种非常实用的思想，那就是分类思想。...小结 对比，细分，转化和分类，其实都是很简单的数据分析思想，不过如果你掌握了，并且培养这样的意识，那一定会受益终身。...最后： 所有数据分析方法思想都只是术，真正的道是你对数据使用场景的深刻理解。离开了使用场景，数据就毫无价值。
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