根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。...调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性和逻辑性...在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。...数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。...数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！因为有人以后可能会借鉴复制你的调研结果，你可能以后也会参考之前自己的分析报告，因此如果没有很好的存档，将有可能很难回忆起来。
根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。...调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 1数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性和逻辑性...在探索性分析的过程中，数据清理的战线被拉长，因为分析总结可能带来其他的问题，一旦真的出现问题，你应该在探索性分析中研究这几个方面： 1、奇怪或者极端的数值，可能是需要更正的错误。...3数据解释 当你完成数据分析，是时候考虑一下调研的结果对于手头上的问题有什么意义。以下是你在数据解释的过程中应该注意的方面： 1、清楚的阐述调研结果有什么实质性的发现。...4数据分析报告存档（用于将来的分析） 分析报告存档是十分重要的！因为有人以后可能会借鉴复制你的调研结果，你可能以后也会参考之前自己的分析报告，因此如果没有很好的存档，将有可能很难回忆起来。
自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。 获取准确的数据，首先需要我们选择靠谱的统计分析平台。...早期的统计分析平台的 SDK 基于明文的jaso n 数据包，工作室可以很方便的用程序伪造这些数据包，模拟出新增、活跃、留存、时长等用户数据。...随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。...我们可以通过查看移动互联网数据报告或者数据指数产品来了解这些数据，把这些数据作为be n chmark，来对比分析 APP 的数据。...我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。
这也是为啥很多经验丰富的业务人员，即使没有专门的数据分析，也能快速判断形势的原因。因为他们很了解业务上发生了啥事，了解过往业绩曲线形态。...这时候，做数据分析的也能对一线业务说：我早知道了。甚至还能从下个月初吐出多少单，反推出来他们每个人藏了多少业绩。...深层次的问题，再由专题分析解决。这样就构成了数据分析体系，系统化作战，才有威力。 当然，实际分析场景会更复杂。...解读数据是个硬技能 有同学会说：既然让数据分析师自己猜这么难，为什么不直接沟通业务的需求呢？是滴，理论上最佳的状态，是业务和数据之间有定期沟通，业务陈述需求，数据反馈结论。...因此数据分析师不能单纯指望业务把什么问题都梳理好了丢给自己，还是得有主动解读的能力的。
节前写了一篇文章，通过统计指标分析渠道投放的效果（点击链接查看），今天想说下怎样辨别渠道作弊，分析渠道的效果，还有反作弊手段。欢迎拍砖。...自己做数据分析，但是却得不到结论。 我们做数据分析的前提是需要拿到靠谱的数据。如果数据不准确，基于这个数据分析出来的结论是没有意义的。...随着统计分析平台的发展，很多分析平台推出了基于二进制协议的 SDK ，开发人员还可以自行调用加密开关。这些技术的提升使统计平台的安全性和数据准确性得到了提高。...我们可以通过查看移动互联网数据报告或者数据指数产品来了解这些数据，把这些数据作为be n chmark，来对比分析 APP 的数据。...我们在平时做渠道数据分析时，可以将这些数据跟整个 APP 作比较，或者将安卓市场、应用宝这些大型应用商店的数据作为基准数据，进行比较。
简单来说，数据分析师可以回答三类问题：是什么，为什么，会怎样。 01 数据分析师可以回答：是什么 是什么：用数据指标描述某一时间段内的某个问题。这里有三个关键词：数据指标、时间、问题。...03 数据分析师可以回答：会怎样 会怎样：用数据预测未来可能的情况。这里必须强调：不要高估所谓大数据、人工智能、科学算法的能力。...有了初步的想法以后，可以测算“会怎样”，为选择方案提供数据支持。当方案落地成项目时，可考虑监控当前的“是什么”，监督项目进度。当项目完成后，可再分析“为什么”，总结成功失败原因。...找原因的时候，有具体的假设，就能帮数据分析师快速锁定目标。数据分析师们，可以提供丰富的数据来多角度论证问题。毕竟去伪存真，去伪的难度更低。 第三：可以来问会怎样。...为了提高效率，请珍惜数据分析师的时间，让他们把智力投入到更有价值的为什么，会怎样的分析上，而不是反反复复的当人肉报表机提数据，那样分析的结论不深入，既浪费分析师的人力，又耽误业务部门决策。
我们对一个美女综合评分不能直接相加，因为身高和胸围单位不同，并且数据范围相差太大，直接相加没有任何意义，这是数据分析人员最常犯的错误之一。 Q3 具体怎么操作？...ok啦~~~ 标准化的结果如下： 左侧四列数据为Z标准分，右侧数据为T标准分，T=50+100*Z，这样做的目的只是为了调整数据的范围，便于比较，因为看大一些的数字要直观多啦，不然Z标准分的小数点看着眼花...为便于理解只选了3个砖家，实际应用时越多越好） STEP2 让每个砖家给出自己的权重，并计算均值（如果各位砖家给出的权重差异较大，不能直接求平均数，这种情况的处理方法感兴趣的同学直接留言） STEP3 数据分析其实也很简单对吧...客观赋权法 客观赋权法是与主观赋权法相对而言的，是根据指标的原始数据，通过数学或者统计方法处理后获得权重，常见的有主成分分析、因子分析、相关、回归等。...（偏向于业务的数据分析大多属于此类） 反之，各指标间不存在哪个更重要，或者评分不包含人为喜欢或者经验上更重要，用客观赋权。 ?
本文结构： 什么是情感分析？ 怎么分析，技术上如何实现？ ---- cs224d Day 7: 项目2-命名实体识别 2016课程地址 项目描述地址 ---- 什么是情感分析？...用这些自带上下文信息的词向量来预测未知数据的情感状况的话，就可以更准确。 ? word2vec 今天的小项目，就是用 word2vec 去解决情感分析问题的。...第二步，用 Softmax Regression 对训练数据集的每个句子进行训练，得到分类器的参数，用这个参数就可以预测新的数据集的情感分类。...第二步，用 Softmax Regression 对训练数据集进行分类学习。...怎样做情感分析 Day 5. CS224d－Day 5: RNN快速入门 Day 6. 一文学会用 Tensorflow 搭建神经网络 Day 7.
作者：同人于野 (美国科罗拉多大学物理系研究员，物理学家) 微博：@guokr.com 摘自：果壳（guokr.com） 网上已经有太多关于怎么增加微博粉丝数，以及怎样让我们发的微博获得更多转发的建议了...实际上微博是一个非常适合进行数据分析的东西，所以想谈微博心得，你得用数据说话。...但是怎样获得更多转发？更重要的是，转发真有用么？ 什么样的微博转发量惊人 Palo Alto Research Center 的几位研究者 专门研究 了Twitter上的转发。...本文只讨论了个人综合微博，以上所有分析未必适用于各种专业微博，比如专门搜集笑话的微博。也许只发某一方面内容的账号更容易获得粉丝，因为别人对你的内容有固定的期待。...大数据文摘ID:BigDataDigest 专注大数据，每日有分享 覆盖千万读者的WeMedia联盟成员之一
Archive Analysis 1.bugreport bugreport记录android启动过程的log,以及启动后的系统状态,包括进程列表，内存信息，VM信息等等到. 2.bugreport结构分析...) 获取该log:执行/system/bin/logcat -v time -d *:v 会输出在程序中输出的Log,用于分析系统的当前状态 VM TRACES 获取该log:读取文件/data/anr...,可以很快定位到问题出在哪里. 4.分析SYSTEM LOG，系统Log详细输出各种log,可以找出相关log进行逐一分析 实例分析 下面分析我写的一个测试例子,在OnCreate做一个死循环,这样主线程会被锁住...上面是对一个非常简单的问题的分析....如果遇到比较复杂的问题还需要详细分析SYSTEM LOG. 1.比如网络异常,要通过SYSTEM LOG里面输出的网络链接信息来判断网络状态 2.数据传输,网络链接等耗时的操作需要分析SYSTEM LOG
网上已经有太多关于怎么增加微博粉丝数，以及怎样让我们发的微博获得更多转发的建议了。我们并不知道这些建议是否有效，因为它们大都是建立在个人感觉上，而缺乏真正有说服力的证据。...实际上微博是一个非常适合进行数据分析的东西，所以想谈微博心得，你得用数据说话。...现有的任何微博相关数据研究也都没有精确的粉丝数随时间变化记录。如果能得到更多像这样的数据，我们完全可以写一篇像本文后面要介绍的那两篇一样重要的论文。 下面这张图就是我在这86天中粉丝的增长情况。...但是怎样获得更多转发？更重要的是，转发真有用么？ 什么样的微博转发量惊人 Palo Alto Research Center 的几位研究者 专门研究 了Twitter上的转发。...本文只讨论了个人综合微博，以上所有分析未必适用于各种专业微博，比如专门搜集笑话的微博。也许只发某一方面内容的账号更容易获得粉丝，因为别人对你的内容有固定的期待。
文 | 陈明 一个工作了5-6年的数据分析师，是如何改变比码农还惨的人生？谨以此文向每一位奋斗在一线的数据分析师致敬！ 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。...家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？”...数据分析，被很多部门漏看了“分析”二字。 数据分析师的正确姿势应该是什么样？ ? 互联网公司的优势在于，运营过程中产生大量数据，这些数据可以通过一些手段转化为决策的动力。...如果可以自动化出数据，制作走势图，就可以大大的减轻分析师的负担。 在我有限的工作经验里，数据分析团队往往是工作非常辛苦的团队，原因主要有两个。...运用无埋点采集， 让数据分析师能够专注于分析结果驱动业务，而不是作各种数据清洗和埋点采集或者数据质量QA。 让工程师解放出来，让产品经理可以任性起来，随意增加维度和指标。将更多时间投入在分析数据上。
如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。...正是“商业”两个字，让数据分析有了完全不同的使用方法。 商业分析在目的上区分于政府的政策研究。...如果再具体一点说，就是： （是什么）量化展示商业经营状况 （是多少）量化判断商业问题 （为什么）从数据角度寻找问题原因 （会怎样）利用数据预测商业趋势 （又如何）利用数据综合判断经营效果 通过量化的分析...脱离具体的商业模式+行业分类，就没法谈商业分析。因为不同的商业模式+行业下，商业组织、商业目标、产品形态、经营方式、用户群体完全不同。包括数据的产生方式、数据类型、数据丰富程度都不一样。...遗憾的是，传统数据分析技术培训出来的科班生，基本都没啥商业分析能力。
99% 的互联网创业，注定尸骨无存的原因不用太复杂分析，流量这关根本就过不去。...换句话说，在目标客户得知他们有这样一个消费选择后，你的生意是以怎样面貌呈现在消费者面前的。包装是一个略显平淡的词，我更愿称其为噱头。...包装对生意的影响为什么可以比产品本身还重要，我们需要从人们消费决策是如何做出的来具体分析。...如果他们当时能用 TTPPRC 模型严格分析这个项目，当分析到重复性消费环节时，这 2 亿美金是不是还会花得那么痛快呢哈哈哈。...从上述分析过程可以看到，对成本的分析渗透在 TTPPR 每一个环节中，而且必然是一个不断妥协、不断优化的过程，不把成本作为基本分析因素的 TTPPR 是毫无意义的。
我们在分析SheIn如何成功之前，我们先看看当时的行业现状和当时的环境。 创始人对商业的认知决定了企业的边界。创始人对行业、环境以及商业模式的判断，是企业能不能成功的前提。...比如它会思考，及时付款给供应商会怎样？如果我给它们培训会怎样？如果我给供应商贷款，帮助他们扩张会怎样？如果我来构建一个软件系统，帮助他们提高效率会怎样？...数据会告诉我们消费者喜欢什么 要想执行数据驱动设计必须满足两个条件：数据量足够大，数据能够得到实时的反馈。而要实现这两点，必须要有完善的数字化系统作为基础，而这个SheIn在早期就规划好了。...现在变成了智能化设计（数据+算法）。 SheIn表面是一家时尚公司，更底层则是一家高科技公司。 我们能从SheIn上学到什么？ 上面分析了那么多，我们能从SheIn上学到点什么呢？...产品的商业模式最终会是怎样的。像SheIn就是以数据驱动设计，通过上新速度，让客户持续获得适合自己的时尚体验。 再次，知道产品核心价值在哪后，能够做出取舍。
不同的分析目的，所需要的KPI数据不一样 对于产品经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据...建立数据分析框架的用处 以完整的逻辑形式结构化问题； 把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系； 理顺思路、系统描述情形或业务； 洞察造成正在解决的问题原因。...建立数据分析框架的思路 比较常见的数据分析框架模型大多源于管理、营销理论，而且这些理论模型的适用面非常广，也可以用来进行用户需求分析、产品功能分析等。...通过前期资料的收集以及业务现况的全面掌握，明确清楚数据分析的目的，提炼出核心数据，梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的再分解成若干个不同的分析要点，合理设置运营方法来观察效果。...同时，考虑多维度的数据搭建，以便之后进行立体式数据分析。
数据介绍 从GEO下载配对肿瘤和相邻非肿瘤组织的表达谱数据（GSE14520和GSE76427）。只保留肝细胞癌（HCC）组织和癌旁组织的样本量≥50的数据。...基于GSE14520的表达数据，作者通过GSVA计算了4922个基因集的富集分数（ES）（图 2）。在HCC和癌旁组织中，许多基因集将样本分为几类。...图4 作者选择另一套基因表达谱数据（GSE76427，N=50，T=50）来验证分类。这些代表性基因集也产生了类似的亚组：GSE14520非肿瘤样本中亚型1的九个基因集也在验证组中聚集在一起。...图7 作者进一步构建了蛋白质-蛋白质相互作用网络，并将结果导入Cytoscape进行进一步的模块分析。...图8 小编总结 这篇BIB的新颖之处在于，分析了癌症和癌旁组织发挥作用的基因集的差异，为我们做单个肿瘤的基因集生信分析提供了很好的思路。
近期本来打算系统的写一下App数据分析的套路，但忽然“微信小程序”发布了。作为一名信仰互联网和做数据分析多年的“老司机”，看到新事物我也是很兴奋的。...不过我还没看到有关于微信小程序里，如何进行数据收集和分析的讨论，所以还是抛砖引玉，自己先写几篇文章吧。...微信自己的数据统计 既然做了小程序平台，微信必然会有自己的数据统计功能，就像订阅号的统计一样。但小程序的交互可比阅读文章复杂得多，“与原生App一样的体验”当然也需要同样强大的数据分析系统。...小程序后台目前提供了基本的累计用户数、页面访问量等指标，这也只能叫做统计，完全谈不上分析。 我们需要什么样的数据？ 我举个简单的例子： ? ?...不过GA除了常规的网页和App统计之外，还有一种叫“测量协议”的方式，它不依赖于任何环境属性，只要请求一个地址并带上需要的参数，就可以发送数据了。也就是说，联网的自动贩卖机都可以用GA分析数据。
数据描述就是要用一定的方法来提取少量信息，从而让人更容易明白数据的含义。数据描述的方法可以分为两大门类，即群体参数和数据绘图。两者都起到了简化信息作用，从而让数据变得更加易读。...在通过数据绘图，我们可以将数字转换的几何图形，让数据中的信息变得更容易消化。数据绘图曾经是个费时费力的手工活，但计算机图形的发展让数据绘图变得简单。...散点图通过在二维平面上标记出数据点来呈现数据。如果我们想研究湘北高中学生身高和体重的关系，就可以在表示“身高-体重”的二维平面上，标记出所有成员的数据： ?...如果外推1.5个箱子位置超出了数据库的极值，那么边界换成极值的高度。否则，将有数据点超出边界。这些数据点被认为是异常值（outlier），用散点的方式画出。...因此，同一个数据库，甚至同一种绘图形式，都可能产生多种多样的数据图像。不同的数据图像，在传递信息的有效性上，会产生不小的差别。怎样画好数据图呢？我根据自己的经验，总结了下面几个标准： 确定目的。
数据描述就是要用一定的方法来提取少量信息，从而让人更容易明白数据的含义。数据描述的方法可以分为两大门类，即群体参数和数据绘图。两者都起到了简化信息作用，从而让数据变得更加易读。...，下四分位数是按照25%划分数据，上四分位数是按照75%划分数据。...在通过数据绘图，我们可以将数字转换的几何图形，让数据中的信息变得更容易消化。数据绘图曾经是个费时费力的手工活，但计算机图形的发展让数据绘图变得简单。...散点图通过在二维平面上标记出数据点来呈现数据。如果我们想研究湘北高中学生身高和体重的关系，就可以在表示“身高-体重”的二维平面上，标记出所有成员的数据： ?...因此，同一个数据库，甚至同一种绘图形式，都可能产生多种多样的数据图像。不同的数据图像，在传递信息的有效性上，会产生不小的差别。怎样画好数据图呢？我根据自己的经验，总结了下面几个标准： 确定目的。
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