不管是从零开始做一款软件，还是在现有的软件中进行功能迭代，都少不了去找一些类似的软件和功能进行研究，这个就叫竞品分析。 竞品分析（Competitive Analysis）来源于商业和市场营销领域。...指对目标客户群体中提供相似产品或服务的竞争对手的系统分析与研究。 作为一个 B 端产品经理，在日常工作中也经常会需要进行竞品分析。下面谈谈我对竞品分析的一些理解。...这种直观的对比，可以更清晰地进行功能的改进和规划，少走弯路。...3、对比分析 结合不同的竞品，整理功能列表，颗粒度尽可能小 将功能重合度高的进行优先级排序 如果这些重合度高的功能在我们自己的产品中还没有，那就可以重点分析了 分析过程中的方式方法 1、当我们去试用一个竞品时...1、能直接试用的，最好的方式就是注册账号去进行试用。 2、部分功能对免费用户不开放时，可以去查看帮助文档、视频教程。
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...连续性因变量可以通过简单线性回归或者多元线性回归进行分析。如果变量间并没有很好的线性关系，有时会用非线性回归的分析方法。...对于因变量为二分变量，自变量多于一个的情况，我们通常采用Logistic回归的方法进行分析。此外，如果因变量是有序的，我们可以采取有序Logistic回归的方法。...当调研底层聚集大量观察值时，可以采用多层建模的方法进行分析。 如果调研者专注于研究主要发现或者样本调研目标，那么交叉列表在展示中将非常有效。交叉列表通常是总结报告和对比分析中的重要组成部分。...3、运用调研中的定量数据对于目标群体进行定量预测。 4、解释你现在的数据分析结果对于调研目标的意义，而且如果需要的话，对下一步调研的步骤给予建议。
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...连续性因变量可以通过简单线性回归或者多元线性回归进行分析。如果变量间并没有很好的线性关系，有时会用非线性回归的分析方法。...对于因变量为二分变量，自变量多于一个的情况，我们通常采用Logistic回归的方法进行分析。此外，如果因变量是有序的，我们可以采取有序Logistic回归的方法。...当调研底层聚集大量观察值时，可以采用多层建模的方法进行分析。 如果调研者专注于研究主要发现或者样本调研目标，那么交叉列表在展示中将非常有效。交叉列表通常是总结报告和对比分析中的重要组成部分。...3、运用调研中的定量数据对于目标群体进行定量预测。 4、解释你现在的数据分析结果对于调研目标的意义，而且如果需要的话，对下一步调研的步骤给予建议。
Html源代码加密可用于以下需求场合：Html源代码保护；防内容爬虫、防分析、防嵌套、防内容复制。使Html代码不会轻易被他人获取。能功效果Html源代码加密，可以实现哪些功能效果？...Html加密实例以下进行一次Html加密实操。...链接加密： 对网页中所有链接（“a href”语句）进行加密，隐藏链接地址。以此防止链接被获取、防止爬虫根据链接获得其它页面地址。...JS混淆加密： 对Html编码后的JavaScript代码进行混淆加密，使代码无法阅读、理解。并且是混淆加密是多态特性，一次一结果，永不重复。
连续爬了几天的数据，将数据进行一分析，发现摩拜单车的GPS似乎一直在跳动，有时候跳动会超过几公里的距离，显然不是一个正常的值。 难道是他们的接口做了手脚返回的是假数据？...网上有文章分析如何进行脱壳，但我没有太多时间去钻研，也就算了。...摩拜单车的API之所以很容易抓取和分析，很大程度上来讲是由于API设计的太简陋： 仅使用http请求，使得很容易进行抓包分析 在这些API中都没有对request进行一些加密，使得自己的服务很容易被人利用...\web - 实时图形化显示模块，当时只是为了学一下react而已，效果请见这里 crawler.py - 爬虫核心代码 importToDb.py - 导入到postgres数据库中进行分析...break except Exception as ex: proxy.fatal_error() 抓取了摩拜单车的数据并进行了大数据分析
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。...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。...我们可以将不同渠道的分时数据进行对比，找到异常。需要注意的是，这种行为数据的对比需要遵循单一变量原则。也就是说，除了是不同的渠道，实验中的其他因素必须完全相同。...运营人员需要对目标行为进行监控，在渠道推广时，考察目标行为的转化率，提高渠道作弊的边际成本。 五 反作弊模块 除了使用现成的统计分析工具，还可以申请让研发人员开发自己的反作弊模块。
Data analysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。...这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。...这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。...这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解...然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。
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。
那在python中怎样怎样统计词频出现的次数呢？ 之前学习过python字典的使用方法： 字典的get()函数 字典的get()函数返回指定键对应的值。...词频统计 词频 使用字典存储词语: 词频 这一组数据。 遍历存储词语的列表，如果词语在字典中，就在之前出现的次数上增加1。否则，就把词语添加到字典中。...不过字典遍历的是键，需要由键访问值再进行比较。
Data analysis and graphics with R：使用R语言做数据分析的入门书。...这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。...这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。...这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解...然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。
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。...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。...我们可以将不同渠道的分时数据进行对比，找到异常。需要注意的是，这种行为数据的对比需要遵循单一变量原则。也就是说，除了是不同的渠道，实验中的其他因素必须完全相同。...运营人员需要对目标行为进行监控，在渠道推广时，考察目标行为的转化率，提高渠道作弊的边际成本。 五 反作弊模块 除了使用现成的统计分析工具，还可以申请让研发人员开发自己的反作弊模块。
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。...因此，想精准的分析原因，最好的方式是业务方先提供业务假设：基于经验，可能是在XX方面有问题。数据分析师通过数据进行验证，质量就非常之高了。...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。...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。
GPT怎样教我用Python进行数据可视化 首先，我们先看一下这段代码，这是我之前写来读取excel文件中xx大学在各个类别中的获奖情况，并保存在一个txt文件里面，代码逻辑比较简单，理解起来应该不难...subjects_dict = {} # 遍历表格的每一行，跳过表头 for i in range(1, table.nrows): row = table.row_values(i) # 是xx大学才进行处理...web应用开发大学组 一等奖: 1 二等奖: 1 三等奖: 0 matplotlib 然后我们要求chatGPT根据上面的代码，用直方图展示xx大学在各个类别中的获奖情况，也就是去对这个文本文件进行数据可视化...pyecharts 但是我们不会就此停下，刚好笔者接触过另外一个数据可视化库pyecharts，所以问问GPT能不能基于这个库来优化一下。...Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。
业务人员之前使用的大部分都是Excel，现在随着数据量的提升，Excel已无法满足数据处理需求。如果在Excel里面数据量超过10万行，则Excel运行起来就相当卡顿。...下面展示一些在Excel里面常用的功能，看看其在Python里面具体是怎么实现的，Python处理数据用到的主要是pandas库，这也是《利用python进行数据分析》整本书介绍的对象。...如下所示为2021年2月编程语言排行榜： 从排行榜来看，python越来越吃香了 2021年2月编程语言排行榜 案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import...(include='all') #所有列 data.describe(include='object') #只针对列为字符型 查看数据行、列 查看数据类型 data.dtypes 查看数据类型...') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重
案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据....xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息...、列 查看数据类型 data.dtypes 查看数据类型 数据筛选 data[data['性别']=='男'] data[data['年龄']>=30] data[(data['年龄']>=30) &...，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column_1','new_column_2']) #返回删除后的新数据，原始数据不变 data.drop(columns=['new_column...') #保留第1个，一般结合排序使用 data[['性别','消费频次']].drop_duplicates(keep='last') #保留最后1个，一般结合排序使用 #根据 性别、消费频次 2列进行去重
写在前面 在工作中，经常利用多个数据指标对整体进行综合评价，需要把多个数据压缩成一个综合指标，这就是多指标综合评价方法。 耐心学完本期内容，足够装X一整年。...虽然她最高，但是体重和胸围都不是最优的 赵敏头发是最长的，但是其他数据也不是最好 要找出“综合最好的”，需要把各项数据进行综合评分，这样就能帮李富帅找到心目中的女神！...就是数据的单位，例如厘米、公斤等等。 Q2 为什么要进行无量纲处理？...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？...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。
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...合法的数据分析应当采用先进的技术手段和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。例如，使用加密技术保护敏感数据，建立严格的数据访问权限管理制度，定期进行数据安全审计和风险评估等。...5.2 从事数据交易,应当进行数据来源审查从事数据交易中介服务的机构提供服务，应当要求数据提供方说明数据来源，审核交易双方的身份，并留存审核、交易记录。...因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家规定进行安全评估。其他数据处理者在中国境内运营中收集和产生的重要数据需要出境的,也要安全评估。
根据对带有情感色彩的主观性文本进行分析，识别出用户的态度，是喜欢，讨厌，还是中立。...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.
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