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数据分析框架|数据分析

数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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数据分析项目-数据分析岗位近况分析

数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    数据分析数据运营商业分析

    从职场生涯看,成为某领域的数据专家,会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向: 数据分析数据挖掘,数据产品,数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。 这里更多指互联网行业,偏业务的数据分析师,一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。 因为要求高,所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队,数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。 此类数据产品经理,更多是注重数据分析能力,擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者,是真正意义上的数据产品经理。 部分归属到技术部的数据分析师,虽然Title叫数据分析(其实应该叫数据分析开发工程师),很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行,那么这就是标准的数据工程路线。

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    数据分析数据敏感性?|数据分析

    摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。 3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

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    数据分析】大数据之 “用户行为分析

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

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    如何用数据分析指标分析数据含义

    鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标: ? 平均数:数据当中有异常数值,平均值是不准确的,平均数有时候用来愚弄大众的智商。 这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求:我们根据父母的购物行为预测儿童的信息,或者根据儿童的年龄预测父母的行为。 首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题: 第一层: 婴幼儿出生时间分布及原因分析; 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分; 从性别、年龄、时间(月份)3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响 【数据分析】 这也是最关键的一步了,这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买,还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。 5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量,如果可以从property当中获取商品价格,那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。

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    数据分析”岗位的数据分析项目

    数据分析”岗位的分析 项目介绍 该项目选用了和鲸社区关于数据分析岗位的数据集来进行分析。 通过对数据进行清洗重塑和分析,再使用plotly等工具进行绘图,实现图表的交互式数据可视化,最后使用flask框架(利用了bootstrap)进行网页上的可视化展示。 最后展示了关于数据分析岗位的人才需求分布情况、薪资情况以及发展前景。 项目来源:选用boss直聘网站的数据分析职位的招聘数据 数据清洗 清洗重复值、空缺值,重塑职位、城市、薪资、工作经验以及行业标签数据。 东部地区的“数据分析”岗位薪资基本不在4-6k范围。 数据交互可视化展示 首页 跳转交互页面 不同城市的平均薪资 薪资在四千至六千的岗位数量 项目获取:搜索 微信小程序 项目资源下载

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    图解数据分析 | 数据分析介绍

    二、数据分析的应用 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但计算机出现后,规范和自动化的分析才具备可行性。现在,数据分析已经广泛地应用到了各个领域。 打开各种招聘网站,越来越多的岗位开始要求『具备一定的数据分析能力』。同样参与面试的两个优秀候选人,具备数据分析能力的那个有更大的机会拿到Offer。 (2)学习数据分析可以得到更多的晋升机会。 (3)学习数据分析拓宽就业方向。 大中型企业(尤其是头部企业),都设置有『数据分析』岗位,例如数据分析师、数据科学家等等。目前各种数据分析岗位招聘需求都相对较大。 (4)学习数据分析可以参与公司的决策核心。 (2)掌握数据分析的人才为企业的发展带来更多的可能。 通过市场数据分析和用户数据分析,可以为目标用户提供更精准的产品和夫,从而提高企业营收规模。

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    数据分析】TalkingData:游戏数据分析流程

    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员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中 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,提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计分析数据挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。 ? 图1-2游戏数据分析流程 1.3.1方法论 方法论是数据分析的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据,如何设计分析指标,如何采集,如何组织数据。 统计分析是商业智能的一方面,商业智能应用还包括决策支持系统(DSS)、查询和报告、在线分析处理(OLAP)、预测和数据挖掘,统计分析则是整理数据分析数据的综合。 所有的分析师不是为了分析数据分析数据,崇尚数据,信仰数据,但不要盲目。

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    图解数据分析 | 数据分析思维

    ,即对比、细分、溯源,也被数据分析的三板斧,支撑数据分析的核心应用,具体来说: [数据分析三板斧] 对比:成对地比较。 在分析数据时,增加分析的维度,改变看待问题的视角,能够在更细分的级别上分析数据,洞察到更多的知识,增加数据分析的深度。 三、数据『溯源』 溯源,就是到细节数据中去,查看原始数据,反思用户的行为。在做数据分析时,一定要明白你分析数据是二手的,还是一手的。 [数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据,包含的内容最丰富,但数据可能不规范。 二手数据是经过处理的,甚至是分析之后的数据,这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的,由此得出的分析结果也可能有失公允。

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    数据分析场景 -- 异常数据分析

    对于异常数据分析,相信每位数据分析师都不陌生,对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。 去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章,过了一年后有了更进一步的思路和想法,因此再次分享一下,对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤: 1. 一般来说,业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感,发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题: 什么叫异常数据? 异常数据真的是问题吗?对比标准是什么:KPI? 小结:异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析,做得好也是可以发现业务中存在问题的,但同时提需要提醒数据一定要形成闭环,即从业务中来,更需要回到业务中去,落实到业务执行,分析才不会白费 附1:异常数据分析流程(去年) 附2:此图为一些分析视角,仅供参考 ​

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    数据分析】大数据征信分析报告

    【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。

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    Python数据分析数据探索分析(EDA)

    ---- 本期Python数据分析实战将详细介绍日常工作中所常用的数据探索分析方法与技巧,将从数据质量分析数据特征分析两大方面进行刨析。 数据质量分析 在做数据质量分析之前需要正确理解业务需要,从一定的渠道正确获取适量的数据数据质量分析即检查原始数据中是否存在"脏数据"----缺失值、异常值、不一致的值、重复数据记忆含有特殊符号(如#、¥、*等)的数据。 缺失值分析 缺失值分析主要从缺失值类型、成因、影响等方面考虑。 数据特征分析数据进行质量分析后,通过绘制图表、计算某些特征量等手段进行数据的特征分析。 从五个角度出发,利用统计指标对定量数据进行统计描述。 ,可用于定量数据和定性数据分析,且有着不同的分析策略。

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    数据分析之聚类分析

    RFM分析只能对客户的行为进行分析,包含的信息量有点少。 聚类分析应用场景 聚类分析的步骤: (1)确定需要参与聚类分析的变量; (2)对数据进行标准化处理; 因为各个变量间的变量值的数量级别差异较大或者单位不一致,例如一个变量的单位是元,另一个变量的单位是百分比 (3)系统聚类分析提供多种聚类方法和适用于不同数据类型的测量方法。 其中,测量方法(度量标准): (i)区间:适用于连续变量,虽然SPSS提供了8种测量方法,但是通常选用默认的【平方欧式距离】即可。 聚类分析数据标准化 通过方法里的转换值项来进行标准化处理。 聚类方法的对比 聚类分析属于探索性数据分析方法,它没有一个所谓的标准流程和答案,不同的数据有不同的适用方法,即使相同的数据,应用不同的方法也可能会得到不同的结果。只要能有效解决实际业务问题即可。 ?

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    数据分析:浅谈漏斗分析

    浅谈漏斗分析 |0x00 什么是漏斗分析 说起数据分析,很多人把精力放在了各种高大上的数据模型上。 而我们非常看重数据分析,本质是看重“数据”,以及利用数据来做的“分析”,好的结论不一定有多么高大上的模型,但它一定有数据作为支持。 现如今我们所做的各种决策,都在强调数据的重要性,不论是市场调研的数据,还是产品上线后的用户数据,都贯穿了产品研发的整个生命周期。 今天我们来讲一个原理非常简单,但却非常实用的分析方法:漏斗分析。 说起漏斗分析,这是数据领域最常见的一种“程式化”数据分析方法,它能够科学的评估一种业务过程,从起点到终点,各个阶段的转化情况。 第三步,制作漏斗分析模型 从上一步的结果中,我们评估进行可以进行分析数据维度,并通过报表平台搭建对应的漏斗图,展示可以分析数据

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    Python数据分析---性能分析

    从上亿条的工业物联网数据中快速检索所需要的数据进行算法分析以及可视化,需要大量的科学运算,为了保证整个过程在用户可以忍受的等待时间内(10s),需要在代码中找到影响性能瓶颈的代码或函数,然后对其优化 下面介绍自己日常经常使用的性能分析手段: 一般上我写代码没有使用Pycharm等高级IDE,而是在Python自带的IDE中编写。 image.png 利用jupyter的%time,%timeit image.png image.png image.png image.png 利用%run -p和%run -t来分析性能和执行时间 需要文件本身是从上到下执行的语句,如果是模块,为其编写main函数 image.png image.png image.png 使用python -m cProfile youcode.py来对代码进行性能分析 ,也可以用python -m cProfile youcode.py -o youcode.prof将分析结果保存在文件中 image.png

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