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商业数据分析案例：客户流失分析之—数据理解与数据准备

二、数据理解与数据准备 在数据理解与数据准备阶段，对数据做初步的探索性分析，了解数据质量状况，考察数据的大致分布情况，此外还要将各方面的数据合并，整理成可以进行数据挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表...1、分析的数据基础 （1）数据表1: 客户基本信息表(custinfo.csv) ?...（2）数据表2: 客户通话情况表(custcall.csv) 这张表是客户的月度通话行为数据，根据客户通话详单记录汇总而来。...2、生成数据挖掘表 从业务系统中取出的数据都是根据业务的需要考虑设计的，但往往不能达到取得良好 数据挖掘结果的目的，这时需要对数据进行各种变换或者生成相关的衍生变量。 ?...在数据准备过程中，从业务和数据分析的角度出发，对数据做了如下处理: • 将客户6个月的各类通话行为数据进行月度汇总，生成若干汇总变量，这些变量体现了客户通话行为的绝对值状况。

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商业数据分析案例：客户流失分析之—商业理解

那么如何在客户即将流失之前有效地发现他们，并对其特征进行刻画，从而帮助营销部门确定客户挽留市场活动的目标客户群以及合适的营销方案就是企业分析部门的重要工作。在这些方面，数据分析和挖掘可以帮助企业。...假设你是电信企业的一个数据分析经理，市场营销部的同事过来和你说: "前一段开市场总结会时老板说了，最近电信市场又在血拼，竞争对手不断挖我们的墙脚，公司的高端客户这个月又流失了不少。...一、商业理解 在这里，根据上面的需求，可以把流失问题归结为如下3个问题： • 问题 1: 预测哪些客户(尤其是哪些高价值客户)可能会流失? • 问题 2: 可能流失客户的特征是什么?...3、如何定义分析用数据的时间窗口 对因变量(是否流失)的数据窗口来说，为使得到的预测结果既具有前瞻性，又能给营销部门充分的营销时间，考虑流失定义的时间窗口与自变量的定义窗口问隔一个月(考虑到客户详单数据并不是每个月末马上就能得到一一通常要有...通过数据挖掘得到流失分析的结果往往有两类：一类是流失客户的特征描述，另一类是针对每一个客户的流失评分。

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Python常用数据分析模块原理解析

前言 python是一门优秀的编程语言，而是python成为数据分析软件的是因为python强大的扩展模块。...，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力，让python成为完整的数据分析工具。...numpy 官网：https://www.scipy.org/ NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。...在使用python进行数据分析的过程中，我们大部分时候是不会直接使用numpy包，而是其他包要用到numpy。可以说numpy是整个python数据分析工作的基石。...那么scikit-learn则是完成python大数据机器学习的包。scikit-Learn是python数据分析中非常重要的一个模块，它是一个基于NumPy和SciPy构建的开源机器学习工具包。

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数据分析工具篇——HDFS原理解读

作者：livan 来源：数据python与算法 前面我们用几篇文章的时间整理了一下小数据集的情况下数据分析的常用工具，主要是为了梳理分析过程中的主线条，但是，随着数据的增加，pandas这样的数据结构只会越来越慢...，取而代之的是hadoop和spark这种大数据环境下的分析工具，接下来几篇我们会从大数据的角度，分析pyspark、SQL的常用技巧和优化方法，本文的重点是讲解HDFS的结构和存储逻辑，大数据的存储主要是以文件的形式...HDFS结构——写数据 ? ? HDFS写数据的结构图为： ?...），以packet为单位，A收到一个packet就会传给B，B传给C；A在存放时首先会将数据放在一个缓存上，然后后面的进程会将缓存中的数据同步分配到本机架的存储空间中和不同机架的缓存中，另一台机器会将缓存中的数据同步放到本机架的存储空间中...HDFS结构——读数据 ? ? 读数据的步骤： ?

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Hadoop数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02（案例）离线数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02

离线数据分析平台实战——070深入理解MapReduce 02 Shuffle阶段说明 shuffle阶段主要包括map阶段的combine、group、sort、partition以及reducer阶段的合并排序...Map阶段通过shuffle后会将输出数据按照reduce的分区分文件的保存， 文件内容是按照定义的sort进行排序好的。...Map阶段完成后会通知ApplicationMaster，然后AM会通知Reduce进行数据的拉取，在拉取过程中进行reduce端的shuffle过程。...用户自定义Reducer的Shuffle 在reduce端拉取map的输出数据的时候，会进行shuffle(合并排序)，MapReduce框架以插件模式提供了一个自定义的方式，我们可以通过实现接口ShuffleConsumerPlugin...案例--二次排序 hadoop默认只对key进行排序，有时候我们需要将value部分也进行排序，这种情况下有两种方式实现，第一种，我们将排序放到reducer端进行，但是这种方式当数据量比较大的时候，会比较消耗内存

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关于「数据分析师」的一些理解

0x01 数据分析师的「出场场景」 数据分析师并不像产品和开发那样的岗位，从公司初创就是不可缺少的。数据分析师是在公司发展到一定程度才会有需要的岗位。...，或者招聘工作经验1-3年的数据分析师做数据分析的工作。...第二类职责 专题分析报告，这个大数据分析和传统分析比较像，是数据分析师工作中价值输出占比比较大的一部分工作，是最“数据分析”的一块工作。...在和一些数据分析沟通时，了解到有些数据分析师会把对于运营活动的数据分析支持工作，归类到这个类别下。...后来发现现实不是这样的，事实是，“大多数公司仍处于数据分析的发展初期”，大多数非数据岗同学对于数据分析的理解就是支持作用，是讲一个更好的故事的作用。

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关于「数据分析师」的一些理解

来源：木东居士 作者：Jing 因为个人从开始进入数据分析职业到现在，已经小三年了，故希望能总结下个人对「数据分析师」的理解，一来梳理自己的专业认知，二来可以进一步思考接下来的职业规划。...，或者招聘工作经验1-3年的数据分析师做数据分析的工作。...第二类职责 专题分析报告，这个大数据分析和传统分析比较像，是数据分析师工作中价值输出占比比较大的一部分工作，是最“数据分析”的一块工作。...在和一些数据分析沟通时，了解到有些数据分析师会把对于运营活动的数据分析支持工作，归类到这个类别下。...后来发现现实不是这样的，事实是，“大多数公司仍处于数据分析的发展初期”，大多数非数据岗同学对于数据分析的理解就是支持作用，是讲一个更好的故事的作用。

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Hadoop数据分析平台实战——060深入理解MapReduce 01（案例）离线数据分析平台实战——060深入理解MapReduce 01（案例）

离线数据分析平台实战——060深入理解MapReduce 01（案例） 用户自定义数据类型 MapReduce中的数据类型至少有两种用途。...用户定制数据输入格式化器 数据输入格式(InputFormat)用于描述MR作业的数据输入格式规范。...MapReduce框架依赖InputFormat进行输入数据分片以及提供读取分片数据的RecordReader实例对象。...getLocations：获取该分片数据对应的位置信息，确定数据本地化时候有用。 用户定制数据输出格式化器 数据输出格式(OutputFormat)用于描述MR作业的数据输出格式规范。...案例-MongoDB Hadoop实例 实现功能：从MongoDB中读取日志数据，将MapReduce程序处理过的数据写出到MongoDB中。

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全面分析和理解PBC

技术上，PBC的外部公开为APIs与Event Channel，内部则由服务（可以是微服务，也可以是迷你服务或宏服务）、内部数据与元数据构成，同时，还包含可选的用户界面。...PBC的特征 Gatner定义的PBC具有以下的核心特征： 模块化 可发现 自治 可编排 我认为可以从业务维度与技术维度分别定义PBC的特征： 业务维度：代表一种完善的业务能力，可被业务用户理解 o业务导向...PBC：提供数据信息，并形成信息汇总和画像能力，如员工画像、规则库、凭证等 分析PBC：对数据进行洞察和预测等分析能力，如动态销售预测、经营风险分析等 对于数据PBC和分析PBC而言，还需要数据编织（Data...因此，可以理解为PBC是一种抽象概念，微服务则只是PBC的其中一种实现罢了。应用现代化方法体系中的开放能力，可以认为就是PBC。...，通过它满足PBC的自治能力，它又可分为 ometadata：描述能力的元数据和支持代码生成的元数据信息 obusiness data：业务数据 oconfig：必要的配置信息 PBC的组合 PBC的组合方式包括

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理解主成分分析

在现实世界的数据分析任务中，我们面对的数据通常较为复杂，例如多维数据。我们绘制数据并希望从中找到各种模式，或者使用数据来训练机器学习模型。...较少冗余的维度 仅仅保留最重要的维度 break1 首先来理解一些术语： 方差（Variance）：它是数据离散程度的一个度量方法。数学上来说，就是数据与其平均值的误差平方和的平均。...Continue break1 现在让我们来考虑一下数据分析的需求。 由于我们想要找到数据中的模式，所以我们希望数据分布在每个维度上。同时，我们也希望各个维度之间是独立的。...那么，主成分分析（PCA）是干什么的？ PCA 试图寻找一组新的维度（或者叫一组基础视图），使得所有维度都是正交的（所以线性无关），并根据数据在他们上面的方差进行排序。...如果我们有一个 m×nm \times nm×n 的矩阵，也就是说有 nnn 个数据点，每个数据点 mmm 维（译者注：这是原文的说法，暂且将数据点理解为样本，我个人觉得，一般是以行表示样本，列表示特征

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我所理解的互联网数据分析师

作者 | 程恒超 来源 | 超哥的杂货铺 文章目录 数据分析师的工作内容 数据分析师的能力要求 数据分析与数据挖掘 数据分析师的困境 数据分析师的推荐资料总结 数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位...数据分析师的工作内容 从定位上来讲，数据分析师是一个“业务支持”的工种。数据分析本身是通过数据，最终解决商业问题的过程。 按照支持的方向划分，可以分为产品数据分析师，运营数据分析师。...但两种情况下，数据分析师都是要帮助业务方从更深入的层面理解业务，洞察业务，发现新的增长点。...数据分析： 这一阶段是数据分析工作的核心，也是最能体现数据分析师价值的地方，需要从“高质量”的数据出发，基于对业务场景的理解，从数据趋势，数据分布，数据计算中总结出业务现状，由此提出业务的改进建议。...2.思维要求 这里主要是指对于业务的深入理解的同时，可以结合一些已有的经典模型和理论。例如AARRR模型，RFM模型，二八法则，鱼骨图，马斯洛需求理论，生命周期理论等。

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【SAP HANA系列】HANA数据处理的理解与分析一

正文部分 SAP HANA处理大量数据速度快的机制理解 1：HANA使用列存储的数据管理优化数据存取 从列去读取数据库表，其他忽略 2：对于内存和CPU之间的访问速度差异，增加内核，压缩数据 3：使用列存储技术高效利用...行存储数据的读取方式容易造成内存的数据读取及高速缓存的丢失 4：利用新型CPU预读取的技术夹克数据的读取 就是读取一个缓存数据的同时，预读另一个缓存数据。...HANA采用了行列混合的存储模式 即在单一数据库系统中，能支持两种不同的数据存储模式。 传统意义上数据库表是一个二维表，由行和列组成。...行存储方式包含一条记录中所有的数据 而列存储方式则包含这一列中所有数据。...如下图演示： 这样一个数据库表的话， 行存储如下： 列存储如下： 一般认为，列存储对数据的读取优于行存储 行存储对数据的更新更加好。

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深入理解USB流量数据包的抓取与分析

0x01 问题提出 在一次演练中，我们通过wireshark抓取了一个如下的数据包，我们如何对其进行分析？ ? 0x02 问题分析 流量包是如何捕获的？...首先我们从上面的数据包分析可以知道，这是个USB的流量包，我们可以先尝试分析一下USB的数据包是如何捕获的。 在开始前，我们先介绍一些USB的基础知识。...打开他就可以观察数据包了。 ? 通过这些，我们可以了解到usb设备与主机之间的通信过程和工作原理，我们可以来对流量包进行分析了。 如何去分析一个USB流量包？...根据前面的知识铺垫，我们大致对USB流量包的抓取有了一个轮廓了，下面我们介绍一下如何分析一个USB流量包。...我们分析可以知道，USB协议的数据部分在Leftover Capture Data域之中，在Mac和Linux下可以用tshark命令可以将 leftover capture data单独提取出来，命令如下

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你理解的商业数据分析到底是怎样的？

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。...理解了企业的商业模式，才知道到底企业有啥分析需求。才能脚踏实地的思考：到底要分析啥问题。 理解商业模式只是开始商业分析的第一步。具体到一门生意上，还有行业、产品、用户群体的区别。...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。...数学、统计学、算法确实是这些内容，可如何结合到具体商业环境，如何应对商业问题，却是需要做商业分析的人有更强的商业理解，和脚踏实地、具体问题具体分析的能力。

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理解主成分分析 (PCA)

导言 主成分分析法 (PCA) 是一种常用的数据分析手段。对于一组不同维度 之间可能存在线性相关关系的数据，PCA 能够把这组数据通过正交变换变 成各个维度之间线性无关的数据。...经过 PCA 处理的数据中的各个样本之间 的关系往往更直观，所以它是一种非常常用的数据分析和预处理工具。...经过这些分析我们就能发现变换矩阵 W 中的每个列向量就是XT X的各个特征向量按照特征值的大小从左到右排列得到的。 接下来我们对如何计算 PCA 做一个总结: 1....图 6: 一个共生矩阵的例子 图片来自于斯坦福大学公开课 cs224n 课件 PCA 的缺陷 虽然 PCA 是一种强大的数据分析工具，但是它也存在一定的缺陷。...虽然 PCA有这些缺陷，但是如果合理的利用，PCA 仍然不失为一种优秀的数据分析和降维的手段。

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聚类分析的简单理解(1)

各位小伙伴们大家好,这几天我在学习聚类分析这个统计方法,所以希望通过这个文章来概括下自己所学的知识,并且希望大家可以指出不足 1:什么是聚类分析?...聚类分析(cluster analysis)是一种将数据所研究的对象进行分类的统计方法,像聚类方法这样的一类方法有个共同的特点:事先不知道类别的个数和结构,据以进行分析的数据是对象之间的相似性(similarity...)和相异性(dissimilarity)的数据.将这些相似(相异)的数据可以看成是对象与对象之间的”距离”远近的一种度量,将距离近的对象看做一类,不同类之间的对象距离较远,这个可以看作为聚类分析方法的一个共同的思路...聚类分析可以根据分类对象的不同分为Q类型聚类分析和R类型聚类分析....PS:自己在学习中,曾经陷入到了深陷算法推理的迷局,往往花费大量时间,还得不到结果,但是我们并不是每个人都有数学天赋,并不是每个人都是数学家,这个时代更最看重的是我们的应用能力,我们只需要保证我们理解调用就好

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通过实例理解 Go 逃逸分析

但是如果你将Go应用于性能敏感的领域，要完全压榨出Go应用的性能，那么理解Go逃逸分析就大有裨益了。在本文，我们就一起来理解一下Go的逃逸分析。 1....逃逸分析（escape analysis）要解决的问题 C/C++语言出身的程序员[2]对堆内存（heap）和栈内存（stack）都有着“泾渭分明”的理解。...逃逸分析（escape analysis）就是在程序编译阶段根据程序代码中的数据流，对代码中哪些变量需要在栈上分配，哪些变量需要在堆上分配进行静态分析的方法。...为了支持函数间的分析，算法还记录了从每个函数的参数到堆的数据流以及到其结果的数据流。算法将这些信息称为“参数标签(parameter tag)”。...该函数只是通过uintptr做了一次转换，而这次转换将指针转换成了数值，这“切断”了逃逸分析的数据流跟踪，导致传入的指针避免逃逸。

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Python典型数据分析流程——纯理论(深入理解的看)

目录 一、认识数据分析 典型的数据分析流程 大数据服务对象 1、客户分析 2、营销分析 产品分析 价格分析 渠道分析 广告与促销分析 3、社交媒体分析 4、网络安全 5、设备管理 6、交通物流分析 7、...广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。...狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。...典型的数据分析流程 大数据服务对象 大数据是对【大】营销服务，选好渠道，用对方法，找对人，讲好故事。这是大数据营销的核心。...目前主流的数据分析语言有R，Python, MATLAB三种程序语言。 二、熟悉Python数据分析的工具 Python数据分析主要包含以下5个方面优势 语法简单精练。

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