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数据分析方法——数据分析方法论概述

当你交给公司领导一份数据分析报告时,领导会问你的数据分析方法论是什么,如果你的方法论不正确或不合理,那么你的分析报告将没有价值可言,那么事实情况是不是这样呢?我们得从数据分析方法论的概念说起。 一、什么是数据分析方法论 我们把一些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论,它是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。 二、数据分析方法论与数据分析方法的区别 数据分析方法论主要从宏观角度指导我们怎样进行数据分析,更像一个规划图或者说施工图,告诉我们项目整体的框架、从哪几个方面进行数据分析、各方面包含什么内容和指标,先分析什么 而数据分析方法是指对具体的信息和数据进行怎样的处理,采用什么样的分析方法,它是整个数据分析项目中的一个较为关键的环节,是从微观角度指导我们怎样进行数据分析。 数据分析方法论就好比建筑施工图,为我们数据分析指引方向,数据分析方法好比建筑施工技术,它为我们完成数据分析提供技术保障与支持。

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mysql导出数据方法

注意,里面有段concat(char(34),company_name,char(34))  是用于给字段拼接双引号的,这样可以避免csv乱码

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    数据分析方法

    数据分析 数字和趋势 看数字图片直观感受到走势 维度分解 单一数字或趋势过于宏观,需要按维度拆解 当发现异常流量时,可以按地区拆解,访问来源拆解,设备浏览器维度等,访问来源等 用户分群 针对符合某特征行为的用户 每一步转化率多少 哪一步流失最多,流失用户符合哪些特征 行为轨迹 关注用户行为轨迹,为了真实的了解用户的行为,数据指标往往是真实情况的抽象,如果只看UV,PV,断然无法全面了解用户是如何使用产品的,通过大数据手段 算法对结果的影响,产品上线过程经常需要使用A/B测试来看两种效果如何,市场和运营可以通过A/B测试来完成不同渠道,内容,广告创意的效果 数学建模 商业目标和用户行为,画像等信息有关联性时,需要用到数学建模,数据挖掘手段进行建模

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    数据测试方法

    文|傅宇康 有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标,包括30+页面,100+数据报表以及400+不同类型的数据指标,它们帮助商家更合理、科学地运营店铺,同时也直接提供分析决策方法供商家使用。 一、有赞数据链路 1、数据链路介绍 首先介绍有赞的数据总体架构图: 自顶向下可以大致划分为应用服务层、数据网关层、应用存储层、数据仓库,并且作业开发、元数据管理等平台为数据计算、任务调度以及数据查询提供了基础能力 二、数据层测试 1、整体概览 首先,针对数据层的质量保障,可以分成三个方面:数据及时性、完整性、准确性。 2、 数据及时性 数据及时性,顾名思义就是测试数据需要按时产出。 3、数据完整性 数据完整性,顾名思义看数据是不是全,重点评估两点:数据不多、数据不少。 数据不多:一般是检查全表数据、重要枚举值,看数据有没有多余、重复或者数据主键是否唯一。 数据有效性判断:判断数据格式是否满足预期,防止字段的数据格式不正确导致数据统计的错误以及缺失。常见的有日期格式yyyymmdd。 一旦出现数据完整性问题,对数据质量的影响很大。

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    【Python】列表3个修改数据方法和复制数据方法

    列表数据修改操作主要从三个方面去介绍,第一是修改指定下标的数据,第二是使用逆序函数reverse(),第三个是排序sort()。 接下来复制列表数据,一般做数据修改的时候都会先复制一份原始数据再进行操作。这四种方法都是相对比较简单的是python基础教程,看后多多练习就可以了,更深入的了解可以去看官方文档。 一、修改数据 1.1 修改指定下标的数据 步骤:先找到这个要被修改的数据,然后把这个数据重新赋值就可以了 代码快速体验: list1 = ['python', 'java', 'php'] list1[ 为什么要复制数据: 因为在工作场景下,一般都非常非常的重视数据,,因为程序控制的就是数据数据来源都是非常不容易的。 数据来源有几种情况,比如人工手工录入、爬虫技术爬取来对的数据、发问卷调查一个个收集来的数据、通过用户注册输入一个个累加起来的数据等等,这种数据都是非常重要的。

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    数据读取与数据扩增方法

    作者:樊亮、黄星源、Datawhale优秀学习者 数据及背景 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction 数据读取方法 其次数据扩增可以扩展样本空间,假设现在的分类模型需要对汽车进行分类,左边的是汽车A,右边为汽车B。如果不使用任何数据扩增方法,深度学习模型会从汽车车头的角度来进行判别,而不是汽车具体的区别。 2. 有哪些数据扩增方法数据扩增方法有很多:从颜色空间、尺度空间到样本空间,同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。 3.1 torchvision pytorch官方提供的数据扩增库,提供了基本的数据扩增方法,可以无缝与torch进行集成;但数据扩增方法种类较少,且速度中等; 链接:https://github.com /imgaug 3.3 albumentations 是常用的第三方数据扩增库,提供了多样的数据扩增方法,对图像分类、语义分割、物体检测和关键点检测都支持,速度较快。

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    数据清洗之 数据分组方法

    数据分组方法 分组计算根据某个或某几个字段对数据集进行分组,然后运用特点的函数,得到结果 使用groupby方法进行分组计算,得到分组对象GroupBy 语法为df.groupby(by=) 分组对象GroupBy 可以运用描述性统计方法,如count(计数)、mean(均值)、median(中位数)、max(最大值)和min(最小值)等 import pandas as pd import numpy as np import os os.getcwd() 'D:\\Jupyter\\notebook\\Python数据清洗实战\\数据清洗之数据统计' os.chdir('D:\\Jupyter\\notebook \\Python数据清洗实战\\数据') df = pd.read_csv('online_order.csv', encoding='gbk', dtype={'customer':str, 'order

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    数据挖掘】常用的数据挖掘方法

    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,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类 分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类,其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。 回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征,产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等 聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。 特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征。

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    Excel常用数据导入方法

    今天给大家讲解Excel数据源的导入 ▽ excel支持的数据源类型有很多 今天只讲解常用的三种类型 Access文件、网页数据、文本数据 Access数据源导入 选择数据——自Access——进入选取数据源弹出菜单 选择数据显示方式及存放区域 ? 确定就完成了 access导入之后的数据默认带有表格样式 ? 如果想取消 选中整个数据表格 在菜单选择表格工具——设计—— 工具选项中选择转换为区域 ? 也可以先选择数据区域 然后使用快捷键(CTRL+T)套用表格 网页数据: 选择数据——自网址 ? 在弹出新建web查询中输入要导入数据的网页地址 ? 第三步选择列数据格式 ? 最后点击完成并选择数据导入位置 ? 除了以上提到的三种数据导入方法之外,excel还可以通过数据透视表、新建查询、MS query以及其他数据库格式进行导入,大家可以自行尝试!

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    数据分析方法入门

    | 导语   2019年底开始我开始接触数据分析,从初期的数据分析小白,到现在慢慢入门有些经验,想把我这里学到的数据分析的方法以最简单的方式解释给和当时的我一样小白的同学们,以下内容将分为【数据分析的意义 】【基础指标体系搭建】【数据分析的方法】三大模块进行介绍 ? 数据分析的意义 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 我们在使用新增/活跃/留存率/收益搭建了基础的产品需要关注的日常监控指标后,如果数据监控中发现问题又该如何解决呢?那么接下来我们看看数据分析的方法? 数据分析的方法 一、基于用户:了解用户基础信息和行为爱好 我们首先需要了解我们的用户是什么人?他们喜欢做什么事?

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    数据分析 ix 方法

    ix问题.png 第一次使用 ix 方法,它给出一个警告。 这是因为,由于loc和iloc已经可以完成ix函数的工作,因此在后面ix函数有可能被移除。

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    获取A股行情数据方法

    股票数据 02. 期货数据 03. 要注意下载数据可能不完整,逐步检查, 优缺点:这个数据的好处是速度快。 mongodb数据库。 然后同时提供了取数据的代码。当然QA也支持股票数据。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/100110280 其它: 数据接口-免费版(股票数据API): 获取股票数据的源头主要有:数据超市、雅虎、新浪、Google、和讯、搜狐、ChinaStockWebService

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    Redis数据导入导出方法

    这一操作在大多数数据库系统中被称为group commit,就是组合多次写操作的数据,一次性将日志写到磁盘。 ,如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘,那么一旦服务器进程退出,服务器中的数据库状态也会消失。 rdb文件看成是数据文件,里面保存着redis中的数据。 总结 综上所述,三种备份(导入导出)方法各有所长,大家可以根据自身的场景选择。我这边用的比较多的是redis-dump方式,其次是用aof。 参考资料 Redis RDB 持久化方式 Redis使用AOF方式迁移数据 Redis的AOF功能 三种redis数据导出导入方式

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    数据挖掘分类方法小结

    客户类别分析的功能也在于此,采用数据挖掘中的分类技术,可以将客户分成不同的类别,比如呼叫中心设计时可以分为:呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他,帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征 下面对分类流程作个简要描述: 训练:训练集——>特征选取——>训练——>分类器 分类:新样本——>特征选取——>分类——>判决 最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。 目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。下面对几种主要的分类方法做个简要介绍: 1、决策树 决策树归纳是经典的分类算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树。 另外,由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合。 支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d),该超平面可以将训练集中的数据分开,且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大,故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法。

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    TCGA数据下载方法简介

    TCGA数据,指癌症测序数据,TCGA的全称为The Cancer Genome Atlas,癌症基因组图谱(TCGA)是美国国家癌症研究所(NCI)和国家人类基因组研究所(NHGRI)已生成的33 种癌症的基因组的关键变化全方位,多三维地图之间的合作的TCGA数据集,其包含基因组数据的两个以上的PB的,已取得公开可用,以及该基因组信息有助于癌症研究界,提高预防,诊断,和治疗癌症。 自从2016年6月份去西安第四军医大学上了肿瘤培训的暑期学校,对TCGA数据的研究变开始了。莫名的觉得在这个领域可以做很多工作,贡献很多的力量。哈哈,TCGA数据蕴藏很多宝。 下面开始对TCGA数据的下载做介绍。 下次将这对四种方法做详细全面的介绍,以保证对想下载的任何数据都能得心应手。做好科研,多看文章,多做实验啦! 本期完结!

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    JSON 数据使用方法

    当同一个模板需要替换不同的数据显示的时候,如果数据量大点,用json很方便。

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    辅助方法、模型、视图数据

    Html.TextBox("Price") 将会生成如下的HTML标记 <input id="Price" name="Price" type="text" value="10"/> eg2: 当辅助方法查看 然后,辅助方法估测名称中剩余部分(Price),并找到相应的值。 渲染得到的input元素的id特性值使用下划线代替了点,是因为在id特性中包含点是非法的。 eg3: TextBox辅助方法依靠强类型视图数据也能很好的工作。 Html.TextBox("Price") 渲染生成的HTML标记 <input id="Price" name="Price" type="text" value="12.0"/> 如果想避免自动查找数据 ,可以向表单提供一个显示的值,显示提供值得方法是必需的。

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    NLP数据增强方法-(一)

    中文NLP数据增强工具:https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法: synonym replacement(SR 实验 作者在五个分类数据集上,实验对比了加入EDA的四个方法前后带来的提升。 作者将数据集分别在0,20%,40%,60%,80,100%上进行了实验,结果自然是数据越少增强带来的提升越大,到100%带来的提升不大,这个倒是意料之中,比较有意思的是作者还进一步进行了实验。 如图 针对分类问题,评估类别标签是否变化,使用此方法讲得通,但是是建立在一个假设基础上:即训练的分类RNN模型的向量表达是准确的,而分类模型在原始的小批量数据上训练而成,本身就是不够鲁棒的(论文本身要证明的就是这一点

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    NLP数据增强方法-(一)

    中文NLP数据增强工具:https://github.com/InsaneLife/NLPDataAugmentation 分类的增强方法 EDA EDA-Easy Data Augmentation Techniques for Boosting Performance on Text Classification Tasks 提出了数据增强方法: synonym replacement(SR 实验 作者在五个分类数据集上,实验对比了加入EDA的四个方法前后带来的提升。 作者将数据集分别在0,20%,40%,60%,80,100%上进行了实验,结果自然是数据越少增强带来的提升越大,到100%带来的提升不大,这个倒是意料之中,比较有意思的是作者还进一步进行了实验。 如图 针对分类问题,评估类别标签是否变化,使用此方法讲得通,但是是建立在一个假设基础上:即训练的分类RNN模型的向量表达是准确的,而分类模型在原始的小批量数据上训练而成,本身就是不够鲁棒的(论文本身要证明的就是这一点

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