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    【学习】百度竞价推广常见数据分析方法

    在百度竞价推广数据分析中,针对不同的分析目标,采用适当的方法对数据进行分析,可以更有效的得出分析结论,指导账户优化。常用的数据分析方法有: 1.对比分析法 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比,分析它们的差异,从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。 例如:在点击量的优化中,通过对比优化前后的点击量数据,可以判断所采用的优化方案是否有效。 2.分组分析法 分组分析法是根据数据分析对象的特征,按照一定的标准,把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究,以展现其内在的联系和规律。 例如:按

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    【职业规划】大数据培训完一般可以做哪些工作?

    这个时代是大数据时代,也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大,大数据也迅速成为行业和市场的热点,更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需,这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的,掌握大数据技术,工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。 一、热门工作岗位 1、

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    干货 | 军工央企高质量发展的评价指标探索与评级系统开发

    首先第一点项目背景与需求分歧。根据中航资产业务发展需求,为推动信息资源与市场资源的开放共享,破解军工资产存量盘活和资产流动的难题,航空工业集团提出,依托航空工业建立和完善军工央企资产调整机制和军工企业资产调整的平台。在十九届五中全会中,习近平总书记指出,立足新发展贯彻新发展理念,构建新发展格局,推动高质量发展。这“三新一高”的理念是当前和今后时期全党全国必须抓紧抓好的工作。我们对相关政策的解读是,“三新”是手段与过程,而企业的高质量发展则是结果与目的。企业的高质量发展同时来源于标准的高质量。因此,构建一个与时俱进的符合国家最新发展战略的评价指标以及科学的配置指标权重才能更全面、客观地评价企业的高质量发展,帮助央企了解自身现状,优势与不足。为制定有效的改进措施提供依据。

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    【数据科学】如何区分大数据下的三大利器:数据科学家,数据工程师与数据分析师。

    与其他一些相关工程职位一样,数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求,基础和高级算法,提供数据分析和展示所需的可视化工具,并将价值创造以易于理解,富于见解的方式反馈给其他部门。 三者之间的定义又是如何界定的呢? 数据科学家是什么样一个存在呢? 通常情况下,数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见,硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围

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    【数据分析】一位电商数据分析师的经验总结

    就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买数据,挖掘会员的潜在需求,提供销售,扩大影响力等等。   最开始进公司的时候是在运营部,主要是负责运营报表的数据,当时的系统还很差,提取数据很困难,做报表也很难,都是东拼西凑一些数据,然后做成PPT,记得当时主要的数据就是销

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    数据挖掘与数据分析

    数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面,数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处: 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学,懂数据处理一些常用的方法,对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密,很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析,如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。

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    无细分,毋宁死:电子商务数据分析三年工作总结

    08年毕业,不知不觉的混进了电子商务行业,又不知不觉的做了三年数据分析,恰好又赶上了互联网电子商务行业发展最快的几年,也算是不错吧,毕竟感觉前途还是很光明的。三年来,可以说跟很多同事学到了不少东西,需要感谢的人很多,他们无私的教给了我很多东西。 就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员

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    数据挖掘与数据分析[通俗易懂]

    数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言;而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面,数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解,并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来;而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。 3、交叉学科方面,数据分析需要结合统计学、营销学、心理学以及金融、政治等方面进行综合分析;数据挖掘更多的是注重技术层面的结合以及数学和计算机的集合 数据挖掘和数据分析的相似之处: 1、数据挖掘和数据分析都是对数据进行分析、处理等操作进而得到有价值的知识。 2、都需要懂统计学,懂数据处理一些常用的方法,对数据的敏感度比较好。 3、数据挖掘和数据分析的联系越来越紧密,很多数据分析人员开始使用编程工具进行数据分析,如SAS、R、SPSS等。而数据挖掘人员在结果表达及分析方面也会借助数据分析的手段。二者的关系的界限变得越来越模糊。

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