如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
程序员现在比以往任何时候都需要数据分析工具，这里列举了几种大数据技术分析工具的介绍，加米谷大数据带大家一起来了解一下吧
文：傅志华 大数据的产业链从整体上可以分为四大层，包括IT基础层、数据基础层、数据应用层和数据安全层。个人认为在中国市场对于创业者来说，数据应用层的创业机会最多，想象空间也最大。 本文将重点介绍数据应
目录 一、认识数据——产品经理与数据分析 1.1 数据的客观性 1.2 面对数据的智慧 1.3 数据分析中的误区 二、获取数据——产品分析指标和工具 2.1 网站数据指标 2.2 移动应用类数据指标 2.3 电商类数据指标 2.4 UGC类数据指标 三、分析数据——产品数据分析框架 3.1 基本分析方法 3.2 数据分析框架——AARRR 3.3 数据分析框架——逻辑分层拆解与漏斗分析 3.4 数据
如今，数据分析已成为互联网行业的热门话题，越来越多的企业都开始尝试借助数据分析工具来解决企业问题，但还有大多数抱着怀疑态度的小伙伴，盘旋在众人内心的疑问就是数据分析工具到底是做什么的？有什么作用呢？
Excel数据分析工具库中假设检验含5个知识点： Z-检验：双样本均值差检验 T-检验：平均值的成对二样本检验 T-检验：双样本等方差假设 T-检验：双样本异方差假设 F检验：双样本方差检验 Z检验：
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
声明：本文仅代表原作者观点，仅用于数据分析工具学习和使用，不代表任何公司。文章涉及数据分析工具相关文字、图片等，版权均属数据分析工具所属公司。
【重要的题外话】 昨天小编在推送文章中做了个小调查，调查各位使用的编程语言情况，有一位Python开发者发来消息说，木有Python，只能选【其他】。是小编忘记告诉大家，微信的投票功能只有6个选项，而且每次推送只能包含一个投票，因此有些编程语言只能用【其他】代替了，还望各位见谅。对推送内容和活动有何意见和建议，均可直接回复，感谢大家一直以来的支持。 2011年由布拉德·皮特主演的影片《点球成金》描述了一个运用数据运营球队的故事：一位落魄的棒球队总经理比利·比恩（Billy Beane）与他的MBA助理拍
作者： 科赛网 汪梦梦 邓以勒 今天主要是以一个数据分析者的角度来与大家分享如何使用spark进行大数据分析。 我将分以下4部分为大家进行介绍。首先介绍spark的相关背景，包括基本概念以及spa
现在，数据分析已经成为企业做出各种经营决策不可或缺的环节，无论是财务、市场、销售还是运营，都离不开数据分析。数据分析是将收集来的各种各样的数据进行分析，提取有用信息，对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析可帮助企业作出判断，以便制定适当的经营决策。目前市面上的数据分析工具多如牛毛，笔者在此总结了三类最常用的数据分析工具，看看你用过哪一类呢？
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
离9月15日已不足半月，由于美国的制裁，在此日之后，华为的高端麒麟芯片系列将无法制造。我们对此愤恨不已，却又无可奈何，因为国内并不掌握相关的高端制造技术。目前，在一些高端行业，我们国家确实比较落后，但我相信，在不久的将来，我们一定会赶上来并领先于世界。
单因素方差分析 12.1 单因素方差分析基本理论 （1）单因素方差分析的概念 单因素方差分析，是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。。 因素：影响研究对象的某一指标、变量。 水平：因素变化的各种状态或因素变化所分的等级或组别。 单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。 例如，将抗生素注入人体会产生抗生素与血浆蛋白质结合的现象，以致减少了药
01 思科宣布关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务，预计损失约 1.6% 的年收入 6 月 26 日消息，思科今年 3 月 3 日宣布“在可预见的未来”停止在俄罗斯和白俄罗斯的业务。6 月 23 日，思科官方发布了确定的公告，决定开始有序关闭在俄罗斯和白俄罗斯的业务。 思科表示，公司专注于确保俄罗斯和白俄罗斯受影响的员工受到尊重，并在过渡期间得到支持。在这个充满挑战的时期，思科仍然致力于利用其所有资源来帮助员工、乌克兰的机构和人民以及客户和合作伙伴。 在适用法律法规允许的范围内，思科将直接与客户、合作伙伴和供应商
数字化的今天，各种数据处理分析工具使企业的运营效率大大提升。而商业智能BI的出现给企业带来了更多的帮助。凭借商业智能BI的数据挖局、数据分析和数据可视化等功能，企业可以提高运营效率，增加利润率，并制定更快、更明智的业务决策。下面我们来看一下国内外有哪些好用的商业智能BI软件。
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步，但如何在浩瀚的数据海洋中，明确自己的分析思路，知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案，也是非常头疼的问题，所以此时选好网站分析工具很重要99click作
找我沟通过的，想转行做数据产品经理的同学中， 数据分析师 是占比很高的一个群体。数量上仅次于 C端产品经理 。 相比其他职位， 数据分析师在基础知识和能力方面比较有优势 ， 与数据产品经理的工作内容重合度很高 ，所以还是比较容易转到数据产品经理领域的。不过呢，毕竟数据分析师与数据产品经理的工作性质还是有点区别的，所以也才有了这次沟通的内容。 来沟通的同学，简单说一下他的工作背景：目前在已在初创型公司工作，公司的主营业务是一个SaaS平台，而这位同学做的是数据分析工作，之前还做过数据运营和部分增长运营工作。他
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 数据分析是一门艺术。 做好数据分析不是一件容易的事情，既要了解业务，又要有数据意识和思维，还要懂得分析方法，熟练使用分析工具。 博文菌最近发现几本持续霸榜的新书和经典书，迫不及待地想要分享给大家，希望可以帮助大家掌握一套正确的数据分析体系，并熟练地应用到实际业务问题的解决中！ ---- 📷 01 📷 📷 ▊《数据分析之道：用数据思维指导业务实战》 李渝方 著 本书是数据分析方法论与统计学知识、编程语言及应用案例的完美结合 作者累计创作 “100+”
读书交流│7期 数据分析原理 6步解决业务分析难题 data analysis ●●●● 分享人：夏宇 大家好，这里是小飞象·数据领地·读书会第7期完结直播总结分享，本次直播的目的有两个，一是我们第7期读书会的总结，给大家梳理一下《数据分析原理》这本书的精华内容，二是为我们，参加这次读书会，并完成全部任务打卡的小伙伴们，进行结业颁奖。分享时间大概在一小时左右，大家要坚持听到最后哦。（可以在公众号留言交流，读书会往期回顾） （夏宇个人公众号） 做一个对世界充满好奇的人！我们在工作中或多或少都会遇到很多的业务难题，有些人在解决问题时会根据过往经验解决，但往往这种凭借经验拍脑袋处理得到的方案并不一定会对业务有增长效果，甚至根本无法真正地解决问题，但是如果你可以具备数据分析技能和思维，找到关键影响的数据源，通过对业务模块的判断，确定分析方法的适用场景，最终推演、验证、分析出结论，并选择最优的分析结果展现方式，让数据分析全过程形成闭环，有助于业务增长和问题解决的。 但是，我们学会了很多数据分析工具和技能，依然做不好数据分析。遇到业务问题时，常常觉得无从下手。如： ▶如何理清业务分析思路？如何成为业务的专家？ ▶如何获取行业的数据？基于不同场景的如何选择合适的方法？ ▶如何写出优秀的数据分析报告等~~ ······· 所以本期，小飞象·数据领地·读书会的直播总结，就来跟大家一起来品读《数据分析原理》：6步解决业务分析难题，系统地介绍了数据如何始于业务、取于业务、用于业务。既有扎实的理论铺设，又有具体的案例支撑，通俗易懂地回答了数据“怎么来”和“怎么用”的问题。同时，本书总结出了解决业务分析难题的六大步骤。 在这过程中，建议全程认真听，带着思考来听（去看），有任何问题都可以随时交流哦！ —▼—
导读：推动智能制造的并不是大数据本身，而是大数据的分析技术。大数据给了我们一个看世界的新角度，成为驱动创新的核心动力来源。我们要从设备智能管理、工业大数据入手分析，驾驭工业物联网的三驾马车，结合现代制造业企业的下一代企业架构，打造并形成数据红利。 大数据驱动智能制造，实现制造强国之梦（下） 全文目录 06、大数据分析工具 07、大数据与智能制造的意义与影响 08、大数据规范性分析将促进规范性维护 09、大数据是智能制造核心驱动力 10、大数据对质量的新要求 11、利用大数据来实现制造业卓越运营 上期回顾
现在市面上的商业智能BI软件数不胜数，与此同时，数据可视化工具也多如牛毛，许多厂商在介绍商业智能BI软件时也在对可视化功能进行大肆宣扬。因此有些人会认为，商业智能BI软件就是对数据做可视化展现的工具，忽略了商业智能BI软件的真正意义。
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约 大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常
盈利点：利用早安系列公众号的正能量鸡汤文，每天流量主收入100左右的商机，可以通过AI自动生成鸡汤文，提供情绪价值，吸引流量并获取赞赏收入。
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组织认识到数据可以成为强大的业务资产，并正在投资数据分析以提供这种有价值的工具。据考证， 今天超过 95% 的组织将数据计划纳入其业务战略。然而，大多数企业在有效和高效地使用数据方面犹豫不决。描述性分析是最常见的数据分析类型，精明的企业使用它来帮助找出数据核心的“内容”。
根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：
今天要跟大家分享的是excel数据分析工具库系列四——假设检验！ 一共会讲到关于假设检验的5个知识点： Z-检验：双样本均值差检验 T-检验：平均值的成对二样本检验 T-检验：双样本等方差假设 T-检
这份实习要求主要考察通用型的业务问题、过往的项目经历、价值观和软性技能。对于这个职位，以下是可能需要具备的能力和特点：
随着大数据概念的提出，新兴相关数据公司也犹如雨后春笋般出现，想象一下每早与大数据创业梦想一起醒来，这确实是一种美妙的感觉。粗浅地想象一下貌似处理大数据很容易，你只需要： 1)一个使一切工序“自动化”的想法 2)一伙能够拿出一个个算法的“数据科学家” 3)数据！大量的数据！ 如果你已经有了一个基本的想法，而至于那些“数据科学家”们，你通常可以在和你合伙的小伙伴们中找到他们（如果没有的话，去哈佛、耶鲁、伯克利或者纽约大学这样的高校碰碰运气吧）。 万事具备，只欠东风，那么问题来了，该如何找到数据呢？通常有以下
看到这张图，很多小伙伴会直呼：这个看起来，和100000的线很像呀，就是围绕100000的线在波动，我能直接按100000去预测吗？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 转眼来到2022下半年，年初的Flag还有不少没实现，可工作低效，总是加班，时间实在不够用，怎么办？ 别急！开启你的Python之路，实现自动化办公，从此让工作效率咔咔提速，守护你的Flag！ 所以，快来看看这几本学起来超贴心的Python自动化办公图书吧！ ---- 01 ▊《快学Python：自动化办公轻松实战》 朱鹏伟（朱小五），黄伟 著 Excel/Word/PPT/PDF处理、数据分析、图片处理、文件处理、即时通信…… 100+Pyth
众所周知，通过计算每时每刻都会产生大量的用户数据。通过社交网络数据库和GPS(全球定位系统)，每个人使用某些应用程序时所在的位置，以及他们的行为，观点，兴趣和所有需求都被搜索引擎记录了下来。
在大数据时代，数据分析的重要性毋庸置疑。但依然有很多人掌握了数据分析工具和技能，却做不好数据分析。 我们曾经都看到过这样的报道： “某市的人均住房面积是 120 平米”“计算机行业人均年收入超过 50 万元”。 看到这，不少人调侃自己“被平均、被幸福”了。 其实，这种事儿并不少见。我们最缺的不是数据，而是数的背后能看出什么结果。 就在前段时间，我的一个游戏分析师朋友告诉我，他的公司做了款游戏，很受欢迎，他们分别开发了安卓、iOS、Pad 等等版本。经过分析已有的付费数据，发现安卓用户的付费率要高于 iOS
如果你看过《神探夏洛克》，应该对夏洛克·福尔摩斯(Sherlock·Holmes)和华生初次见面的情景印象深刻(如果没看过，笔者在此推荐，哈哈)。
在这个数据驱动运营的时代，数据不仅是数据工程师和分析师的事情，在工作中也要求运营从业者有一定的数据分析能力，更有人说“数据分析能力是未来运营的分水岭”。从我自身角度出发，真心觉得数据能更好推动运营策略和工作的开展。
随着数字化的发展，实证单位和企业需要处理分析的数据量呈指数级增长，传统的数据分析工具已不能满足一些企业的需求，越来越多的企业转而寻求BI工具的帮助。现在市面上有非常多的BI工具，质量也参差不齐，笔者特此盘点了现在市面上6款常见的BI工具，以供有需要的朋友参考。（排名不分先后）
“数据运营” 有两层含义，狭义指“数据运营”这一工作岗位。它跟内容运营、产品运营、活动运营、用户运营一样，属于运营的一个分支。从事数据采集、清理、分析、策略等工作，支撑整个运营体系朝精细化方向发展。
随着最近找工作的人越来越多，僧多粥少的境况考验的是职场人的核心竞争力。而现在职场最抢手的人才，是同时具备思维和能力的人。
做数据分析前我们首先要明确分析目的和内容，对于数据分析师而言，他们的进阶需求无外乎是各个企业对数据分析师的职位要求。在前程无忧、中华英才网以及智联招聘上，我们随便搜索下数据分析的岗位信息，都能找到大量类似于下面的一些职位要求信息： 别看岗位职责，任职要求这么多，说白了主要就三点要求： 1）对相关业务的理解； 2）掌握一到二种数据分析工具； 3）良好的沟通。可能不同的公司因为需求不同，会在要求上有点小小的不同，而这个不同主要集中在数据库上。 了解数据分析师的具体需求之前，我们有必要先了解数据分析师的职位体系。
提到战略，最早应该主要是用在军事方面的概念，战指战争，略指谋略。战略一词就被认为是一种长远的规划，远大的目标，需要全局规划，其制定自然就离不开战略分析。战略分析通过收集和分析各类因素，从多个角度考虑制定战略。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如今，数据分析俨然已成为一种基础工作，无论是哪个行业，做哪个方向的研究，都离不开数据分析！ 学好数据分析，不仅可以帮助企业更好地开展业务，也可以助你在工作中脱颖而出，让科研成果得到更好地呈现！ 所以，本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书，希望可以帮助你有效地利用数据分析，让数据更好地展示给大家！ ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
互联网、电商的快速发展，造就了“双11”、“618”这样的网购狂欢。消费者的消费行为也慢慢从线下扩展到线上，这带来的一个结果是：以往难以被收集的消费数据开始更多地被线上商家留存。这些数据有什么用？该如何用？在近期的数据侠线上实验室中，大数据服务提供商“网聚宝”品牌数据部首席数据分析师宋剑豪为我们带来了一场“接地气”的零售数据典型分析方法分享。干货满满，本文为其分享实录。
导读：数据分析究竟是什么？需要掌握哪些技能？如何进行数据分析？本文是对于数据分析的实践与总结。
原文：4 Lessons Learned From 4 Years Of Non-Stop Data Analysis
在统计分析领域中，EViews软件是一款被广泛使用的统计分析软件之一。自从我开始使用EViews以来，我深深地感受到它的强大和易用性，让我在我的研究工作中受益匪浅。
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这一个多月以来，相信大部分人都跟小编我一样：早上打开手机的第一件事是看有关疫情的最新新闻，看今日有没有新增人数，新增了多少。眼看着数据从一开始的几十发展到现在的快8W，渐渐地数据在我们眼里就只是一串数字。
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