根据战略顾问NewVantage在2021年对大数据和人工智能高管的调查，目前92%的组织正在继续增加对成为数据驱动型组织的投资，数据分析也给公司带来了更大的收益。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute）的结论是，通过数据分析，企业获得新客户的可能性高出23倍，留住现有客户的可能性高出六倍，使用数据洞察和分析时盈利的可能性高出19倍。
了解了数据分析的基本概念，主要由统计分析方法(模型)、数据两部分组成。目的是挖掘数据信息。
Python是一种多功能的编程语言，被广泛应用于各个领域。在数据分析和网站开发领域，Python具有许多独特的优势。
📌 在今天的这篇博客中，猫头虎博主将与大家深入探讨Python数据分析在职场中的重要性，以及如何学习和应用Python进行数据分析。让我们一起探索“Python数据分析”这一热搜词条，看看作为一个程序员，你是否真的掌握了这一关键技能！
越来越多的管理者意识到数据分析对经济发展、企业运营的重要意义。在古代，得琅琊阁者得天下；现在，得大数据者得天下。
导读：这个年代里，“用数据说话”已经像是一种过气的口号。各行各业不同角色和身份的人们都已懂得“用数据说话”的重要性，甚至日常生活中也需要用数据看清事实，科学吃瓜。所以，当前的重点已经超越了“用数据说话”，而是“怎样用数据说话”。
SPSS是社会统计科学软件包的简称， 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出，于2009年被IBM收购，主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准，SPSS操作操作界面极其友好，结果输出界面也很美观，同时还配备十分详细的用户手册。
在当今数字化时代，数据的价值变得前所未有地重要。随着越来越多的业务流程和交互活动发生在在线和数字环境中，大数据分析已经成为实现业务增长和创新的关键因素之一。本文将探讨大数据分析在驱动业务增长方面的作用，以及如何利用数据洞察力来开拓新的机会。
SPSS，全称Statistical Product and Service Solutions 。最权威的标准统计软件之一，最初为社会科学统计软件，后更名为统计产品与服务解决方案，面向商业化。SPSS 在全球全球 25 万用户，涉及行业遍及金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育、地理、天文等多个领域，拥有市场研究 80% 的占有率。
在网页改版中通常只能通过主观审美调整来吸引观众，而提升的效果让人捉摸不定，但你是否想过通过数据“审美”后，调整一个按钮就可能多带来几十万的客户增长。如何合理优化流量到站后的目标转化，从而大幅提升你的网站收益，让网站运营事半功倍？近期的数据侠实验室线上分享活动中，DT君邀请了PTmind的解决方案总监吴越，分享了关于用数据进行网页优化的案例。
说实话，我真没刷过题，上上周群里有朋友问了一道sql题，那种难度级别已经够你面任何一家公司了。所以，没做出来也很正常，我之所以会做也只是因为用的多而已。再套路一点的问题无非就是，"为什么hive select count distinct 查询的reduce一直卡在99%,这可能是什么原因导致的，你有什么解决方法"。
编者按：本文作者陈哲是《数据分析:企业的贤内助》一书(豆瓣评分8.0)的作者。此书用非常生动的语言，通过对话和具体业务场景向大家介绍了数据分析师日常的工作和业务流程。此书可以很好的帮助大家学习如何识别和定义数据分析要解决的问题，学习常见的数据分析方法和流程，非常适合初学者阅读。 豆瓣链接：https://book.douban.com/subject/25743117/ 眨眼间，小蔡在新新服装公司已工作2年，在这2年期间小蔡主要负责分析网站数据和系统数据，让他困惑的是，从这两类数据中，他只能看到公司的经
解决痛点：最近有同学私信我，希望了解一下，初入数据分析，需要学哪些工具？需要掌握到什么程度？这里小火龙写一写，希望对你有所帮助。
最近数据库写的有一些疲劳，所以就穿插着更新一些关于数据可视化的帖子吧。之后关于数据可视化的帖子都是基于《Fundamentals of Data Visualization》这本书来的，有兴趣的可以看一下。
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能，本书基于职场三人的对话（BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手），从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述，是一本数据分析入门书，是数据分析新手的不二选择。 1数据分析的概念 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，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
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。
在组学数据分析中，基因富集分析是最常用的方法之一，所有的基因数据分析最终都要落实到功能上去，富集分析作为一种最基础的功能研究方法，通过go, kegg pathway等不同的基因功能注释数据库，再结合对应的富集分析算法，可以探究输入的基因富集在哪些功能上。
我毕业于上海立信会计学院毕业的税务专业，刚刚毕业的时候还是一枚小财务，后来工作中，身为财务，需要和业务各种斗（si）智（bi）斗（da）勇（zhan），于是在各种机（sheng）缘（zhi）巧（jia）合（xin）下，转行了数据分析。
如今，高校的信息化已经逐渐走向了成熟，如何进一步实现数字化、智能化？此阶段的工作重点和挑战是什么？如何真正实现高校的数字化、智能化运营，以实现降本增效，科学管理？这些问题急需找到答案。
回顾过去十年，数据科学飞速发展，数据科学领域的职业人似乎也是一路升职加薪，顺风顺水。《哈佛商业评论》杂志（Harvard Business Review）称数据科学家为本世纪“最性感”的工作，很多公司也在招兵买马，急于壮大他们的数字科学队伍。数字科学的黄金时代是否已经过去了呢？对于科班出身的数据科学家来说，目前最大的威胁是自助式分析工具和非专业出身的公民数据科学家（citizen data scientist）的出现。 美国高德纳咨询公司（Gartner）预测，2017年，公民数据科学家增长速度是专业出身数
我们大多数人都已经接受这样的事实：当我们登录到一个网站，网站的cookie会跟踪我们的每一次鼠标点击。这样网站就可以知道人们的阅读习惯和喜好，这些数据都有助于告知那些网站发布网友更加感兴趣的内容。 电子商务网站同样跟踪消费者购物习惯。比如如果你点击Saks.com的一双鞋，甚至把它放进了一个虚拟的购物车中，这期间你很有可能会看到广告，也许放进购物车好几天你也没购买，Cookie都会将你的这些行为记录在案，法律也允许电子商务网站跟踪消费者的行为，从而更好地告诉每个网站，什么样的产品更引起人们的购买欲望。
随着“数据驱动产品设计”的理念被越来越多的公司所认可，越来越多的人认识到数据分析的重要性，数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是到我们在进行数据分析的过程中，总会存在一些问题，比如，我该关注哪些指标？指标太多我该如何通过这些指标获取我想要的结论？如何解读这些指标以便能够达到“数据驱动产品设计”？本文结合埃里克·莱斯的《精益数据分析》这本书，结合自我思考，阐述精益数据分析方法，后续会给出案例进行方法的实践。 1、为什么要进行数据分析？ 彼得德鲁克有句名言：if you can't measure it,
我们使用的很多数据库，其实数据库里面的所有内容都是分析好的。我们在使用数据库的时候，其实就是在所有的结果里面去寻找我们想要的数据结果。类似于一个检索的功能。而这些分析好的数据，很多网站也都提供了下载的功能，通过下载的功能，我们就可以得到和这个数据库有关的结果结果。例如，我们在之前介绍的多基因转录因子富集的数据库当中([数据库推荐]多基因转录因子调控网络预测)，这个网站就提供了数据下载的功能。
2016年中国网络空间安全年报 第二章 新型的安全防护思路与保障实践 报告在第一章中分析了目前在互联网空间中存在的典型风险、各类攻击、病毒传播等安全威胁以及趋势，基于上文的数据分析结果，可以一定程度上指引和辅助判断信息安全领域的技术发展方向，以便更明确地应对当下与未来的威胁。在第二章中，将会应对当前的主流安全问题，充分吸收了前沿的“机器学习”、“威胁情报”、“自适应安全架构”等技术理念，提出新型的安全防御思路，引导安全从业者提升现有防御能力，并展示了基于这些技术方法在G20杭州峰会、第三届世界互联网大会中网
昨天在一个QQ交流群里看到有一个新手发问，如何去简单的分析网站日志，清楚知道网站的一个数据抓取情况，哪些目录抓取较好，有哪些IP段蜘蛛抓取等。 一个网站要发展的更快，走的更远，它离不开日常的一个数据分析，就如携程旅行网页搜索营销部孙波在《首届百度站长交流会》上所言，其利用数据模型对频道改版后，网页索引量从原来的十几万，上升到今年的500多万的索引量。由此可见，数据分析的重要性。 说到每日的网站日志分析，在这里强调下，我需要用到两个工具：Excel和光年日志分析工具。可能也
通过本文的探索，读者将了解数据清理在数据分析中的重要性，以及如何使用Python爬虫清理和处理抓取的数据。读者将学会使用Python中常用的数据处理库和技巧，提高数据的质量希望本文能够帮助读者更好地应对数据清理的挑战，从而实现更准确和有意义的数据分析。
数据分析和绘图是现代科学研究中非常重要的环节，而 Origin 软件是这方面的一个专业工具。Origin 具有多种独特的竞争力和优势，本文将从该软件的功能特点、使用方法以及实例应用三个方面进行详细讨论，并说明该软件对于科学研究的重要性和帮助。
CNC团队由来自上海交通大学复杂网络与控制实验室的五名同学组成，他们的作品《基于动态网络与社会激励的新能源汽车租赁系统》获得了2015“游族杯”上海开放数据创新应用大赛的最高奖项“SODA大奖”。 在
我们每走一步，都是一个新的起点，这一个个起点连接成我们一生的轨迹。 不要害怕开始，经历了起步时的艰难，方能产生飞跃的嬗变； 不要畏惧结束，所有的结局都是一个新的开端。 到头来我们会发现，人生如圆，终点亦是起点。 不要奢望太多，得到的终归要失去； 不要敬畏太甚，能够主宰你的，永远是你自己。 最近准备对一个项目进行更换域名，该项目效果一直以来效果平平，没有多大起色，决定重新换域名和优化模板样式。 相信大多数同学都有过换域名或是换URL的经历，今天主要针对该问题，进行一些相关问题讨论，下面我将列出如果需要换域名
2020年5月6日，人力资源和社会保障部发布《新职业—大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》，报告显示：预计2020年中国大数据行业人才需求规模将达210万，2025年前大数据人才需求仍将保持30%—40%的增速，需求总量在2000万人左右，数据分析人才是市场上迫切需要的高端型人才。
随着这几年大数据应用的兴起，很多企业开始意识到了数据分析对于行业和企业的重要性，零售、电商、制造业等行业大规模的进行大数据的转型和分析。零售行业通过用户的购买数据分析，进行精准的产品推送和产品结构的调整，做到销售的精准化。制造业提出了工业4.0的概念，通过对整体制造过程的数据采集，呈现，分析，以仪表盘数据的形式来监控整体的制造的进行，从而可以更加高效的进行产品的生产。
百度搜索大数据，就会发现这是一个日均搜索达到4000K的热词，在头条上也是如此，只增不降。
python的创始人为吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。
谢谢主持人，谢教授、各位专家，大家好！ 现在我给大家介绍一下数据分析人才的知识结构，事实上这两天的论坛，这两天的演讲，要做数据分析的人他应该具备哪一方面的知识和能力，介绍这方面的专家已经很多了，我把这几天讲的综合起来。 到目前具备数据分析能力的人相当缺乏，这是我从另外一个报道里面统计的，据麦肯锡预估全美需要14到19万名具有专业能力的工作者。数据挖掘结束以后，他如何通过数据挖掘的结果来进行营销和风险控制，这方面的人缺口更多。根据全球数据科学调查报告，显示数据报告性的增长，但是分析增长增长的速度却没有改善，速
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 数据分析的概念 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，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析的原因 1、有
过去一年内，我们看到了大数据的井喷式发展，数据处理分析成为热门，大数据行业呈现出信息激进之势。这导致数据科学家、数据应用程序员和商业分析师等大数据方面的人才成为当下职场最炙手可热的岗位。 但是，我们也能发现，有能力处理日益增长的大规模数据计算的专家和人才，还远远达不到市场需求的数量。 有人预测，随着商业数据不断增多，2017年将成为新数字信息时代的开始。但是如果没有足够多的专家对这些数据进行分析利用，那么这些资源将在很大程度上得不到充分的利用。 很不幸，事实情况是大数据的发展要远远快于我们学习利用数据的速度
地理信息系统 (GIS) 是一种将空间数据和非空间数据组合起来，进行管理、处理、分析和展示的技术体系。随着 GIS 技术的不断发展，相应的软件也应运而生，其中 ArcGIS 是具有广泛应用和较高用户满意度的一个软件。本论文将从该软件的功能特点、使用方法以及实例应用三个方面进行详细讨论，并说明该软件对于 GIS 技术的重要性和帮助。
<数据猿导读> 实现数据驱动有两个关键环节：一是数据采集，二是数据分析。对于传统企业来说，往往是这两点都不太具备条件。本文将给大家分享传统企业在数据采集和数据分析上的痛点以及如何解决 来源：数据猿 作
数据分析是指用适当的统计分析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。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析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。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么？ 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需
Faraday是一个简单、灵活的高级爬虫框架，支持多种编程语言。它提供了一套丰富的API，允许开发者快速构建复杂的爬虫应用。Faraday的主要特点包括：
对于数据，有一个共识就要会看数据，通过合理及透彻的分析来驱动产品，运营及市场策略的调整。但是这些知识看数据的中级阶段，高级阶段则是通过庞大的多维度的数据分析，能够预测到未来一个季度，半年甚至一年的业务走势，当然预测可以有一定的偏差在里面。还有的就是如果要进入到新业务的扩张上，那么能够计算出未来的一定周期内需要有多大的资金投入量，人员投入量，市场及运营资源投入等达到一个什么样的规模，或者说反推，我想达到这样的规模那么需要多少投入，多长时间。这个是最高阶段，在一般情况下也许根本不会触及到这个方面，少部分能
在数据驱动的时代，网络信息采集已成为数据分析、市场研究和竞争情报不可或缺的一部分。本篇博客深入探讨了网络爬虫技术的基础知识、实践技巧及其在保护隐私和遵守法律框架下的应用方法。从基础的爬虫构建到高级的反反爬虫策略，无论你是编程新手还是资深开发者，都能在这篇文章中找到有价值的信息。我们将通过Python示例代码，详细介绍如何安全高效地采集网络数据，同时确保遵守网站的robots.txt协议和不侵犯用户隐私。 关键词：网络爬虫、数据采集、Python爬虫教程、反爬虫策略、网络信息采集。
在2023年，随着全球电子商务的蓬勃发展和互联网用户数的不断增加，进行有效的海外SEO推广变得尤为重要。
客服系统是企业与客户沟通的重要桥梁，它通过提供多渠道接入、自动化服务、数据分析等功能，帮助企业提升客户服务质量和效率。
分享一下自己工作5年后，成功拿到京东offer，从传统行业转到数据分析的经历，希望能对同学们有所帮助。
很多学习数据分析的同学也都有这样一种困惑“为什么学了那么多工具，还是不会数据分析?”，原因无外乎两个，一是只学到了碎片的知识，没有建立知识之间的连接，无法形式自己的知识体系，二是缺乏实践，导致无法形成
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗？ 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情，那还怎么能称之为故事呢？ 是的，我的故事也很狗血，我当时死了命的要出国去追我的EX，于是和父母百般商量，他们最终同意我出国（我
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