大数据时代的到来，给人们生活的方方面面都带来了显而易见的变化，而围绕数据所生成的数据新闻，更成为一种新生的载体，以其所拥有的描述、判断、预测等功能为广大读者带来便利与快捷。
作为一名测试，会抓包是比不可少的，比较主流的抓包工具如：Fiddler、Charles、wireshark等，市面上这么多的抓包工具，各有优势和劣势，没必要全都会使用，找到最适合自己的一款抓包软件即可，该怎么选择呢？下面我就帮大家分析分析。
网站优化工作中常见的seo关键词优化考核指标有哪些？一、内容页面的关键词排名考核指标在内容营销中，原创内容是一个必不可少的元素，它是达成目标的一个基础手段，SEO专员会利用内容矩阵，进行有效的推广，其中，最为关键的就是对某一类长尾关键词的覆盖。为此，你需要利用SEO数据监控软件，对这部分关键词定期跟踪，确保关键词排名达到预期位置，获取原始的基础流量。seo关
一个得心应手的数据分析工具，是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据，如何选择合适的数据分析工具，成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题，运用用数据分析工具，企业可以整合多种渠道的数据，快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？笔者总结了以下五点供大家参考。
已经给大家介绍过了非常多的分析数据、观察数据和探索数据的操作和手段，今天就给大家详细介绍一个用于汇报展示数据分析结果的功能操作——幻灯片，以前大家接触的都是WPS中的PPT展示，而我们今天要说的是数据分析工具当中的PPT，要说这两种PPT 是一样的，其实也不违和，都是用于展示结果汇报，但其更多更好用的细节，接下来由我来阐述。
一年又过半了，不知各位小伙伴的年中总结有没有准备好？例如老板要求的财务报表，发票报告，销售业绩等报告。数据量太大，报告类别太多，使得加班成为常态。面对海量数据，无法解决。实际上，我们可以使用可靠的数据分析工具来完成此分析。企业也是如此。使用数据分析工具，企业可以集成多个渠道的数据并快速完成并完善数据分析。那么，数据分析工具该怎么选？亿信华辰小编给大家总结了以下四点供大家参考。
爬虫技术是一种从网页中获 取数据的方式，是按照一定规则，自动地抓取网页数据的程序或者脚本。除了Python可以写爬虫程序外，R语言一样可以实现爬虫功能
运营作为产品和客户的桥梁，在把产品价值传达给客户的同时，也深入了解客户需求。随着流量红利削减，越来越多的企业开始关注精细化运营，希望通过提升客户体验，来提高转化率，实现流量价值最大化。
原作者 Alex York 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 在大数据时代，很多公司开始利用数据、分析数据，以协助自己做出正确的市场决策。数据的来源多种多样，而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢？ ---- 在小学时，我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。对于社交媒体营销人员和广告商来说，亦是如此。 如今，在证明社交媒体有很大的投资回报率（ROI）时，我们同样需要把成果展示出来。但令人难以置信的是仍有一些企业并不把社
企业使用网站分析工具（Web Analytics Tool）时，总希望其能毫发无遗地收集每一笔数据，从而准确地衡量任一性能指标。但很多时候，他们会发现工具所提供的数据和内部营销数据库并不完全匹配。尤其在网站流量或表单提交量较低时，即使再微小的差值也显得尤为明显。这与工具无关，当我们使用不同的网站分析工具对同一个网站进行监测时，同样会发现其各自结果存在差异。
利用 Selenium 在进行自动化测试的时候，每次跳转不同的页面时，要想知道打开该页面需要多长时间，该如何解决？
通常网站管理者都想通过网站分析来得到一定的效果，但不知道怎么做才好。实际上能否灵活的使用网站分析很大程度上取决于你如何利用网站分析。这里给大家介绍一下网站分析师应该注意的五点内容。
小特工具箱又新增一个功能：大数据分析工具，界面如下图所示。基于DevExpress组件中的PivotGridControl控件，以前没注意到这个控件，最近才开始使用，发现确实挺好用。做一般的数据分析，够用了。
其实就是难者不会，会者不难 ，毕竟每个人要成为一个能做这些举手之劳分析的工程师，就需要至少一年的努力学习，为大家的学习和付出买单是理所当然的。
本地版:https://bitbucket.org/Luisa_amaral/bart
本文探讨了如何在机器学习方面建立更好的数据管理，分析了大数据时代下数据管理的重要性，以及企业如何通过自动化和算法来提高数据管理效率。
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。
【大数据时代】机器学习如何改变大数据管理 📷 如今，企业在如何克服商业挑战方面很少根本性的改变，机器学习在市场中的应用也是如此。各种类型企业都希望利用机器学习来降低成本，希望获得更好的成果。这种机器学习的广泛采用有一些后果，大数据的应用并不是一件容易的事情，当企业的数据管理系统随着快速发展的算法而不断更新时，企业目前面临着严峻的挑战。 那么机器学习究竟如何促进大数据管理的革命，以及今天最聪明的公司为解决大数据问题而采取的行动呢？对大数据管理演进的快速回顾表明，机器学习已经推动了领域内的重大变化，以及这种变化
网站不仅是Google SEO的根本，更是品牌重要的线上资产！想进行网络营销，网站绝对是不容忽略的营销利器。而做Google SEO除了要关注网站的用户体验，网站分析更是提供SEO人员了解用户行为及需求的重要环节。因此，善于利用分析工具进行网站分析，可以有效掌握网站SEO进度及重要指标。那Google SEO网站分析怎么做？如何取得网站流量分析报告？一尘SEO将带你深入了解。
一个流程会很容易让人养成一个习惯，而若无意识或干预的话，习惯可能就不会再被改变了。
1.什么是爬虫 可以理解为抓取、解析、存储互联网上原始信息的程序工具，Google、Baidu底层都是爬虫。 2.为什么学Python和爬虫 从2013年毕业入职起，我已在咨询行业呆了4.5年，期间历经了从尽职调查、战略规划、业务转型，到信用风险管理、数据管理等多类项目，也经历了从Analyst到Consultant到Senior再到Manager的角色转变，收获良多。 然而时代在变，市场环境、金融行业、科技融合程度已今非昔比，自身发展需求与职业瓶颈的矛盾越来越突出。在当前的年纪，所有职业路径判断与选择
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。
App数据分析比Web流量分析更困难，因为对于Web，只要每一页都部署了GA基础代码，就能够收集分析很多有价值的数据了。但App分析则不同，如果只是加入基础的统计SDK，则只能收集到日活跃用户、留存率等一些基本的数据而已，完全无法进行深入分析。所以如何从“平地”建立起数据分析的高楼大厦，其中的方法就变得尤其重要。 本篇文章是《App数据分析全攻略》系列的第一篇，预计以后还会有 事件详解：看起来简单，但灵活度极高 事件应用案例：带你见识强大的Google Analytics 分享行为：极其重要，值得用一整套解
数据分析最近很多朋友问我，怎么样才能成为一名数据分析师呢，我没有基础，能不能做数据分析师呢？ 正常智力的人，想要从菜鸟成为一名数据分析师，都是可行的，只不过，数字敏感度好的人，成长更快，那是不是说明，我们就不需要花时间学习数据分析的技能了呢，我之所以把数据分析称之为技能，而不是职能。 是因为，现在我们所处的阶段就是工业化转型信息化的时代，美国天生就是一个大数据国家，现在仍然有19万数据分析师的缺口，目测2016年，国内会有10万左右数据分析师的缺口，即使你是财务、运营、产品，数据分析都是你必备的一种技能
随着科学，技术和经济的进步，人类已经进入了信息化和大数据时代。人类生活的世界每天都在爆炸性地生成大量数据，并且面临着诸如宇宙繁星般的大量数据。如何收集，清理，整合，存储，计算，建模，训练，显示和分析数据，如挖掘黄金一样的找到有价值的数据并使用它，一直是许多公司困扰的问题。因此，为了解决这个问题并更好地分析和开发数据，大数据分析工具应运而生。
原作者 Maruti Techlabs 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 大数据每天都在发展，并成为科技界的热门词汇。我们周围的许多人都在谈论它，但他们知道它的真正含义吗？ 大数据只不过是非结构化数据的集合。这些数据不是以特定的格式，因为数据集通常是巨大的，有时是数十兆字节，有时甚至超过了PB级别。大数据这个术语出现之前用的是大型数据库（VLDB），由数据库管理系统（DBMS）进行管理。 大量与商业有关的数据能够有效增加公司的销售与利润。为了做到这一点，我们需要利用大
首先我们用来分析数据的工具仅仅是一个浏览器，也许你觉得愕然，觉得不可思议。但我们真的做到了，而且是一个通用的数据分析工具。不管你是库存数据、销售数据、金融数据还是行政统计都可以快速分析数据，并生成数据分析报告。如下图所示，只需点击书签就能启动数据分析，报告内容以网页的形式显示在浏览器页面。
T客汇官网：tikehui.com 译者 | 飞逸 随着大数据和云计算的流行，云分析也开始在市场中展露了头角。2017年二月，Garnter在其商业智能分析平台魔力象限图 报告中指出，大部分的受访者（51%）已经或正在计划部署BI分析。 Garnter的分析师说到：“我们预计这种趋势将会继续，2020年绝大多数（超过一半）的本地许可证模式将迁移至云端。”据Garneter预测，到2020年，BI分析市场每年将增长7.9%。 而哈佛商业评论则认为人们对于云分析的兴致似乎更高：到2017年底，预计将有69%的
听说最近车厘子的价格突然猛跌，之前很多人梦寐以求的“车厘子自由”，现在都能实现了。其实车厘子的价格下降，主要原因是进口货运成本的大大降低，为了找到车厘子最佳的购买方式，我决定用python+BI进行数据分析。
大数据时代，大数据分析行业水涨船高，很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对，面对市面上那么多大数据分析工具，大家在选择的时候都会懵一下。
Alibaba作为一家拥有多业务的互联网公司，进行用户数据的大数据分析，已成为推动数据化运营的必然选择。大数据分析，第一步必然是取得需要的数据，今天我们来看看淘宝的用户行为数据采集的细节。任何一个小话题，细看都大有文章。
Galvanize 最近在旧金山参加了 Dato 数据科学峰会，这次会议聚集了千余名来自业界和学术界的数据科学研究人员，他们交流并探讨关于数据科学、机器学习应用和预测模型的最新进展。 以下是我导师认为数据科学家将在未来数月乃至数年里使用的八个 Python 工具。 1. SFrame and SGraph Dato 数据科学峰会中重磅消息之一是 Dato 将在 BSD 协议下开源SFrame 和 SGraph。SFrame (short for Scaleable Data Frame) 提供可以优化内存效
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。 数据已经成为现代化企业
随着网络技术的发展，数据变得越来越值钱，如何有效提取这些有效且公开的数据并利用这些信息变成了一个巨大的挑战。从而爬虫工程师、数据分析师、大数据工程师的岗位也越来越受欢迎。爬虫是 Python 应用的领域之一。
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
如果大数据是一块蛋糕，那么大数据分析工具就是切蛋糕的刀叉。人们都期待着能用“刀叉”从大数据中挖出自己想要的“价值”，因此大数据分析工具被人们寄予厚望。而云计算技术的兴起似乎又给大数据注入了新的推进剂，那么大数据和云计算的结合又会发生怎样的化学反应？对大数据分析工具的发展又有怎样的影响？
随着数字化时代的到来，数据已经成为推动企业成功的重要资源。而在当今快速发展的汽车行业中，数据更是隐藏着巨大的商业潜力。本文将带您进入Python爬虫的实战领域，教您如何抓取和分析汽车行业数据，探索其中的操作价值和含金量，为您的汽车业务带来竞争优势。
大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
网络，爬虫，数据分析，测试，运维，人工智能等，要属当下最火的还是人工智能，好多人冲着人工智能的方向学python，其实人工智能听起来确实很高大上，都想往这方面涌入，但是作为过来人，如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的（大神除外），因为好多搞人工智能的公司会相对比较大，现在企业又不愿意去培养人，所以招聘时候学历，专业，项目经验，工作年限都相对还是比较硬性的。
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居
在数据驱动的时代，获取准确、丰富的数据对于许多项目和业务至关重要。本文将介绍如何使用Python爬虫进行定制化开发，以满足个性化的数据需求，帮助你构建自己需要的数据集，为数据分析和应用提供有力支持。
考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。 数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面临着一个更加复杂、且商业情报规模更为庞大的新时代。 考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
即席报告类似Word，只不过在即席报告中图表大小可任意设置，位置可自由摆放，甚至叠放在一起，且即席报告可像word一样分页显示。
1. 懂业务 从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。 例如公司2011年的运营收入是1000万元，那么不熟业务的数据分析师看到的只是1000万这个数字，而熟悉业务的数据分析师，则看到的不仅是1000万这个数字，他还看到数字背后隐藏的信息，如1000万元是有哪几个业务收入构成，哪个业务收入占主要部分，哪个业务收入是最小占比，最高业务收入的地区又是哪个地区等信息。 这就是懂业务与不懂业
导读：数据分析在运营工作中无处不在，无论是活动复盘、专题报告、项目优化，还是求职面试，数据分析都有一席之地。对于数据分析，我发现很多运营都有这样一些困惑： 不知道从哪里获取数据；不知道用什么样的工具；不清楚分析的方法论和框架；大部分的数据分析流于形式；其实，数据分析并没有大家想象的那么难！接触了很多数据从业者，总结了这篇文章，希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念：数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析，但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查，问一些运营同学，下
近期在整理一些散落在各处的老文章发出来。懂数据系列内容是很早之前给公司非数据专业人员做的系列分享培训，共计四期内容，后面三期内容偏excel的实操展示和案例分析，不便于分享，只把第一讲的内容分享出来。
用户行为路径分析是互联网行业特有的一类数据分析方法，它主要根据每位用户在App或网站中的点击行为日志，分析用户在App或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或点击模式，进而实现一些特定的业务用途，如App核心模块的到达率提升、特定用户群体的主流路径提取与浏览特征刻画，App产品设计的优化与改版等。 本文会对用户行为路径分析方法作一些简单的探讨，更多的偏向于一些路径分析业务场景与技术手段的介绍，起到抛砖引玉的作用，欢迎致力于互联网数据分析的朋友们拍砖与批评。以后有机会可以继续介绍分享与实际业务结合较
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