2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。...今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之行业篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期...：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用...； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png
Part. 1 介绍 最近疫情参加了线上面试，面试官给了一个csv数据集。...代码完成） 1、找出一天内有多次更新的商品ID 2、对于一天内有多次更新的商品，只保留当天最后一条记录，去掉其他记录 3、分析商品的最后更新时间分布，看能否得出有价值结论 Part. 2 SQL方法:...思路：顺延第一题，找出一天内修改多次的数据，因为只有这些数据需要删除。...猜测可能根据店铺下单量在晚上的时候降低的数据，卖家认为在这个时间段去修改宝贝不会造成用户看到的宝贝详细和实际内容不符合导致用户误解。...用rank方法可以实现SQL的 窗口函数，对day和itemid分组，在进行insert_time排序，然后row_number<2 也就是等于1的保留，因为这条数据是当天最新数据。 第三题： ?
由于数据本身的性质因素，威慑几乎没有什么作用。关于残余风险技术失败的数据可能导致操作或合规风险（特别是对于萨班斯-奥克斯利法案要求上市公司确保其财务数据的完整性）。...2.数据删除和数据丢失 数据可能被计算机系统故障或误操作故意或无意毁坏。这些数据可包括财务、组织、个人和审计跟踪信息。防御确保关键数据是多余存储和放置在多个位置。检测维护和审核数据删除的日志。...威慑保持对获取和管理数据的个人的教育和人事培训。确保数据所有者负责授权、控制数据和数据丢失。一旦剩余风险密钥数据丢失，如果不恢复，将永远丢失。...确保数据所有者负责表决权，控制数据和数据损失。关于残余风险损害或破坏的数据可能会造成重大问题，因为有效和可靠的数据是任何计算系统的基石。...如果已经出现了数据被篡改的问题，那么可以向网站安全公司求救来解决，国内像SINESAFE，绿盟，启明星辰，鹰盾安全，等等都是解决数据被篡改的安全公司。
如果想很懂这个行业，最好与这个行业的从业者，金融类长期跟进这个行业的人，或专做某些行业研究的人多聊聊。...看了大方向，下面分析行业与企业。题外话：我一直觉得搞行业研究不容易，因为不光需要对宏观经济有一定了解，最好还要能看懂大部分的公司财务等。这是一个相当的知识与经验积累的过程。...商业风险 商业风险主要指的是企业因为不确定性导致的利润减少甚至亏损的风险，如： 对客户的依赖度(想想造船公司，或者一些客户很少很集中的行业) 供应商提价 项目执行可能遇到的风险(比如建筑行业) 价格战...可以参看我的另一篇文章，里面谈到了比较具体的企业信用分析方法：AlphaGo 的数据算法，能否用来分析银行信贷企业的各项数据，然后得出关键指标和权重? – 钱粮胡同的回答。...2：还有就是，个人经验，不要拿来就用各行业高度概括的数据(aggregate data)分析行业的财务等指标，土方法是自己亲自做几个同行业企业的财务分析(自己选几个同行业的公司，上市的发债的都可以，网上下年报或审计报告
电力大数据包含哪些数据 借助大数据技术，对电网运行的实时数据和历史数据进行深层挖掘分析，可掌握电网的发展和运行规律，优化电网规划，实现对电网运行状态的全局掌控和对系统资源的优化控制，提高电网的经济性、...基于天气数据、环境数据、输变电设备监控数据，可实现动态定容、提高输电线路利用率，也可提高输变电设备运检效率与运维管理水平;基于WAMS数据、调度数据和仿真计算历史数据，分析电网安全稳定性的时空关联特性，...电力设备状态大数据分析所需要的数据主要包括：设备台账、技术参数、巡检和试验数据、带电检测和在线监测数据、电网运行数据、故障和缺陷记录、气象信息等,涵盖能够直接和间接反映电力设备状态的信息。...电力设备状态数据具备典型大数据特征,传统的数据处理和分析技术无法满足要求,主要体现在： 1）数据来源多。...对于电力领域来说，要实现电力设备的数字化和智能化，就需要利用计算机软件技术、计算机网络技术、远程实时监测技术、远程诊断技术、通信技术等，建立起一套高效、稳定的电力大数据采集、监测、管理、分析与服务系统，
通过对变量进行聚类，可以检查数据的共线性，对同一分组内的变量相关性较高，通过数据变换或筛选精简变量 02 常用聚类分析算法 ? 常用聚类分析方法 ?...围绕具体分析的目的和业务需求挑选聚类变量 2. 通过相关性检查，对明显线性相关的几个变量通过数据变换或者选取其中一个进入聚类分析 3....06 聚类分析典型案例 6.1 案例背景 案例为一般消费场景中，通过将客户的消费行为数据转换成RFM特征数据，通过聚类分析对目标客户进行群体分类，找出有价值的特定群体。...是指影响企业销售和利润的客户行为字段里的最重要的3个变量 R(Recency)客户消费新鲜度，指客户最后一次购买的时间距离目前的天数（或月数） F(Frequency)客户消费频度，是指客户迄今为止的特定时间段内购买公司产品的总次数...M(Monetary)客户消费金额，是指客户迄今为止的特定时间段内购买公司产品的总金额 3个变量的排列顺序是严格的，对于客户是否会再次购买，R最重要，F其次，M最末 6.2 数据摸底 os.chdir
项目背景 大数据时代的到来让数据在公司决策上发挥了越来越大的作用，数据分析师也成为了各大企业的标配，那么各大企业又会愿意花多少代价来为数据买单呢？...本文将通过从拉勾网爬取到的职位信息来展现「数据分析」职位究竟「钱」景如何： 哪些城市更需要数据分析人才，除了北上广深还有没有其他城市给我们惊喜； 哪些行业更需要数据分析人才，薪资如何； 目前数据分析职位要求的工作经验和学历是怎样...image.png 哪个行业最需要数据分析师？...除了我们熟知的电子商务/金融行业，数据服务类公司也有较大的需求，数据服务会不会成为以后行业的一块大饼呢？...---- 写在最后 这篇文章算是对数据分析行业的一次简单的概述，也算是自己第一次完成了「数据获取-清洗-分析」的一整套流程，对于求职者或者想踏入数据分析行业的人来说，可以当作参考，希望能有一点帮助。
我们在年度做薪酬的数据调研中，都会去找第三方的咨询机构来进行数据外部分位值的对标，第三方机构会提供一些数据分析的样本给你，如果你对薪酬模块不是很了解的话，你就很难看得懂这些样本，所以今天我们来看看第三方提供的薪酬数据样本是什么样的...第三方公司提供的表如下 年总现金的意思是 年度固定薪酬+年度浮动薪酬的数据，在这个数据表里，我们觉得平均值的数据有待商榷。...2、层级薪酬数据对比 在这个数据里用折线图的形式把公司的平均值和市场的各个分位值做对标，我还是觉的很奇怪，专业的咨询公司为什么会拿平均值去做对标，在图的呈现上以层级的维度来做呈现，整体来说可以通过曲线能看出落在哪个区间...3、岗位薪酬竞争力 在这张表里以每个区间为维度，分析在每个区间里的岗位数量和岗位的占比，同时把每个职级的数据细化，分别分析了在每个区间的岗位的数量占比，通过这种方式，我们能分析判断每个管理层的职级的岗位薪酬市场竞争力...4、薪酬结构对比 在薪酬的结构上，给了两个结构数据，我们比较熟悉的是“员工收入薪资”，分位固定薪资，浮动薪资，加班公司，津贴，但是在公司成本上，这个数据结构我们觉的还是可以再更新下，因为人力成本并不单单是包含了薪酬数据
、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： 依次是日期，收盘价、成交量...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。 接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析
在数据步里我又根据原始数据生成了另外两项数据：销售月份、销售金额。其中销售月份从销售日期中取得而来，销售金额=销售数量*商品单价。 先对数据进行简单统计： ?...可以看到1、2月的销售数量和销售金额都远比其它月份低，这是因为该公司员工春节放假较早，从1月15日到2月4日之间都没有数据。另外春节前后大家都忙家事，因此业务量就偏小，因此数据就上不去了。...可以看到日销售金额线还是比较满足平稳时间序列的情况的，所以可以对此做时间序列分析，预测后面两个月的销售额。 ? 通过饼图筛选出销售额比较突出的地区。 ?...下面按日期对销售额做时间序列分析： ? 可以看出自相关系数是拖尾的。 ? 可以看出偏相关系数是截尾的，因此可以选择自回归模型作为选定模型。...因此下面对4步截尾和13步截尾都进行分析。 ? （13步截尾） ?
、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。 接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析
、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。 接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析
3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。...我们通过分析苹果公司的股票价格，来串讲NumPy的常用函数用法 我们在我们python文件的同级目录下放置数据文件AAPL.csv，用excel文件可以打开看看里面是什么样的： ?...这样，我们就完成了第一个任务，将csv数据文件中存储的数据，读取到我们两个ndarray数组c和v中了。 接下来，我们小试牛刀，对收盘价进行最简单的数据处理，求取他的平均值。...月度波动率也是同理用1./12.即可 我们可以常常会发现，在数据分析的过程中，对于日期的处理和分析也是一个很重要的内容。...import numpy as np a = np.arange(5) print(a.compress(a > 2)) [3 4] 这一小节中，我们利用NumPy的一些实用函数，对苹果公司的股价进行了一些非常非常简单的分析
CDA数据分析师 出品 作者：Elena Kosourova 编译：Mika 在本文中我们将通过探索一个很常见的用例——欺诈检测，从而了解数据分析在银行业是如何运用的。...背景介绍 银行业是最早应用数据科学技术的领域之一，收集了大量结构化数据。 那么，数据分析是如何应用于银行业的呢？...因此，当下大部分数据相关工作需求来自银行业，这并不令人惊讶。...数据分析使银行业能够成功地执行众多任务，包括： 投资风险分析 客户终身价值预测 客户细分 客户流失率预测 个性化营销 客户情绪分析 虚拟助理和聊天机器人 …… 下面，我们将仔细看看银行业中最常见的数据分析用例之一...数据分析在银行业应用案例：欺诈检测 除了银行业，欺诈活动还存在于许多领域。在政府、保险、公共部门、销售和医疗保健等领域，这都是一个具有挑战性的问题。
在做咨询分析的时候，通常会接到如下的案子： 一家民营车企，原先专注于小型乘用车市场，近年来考虑进入轻型商用车市场，但是之前从未接触过轻型商用车行业。...拿在汽车咨询行业来说，咨询公司并不能像甲方一样全面了解所有汽车品牌的产品特点、客群属性，但是他们具备迅速了解和掌握一个新的品牌产品，并能够挖掘其关键痛点的能力，这种能力是经过长期的实战积累和失败中总结出来的...下图是在做行业研究和分析的时候，咨询公司普遍采用的内容和框架： 1、通过行业分析、竞争者分析、消费者分析、行业关键因素分析，获取行业基本知识，了解客户所在行业的产品和细分市场、客户偏好、竞争格局等信息，...基于数据和分析，洞察影响业绩表现的关键因素 2、通过输出解决方案，对比客户和竞争对手的表现，为客户提供合理的解决方案，协助客户做出重要战略决策，并且评估该决策的潜在影响。...1、母婴市场容量分析 ? 2、分析维度切分 ? 3、切分后数据分析 ? 4、渠道和人群分析 ? 5、不同渠道的市场份额分析 ?----
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。...今天开始，大讲堂将一连三天跟大家独家分享由腾讯移动分析新鲜出炉的【2013移动行业分析报告】，看完报告后，相信你会与讲堂君一样感叹： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android...终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体...； -4大群体网络接入分析； -Top应用； -用户活跃时间分析； image.png image.png image.png image.png image.png
2013年移动大战全面打响，从终端、行业到用户，都经历了翻天覆地的变化。...今日，跟大家分享《腾讯移动分析发布2013移动行业分析》之用户篇： 第一期：终端篇（周四） -Android与IOS市场分额变化； -Android终端主流规格变化； -iOS版本越狱情况变化； 第二期...：行业篇（周五发布）； -全国应用开发商分布； -游戏和理财类应用用户群分布； -电商和生活类应用用户群分布； 第三期：用户篇（周六发布）； -4大移动用户群体； -4大群体网络接入分析； -Top应用...； -用户活跃时间分析； image.png image.png
目前该公司在其管理的东京市内两个小区开始提供基于电力大数据分析的信息服务。本来是为购买该公司房产的用户提供增值服务，却受到电力公司的极大关注，因为它能够创造电力服务之外的高附加值。...比如著名的印刷龙头企业凸版印刷公司研发出一套基于电力大数据分析基础上的营销支援服务软件，据该公司能源解决对策中心负责人介绍“通过能源大数据分析可以预测其生活方式，然后可知在何时，利用何种媒介（手机还是电视...换句话说，根据大数据分析结果，选择合适的时间段向客户发送信息，既不会给对方添麻烦，又能收到预期的广告效应。这样一来，与电力公司合作开展服务的其他行业也会受益匪浅。...3 法国电力大数据应用 法国电力公司非常重视大数据在企业运营分析管理中的作用，通过设立专业机构、完善数据基础、增强分析能力，不断发掘数据资产价值，为企业战略转型与服务升级提供有效的决策支撑...美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部12个数据源系统及来源于其服务地区内的200万台智能电表的数据进行了集成，总计10TB的云图像数据，集成分析3500美国BG&E公司利用C3能源分析引擎平台两项应用模块对其内部
今天拿到了一个公司的人事体系的报表，里面有个薪酬体系的数据，我们就拿这个案例来分析分析这家公司的薪酬体系，首先我们来看下该公司的薪酬体系。 ?...但是在薪资的级别上有点类似宽带薪酬，通过对19个级别的薪资曲线分析和R平分的数据来看，在薪资的跨度上基本是合理，建议在高层上薪资的幅度可以拉大。 ?...然后根据公司的各个岗位的职级，分为了 操作，主管，经理，高管。...这个体系的思路是先设计好每个级别的标准薪资范围，然后根据这个级别薪资范围设计职位类别的档位，在根据市场的薪酬数据，来对应各个级别的薪资数据，个人觉得稍微需要做一些修改的就是操作层的这个类别和档位，划分的有点多
Stylitics公司 通过数据技术Stylitics公司获取了更多的关于女人衣橱的信息。他们要回答这样三个本质的问题：女人为何购物、她们买了什么、她们如何进行选择。...为此Stylitics建立了数字衣橱平台，用户输入相关的品牌、颜色、款式和价位的信息，作为回报能够得到更加规则、经过处理的数据分析。而商家则可以通过Stylitics的数据库，得到很多有用的信息。...Splunk公司 Splunk为数以千计的企业级客户服务，分析并解读他们的数据。该公司首席战略官Stephen Sorkin表示，他们的客户主要在工厂、汽车等行业。...Verizon公司 Ashok Srivastava是Verizon公司的首席数据科学家，之前他在NASA工作。他的兴趣在于利用数据技术，创造有价值的社会影响力。...比如Srivastava就希望利用机器学习和实时数据技术，做自然灾害的决策制定。另外还有Verizon会利用他们的无线网络数据，进行市场分析。
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