本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作，当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的，耗费了很多时间，不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新，为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度，就基于FME编写了这个模型工具，感觉还有点用处，顺手就分享出来了。
1.统计学基本概念 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意：分类变量如“行业”，其变量值可以为“
随着计算机技术的发展和有用数据的快速增多，数据科学应运而生。数据科学的总体目标是在已有数据集的基础上，通过特定的算法提取信息，并将其转化为可理解的知识以辅助做决策。
作为一个数据分析人员，有没有经常被业务人员抱怨报表出的太慢、被工程师嫌弃埋点沟通不精准、甚至被老板怀疑并没有创造什么商业价值……. 好好学习这四步分析精髓，从树懒慢先生变成一部行走的AlphaGo，真
相对与转换率对渠道的分析，可能很多HR没有做的很精细，只停留在比较宽泛的渠道数据分析里，今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
“到底咋样算进阶？”是很多做数据的新人同学很疑虑的问题。网上的文章铺天盖地的都是“如何入门”，“如何快速入门”一类。可真正做上数据分析以后才发现：根本学的就是个屁。每天都在跑数，真正的算法工作离自己一万多里。所以到底前途是啥？
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
前言 我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！ 听起来是不是很像你的遭遇？你会不会在得出像样的答案之前反复分析很多次？或者一遍又一遍地为类似的活动写着代码？如果是这样的话，这篇文章正好适合你。我会分
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！
一转眼，2019年已至4月，自从年初立下flag后，便努力朝着实现它的方向奔跑。有些执行得很好，比如每天更新完美Excel微信公众号，坚持每天学习，而有些则还没有开始。是时候该督促自已全面开始了！于是，制作了一个简单的计划执行情况统计分析表，加上少量的VBA代码，以方便自已每周检视计划的执行情况，提醒自已哪些没做，要赶快补上。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
文章来源：www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don't repeat
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布
在企业数据建设过程中，都离不开大数据平台建设，大数据平台建设涉及数据采集、数据存储、数据仓库构建、数据处理分析、数据挖掘机数据可视化等等一系列流程。
在数字化时代，数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及，数据分析的方法和工具也在不断进化。
报表，从来都是商业领域的主角，而随着商业智能（BI），大数据时代的到来，报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求，最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息，而往往这些汇总和分类信息是不固定的，比如下面这张报表
在BI界广泛流传着一个观点，不懂商业别做数据分析，可见商业理解对于数据分析的重要性。然后现实中，数据分析切合业务往往四处碰钉子，那么如何解决这个业界难题呢?数据分析人往往是用经典案例套业务的需求，或者
今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。
作为一款专业的统计软件，SPSS拥有多项独特功能，应用广泛于市场调查、社会科学研究以及医学和教育等领域。下面将通过举例讲解，介绍SPSS的几个独特功能。
业务数据描述将从统计学角度来分析这指标。利用统计方法,数据分析人员可以通过相应统计模型开展数据分析。数据分析过程包括数据收集,数据处理,数据探索,模型方法应用,分析结果数据展现及形成分析报告。 业务报表是指对业务内容和数据的统计分析图表。统计图表代表了一张图像化的数据,形象地呈现数据。我们常常提到的可视化分析图表一般包括比较类图表,占比类图表,相关类图表和趋势类图表。
对于上面的定义和概念，不了解大数据圈的人可能会觉得很抽象，并不能真正地理解。下面我通过数据中台用户之一业务分析师的视角具像化数据中台的一次应用场景，方便你能更好的理解它。
现在数据分析能力在职场中越来越重要，尤其对运营人来说，数据分析就是运营人职场能力的分水岭，不管是做内容运营、产品运营还是活动、直播运营，数据分析基本上已经成了大厂招聘运营的标配：
作为数据分析师，我们需要经常制作统计分析图表。但是报表太多的时候往往需要花费我们大部分时间去制作报表。这耽误了我们利用大量的时间去进行数据分析。但是作为数据分析师我们应该尽可能去挖掘表格图表数据背后隐藏关联信息，而不是简单的统计表格制作图表再发送报表。既然报表的工作不可免除，那我们应该如何利用我们所学的技术去更好的处理工作呢？这就需要我们制作一个Python小程序让它自己去实现，这样我们就有更多的时间去做数据分析。我们把让程序自己运行的这个过程称为自动化。
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……
泛微OA基于低代码平台，连接企业微信，协助汽车销售行业高效构建“市场-商机-销售-库存-售后”于一体的汽车销售服务数字化平台，助力汽车销售企业内部高效协作、外部快速连接客户。
信息系统还停留在 Visual FoxPro 的那个年代，能独立写个 MIS 系统就有人要你的那个年代。我毕业了，在一家电子集团公司（国内第六）做 MES 开发，用 FoxPro 写界面，SQL Server 和 Oracle 做后台。
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……
经常跟数据打交道的人，应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦，痛苦的来源大部分都来自于领导和老板，不管是大公司还是小公司，几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。
中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司（简称：北京院）始建于1953年，是大型综合性勘测设计研究单位，现为中国电力建设集团有限公司（世界500强企业）的全资子企业。
只需要获取当日累计的销售额，于是店老板就用 Excel或者纸质的表格创建了一个表，表中包含销售的日期时间，销售的产品，销售的数量，以及卖出的单价是多少。如此每天进行一个汇总，或者月底进行汇总就可以知道当天或当月的销售额是什么情况了。
学数据分析当然要先有数据，数据是分析的根本，不然一切都是空谈。如果是在公司里，得到数据轻而易举，因为公司有客户，有业务，必然会产生大量数据。但仅仅是个人学习的话，我们如何得到数据呢？
入行之后，我才发现数据分析其实可以分为两种：一种类似产品经理、一种偏向数据挖掘，类似产品经理向更加注重业务，对业务能力要求比较高；数据挖掘向更加注重技术，对算法代码能力要求比较高。
举一个典型的例子：男士到超市买尿布会顺带买一些啤酒，通过大数据分析出的结果促使超市在尿布的货架附近放一些啤酒，从而增大销量，买尿布与买啤酒之间没有因果关系，但是存在着某种相关关系。
一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？
对于各行各业争锋开采的数据“新能源”，GAP客户关系管理及业务拓展高级总监蔡辉认为，零售品牌若想赶这趟车，自有其方法论，以下是他在9月6日“大数据与分析创新峰会”上的发言实录。
当老板、业务向你要一份数据的时候，如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话，那你就输了，是一个“取数工具人”无疑了！也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性，以数据驱动业务，以数据赋能业务，口号谁都会喊，但是要做却不知如何下手。
作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具。
性能测试对于大部分测试人员都是一个神秘地带，因为在很多公司，性能测试都是由一个性能测试团队来做，所以普通测试人员没有机会接触到真实的性能测试，因而很难学习到很多新的测试实践知识。
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
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。
数据跟踪员：机械拷贝看到的数据，很少处理数据 虽然这个工作的人还不能称作数据分析师，但是往往作这样工作的人还都自称是数据分析师，这样的人，只能通过×××系统看到有限的数据，并且很少去处理数据，甚至不理解数据的由来和含义，只是机械的把自己看到的数据拷贝出来，转发给相应的人。这类人发出来的数据，是否有意义，怎么解读，他自己是不知道的，只能期望收到数据的人了。 2数据查询员/处理员：数据处理没问题，缺乏数据解读能力 这些人可以称为分析师了，他们已经对数据有一定的理解了，对于大部分数据，他们也知道数据的定义，并且可
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