写在前头,数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事:经过深入地分析了销售数据,做了很多种不同的大胆假设,并小心检验了假设的合理性。
假设你的客户(可能是你的领导,也可能就是你自己),给你发来一份销售数据,他希望你分析分析,看看如何提高销量。
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。
在Excel中,有两个名字相似的功能,一个在“开始”选项卡,名字叫“分析数据”,如下图所示:
曾经有人问过我,什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现,那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则:
在改革开放初期,中国经济处于初级阶段,如同未播种的田地,随手撒一把种子都可以长出农作物来。那段时间,很多人选择了下海经商并且轻而易举地赚到了第一桶金。对于田地的开发和使用效率没有任何的评估与计算。如同一个学生将成绩从0分提高到60分及格线是很容易的一样,初级阶段的经济增长都是飞速的、显而易见的。然而通过及格线之后,从60分提高到85分就要困难很多了,并且见效也是缓慢的。新时代需要新对策谋发展。
我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了,但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据,得出一些有用的结论!
数据虽然客观,有时也是会骗人的。在与数据打交道的过程中,我们可能经常会犯一些错误,导致分析的结论出现较大的偏颇。因此,在做数据分析时,我们需要警惕这5个常见误区。 产品数据是产品经理量化产品的重要方面
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
本篇是给各种有兴趣的,好奇的,想学习,想转行的门外汉做的简介,有兴趣的同学请传阅,业内各位老炮儿看了随意吐槽 ( ^∀^)
“你做过什么分析,介绍一下”是个面试时经常被问的问题。很多同学答完以后被怼,更多的同学没有自信回答。为啥?因为大家平时都在范嘀咕:“我可能做了个假的数据分析。到底数据分析是啥?为啥我感觉我做的不是???”今天简明扼要的教大家如何判断。
数据分析之前我们需要清楚的知道自己想要分析什么东西,也就是先搞清楚我们的目标。在公司可能是公司财报、用户增量变化、产品受欢迎程度、一些报表等等。
最近听到大家说的最多的话就是,在工作中总是没有数据分析思路,我应该怎么办呢?今天就来给大家分享一下,如何锻炼自己的数据思维,还有实例模型讲解哦~
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
我们爬取了京东商城口红近 4000 条口红商品信息,并对这些口红数据进行分析,让大家买口红给女朋友时有个选择的参考,从如下几个方面去分析:
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率
通过数据分析可以知道商业模式是否可行,评判那种推广渠道效率最高,能发现网站、商品结构、物流等各个环节的问题,能评估改进效果。 有哪些数据? 线上平台的数据来源有网站统计工具、ERP系统、客服回访问卷投诉等。 线上数据主要包含:访问量(IP UV PV)、平均浏览时长(浏览量)、新UV比例、跳出率、转化率(注册、订单、支付)、流量来源(搜索、直接、连接、地区、推广)、网页打开时间、网站热点、搜索分析等。 ERP数据主要包含:订单量、客单价、毛利率、二次购买率、忠实顾客转化率、顾客流失率、动销率、缺货率、商品
“你做的分析,业务早知道了,怎么办?”是一个非常困扰数据分析师的问题。面试的时候遇到,会越觉得非常难回答。工作中遇到,气的想拍桌子骂娘。今天我们系统的来讲解一下,如何应对这个问题。
看过前一个系列连载,很多同学很忧虑的问我:“陈老师,能不能讲点数据分析怎么真刀真枪帮企业挣钱的例子,给我们一些信心”。今天我们就来讲这个。出于正本清源的目的,之前我们分享的是数据分析如何体系化服务业务,这才是数据分析的真正用处。但如果真的问我,有没有奇门遁甲的手段,直接拉动业绩增长?当然有!
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来,这个话题就成为人们茶余饭后的谈资,但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特,就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
下图是几个1月初同时上市的新产品在上市后20周的销售数量记录,需要依据这些数据记录来尝试探索生命周期的问题。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 目前,在各大招聘网站查询数据分析相关岗位时,在任职要求一栏中基本都会看到“熟练运用 SQL”的要求,SQL 可以说是数据分析相关岗位的必备基础技能。 数据分析对 SQL 有哪些基本要求呢? 熟悉 SQL 语法,除了熟练掌握 SQL 常用语法,能对于一些细节理解到位,例如“BETWEEN 是否包含边界”、“对 NULL 的处理和查询”。 快速理解业务 SQL,通过文档、数据字典、数据宽表快速理解已有的常用业务SQL。在刚接触数据分析业务时,写 SQL 占据
数据分析师们经常会收到“我这里有一份数据,你帮我分析分析呗”这类没有明确需求的任务,往往经过在我们一顿自认为是金牌讲师的操作之后,得到的反馈却是一个又一个的灵魂拷问:
大家好,我是零一,今天给大家带来基础教程。我的公众微信号是start_data,欢迎大家关注。 本文适合以下情况的读者: 1丶淘宝店铺运营或者店长,目前还不会做数据分析,渴望提升自己 2丶打算在淘宝开店的朋友,目前尚在混派代学习中 3丶其他对数据分析感兴趣的朋友,尚在入门阶段 ================第一部分 数据分析概述================== 那么,我们直奔主题。 数据分析的概念必须搞清楚。简单点说,数据分析是将数据进行清洗后,把隐藏在数据背后的信息提炼出来。 另外,值得一说的是,数
某海产品批发商每天需要采购500斤的海产品,一直在城市的A市场销售海,每天都能卖完,价格也基本不变,成本也相对固定为1000元,如下图所示:
<数据猿导读> 随着产业升级,越来越多消费者选择电商而非实体超市购买商品,大数据的应用也不再局限于商家手里掌握的销售数据,而是转向如今网络时代更为关心的用户参与感、口碑传播,消费者的评价数据成为新的金
在工作中,经常有人来问:“那谁谁,建个模型分析分析下!”而干多了就发现:不同人口中的模型根本不一样。因此今天,就从相对简单易懂的商业分析模型,开始科普。
一切技术的出现都是为了解决现实问题,而现实问题分为简单问题和复杂问题。简单问题,需要简单分析,我们使用数据分析。复杂问题,需要复杂分析,我们使用机器学习。
引用著名瑞典统计学家 Hans Rosling 的一句话:想法来源于数字、信息,再到理解。
在数据分析中,有一种分析就是相关性的分析,所谓的相关性的分析就是 “不同现象之间相互相影响的关系叫相关性分析”,比如商场折扣和销量的 的分析,我们可以通过相关性分析,来判断折扣和销量之间的相关性有多强,多少折扣是销量最大的折扣,再比如孩子的身高和体重是否有相关性,标准的孩子身高和提升多多少。
找到工作社群会员(现在是分析部门的一个负责人)招了一个面霸,面霸面试期间懂各种机器学习理论等,但是入职以后,之前没有认真做过项目,却连一份基础的分析报告都做不好。
先把数据分析,机器学习,人工智能等这些概念搞清楚,就知道要学什么,以及从哪开始学起了。
本文作者在找工作之前自己调研求职公司,并对目标公司的产品,使用常用的分析方法进行分析,最终成功入职该公司。
威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统基于巨量的市场数据,对数亿条市场产品、营销和消费者数据进行分析挖掘,通过结合数据标准化、数据处理、预测模型、自适应计算等技术,对海量数据进行互联互通、整合管理,并基于计量经济学建模,深入探寻数据背后反映的市场规律与消费者选择偏好,避免系统偏差和随机误差,并结合丰富的市场经验和先进的模型技术,建立市场动态模拟系统、预测系统及运营决策优化系统。实现数据的智慧洞察,为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。
本文将以三个不同层次的实战项目为例,展示如何利用GPT智能助手在实际项目中应用Elasticsearch。
论坛君 “每天一个数据分析师”在第五期采访到的是一位萌妹子Yuki,她毕业于复旦大学,目前在上海从事互联网金融行业的数据分析,主要从事业务和用户方向的数据分析和研究。下面进入正题。 DA:您是如何入行
最近这段时间花了不少时间整理了关于数据采集、数据分析、数据挖掘的案例,这些案例包括了海底捞、银行信用分析、商务酒店分析、香水单品的市场竞争分析、渠道分析、客户特征分析、销售和运营数据分析,包括比较详细介绍数据来源、数据处理、数据分析、数据应用等数据分析知识。 一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析: 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素 4、信用卡欺诈判断模型 4.1基于
无论在股市还是车市上,新能源汽车早已站在了舞台中央。在一台台爆款新车的背后,是造车新势力们产品力和技术力的强强联手,更是数字营销和直营的绝妙组合。早在 2021 年,造车新势力们就已基本完成了销量的“原始积累”。根据各品牌的官方数据,以“蔚小理”为代表的造车新势力 Top3 年销量均已突破 9 万台,无限接近于 10 万台的里程碑。
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