说明：本文是接着上一篇微博的ajax分析法进一步说明一种特殊情况。 我们在上一篇文章爬虫课程（十二）｜ajax分析法（微博）：通过获取api爬取新浪微博内容数据实战中通过分析获取ajax方式请求的
复习要求：first集follow集select集的求解；firstvt集和lastvt集的求解；LL(1)文法的判断；算符优先文法的判断；
作者迈克尔·施拉格（Michael Schrage），美国麻省理工学院斯隆商学院电子商务研究中心的研究员。
在日常的工作和生活中，强大的分析能力成为专业人士的基本特征。那么，如何拥有强大的分析能力呢？
近年来，越来越多的人选择大数据行业，只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错，而且培训项目、机构众多，各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。 但是没有对岗位和自身进行合理评估，求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前，你都要好好思考这些问题：我希望进入哪些行业呢？这行业有前景吗？需要什么样的知识结构？符合我的兴趣方向吗？ 📷 1、职业爱好：分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗？ 2、思考能力：如何根据数据推演、分析、提出解决方案，这常常需要你脑洞大开。
在百度竞价推广数据分析中，针对不同的分析目标，采用适当的方法对数据进行分析，可以更有效的得出分析结论，指导账户优化。常用的数据分析方法有： 1.对比分析法 对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析它们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。 例如：在点击量的优化中，通过对比优化前后的点击量数据，可以判断所采用的优化方案是否有效。 2.分组分析法 分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标准，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。 例如：按
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
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
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顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节
网站的质量和稳定性对于用户和公司来说至关重要，但是在网站的快速发展过程中，由于各种原因导致事故不可避免的发生，这些大大小小的事故对公司难免会造成一些负面的影响，为了避免同类事故的再次发生，美团的工程师们从事故中不断学习，对每次事故进行深入分析和总结，形成了一种 Case Study 文化，并结合一套科学的分析方法-5whys分析法，深入分析事故背后的根本原因和流程漏洞，使得事故发生的频率大大降低。
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层次分析法是一个听起来十分具有专业性的词语，出现在各大相关的学术文章之中。但是不乏没有专业知识的人群对这个词语充满疑惑。那么层次分析法是什么？这种分析方法有什么具体的作用？下面通过相关的资料来对这种分析方法进行了解。
标签分析法：通过打标签的方式，将很难用数据指标描述的问题具体化，之后基于标签进行分析，解答问题的方法。 有时候，我们想了解的事务不能用指标来表达时，可用标签分析法。 比如：下雨了，客人少，所以业绩不好。 这里，下雨，就是一个标签。
这个时代是大数据时代，也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大，大数据也迅速成为行业和市场的热点，更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需，这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最高的，掌握大数据技术，工资提升40%左右是很常见的。”大数据的就业领域是很宽广的，不管是科技领域，还是食品产业，零售业等等，都是需要大数据人才进行大数据的处理，以提供更好的用户体验，以及优化库存，降低成本，预测需求。下面跟小编一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。 一、热门工作岗位 1、
（1）5W2H又称为七问分析法，是以五个开头的英文单词和两个H开头的英文单词进行提问，即为什么（Why）、什么事（What）、谁（Who）、什么时候（When）、什么地方（Where）、如何做（How）、什么价格（How much）
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。并且没入门的人，会给结构分析法起很多高大上的名字，类似：拆解法/拆分法 一类。
财务报表分析的主要依据是财务报表的数据资料，但是以金额表示的各项会计资 料并不能说明除本身以外的更多的问题。因此必须根据需要并采用一定的方法，将这些会计资料加以适当的重新组合或搭配，剖析其相互之间的因果关系或关联程 度，观察其发展趋势，推断其可能导致的结果，从而达到分析的目的。 （1）比重法 比重法是在同一财务报表的同类项目之间，通过计算同类项目在整体中的权重或份额以及同类项目之间的比例，来揭示它们之间的结构关系，它通常反映财务报表各项 目的纵向关系。使用比重法时，应注意只是同类性质的项目之间使用，即进
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。
写竞品分析文档是数据产品经理必备技能，知己知彼百战不殆，竞品分析文档对于产品新人来说，几乎是必备的，无论是竞品分析也好，还是产品体验报告，最终的目的，无非是指导我们产品前进的方向。今天就给大家分享16种常见的竞品分析方法，一起来学习进步！ 表格分析法 表格分析法主要是用表格来统计竞品功能元素的有无 适用条件： 当我们想较为全面的了解一个功能的概况，或较为宏观的把握竞品的现状，可使用表格分析法 当我们思考某个功能元素是否需要保留，可使用表格法分析竞品的做法 操作步骤： 第一步：画出一个 N 行 M
是的，一个初中时就学会的坐标轴，X轴从左到右是点击率的高低，Y轴从下到上是转化率的高低，形成了4个象限，这就是我们要说的象限分析法。
随着经济的快速增长，各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长，与此同时，数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢？或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢？
业务流程测试用例编写原则以需求分析中的流程图做为编写测试用例的模型，坚持“测试驱动开发，用例指导结果，数据记录变化”的原则，灵活使用不同的方法制定测试用例。
将例题中的电路如下图所示进行连接，此处交流电压源作为一个信号源放置。并用示波器测量显示例题中
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍什么是主成分分析法PCA。
与其他一些相关工程职位一样，数据科学家的影响力与互联网同进同退。数据工程师和数据分析师与数据科学家携手共同完成这幅“大数据时代”巨作。他们共同努力拟定数据平台要求，基础和高级算法，提供数据分析和展示所需的可视化工具，并将价值创造以易于理解，富于见解的方式反馈给其他部门。 三者之间的定义又是如何界定的呢？ 数据科学家是什么样一个存在呢？ 通常情况下，数据科学家有数学或物理方面的高等学位。有博士学位的情况并不少见，硕士学位仅是一个前提条件。数据科学家精通统计建模以及如何构建与定制高级数学算法。这既在他们专业范围
近日。在腾讯内部分享会上，游戏数据分析组的高级游戏测试工程师为我们分享了质量数据分析对于游戏留存的影响。让我们更加深入的了解游戏质量数据分析的重要地位。
数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程，是数据科学领域的核心技能。
首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。从宏观角度知道如何进行数据分析，就像是一个数据分析的前期规划，知道着后期数据分析工作的开展。
ABC分类法(Activity Based Classification) ABC分类法又称帕累托分析法或巴雷托分析法、柏拉图分析、主次因分析法 、ABC分析法、分类管理法、重点管理法、ABC管理法、abc管理、巴雷特分析法，平常我们也称之为“80对20”规则。它是根据事物在技术或经济方面的主要特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。 ABC分类法是由意大利经济学家维尔弗雷多·帕累托首创的。1879年，帕累托在研究个人收入的分布状态时，发现少数人的收入占全部人收入的大部分，而多数人的收入却只占一小部分，他将这一关系用图表示出来，就是著名的帕累托图。该分析方法的核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次，识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素。后来，帕累托法被不断应用于管理的各个方面。1951年，管理学家戴克（H．F．Dickie）将其应用于库存管理，命名为ABC法。1951年～1956年，约瑟夫·朱兰将ABC法引入质量管理，用于质量问题的分析，被称为排列图。1963年，彼得·德鲁克（ P．F．Drucker）将这一方法推广到全部社会现象，使ABC法成为企业提高效益的普遍应用的管理方法。 此规则通过对同一类问题或项目进行排序，来认明其中少数争议较大的。帕雷托通过长期的观察发现：美国80%的人只掌握了20%的财产，而另外20%的人却掌握了全国80%的财产，而且很多事情都符合该规律。于是他应用此规律到生产上。他的主要观点是：通过合理分配时间和力量到A类－总数中的少数部分，你将会得到更好的结果。当然忽视B类和C类也是危险的，在帕雷托规则中，它们得到与A类相对少得多的注意。
作为黑盒测试的一个重要阶段，功能测试毋庸置疑是不可缺失的。功能测试的相关话题很多，无论是测试的形式，例如手动测试和自动化测试，还是测试方法，例如数据驱动和关键字驱动，都有大量的研究文章。 我这篇文章里主要从国别不同的角度来讨论一下功能测试的差异，原创文章可能有一些谬误的地方，请读者指摘。 #No.1 日式循规蹈矩 日本人给世界其他民族的印象是做事认真严谨，对待问题一丝不苟，犯了错误按严重程度该下跪的下跪，该剖腹的剖腹。他们的这种一贯行事方式也带到了软件行业，而软件行业的摩尔定律，技术的日新月异，代码、框架
对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意的产品。 数据分析师的工作是什么样的？数据分析的流程有哪些？ 通常会有一个苦恼，不知道如何去衡量自己的方案是否有效。毕竟发声的客户都是对体验不满的用户，没有问题的用户都是沉默的。 针对这些问题，也是总结了两种方法
本人在大学时期 待了两年的数学建模社团，也参加过国赛，最近有些许感性，想以此纪念一下。
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
大数据文摘作品，转载具体要求见文末 投稿作者 | 袁峻峰 编辑 | bian zheng 前序 本文是以郝伯特·西蒙的过程理性理论结合AlphaGo算法步骤探讨量化基本面分析法的分析方式，而不是讨论如何使用量化基本面分析法预测公司股价。 量化基本面分析法（Quantamental）将量化和基本面两种方法结合起来，是近几年随着市场电子化、大数据、自然语言处理技术快速发展产生的新的基本面分析法。现在已经是DT时代，发挥海量数据价值已成为可能。以下讨论都是假设已合法的收集相关数据包括交易、消费、关注度、GPS、
对于精益生产流程优化，不管是对流程整体的优化还是说对中间部分的改进，例如减少环节，改变时序等等，都是通过提高工作质量，提高工作效率以及降低成本，降低劳动的强度，节约能源消耗，然后保障产品的安全生产以及减少污染。精益生产流程优化的基本方法分为五种。
有同学问：陈老师，每次被面试都被问“你使用过哪些数据分析的方法”。结果都感觉答不上来。到底数据分析有什么方法？为啥我在做数据分析，却感觉没什么方法？今天系统解答一下。
作为黑盒测试的一个重要阶段，功能测试毋庸置疑是不可缺失的。功能测试的相关话题很多，无论是测试的形式，例如手动测试和自动化测试，还是测试方法，例如数据驱动和关键字驱动，都有大量的研究文章。
作者：Thomas H. Davenport 翻译：康欣 大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 【预告】大数据文摘底部菜单明日上线，敬请期待 Thomas H. Davenport是巴布森学院（Babson College）杰出教授（Distinguished Professor），数字商业中心（Center for Digital Business）研究员，国际分析研究所（International Institute for Analytics）研究主管，以
举个例子 假设我们是一家专注做共享出行的公司，接下来我们要分析是否在共享电动车这一领域进行发展，那么套用SWOT分析会得出如下分析：
数字要读出含义才有价值。结构分析法，就是解读数据的一种简单、快捷的方法，也是数据分析师的祖传手艺，今天我们系统讲解一下。
随着信息技术的发展和应用系统规模的增大，无论是系统的建设方还是承建方，都迫切需要建设组织自身的数据度量体系，以便加强项目过程控制、提高生率、降低生产成本，提升市场竞争优势。
注：文章内容主要参阅 《matlab数学建模算法实例与分析》，部分图片来源于WIKI 文章分为2部分： 1第一部分以通俗的方式简述一下层次分析法的基本步骤和思想 2第二部分介绍一下我们队伍数学建模过程中，对层次分析法的应用，中间有些地方做了不严谨的推理，例如关于一致性的检验，如有人发现不正确，希望可以指正 第一部分： 层次分析法（Analytic Hierarchy Process ，简称 AHP ）是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法，它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家
大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。
信息分析主要以事物、现象、数据、信息的属性、特征、本质、规律、关联等为依据展开定性和定量分析，以期发现新知识。因此，信息分析以事物、现象、数据、信息之间存在的因果关系或相关关系为基础。关系是指事物之间因为时间、秩序、结构、运动等产生的联系，包括时间、空间、发生和发展逻辑（包括流程，如工业流程、业务流程等；规律，如生命体的生老病死循环、自然运动规律等）
5W2H分析法也叫七何分析法，可以简单理解为一种在工作、生活、学习等过程中会广泛应用到的思考、思维方式。可指导我们更加全面的考虑问题并高效解决问题，是一种简单、方便易于理解的思维方式。
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