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数据分析

1647内容  
涵盖数据分析相关研究热点、技术难点与应用场景，让用户更好地学习、使用数据分析的各种工具。
文章 课程
共 1647 条
搭建数据运营体系：从“跑数机”到“增长引擎”
运营是个大工作，里边的分支非常多。单独看每一类运营，都有一套自己的指标体系。这就是开头说的：“运营已经自己有指标了，我做了指标他们不看”问题的本质所在。

2025-01-26 09:25:08

数据运营指标体系
如何快速提升数据分析能力
“做数据的，看不懂数据”是很多基础同学痛点。在建立监控指标以后，应首先了解业务考核的关键指标（比如销售收入、利润、新用户数、活跃用户数等）的常规走势。

2025-01-26 00:00:10

数据分析PythonSQL
构建【业务预测模型】，这个方法绝了
业务预测模型最大的优势，就是能彻底终结：“到底是预测不准，导致业绩不好；还是业绩不好，导致预测不准”这个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。它明确地告诉大家：就是因为业务没做好，所以才预测不准！

2025-01-16 08:50:33

业务预测模型
TAG：定义自然语言查询的高效解决方案 原创 精选
TAG 模型的出现填补了传统数据查询技术与现代语义推理需求之间的空白。通过结合 SQL 查询和大语言模型，TAG 在复杂查询、推理和结果生成方面展现了强大的能力。

2025-01-07 07:00:00

数据分析自然语言查询TAG 模型
一文解读贝塞尔修正：样本方差为何用 n−1而非n？
在计算样本方差或标准差时，除以 n−1看似一个微小的变化，但它对于获得总体方差的无偏估计至关重要。这个调整称为贝塞尔修正，它补偿了由于依赖样本均值而非真实总体均值所导致的低估问题。

2025-01-06 07:57:26

贝塞尔样本方差
一文看懂：数据指标体系的四大类型
评估型指标体系的难点，主要是考虑问题的全面性和指标数据采集可行性。这里特别要注意：数据指标可采集性。很多同学一提到评估，就会随口说：NPS、用户满意度、用户意向之类的指标。

2025-01-03 09:30:01

数据指标体系
五种被低估的非常规统计检验方法：数学原理剖析与多领域应用价值研究
本文将详细介绍五种具有重要应用价值的统计检验方法，并探讨它们在免疫学（TCR/BCR库分析）、金融数据分析和运动科学等领域的具体应用。

2025-01-02 15:10:17

数据分析MoodFriedman
后端开发必备：ElasticSearch入门与进阶
Kibana 是一款 ES 的数据可视化和管理工具，可以提供直方图，线形图，饼状图，地图。Kibana 还包含 Canvas 和 Elastic Maps 等应用程序。Canvas 可以基于用户创建动态信息。Elastic Maps 可以对空间数据进行可视化处理。

2025-01-02 10:58:27

数据可视化工具
2025年数据分析趋势预测
世界涌现了各种数据库及分析模式：数据湖、数据仓库、内存分析和嵌入式分析。但开源编排平台开发商Kestra的首席执行官兼联合创始人Emmanuel Darras表示，到2025年，分析的标准将是数据湖屋（lakehouse）。

2024-12-31 15:18:56

数据分析数据库数据建模
轻松拿捏！七种数据分析报告写作模板
数据分析报告，首先是一个报告，得有清晰的报告逻辑。至于数据，只是让报告更可信，更真实。那做报告到底有几种常见逻辑呢？根据一个人对报告内容的熟悉程度来分，有7种类型介绍如下。

2024-12-31 12:09:31

数据分析模板数据
SuperSonic：Chat BI 与 Headless BI 新一代数据分析平台实践
我们融合 Chat BI 与 Headless BI，构建了新一代数据分析平台，为用户提供了更高效、更智能的数据分析服务和体验。

2024-12-31 08:46:10

数据分析Chat BI数据解读
基于指标+标签的经营分析 Agent 创新实践
本文将分享如何基于大模型能力，叠加指标和标签平台能力，构建企业内智能数据分析产品。

2024-12-30 08:45:09

大模型智能数据分析AI Agent
一文解读贝塞尔修正：样本方差为何用 n−1而非n？
当样本均值大于总体均值时，低值部分的数据点会比总体均值更接近样本均值，依然导致方差的低估。同样地，由于正态分布的对称性，低估的区域依然大于高估的区域，因此我们通过将偏差除以 n−1 来修正这种低估，确保样本方差是总体方差的无偏估计。

2024-12-30 00:00:02

贝塞尔数据低值
做数据分析，牢记这个底层逻辑！
当一个不懂区分的数据分析师，遭遇一个企图蒙混过关的业务，就是标准的盲人骑瞎马了。这才会出现开头的种种吐槽。更搞笑的是，这时候懵懂懂的数据分析师还没发现问题，还会在网上到处问：“哪里有中国互联网数据分析统一标准定义？”

2024-12-29 19:36:04

数据分析分类型数据
你 VS 数据分析高手，最大的差异竟是……
在开发的时候，先做能用基础标签+现有数据指标，直接计算出来的标签。这种标签也被称作：规则标签。即业务给到计算规则后，可以基于基础标签+现有指标直接计算。这种标签获得速度快，也容易验证。

2024-12-26 11:49:14

数据分析标签模型
用 Python 实现量化交易策略回测
今天要给大家分享的例子，就展示了如何基于Python中常用的numpy、pandas等常用数据分析处理框架，针对目标个股简单实现「均线策略回测」。

2024-12-23 07:20:00

Pythonnumpy数据分析
高手的数据分析方法：标杆分析法
一个数据分析师去跟销售讲怎么卖出业绩，只会被人嘲笑“你他妈卖过1单吗！你敢教我！”但一个数据分析师去把销售大神们的祖传秘方总结出来分享，其他销售会伸长了脖子来听，还生怕听漏了。这就是标杆分析法的直观优势。

2024-12-09 13:11:22

标杆分析法业绩
这是我见过最好的用户增长分析模型
当赛道具体到一个具体领域后（快消、耐用、零食、服务……），其目标用户群体的画像、消费力、人群数量是可以锁定的。这里有两个要重点关注的东西：用户消费力分层与用户复购行为。这两点，直接决定了增长打法。

2024-12-03 12:05:57

增长分析模型用户消费
如何搭建一个高效的运营分析体系？
数据本身不说明问题，数据+标准才说明问题。标准从哪里来？当然从业务目标里来，能达到目标就是做得好。

2024-11-29 12:51:18

运营分析体系
还在纠结每天的波动？用户活跃分析这么做！
在讲用户流失分析的时候，我们说过：流失分析的目的不是消灭流失率，而是把流失控制在可控范围内。在用户活跃分析的时候，道理类似：做活跃分析，不是为了逼用户天天来戳一下，而是为付费、转介绍提供稳定的支持。

2024-11-27 11:44:08

用户分析流失率
数据分析终极一问：指标波动有多大，才算是大！
硬指标和软指标的区分，不是一成不变的。比如很多互联网公司会考察“用户增长”，这时候注册用户数就是个硬指标，逼着推广部门完成。因此区分硬指标和软指标，要看部门具体KPI要求。

2024-11-26 14:45:29

数据分析互联网KPI
滴滴ChatBI技术实践：智能数据分析的前沿探索与应用
滴滴团队在 23 年初就坚定地投身于大模型，致力于数据产品的升级与探索，截至目前，我们已经取得了一些阶段性的成果并成功落地。

2024-11-25 08:50:24

大模型智能数据分析AI
火山引擎基于大模型 ChatBI 的演进与实践
今天分享的主题是火山引擎 DataWind ChatBI 基于大模型的演进与实践。DataWind 是火山引擎推出的 BI 平台。在建设初始阶段，DataWind 主要聚焦于 MVP 产品路径的构建，致力于满足研发者、分析师、一线业务及日常协同办公等多方面的需求。

2024-11-25 08:20:22

大模型DataWind数据分析
京东数据架构解析：供应链效率提升与决策优化策略
本文介绍了数据编织在数据分析与治理中的应用。我们的目标是将传统数据处理方式升级至指标中台模式，旨在革新数据计算与加工流程。

2024-11-21 08:33:29

数据编织数据分析数据架构
四个方法，拯救你枯燥的数据日报
为什么每日指标会波动，这个很纠结的问题，提前准备了答案。通过打标签、梳理事件、定KPI，充分暴露波动背后的问题，引发深入思考。

2024-11-20 12:21:37

数据波动标签
分析指标波动，数据模型得这么建
数据分析需要跑数，但想解读跑出来的数，需要的是掌握丰富的事实情况，用数据量化评估其中可量化的部分，监控其中持续发展的部分，拆解其中模糊部分，从而越来越接近真相。

2024-11-15 11:43:21

指标波动数据模型
什么是顶级的数据分析方法？
数据分析的方法是非常多的。但为什么很多同学感觉自己没用上方法呢？因为每种方法是和业务场景、领导风格、数据质量、息息相关的。

2024-11-08 12:36:35

数据分析业务场景时间序列法
Python 统计分析常用的 30 个经典脚本
本文介绍了使用 Python 对数据进行统计分析的 30 个经典操作，涵盖了从基本的描述性统计到更高级的统计度量。每个操作都附有代码实现和输出结果，以便读者方便地在实际应用中使用这些方法。

2024-11-07 11:10:34

Python脚本统计分析
用户分析，找到一份完整的攻略
在数据上，观察培养与筛选的区别，主要看用户的需求是否会随着与我司关系深入而增加，以及能否被我司营销行为影响。如果经过长期相处与反复投放，都很难提升用户表现，则说明至少在当下我司力所能及的范围内，用户是无法被培养的。如果有某些措施能明显提升用户表现，则说明这个手段是好的培养手段。

2024-11-07 08:50:56

用户分析分类维度标签
高性能PHP框架Webman服务端实现流式输出有哪些解决方案？
Stream流式输出是一种数据处理方式，它将数据以流的形式进行传输和处理。在这种处理方式中，数据不再是集中存储在某个地方，而是以分散的方式存储在各个节点上，并不断流动。数据流的处理是在流动的过程中完成的，因此能够实时地处理数据，提高了数据处理效率。

2024-11-01 11:46:59

webman服务端流式
腾讯基于 LLM 的智能数据分析平台 OlaChat 的落地实践
随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的快速发展，智能分析在商业智能（Business Intelligence, BI）领域的影响日益显著。本节将探讨从传统 BI 到智能 BI 的过渡过程，分析这一转型所带来的新机遇与挑战。

2024-11-01 08:16:54

大语言模型LLM数据分析
这才是大厂的经营分析报告，而不是“念PPT会”
Rustls是可用于生产的TLS在Rust中的实现，比它的C对应物更快更安全。它的强大之处在于它不局限于Rust，它也可以在任何带有rustls-ffi的语言中使用，所以可以期待其他语言(如C、C++、Python和Ruby)的项目都能采用它。

2024-10-31 11:28:59

Rust项目语言
数据分析十大模型：决策模型
注意！即使没有模型，手工也能做处理。一般做投放的同学，会用每个渠道投放费用/获客数量，计算每单位获客成本（CAC），然后看哪个渠道的获客成本低，就先把这个渠道全部投满，然后看看手头还剩多少钱，继续投成本第二低的。

2024-10-30 12:21:18

数据分析决策模型驱动
做数据十年，第一次见这么棒的数据分析方法
想真正理解&掌握数据分析方法，当然不能这样“拿着锤子找钉”。工作中的数据分析，要紧密结合业务，服务业务需求。因此理解业务需求，围绕问题找答案，才能理解各种数据分析方法有什么用，该怎么用。

2024-10-30 12:17:51

数据分析方法全流程
夜莺Nightingale：打造高可用监控平台
在本文中，我们详细介绍了如何部署和配置夜莺Nightingale监控平台，以实现高可用性监控架构。通过精心设计的Redis集群、MySQL主从复制、Prometheus数据源集成，以及Keepalived的高可用配置。

2024-10-30 08:04:20

监控平台夜莺Redis集群
麦肯锡都在用的MVP分析法，到底是什么？
MVP（Minimum Viable Product）原本是应用于产品设计的方法。指在正式推出产品前，先推出一个版包含核心功能的简单版本，测试用户需求与反馈，从而快速判断产品是否符合市场需求，做出调整。

2024-10-28 13:07:35

MVP分析法产品
如何使用 Pandas 进行数据清洗？如何保证数据清洗的效果？
考虑使用自动化工具和框架来简化数据清洗过程。例如，使用 Apache Airflow 或 Prefect 来自动化数据管道，确保数据清洗步骤的一致性和可重复性。

2024-10-28 12:57:36

Pandas数据清洗
提升效率的十种 Pandas 数据操作方法
无论是数据清洗还是探索性数据分析，Pandas都能帮你轻松搞定。接下来，我会分享十个技巧，让你在处理数据时更加高效。

2024-10-23 09:00:00

数据分析Pandas
为什么你做数据分析没思路？
数学、统计学、运筹学是有很多方法的，而看书本身能让人感到充实。于是，就有一些看书入迷的同学，开始拿着锤子找钉。比如今天看到统计学正态分布，好爽，于是看谁都像个正态。明天看到回归分析一章，看谁都想回归一下……

2024-10-22 11:34:34

数据分析统计学
Doris企业级实战，构建TikTok实时数据仓库
在迁移到Apache Doris前，TikTok通过Flink传输实时数据，并使用Kafka在不同数据层间实现数据流动。由于Kafka本身没有逻辑表，因此在其上开发不如在Hive上那么容易。

2024-10-18 08:17:09

Doris数据仓库
别再罗列指标了，有用的经营分析这么做
很多公司经营分析是财务部门做的，结果财务部门真的就只盯着自己的三张表，每天算利润、算现金。你问他：“销售部门在干啥？”“营销有啥动作？”“市场环境有啥变化？”一问三不知。只知道结果，不知道过程，这是“要搞高”问题根源。

2024-10-15 11:54:38

经营分析指标策略
数据准备指南：十种基础特征工程方法的实战教程
在数据分析和机器学习领域，从原始数据中提取有价值的信息是一个关键步骤。这个过程不仅有助于辅助决策，还能预测未来趋势。为了实现这一目标，特征工程技术显得尤为重要。

2024-10-14 15:00:59

机器学习数据分析
“人货场”模型怎么用？为什么互联网行业也在讨论它？
由于既不确定顾客购买意向，又不确定需求，因此这个阶段的匹配成功率必然是大大降低的。并且夹杂的影响因素太多，根本无法分析清楚：到底是哪个环节出的问题导致不成交。

2024-10-14 12:51:02

人货场模型互联网
业务型 VS 技术型数据分析师，哪个更有前途？
对于在校生而言，强烈建议不要考虑啥业务型分析，就认认真真找一个写SQL的岗位实习仨月。也不用管它啥公司，只要能写SQL就行。

2024-10-12 14:39:54

业务型技术型数据分析师
大数据分析能让大学体育招募重回正轨吗？
如今美国大学体育招募就像狂野的西部，数百万业余运动员与2800个大学体育项目相匹配的过程已经变成了一场混战。但对于德克萨斯州奥斯汀市的一位科技企业家来说，这种混乱预示着一个机会，他渴望利用大数据技术为大学招募人员创造公平的竞争环境。

2024-10-12 14:12:50

数据分析体育招募人工智能
喜马拉雅基于大模型 ChatBl 实践探索
本文将分享喜马拉雅基于大模型 ChatBI 的实践探索，文中将重点介绍关于准确性和大模型幻觉等问题的解决方案。

2024-10-12 08:11:05

大模型ChatBI数据分析
数据分析十大模型：CVP模型
为了保证APP正常运行，需要最起码的运维投入是多少？这个保底水平，也得通过数据量化，否则只看眼前运行没有问题，就随便裁员，导致APP出了大BUG，从“降本增效”变成“降本增笑，都是预料之中的。

2024-10-10 11:59:11

CVP模型数据
运营数据分析体系，最全搭建攻略来了！
运营工作形式灵活，因此经常需要根据实际工作流程，来设定数据指标。一来方便监控执行进度，二来在复盘的时候，好观察哪个环节出了问题，便于追查原因，寻找机会。

2024-10-09 11:57:34

运营数据分析体系
标签 VS 数据指标体系，这篇讲得太清楚了！
当然，流程式也不止漏斗这一种，比如在生产、服务、售后等环节，也是一个完整的流程，但不是逐步递减的。比如生产任务，是肯定要完成的，但随着生产工序增加，每一步会增加新的原料、生产费用、人工成本，此时整个流程所消耗的成本、时间是逐级递增的。

2024-10-08 09:01:45

标签数据指标数据分析
用户生命周期分析，这个坑90%的人踩过！
对线下实体店而言，用户到店即付费，先消费后体验服务。但在互联网产品里，付费与活跃脱节的现象很常见。或者有的产品干脆允许用户只活跃，不付费，通过额外的权益和道具收费。比如游戏、在线音乐、视频、社区等等皆是如此。

2024-10-08 08:14:08

用户生命周期分析服务
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