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数据分析

1631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 1631 条
通过一个手抓饼摊，看懂数据分析全流程
有诗云：“一杯茶、一支烟、一段SQL写一天”，就是在吐槽，数据计算太过复杂，导致得写几百行SQL才能拿出来。

2024-08-19 09:07:00

手抓饼摊数据分析SQL
业务分析模型，我整理了四个好用的模板
逻辑树模型有两个难点，第一个是：提出合理的假设。比如一提到收入下降，很多人会习惯性地扯“大环境不好”；提到成本升高，很多人习惯性扯“通货膨胀”。这些看似有理但过于宏大的假设，会误导分析方向，掩盖真实问题。

2024-08-13 12:03:09

业务分析模型
用户分析五大法则，互联网大厂都在用！
正所谓：长袖善舞，多钱善贾。做数据分析，如果数据本身就很少，那也很难分析出有深度的结论。反映在用户分析上，如果用户是轻度用户，注册时候就留个手机号，登录一两次就没来了，那铁定没有啥数据可以分析。

2024-08-12 11:42:21

用户分析互联网分层
数据分析十大模型：杜邦分析模型
如果你掌握了杜邦分析模型的构建思路，以上问题都能迎刃而解。然而，很多网红文章在介绍杜邦分析模型的时候，只是罗列了一大堆指标，同学们看得头昏脑涨，也搞不懂其中的逻辑。

2024-08-06 11:32:07

数据分析模型杜邦分析模型
我们一起聊聊如何做一个优秀的数据分析项目？
纵观整个过程，我们能看到，做好项目的过程，就是把数据方法应用于企业实践的过程。数据本身有统计学、数学、编程、数据库等专业知识，但其中相当部分（比如数仓、ETL）是为保障数据本身的正常运行；相当部分（比如语义判断、图像识别）是用于工业应用，不用考虑业务理解和配合；相当部分（比如统计学）适用于科学实验、农林牧鱼研究。

2024-08-05 10:55:52

数据分析项目统计学
这才是有效的用户细分，而不是只分高中低
虽然数据、统计学给我们提供了很多工具（分类工具、降维工具）可真正用到实处还是得考虑具体业务场景。我们从来都不缺少会背课本的学生，我们缺少的是会考虑实际场景的分析人员。

2024-07-31 11:52:55

用户工具电商行业
为什么你做的数据异动分析，总被人Diss
从本质上看：只有死人的心电图才是一根直线，但凡是个正常的人一定会有波动。把握业务规律，判断合理波动范围，了解业务应对异常的手段，才能推动合理决策。想达到这个效果，需要分几步完成。

2024-07-30 14:05:00

数据异动分析业务
为什么 Top node、Free、Grafana 的数据对不上，你知道吗？
对于 Pod 来说，通过 top 和 Grafana 看到的内存使用量可能是相同的，因为，大部分 Grafana 面板绘制 Pod 内存使用量用的是 container_memory_working_set_bytes，这与 top 的计算方式是一致的。

2024-07-26 21:53:59

数据PodGrafana
商业分析师如何利用 SQL 进行数据分析
在当今数据驱动的营销环境中，利用 SQL 可以显著提高商业分析师的工作效率与效果，并根据业务需求定制数据分析，实时优化营销活动，以易于理解的方式向相关人员展示数据报告。

2024-07-26 21:36:43

SQL数据分析分析师
大厂必考：数据分析如何实现闭环
业务没有需求，数据分析师通过看数据，主动发现了一个异常点，又找到了解决问题的办法，然后告诉业务方，业务方听了大喜，立即执行，发现效果非常好。

2024-07-26 08:30:03

数据分析数据业务
StarRocks 是什么？ 一文了解
在数据分析这个复杂多变的领域，不太可能存在一个放之四海而皆准的解决方案。StarRocks 在某些方面的确表现出色，例如尤其是在处理大规模数据集时的查询速度。

2024-07-26 00:00:10

StarRocks数据分析技术
聚焦电商场景，详解抖音集团埋点及归因分析方案
本文将聚焦电商场景，介绍抖音集团埋点历程、电商场景解决方案、归因实践及其收益等模块，旨在为数据技术人员在埋点后数据加工过程中所遇到的问题提供有益思路。

2024-07-18 08:33:19

数据分析SDK埋点
为什么你做的数据复盘报告，总被人Diss
虽然说只看主指标是不够的，但是不看主指标肯定不行。不但要看，而且要第一位看，先明确本次复盘讨论的具体业务是啥，考核的主指标是啥。

2024-07-16 11:51:54

数据复盘报告
一文带您了解伪对数(Pseudo-Log)：可视化倾斜数据的黄金方法
经典对数变换不能处理零和负数，而伪对数变换可以应对这一问题。伪对数在所有实数上都有定义，并能平滑过渡。本文通过比较伪对数和经典对数变换，展示了伪对数在处理和可视化偏斜数据中的优越性。通过实例数据，显示伪对数变换能够有效地改善数据分布和可视化效果，使得数据展示更加清晰。

2024-07-16 10:43:45

伪对数可视化数据
完整的数据指标体系，大厂是怎么搭建的？
很多新手会习惯性忽略建立标准环节。于是导致了大量铺陈数据，然后不知道下啥结论的晕头鸭子问题。如何在无刚性目标情况下，建立评价标准，读懂数据含义，是搭建体系的关键。

2024-07-11 11:52:24

数据指标体系
数组探秘：数据结构的基础，深入解读数组的内部机制！
数组当中的元素在内存中是连续存储的，且每个元素占用相同的内存、数组是有序的、数组的长度一旦确定是不可变的、当然数组也可以通过System.arraycopy方法进行数组的替换，简单理解就是扩容。

2024-07-11 11:35:08

数组结构内部机制
.NET也能玩大数据？你学会了吗？
.NET不仅在传统软件开发领域占据一席之地，在大数据处理方面同样表现出色。其丰富的库和框架、高效的性能、强大的安全性以及易用的开发工具，使得.NET成为大数据处理中不可忽视的力量。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，.NET在大数据领域的前景值得期待。

2024-07-11 08:29:57

大数据.NET工具
不再堆砌数据，这有一份超棒的经营分析模板
一提到“经营分析报告要增加业务指标”，很多人就会搬出：业绩=客户数*转化率*客单价这一套东西。注意！站在业务角度，客户数、转化率、客单价这些指标，照样是结果指标。如果只拿这些指标进来，依然会得出“业绩降是因为客户少了，所以要搞高”这种无脑结论。

2024-07-10 12:11:30

数据经营分析业务
做到了！我用数据分析提升用户转化率
常见的质疑就是这么来的。这些结论之所以都是废话，是因为业务看了以后，真的不知道能干啥。业务方期望听到的优化建议，是：直播还能不能做！能做的话，做多少场？做啥话题？挂啥链接？不能做的话，我要怎么解决销售问题！这才是有用建议。

2024-07-08 11:33:45

业务场景优化
”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！
人货场三个维度之所以经常用，是因为这三者与用户行为有直接关系，并且商品属性、卖场属性、用户习惯都有一些天生的规律可循。因此很适合作为分析的基础，做深做细。一方面能对业务有更清晰的认知；另一方面，想建立更复杂的模型也有线索了。

2024-07-05 11:50:15

模型数据分析场景
使用 Spring Boot 3.x + Flink 处理数据流中的延迟与乱序问题
在实时数据处理系统中，延迟和乱序是两个常见且棘手的问题。延迟是指数据在传输和处理过程中出现的时间滞后，而乱序则是指数据到达的顺序与其生成的顺序不一致。这些问题会直接影响数据处理的准确性和时效性。

2024-07-05 10:17:08

数据流系统CPU
模版+案例 | 数据指标体系的构建方法和流程
很多同学构建数据指标体系，喜欢堆砌数据。放一堆指标以显得丰富。可实际上如果不按业务流程找子指标，指标之间逻辑性就很差，看起来经常莫名其妙。更不要说，很容易弄出来类似“你幸福吗”这种稀奇古怪的玩意。

2024-07-04 12:10:50

数据指标体系
从拍脑袋到数据支持决策，这个分析师是怎么做到的？
数据驱动决策需要的是业务流程与数据紧密配合，领导层参与推动，才能实现的事。数据驱动决策，从来都不是一个神机妙算的世外高人，拿着数据口念咒语：“妈咪妈咪轰”就轰出来一个惊天地泣鬼神的结论，这是基本常识。

2024-07-03 12:01:36

数据驱动决策
数据分析中十种常见的可视化图例 原创 精选
漏斗图（funnel chart）类似于漏斗的形状，其中每个部分逐渐变窄。分段垂直排列，以显示层次结构。在漏斗图中，每个分段对应于顺序过程中的一个步骤或阶段。它们说明了数据点在各个阶段中的进展。

2024-07-01 08:51:19

可视化数据分析漏斗
数据分析报告，如何写出“可执行”的建议？
唯独数据分析能力是可以通过学习、训练、实验、记录来不断提升的。所以基于数据提可行性建议，可能不会被采纳，但只会越来越被重视。​

2024-06-26 01:09:36

数据分析训练
谈谈利用主数据改进数据分析的重要性
在接触数据科学时，许多人专注于数据分析、数据可视化和数据收集，而忘记了整个数据科学的一个基本组成部分：主数据。

2024-06-24 21:18:48

数据分析
揭秘打车软件，如何找到方圆 1km 以内的乘客
用geohash那结果显然是AB更近，但是实际上A与B的距离比AE、AC、AD都远。这其实是一个边缘性的问题........后续我会更新如何去避免这种问题的出现。

2024-06-21 08:44:37

打车软件边缘性
别当布谷鸟！这些方法能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。

2024-06-17 11:29:49

信息KPI标签
数据分析思路，总结了四个好用的模板
如果整体进度没很大问题，各子部门进展顺利，那么大家不会发表太多意见，看完后会说“很好，继续监控”。如果整体进度有问题，那么大家的思路会被引导到：“为什么A部门执行好，B部门不行？”上边去，这样就能做进一步的分析。

2024-06-13 11:54:03

数据分析模板进度
太卷了吧，这份销售分析报告真是到位
如果发现问题，最好直接告诉一线：你这么做有用！还是上边的例子，如果真发现这个问题，可以先看签约率高的人做了什么。如果我们发现展示同行客户案例有效（提升5%左右），那直接把行业案例库作为功能做到产品里去。告诉他们：聊天的时候，点这个按钮，管用！

2024-06-11 13:57:41

销售分析数据互联网
从SQL Boy到管理者：数据分析师成长的五个阶段
经历了前四个阶段，实际上已经能在公司里混到数据部门领导了，只不过不同公司数据团队规模有差异，因此管辖权限会有区别。作为部门管理者，除了专业能力外，常规的管理方法也要有一定掌握。这个话题展开就大了，这里先不多说。

2024-06-11 00:11:00

SQL数据分析师数据
经营分析的三个等级，最厉害的长啥样？
经营活动太多，导致的交叉重叠问题。在中级分析部分，我们已经知道：活动之间可能有重叠，新旧产品可能有替代，新老渠道可能有冲突，研发升级不见得有效果……总之，每件事都会产生成本，但不是每件事都能挣钱。

2024-06-07 15:15:56

经营分析决策
关于 Python 数据分析的 15 个 NumPy 应用
本文专为那些希望深入了解并掌握NumPy核心功能的数据分析新手设计。我们将通过10个实用的应用示例，带你从基础操作到一些高级技巧，让你的数据分析之旅更加顺畅。

2024-06-06 09:08:14

NumPyPython数据分析
大数据实时分析：Flink中的Table API
虽然大多数基于 Flink SQL 的在线编辑和任务执行引擎都是通过 Table API 实现的，但还有其他方法可以实现类似的功能，包括直接使用 SQL API、Flink SQL CLI、REST API、Flink Dashboard 和 Flink SQL Gateway 等。

2024-06-06 08:58:08

大数据SQLAPI
大数据实时分析：Flink Dashboard 任务运维和监控
Flink Dashboard 可以与多种开源工具集成，如 Apache Zeppelin、Apache Superset、Airflow、Grafana 和 Prometheus 等。

2024-06-05 09:16:54

开源工具Airflow
大数据实时分析：FlinkSQL中的窗口选取
会话窗口是一种基于活动间隔的窗口。它们没有固定的大小或滑动间隔，而是根据一段不活动的时间（间隔）来划分窗口。当超过指定的不活动时间间隔时，窗口会结束并开始一个新的窗口。

2024-06-04 14:10:00

FlinkSQL窗口大数据
借助Geemap分析空间地理数据 译文
这个Python库用于使用Google Earth Engine（谷歌地球引擎）和ipyleaflet创建交互式地图。

2024-06-04 08:00:00

GeemapPython
这才是真正的数据分析项目，而不是取数发通报
计划类工作在跳槽的时候也很好用。因为制定计划涉及整个公司经营分析指标体系，经营方向确认，通过计划类项目，能很好地建立全局认知，在面试官面前显得很有水平。

2024-06-03 14:23:00

数据分析项目计划类
大数据分析是什么、它是如何工作的
大数据分析描述了在大量原始数据中发现趋势、模式和相关性的过程，以帮助做出基于数据的决策。这些过程使用熟悉的统计分析技术，并在更新的工具的帮助下将它们应用于更广泛的数据集。

2024-06-03 14:03:35

大数据分析大数据
总做描述性统计，深入的数据分析到底怎么做？
很多同学做不深入，是因为从2级深度开始，就不能只指望几个指标/维度交叉一下，直接拉出结论来，就得结合业务场景，转化业务假设，然后搜集证据。这要求掌握业务场景、指标、逻辑能力。这些能力需要积累和锻炼才能提升。

2024-05-31 11:37:20

数据分析验证维度交叉
Gartner发布2024年数据与分析重要趋势
在近日的Gartner数据与分析峰会上，Gartner分析师介绍了IT领导者必须把握并纳入其D&A战略的重要数据与分析趋势。

2024-05-29 13:29:37

数据 分析Gartner
数据分析基础 | Python数据交叉表，你学会了吗？
数据交叉表是数据分析中非常重要的工具，掌握它可以让你更加高效地进行数据处理和可视化呈现。

2024-05-29 12:47:00

Python数据数据分析
搭建数据指标体系，我总结了标准化全流程
业务流程是主要数据来源，指标体系首要任务是反馈业务流程情况。有了主指标以后，要结合业务流程，梳理出过程指标。有了过程指标，才能解释主指标为什么低，为什么高。

2024-05-29 12:41:33

数据指标流程
做数据分析十年，第一次见到靠谱的归因模型
从经验上来看：投诉类来电，在业务上性质特殊，属于高风险行为。别的来电都能用小程序替代，唯独怒气冲冲的客户，必须用人工来服务，至少让人家消消气。

2024-05-20 13:20:35

数据分析业务程序
大宗产业风控领域的数据探索与实践
蚂蚁作为互联网企业，数据建设通常是面向互联网场景围绕个人开展，传统业务上的数据应用构建与互联网存在着比较大的差异。蚂蚁尝试从大宗领域切入，探索能否基于已有能力去服务传统产业，帮助其实现产业数字化升级，并落地相关的风控场景应用。

2024-05-17 08:16:08

数据建设风控领域数据分析
做经营分析，只会同比环比，怎么办！
所谓策略，就是业务开展的前后顺序，轻重缓急。比如上文提到的“A产品销售差3%”达标。如果站在产品策略的角度，就不是这么头疼医头，脚疼医脚地把每一个产品的涨跌列出来。

2024-05-15 11:51:40

经营分析业务产品
Pandas 处理 CSV 数据的十个步骤
今天，我们将一起踏上Python数据分析之旅，以处理CSV文件为例，通过十个简单易懂的步骤，带你领略Pandas的强大之处。

2024-05-13 11:43:39

Python数据分析CSV
一文快速解锁：价格分析模型
价格的敏感性，是可以事先测试的。在事先可以以优惠券为杠杆，以抽奖的形式测试用户的购买率，从而一定程度上推断涨价/降价多少合适。但是这种方式更适合测降价，涨价的话，用户本能的反感会比较强烈，所以不太适用。

2024-05-11 08:18:49

解锁价格模型
这才是真正的商品分析，而不是罗列进销存
一提到商品搭配，很多人脑子里第一时间蹦出来：啤酒与尿布。实际上即使不用数据去算，商品之间固定搭配。就像比起啤酒配尿布，啤酒配鸡爪，啤酒配花生米，啤酒配小龙虾更常见一样。

2024-05-10 12:01:00

商品分析数据分析断货
用Pyjanitor消除数据清洗(Data Cleaning)中的烦恼
数据清洗（Data Cleaning）通常被视为数据驱动决策的关键准备步骤，其目的在于查找并纠正数据中的错误和不一致，以提高数据质量。随着数据集的增长，确保数据的清洁度和完整性变得越发具有挑战性。了解数据清洗的重要性以及如何进行数据清洗变得至关重要。

2024-05-10 08:31:57

数据清洗数据驱动
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