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数据分析

1658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 1658 条
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
这才是大厂的经营分析报告，而不是“念PPT会”
想要提升效率，把经营分析会变成决策会而不是“例行会”“读ppt会”“甩锅会”，就得从众多数据中，把关键问题挑出来，帮大家聚焦到核心问题上。这里有5个问题最为关键。

2024-05-08 13:59:38

经营分析PPT
经营分析：决策分析模型搭建指南
如果同学们觉得没见过数据驱动决策，这也很正常，并非每个公司都这么规范认真，我们要做的是0级~7级的基础积累，积累越多，我们自己掌握的本事就越大，也越有机会到真正优秀的公司实践。

2024-05-07 12:00:47

决策分析模型数据
基于SpringBoot3.x和Apache Doris构建高效大数据分析系统
在传统数据处理过程中，我们面临的数据多数是结构化的，该数据保存在预定义的数据模型中，如关系型数据库的表。然而，随着科技发展，尤其是互联网、物联网和移动设备的普及，非结构化数据（如文本、图片、音频、视频、社交媒体数据等）的产生量正在急剧增加，它们共同构成了大数据的特征--多样性。

2024-05-07 08:16:17

大数据分析系统
数据分析，高手只比你多做了这一步
深入分析、建模、提业务建议，标签是很重要的一环。同学们可以试着多建有业务含义的标签，特别是涉及“盲盒”状态的业务，比如线上广告投放，线下销售跟进，商品选品等，标签的作用更大。​

2024-05-06 09:02:57

数据分析标签模型
时空图神经网络原理及Pytorch实现
在我们生活的这个充满联系的世界中，从微观的分子结构到宏观的社交网络，再到复杂的城市设计结构，都隐藏着一张张相互关联的图数据。这些图数据仿佛一张张神秘的网，将世界万物紧密相连。

2024-04-30 14:54:10

Pytorch时空图神经网络
深入解析数仓维度建模中的维度
对于桥接维度可能就更加好理解了，就是两个维度表之间通过第三张维度表进行关联，其中存储另外两个维度表的关系。如图9-6所示，维度表A与维度表B之间某个字段的属性存在多对多关系，基于这种多对多关系设计维度表C，用来存储这两个属性的关系。

2024-04-30 00:00:00

数仓维度建模
解读数据，我发现了超好用的七步标准法
数据分析师想要加强数据洞察能力，就得多积累分析经验，针对具体业务问题，收集业务动作，多复盘，这样才能认识得越来越深入。每次具体问题来了，才有丰富的弹药库可用。

2024-04-28 12:47:03

数据业务业务
轻松处理CSV文件，csvkit助你高效数据分析！
在本文中，我们将介绍csvkit库的基本用法，并通过一个实际的案例来演示如何使用csvkit进行数据分析。

2024-04-28 11:39:17

绍csvkit数据分析
常用的时间序列分析方法总结和代码示例
时间序列是最流行的数据类型之一。视频，图像，像素，信号，任何有时间成分的东西都可以转化为时间序列。

2024-04-26 12:29:36

时间序列数据分析
放大招，数据运营全流程SOP
用户需求是客观存在的，最大难题是如何收集数据，了解到用户需求。有些人会说：这还不简单，直接让用户填问卷不就好了。问题是，你自己去买东西的时候会填问卷吗，填个屁。用户都是不想被过度打扰的，因此设计顾客旅程，分步骤引导用户留下数据，很重要。

2024-04-26 12:28:32

数据运营SOP
学数据分析的八大误区，你中招了吗？
在设定学习目标的时候，到底是想提升目前岗位/行业的适应能力，还是提高自己在人才市场的竞争能力，是两个根本方向性问题。

2024-04-26 00:15:51

数据分析能力
一文带您了解权重证据(WoE)与信息价值(IV)：数据分析的重要利器
WOE和IV是数据分析和建模中的重要工具，它们能够帮助我们发现特征与目标变量之间的关系，并指导我们做出更好的决策。通过深入理解这些技术的原理和应用，我们可以更好地优化模型，提高预测准确性，从而实现更好的业务结果。​

2024-04-17 08:46:17

数据分析工具WoE
又踩坑了！BigDecimal使用的五个坑！
由于计算机的资源是有限的，所以是没办法用二进制精确的表示 0.1，只能用「近似值」来表示，就是在有限的精度情况下，最大化接近 0.1 的二进制数，于是就会造成精度缺失的情况。

2024-04-10 08:39:56

BigDecimal浮点数二进制
数据治理的六大核心准则，终于有人讲明白了
当然不同的企业的情况差距相对较大，数据治理的团队需要具体问题具体分析。在不同的阶段，不同的准则的作用是不一样的，这也需要数据治理团队灵活地掌握。当然基于这些准则并不能保证数据治理一定成功，所以需要科学的数据治理流程或者框架来尽可能提高数据治理的成功。

2024-04-08 00:00:01

数据治理核心准则团队
用户画像、用户分群、用户分层，到底有啥区别？
大量的用户指标与标签，形成了用户画像。用户画像是一个统称，通常一讲用户画像，大家都知道是在说用户的指标与标签问题。用户画像是数据服务业务的底座，有了用户画像才可以进一步地工作。

2024-03-29 11:39:57

用户画像用户分群用户分层
使用 Java 进行大数据分析公众号阅读量 10 万+ 文章标题的秘密
无论是Java编程技巧的分享，还是公众号的运营管理，都需要我们深入掌握一门技术或者一项业务的精髓，并辅以实践的锻炼和自我迭代的能力。

2024-03-28 08:10:37

Java技巧SEO
数据分析，如何实现降本增效？
隐形的羊毛更难受。比如很多公司做促销活动，总喜欢搞“全场大促”，心理感觉可以多覆盖用户，可实际上参与的都是同一批人。结果经常是有活动的产品销量大涨，没活动的一蹶不振，总业绩也不见涨。

2024-03-27 12:31:54

数据分析降本增效促销活动
大厂都要求的“数据分析闭环”，该如何实现？
完整的数据闭环，应该是：用数据监控业务 → 发现业务中的问题 → 分析问题原因 → 选择解决方案 → 继续监控业务走势，这样一条完整的链路。如果能实现闭环，肯定是做到了真正的数据驱动，既能体现数据分析的价值，又能促成业务科学办事，避免拍脑袋决策，是最好的状态了。

2024-03-26 11:37:08

数据分析业务
这是我见过最精准的预测模型
预测问题的背后，是一个很深层的业务问题：在很多公司，库存积压的损失是直观可见的，货都烂在货仓里。但缺货损失的潜在销量，却没有认真统计。想统计缺货损失很容易，可以让客户交定金预约，可以让客户登记需求量和需求时间。但很多公司业务要么懒，要么蠢，要么不想担责任，总之是没有做。

2024-03-26 00:54:42

预测模型数据
人工智能技术在群聊类数据分析中的探索
随着互联网的快速发展，社交网络已经成为了现代人日常生活中不可或缺的一部分。其中，群聊作为一种集体交流的方式，承载了丰富多样的信息，从文字到语音，再到图片和视频，内容形式多样，且充满碎片化特性。

2024-03-22 14:56:43

人工智能数据分析
Ydata_profiling：自动生成数据探索报告的Python库
Ydata_profiling能够直接完成数据探索的工作，只需要几行代码，它会生成互动网页形式的报告，里面包含数据概览、字段分布、统计学特征、相关性、缺失值、样本信息等。

2024-03-20 08:37:34

数据处理Python数据分析
数据分析师，定价模型怎么做？
现实的难点是：要怎么知道这个需求函数“Q=1000-4P”。本能的想法是：我先标个价格，比如100元，然后再降低到90、80、70、60……然后再提高到110、120、130、140，这样不就能测出来了？

2024-03-14 11:46:44

数据分析师定价模型
一个完整的数据分析体系，该长啥样？
在整个体系中，经营分析是直接服务于战略级决策的。在最高管理层做决策的时候，更聚焦于宏观的问题，比如整体目标达成，外部环境变化，内部举措效果。而不是陷在琐碎的业务细节里。

2024-03-13 13:46:44

数据分析体系
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