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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
到2028年，数据分析市场规模将达到1820亿美元
数据分析市场预测：数据已成为当今现代企业的命脉，推动各行业的决策、创新和竞争力。随着人们对数据变革潜力的认识不断增强，全球数据分析市场已做好在可预见的未来大幅扩张的准备。

2024-02-21 16:24:09

数据分析数据安全
数据分析工具在智慧城市中的作用
随着城市化、技术进步和人口不断增长，智慧城市已成为当今世界主要技术发展之一。 智慧城市设备依靠描述模型对城市环境产生的大量数据进行数据分析。

2024-02-20 14:31:52

数据分析智慧城市
数据分析必会的十个Python库
今天给大家分享除了基本的 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 之外的 10个流行的数据分析 Python 库。

2024-02-20 14:25:39

Python数据分析
基于Doris构建亿级数据实时数据分析系统
现有业务数据有以下特点，查询多、更新少，基本不会更新1 个月以前的数据，但是查询范围较大，有时需要查询几年前的数据，而且数据会以年、月等不同维度统计。

2024-02-19 00:06:06

数据分析系统Doris
经营分析，如何洞察业务痛点
为了输出高质量的分析报告，做经营分析的人就不能只抱着利润、收入、成本的报表，就不能只会算同比、环比、KPI完成比、时间进度比。

2024-02-05 12:01:34

经营分析KPI
大数据并没有死，可能是你已经不认识它了
大数据的计算与应用需求来自于业务，一些感觉大数据是忽悠的朋友，可能是因为企业上大数据项目的时候只是为了赶时髦，而并不是真实的需求而已。不过不要紧，计算需求会随着时间推移而变化的，随着企业数字化转型的发展，你也许会在未来看到这些大数据的价值的。

2024-02-01 08:29:42

大数据计算业务
完整的数据分析全流程，不容错过！
采集到细节数据后，可以计算每日的收支情况，如下表所示。这个过程叫：数据计算（俗称：取数）。取数的复杂程度，和数据计算的复杂度有直接关系，如果数据都像上边这么简单，工作肯定轻松很多。

2024-01-31 11:55:16

数据分析数据计算收支
企业该如何以及何时聘用数据科学家 译文
Mierswa和两位著名的数据科学领袖分别为招聘决策者和寻找机会的数据科学家分享了他们的见解。

2024-01-30 17:46:24

数据分析
行业观察 | 增强分析是下一个大趋势
增强分析是将可视化分析和商业智能相结合，以便更容易地与数据进行交互。

2024-01-29 19:33:21

增强分析数据分析
必会的七个数据可视化库
Matplotlib 有助于创建二维数组图，它允许用户通过散点图、折线图、条形图和直方图等来探索趋势、行为模式和相关性。

2024-01-29 13:02:00

数据可视化库数组
这个数据分析思路，让人大呼“靠谱”
作为数据分析，可以把这些发现先罗列出来，要不要深入分析交给领导决定。一般情况下，会说出：“你自己想想……”，要么是领导自己不熟悉这个业务，要么是领导自己也不知道情况，要么是丫不关心这回事。所以在接到问题时就问领导：“你想分析啥”很有可能是没答案的——他自己脑子都是空的。所以在呈现基础数据+变化趋势+变化以后，可以引发进一步的讨论。

2024-01-29 00:33:15

数据分析业务
15项顶级数据分析技术让企业获得竞争优势
数据分析技术是从大量数据集中提取洞察力的宝贵工具。从回归分析等基本方法到神经网络和大数据分析等高级方法，它们通过提供可为决策提供信息、优化流程和预测趋势的见解，帮助组织简化运营并改进数据管理。

2024-01-26 16:30:12

数据分析企业数据驱动
轻松拿捏！七种数据分析报告写作模板
测试型报告适用于：向已经很了解问题的人，解释测试结果。测试型报告也是仅对很了解问题的人管用！如果一个人不了解问题背景，就先做介绍型/监控型报告。否则经常是讲完报告被人喷：“你们搞这么麻烦有啥意义呀！”

2024-01-26 13:23:22

数据分析指标监控型
梳理数据指标体系，这才是最全指南！
在梳理过程指标的时候，有可能有些步骤缺少数字化工具，没法采集到数据，这时候就只能先空着，等有工具采集数据再说，过程指标有可能得逐步丰富。

2024-01-26 07:26:58

梳理数据指标体系业务
要避免的八个数据策略错误
如果不出现以下可能导致数据运营和结果脱轨的常见战略和战术失误和误判，实现数据驱动的成功就已经足够具有挑战性了。

2024-01-26 06:33:06

数据策略决策
2024年数据分析的五大趋势和应对措施
在快速发展和创新的数据分析领域，2024 年有望成为突破性趋势的一年，这些趋势将重新定义企业从数据中提取洞察的方式。下文将分析2024 年 5 大数据分析趋势，揭示将塑造数据驱动决策未来的工具和策略。

2024-01-25 17:51:21

数据分析人工智能边缘计算
新兴技术正不断提高数据质量 译文
本篇文章将介绍一些新兴技术趋势，以及它们是如何帮助提高数据质量的。

2024-01-24 15:48:35

数据管理
大数据技术发展史：大数据的前世今生
大数据技术的发展历程展示了人类智慧的薪火相传。从关系型数据库到分布式计算、分布式存储，再到数据处理和分析工具的涌现，每一次突破都推动着大数据的发展。

2024-01-19 08:04:13

大数据技术人类智慧
数据分析之Pandas必知必会
Pandas是python中一个非常强大的库，对于数据分析师、数据科学家，乃至任何需要处理和分析数据的专业人士来说，Pandas都是一个不可或缺的工具。本文将为大家介绍Pandas的基础用法，帮助你迈出数据分析的第一步。

2024-01-09 13:58:22

PandasPython数据分析
释放非结构化数据力量的八个技巧
“数据分析的世界，尤其是围绕非结构化数据的分析，是动态的。最小的优势，比如一支熟练掌握最新图像识别技术和分析概念图的团队，就能决定一款游戏是成功还是失败。我们已经看到先进技术的成果如何影响我们游戏的故事讲述和设计，从而带来积极的反馈并提高玩家的参与度。”

2024-01-09 08:48:52

非结构化数据分析
四种类型的数据分析可增强你的决策能力
数据分析可以通过提供从分析大型且复杂的数据集中获得的见解来改变决策。了解不同类型的大数据分析、每种大数据分析的用途以及它们的优势和劣势对于充分利用数据驱动决策的潜力至关重要。

2024-01-03 16:24:29

数据分析数据驱动大数据
2024趋势：ERP中数据分析的五大要点
2024 年，数据分析不仅仅是 ERP 实施中的一个额外功能；这就像第一步，将最终确定整个 ERP 实施项目的成功之路。忘记笨重的电子表格和无休止的报告——准备好驾驭这五种新兴趋势的浪潮。

2024-01-03 15:00:01

数据分析人工智能物联网
高级数据分析在塑造未来业务中的作用
在数据至高无上的时代，公司正在积极拥抱高级数据分析，以获得竞争优势。统计数据不言而喻：到2025年，超过25%的数据将是实时的，其中95%是由物联网产生的。

2024-01-02 17:11:09

数据分析运营
高级数据分析在塑造商业未来中的作用
在塑造商业未来的过程中，高级数据分析认证正在成为不可或缺的工具。随着组织努力在日益数据驱动的世界中蓬勃发展，拥有这些认证的专业人员成为创新、明智决策和卓越运营背后的驱动力。

2024-01-02 10:10:23

数据分析大数据数据驱动
数据安全之数据库安全的重要性
数据库作为信息系统的核心，不仅承载着海量的关键数据，还负责向各类用户提供高效、可靠的信息服务。在网络技术高度发展的今天，数据库的安全性显得尤为关键。为了防范不法分子的攻击，维护数据完整性和可靠性，数据库安全成为信息安全体系的重中之重。

2024-01-01 16:16:26

数据安全数据库
谈谈如何保护用于分析的敏感数据
数据驱动的解决方案帮助组织做出更好的决策，提高效率，为客户创造更好的体验，并最终带来更多收入。但数据的增长速度超过了对此类信息的保护速度。随着收集、存储和处理的数据量不断增加，数据工程师必须了解如何最好地处理个人信息以进行分析。

2024-01-01 15:53:25

数据驱动
如何做销售数据分析？
作为一名在京东从事多年数据分析工作的人士，我来回答这个问题，下面我将使用多种销售数据分析方法，详细介绍如何进行销售数据分析，相信通过我的介绍一定能让你有所收获~

2023-12-29 10:04:47

数据分析
2024年的数据分析：CIO有望看到的十大趋势
深入挖掘数据领域，以下是CIO需要了解的2024年的一些关键数据分析趋势。

2023-12-27 14:52:00

CIO数据分析
人货匹配模型没搞懂？互联网行业都在讨论它
所谓电子商务，还是商务，本质上运作的逻辑是一样的。不同的是，互联网上用户行为能留下充分的数据记录，因此能进行相对准确的分析。再也不用像传统门店那样，靠研究人员现场肉眼观察消费动线了。​

2023-12-26 13:15:20

人货匹配模型
EDA中常用的九个可视化图表介绍和代码示例
探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。

2023-12-25 15:51:07

探索性数据分析数据可视化
六个探索性数据分析(EDA)工具，太实用了！
在本文中将介绍六个极其实用的探索性数据分析(EDA)工具，这些工具能够帮助您更好地理解数据、发现隐藏的信息，并为后续分析和决策提供有力支持。

2023-12-22 09:14:48

EDA数据分析探索性数据分析
咨询公司的数据分析模型有多高大上？带你涨涨姿势！
所谓分析模型和方法，都是有特定的使用背景、使用目的、使用效果的。而且并不是所有的分析方法，都是冲着“精准”去的。能快速、省事的解决问题，才是最终目的。

2023-12-18 11:29:44

分析模型效果矩阵法
数据驱动业务方法
数据驱动业务可以帮助企业提高决策效率和准确性、优化业务流程和降低成本、提升用户体验和增加用户忠诚度、发现新的商业机会和拓展市场，以及提高企业竞争力和市场地位。

2023-12-13 13:35:50

数据驱动数字化转型数据分析
数据分析防掉坑指南
只要你听到的不是一个具体指标，都得打起十二分精神。因为没有经过专业训练的人，根本分不清楚自己想问的是啥。一句“分析分析”就完事了。分析问题混乱是常事。

2023-12-13 12:46:49

数据分析指标算法
如何让数据湖仓达到数据仓库的性能
数据湖仓库的演变重塑了数据分析，结合了数据湖和数据仓库的优势。尽管它具有变革性的潜力，但诸如高效查询性能等挑战仍然存在。创新解决方案如MPP查询执行、缓存框架和系统级优化可能弥合这些差距，并使企业能够享受湖仓库的所有好处，而无需承受任何缺点。

2023-12-13 07:26:24

数据湖仓数据仓库性能
太精彩了，原来RFM模型还可以这样用
任何模型都有其产生的历史背景、数据基础、使用范围，也不是所有模型的目的都是精准。简单、好用、省事，是更多时候的考虑。​

2023-12-11 13:57:00

RFM模型激励机制
数据科学家95%的时间都在使用的11个基本分布
今天将为大家带来数据科学家95%的时间都在使用的11个基本分布。掌握这些分布，有助于我们更深入地理解数据的本质，并在数据分析和决策过程中做出更准确的推断和预测。

2023-12-08 13:53:47

基本分布数据科学数据分析
2023年五个自动化EDA库推荐
EDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。

2023-12-07 14:34:00

EDA数据集数据分析
经营分析，如何诊断业务问题
所谓“屋漏偏逢连夜雨”，就是这个局面。此时，想要用数据描述问题，容易，树个标杆就能看出差距。想用数据诊断问题，就得突破上边层层险阻，争取业务的支持和老板的理解，才能见效。这是从数据到落地的必经之路。

2023-12-07 12:38:07

经营分析诊断业务数据
技术 or 业务？数据分析发展路径大盘点
本身，数据分析能力是个底层能力，各种岗位，各类公司都有需求。特别是最近各行各业的数字化转型大潮，使得做数据的同学在业务上，技术上都多了很多公司和行业可以选择。

2023-12-03 09:10:00

技术业务数据分析
探索性数据分析（EDA）之数据可视化案例：附数据集和源码
在这篇文章中，我们使用数据可视化在数据集上做了一系列的实验和测试，基于各个变量对数据集做了一些分析，比如单变量分析和可视化（条形图、饼图、折线图、直方图）；热力图可看作是双变量分析，因为它呈现了两两变量之间的相关性。

2023-11-30 07:23:53

数据分析EDA
加薪之路：高级数据分析师必备的八大能力
设计标签能力和梳理指标一样重要，但是经常被人忽视。高级的数据分析师可不是只会把维度表里的城市、性别、年龄拖出来用，而是能很敏锐地从业务口中捕捉到“高级用户”“长线运营”“防御性产品”这种词语，然后试着用数据量化。

2023-11-29 13:50:00

数据分析师
推荐多任务 2023 最新进展：用户生命周期视角下的多任务推荐模型 STAN
自从 MMoE 和 PLE 大杀四方，获得 RecSys Best Paper，多任务 CTR/CVR/StayTime 还有什么做法？本文介绍了 Shopee 提出的在用户分群基础上进一步细化多任务效果的优化方法--用户生命周期视角下的多任务推荐模型。

2023-11-29 07:25:58

生命周期数据分析
严把数据质量关，用Pandas轻松进行七项基本数据检查
当在处理较小的数据分析项目时，使用Pandas进行这些数据质量检查是一个很好的起点。根据问题和数据集的不同，还可以加入其他检查。

2023-11-28 18:15:42

Pandas数据检查
我们一起捋捋数据分析落地全流程
面对细节数据缺失，可以用管理手段配合数据建设。比如要求客服在首次接单且售后无异常的情况下，接单30分钟内完成分配，有异常就人工反馈标注。

2023-11-28 12:42:56

数据分析管理
Python Pandas数据预处理：你知道数据标准化吗？
z 映射的值是用当前特征值与比较数组的平均值之差，除以比较数组的标准差计算得来的。例如，我们可以计算列 deceduti 的 z-map，使用列 terapia_intenva 作为比较数组。我们可以使用 scipy.stats​ 库的 zmap() 函数实现。

2023-11-27 13:58:00

数据预处理数据标准化
业务模型 VS 算法模型，到底该怎么用？
典型的业务模型RFM，做用户分层时，如果每个指标分3类，那么就有3*3*3=27类，在业务上已经复杂到很难匹配对应策略了。但是如果用协同过滤算法，完全可以做到千人千面，这也是算法模型的巨大优势。

2023-11-27 12:24:23

算法模型业务模型
浅谈工作中常用的数据分析方法
本文将从业务指标建立、业务指标体系搭建到常用的数据分析方法进行介绍。

2023-11-26 17:47:00

数据分析
数据分析经典方法之：周期性分析法
周期分析法，还是更深入分析的基础。比如做预测，如果能拆分出整体数据中周期规律，预测就非常简单！比如做指标异动分析，如果已知有几个因素在影响，每个因素自身周期规律，那么追溯真实原因也很容易。很多同学做得不深入的原因，就是对基础规律了解不够。​

2023-11-26 08:20:35

数据分析周期性
Python：打造可视化数据分析应用的实战指南！
本文介绍了如何使用Python打造可视化数据分析应用，以及NumPy、Pandas和Matplotlib这些常用模块的使用方法和代码案例。

2023-11-24 14:02:00

Python数据分析
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