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数据分析

1624内容

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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。

共 1624 条

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

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

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

AI如何扩展数据分析并使其更高效

通过自动化各种分析任务和简化分析生命周期，AI将错误降至最低，释放人力资源用于战略工作，并削减运营成本。在AI和数据之间的这种共生关系中，企业为扩展分析和推动数据驱动的决策找到了一个强大的支持力量。

2023-11-21 16:02:56

数据分析人工智能

如何通过数据分析推动数字时代营销的演变

在这个数字时代，技术和数据引导成功的营销活动，数据分析已成为企业在这个动态环境中生存和发展不可或缺的工具。通过利用数据分析，企业可以根据洞察做出决策，个性化营销策略，精确定位目标受众，并准确评估营销计划的结果。

2023-11-15 10:08:33

数据分析大数据

从零开始学习数据分析之MySQL入门

最近，我的一位证券行业的铁哥们想要学习SQL，来取代Excel做数据处理。因此，我决定开设一个系列，从基础知识开始，介绍数据分析的相关内容。这个系列不仅涵盖MySQL的SQL语句，还将涉及使用pymysql操作、Pandas用法、PySparkSQL、PySpark算子的使用以及商业智能（BI）报表平台等方面的内容。

2023-11-14 16:14:49

数据分析 MySQL 大数据

2023年重塑CRM和数据行业的趋势

物联网已经成为大多数行业的游戏规则改变者，但2023年CRM和物联网的合作将有所增加。这种集成带来了许多优势，如销售自动化、高度定制的营销活动、提高客户忠诚度等。

2023-11-08 07:00:10

CRM 数据行业趋势

如何做内容推荐策略产品？

本次将分享内容推荐策略的道与术，其中“道”指价值观，“术”指方法论。本篇内容比较口语化，既适合一线同学，又适合从事搜广推的团队管理者阅读。

2023-11-06 07:33:01

推荐策略数据分析

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。

2023-11-06 06:39:36

数据分析 Python

Filebeat on k8s 日志采集实战操作

Filebeat 提供了丰富的配置选项，可以根据您的需求对日志数据进行高度定制和筛选。它还支持自动发现新容器、节点和服务，并动态调整采集策略。这使得它成为 Kubernetes 环境中日志采集的有力工具。

2023-11-06 01:17:25

主机容器选项

数据分析终极一问：指标波动有多大，才算是大！

所谓盲人骑瞎马，大概就是这个感觉。至于指望着“从头、腾、阿公司，请一个高级数据科学家，建立人工智能大数据模型，一张嘴就天知地知”，则已经是病入膏肓指望着救命仙丹的想法了。

2023-11-03 11:51:31

指标波动数据模型

2023年大数据行业预测

大数据在2023年将变得触手可及的一年。大多数公司现在都明白数据作为一种资产的价值，但许多企业仍在努力挖掘它的真正价值。尝试这样做在一定程度上推动了托管数据库即服务和/或数据管理即服务的增长，从而降低了复杂性。

2023-11-02 07:24:41

大数据行业预测

我不建议你抄大厂的用户画像，为什么？

用户数据少、做出来没有用。还有些传统企业傻乎乎，觉得：我找一些中间商，买一些用户数据补个缺，是不是就OK了？当然不是！国家对于用户隐私的保护级别一直在上升。

2023-11-01 11:34:40

用户画像企业

Intent数据传递为什么需要Bundle？

使用序列化的好处是可以方便地传递复杂的对象，包括对象的属性和方法等。而如果不通过序列化，直接传递对象的引用，可能会导致对象的属性和方法在传递过程中丢失或无法正常使用。

2023-11-01 08:20:51

Intent 数据传递对象

科技运营数据管理实践

数据管理实践是一项有既有挑战又有意义的工作，而且需要不断持续优化，它即是一门科学，更是一门艺术，我们要深入学习以上“道”，“法”，“术”，“器”的方法论，再结合工作中的具体场景，不断深耕实践，让运维之手和运维之眼有数可依，更加高效、从容地实现自动化、智能化运维，全面实现科技赋能。我们将踔厉奋发、笃行不怠，持续推动数字化转型工作更上一层楼，把一流财富管理银行推向前进！

2023-10-31 07:06:50

运营数据管理

数据分层：打造数据资产管家

随着数据分析技术的进一步发展，数据分层也必将不断优化和完善。从数据分析工具的不断升级，到人工智能和机器学习技术的应用，数据分层必将成为企业数据管理和决策分析的头号利器。

2023-10-30 18:44:26

数据优化数据分层

这才是搭建数据指标体系，而不是死背AARRR

梳理数据流，即明确业务的目标是否已量化记录，业务的操作流程是否已量化记录。这一步是确保前两步梳理的内容，能落地成数据表报，而不是悬在空中。考察的是数据采集的功夫。

2023-10-30 08:14:14

数据指标体系

火山引擎VeCDP：如何0-1构建与应用标签体系

火山引擎VeCDP的标签最终服务于上层的业务场景，例如营销、分析等场景。而标签体系是对标签的一种组织方式，对标签进行分类，形成一套可以长期稳定使用并且适用性较强的框架。

2023-10-30 07:30:08

VeCDP 火山引擎

数据分析的经典方法之结构分析法

类似的方法，还有矩阵分析法、趋势分析法、漏斗分析法。这些方法的共同点，就是：用一组有逻辑的指标，树立清晰的标杆，长期监控业务变化，从而快速得出结论。

2023-10-29 18:15:41

数据分析趋势分析法漏斗分析法

这套方法，更能让数据分析师立功，比算法模型好用

往往我们看到所谓用户画像，ABtest，预测模型，要么就是那些顺风顺水的大厂在说，要么就是当产品准备卖给乙方的甲方在说。一但大形势不好，过往吹得再厉害的模型、画像、测试统统都不管用了。

2023-10-27 11:31:00

数据分析师预测模型 ABtest

数据驱动业务，就得这么干！

破题的关键，在于：把业务动作和数据关联起来。用数据论证判断，在行动中收集数据，这样才能让数据和业务结合起来。比如眼前的任务，注意审题，老板只给了个方向：提升两平台同时下单人数，至于到底现在是多少，提升到多少？为什么要提升？一点信息都没给。

2023-10-26 06:58:44

数据驱动业务

数据分析和机器学习的11个高级可视化图表介绍

可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。

2023-10-24 20:38:15

数据分析机器学习

如何正确使用 Bean Validation 进行数据校验

为了避免重复这些验证，通常的做法是将验证逻辑直接捆绑到领域模型中，通过元数据（默认是注解）去描述模型，生成校验代码，从而使校验从业务逻辑中剥离，提升开发效率，使开发者更专注业务逻辑本身。

2023-10-18 18:38:44

数据校验业务

使用Pandas进行时间重采样，充分挖掘数据价值

在Pandas中进行数据重采样，有助于可视化连续或离散时间数据中的趋势和规律，进一步挖掘数据价值，突出显示不同的组成部分，包括趋势、季节性和不规则问题（可能是数据中的噪音）。

2023-10-16 18:02:29

Pandas 数据可视化

大数据企业获得创新的见解

现在最流行的是人工智能技术，尽管人工智能已经存在了几十年，但直到最近它才进入主流的消费环境。由于采用的成本高，人工智能行业一直被财力雄厚、能够获得大量数据的企业所主导;这是因为，如果没有当今的大数据技术，人工智能就难有作为。

2023-10-13 06:52:40

大数据人工智能生产力

15个高效的Pandas代码片段

Python的Pandas库是数据科学家必备的基础工具，在本文中，我们将整理15个高级Pandas代码片段，这些代码片段将帮助你简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。

2023-10-12 15:02:21

Python Pandas 数据分析

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