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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
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
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

PythonPandas数据分析
数据分析：揭示战略重点举措的隐藏模式
在当今快节奏和数据驱动的世界中，企业不断寻求获得竞争优势的方法。为满足这一需求而出现的一种强大工具是数据分析。通过利用数据的巨大力量，企业可以做出更明智的决策并推动战略举措，从而推动他们走向成功。

2023-10-10 16:06:14

数据分析工具
九张图揭秘如何做数据分析项目
某互联网大厂TOB业务线，可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务，但苦于销售水平不高，沟通话术质量不佳，转化率不足。现计划做话术培训，提升客户转化率。

2023-10-10 11:41:28

数据分析项目
数据分析，如何驱动科学决策
所谓的决策不科学性：原本可以出去玩，结果非宅家惹女朋友不开心。或者本来可以去景点，结果因为不知道，所以没去。通过数据澄清现状，梳理逻辑，可以避免这些问题。

2023-10-09 08:22:18

驱动科学数据分析因素
大数据面临的六个挑战以及如何利用云计算克服这些挑战？
企业在利用大数据的力量时遇到的另一个主要挑战是缺乏熟练的人才。大数据分析需要一套独特的技能，包括数据科学、统计、编程和领域专业知识。然而，拥有这些专业技能的专业人员严重短缺。

2023-10-09 06:52:53

大数据云计算数据分析
Pydantic，数据类型确认和解析神器
Pydantic通过提供一种优雅且易于使用的解决方案，简化了Python中数据验证和解析。它能确保数据的一致性，简化数据转换，并自动生成文档。

2023-10-08 12:34:16

Pydantic数据转换
年度经营计划&预算怎么做？最全攻略来了！
外部环境，社会舆论，竞争对手，上游供应商，下游消费者，内部团队表现、内部新品成功概率、内部努力程度&稳定性……都会影响结果，却又很难全部预测清楚。未卜先知的本事大家都喜欢，问题是丫不存在。

2023-10-08 08:08:16

年度经营预算供应商
Presto 在阿里云实时日志分析中的实践和优化
本文将分享阿里云千亿规模实时日志分析的架构设计和实践。本文将聚焦在存储和分析基础能力上面的建设，重点分享日志分析系统，以及在面对核心问题时的一些架构设计思路和经验。

2023-10-08 07:33:24

Presto数据分析
大数据在ERP引发前所未有的增长中的作用
每个行业的全球竞争都在加剧，行业面临着自上世纪70年代中期以来最严重的供应链危机，通货膨胀率上升的程度还有待发现。由于经济环境继续提供不可预测的挑战，企业必须尽其所能加强竞争优势。

2023-10-08 07:01:55

大数据ERP供应链
十大数据分析模型之三：矩阵模型
掌握构造矩阵模型的技术后，在很多领域都可以使用。特别是用户行为分析。因为收入、成本这些经营指标经常有KPI的，但用户行为并没有KPI。导致很多同学在做用户行为分析时会迷失方向：到底怎么判定用户行为的好坏？此时可以用上矩阵模型了。

2023-10-07 08:05:17

数据分析模型行为分析
利物浦足球俱乐部大力运用云技术和数据分析技术
利物浦足球俱乐部（LFC）负责数字业务的高级副总裁Drew Crisp表示，该俱乐部在过去三年里对所有的数字平台进行了改造，从15到20个数字接触点收集数据，以便更好地了解球迷的在线参与情况。

2023-09-27 11:13:58

云技术数据分析
这才是真正的数据分析报告，你那只是念PPT
到了每日汇报的时候，很多新人会习惯性地像11号一样写上一堆。甚至还有些官僚化的企业，会把这种格式一直流传下去，一传好几年。最后的结果自然是搞到没人看。为啥？因为从12号开始，已经是例行更新，后续的数据走势其实和之前看起来差不多。

2023-09-27 07:21:08

数据分析报告PPT
轻量级的日志采集组件 Filebeat 讲解与实战操作
Filebeat是一个轻量级的代理，对系统资源的消耗非常低。它设计用于高性能和低延迟，可以在各种环境中运行，包括服务器、容器和虚拟机。

2023-09-27 00:12:23

轻量级日志系统
五步法！快速建立数据分析思路
数据分析输出的产品，不像大米白面能直接填饱人的肚子。数据分析的价值是相对的。如果提供的是对方知道的东西，即使给得再多，也不会被认可，甚至会被吐槽：“你太啰嗦了，说重点”。

2023-09-26 12:32:21

数据分析领导数据
八步学会使用Pandas进行数据清洗
你已成功使用Pandas清洗了第一个数据集。在处理复杂数据集时，你可能会遇到其他挑战。然而，本文介绍的基本技术将帮助你入门，并为开始数据分析做好准备。

2023-09-26 01:03:36

Pandas数据数据集
在 ClickHouse 中处理更新和删除以及 Upserts
根据你的目标和性能要求，ClickHouse 有多种更新和删除数据的方法。本文的其余部分将描述每种方法及其优缺点，以及解决一些常见挑战的轻量级删除的一些最新进展。我们推荐最佳实践，并强调在考虑一种方法时需要考虑的一些重要事项。

2023-09-26 00:00:00

UpsertsClickHous更新
在Python中创建相关系数矩阵的六种方法
相关系数矩阵（Correlation matrix）是数据分析的基本工具。它们让我们了解不同的变量是如何相互关联的。在Python中，有很多个方法可以计算相关系数矩阵，今天我们来对这些方法进行一个总结

2023-09-24 14:52:21

数据分析相关系数矩阵
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