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  • ICMP(INTERNET CONTROL MESSAGE PROTOCOL,网络控制报文协议),经常在一些计算机网络面试和笔试中遇到,下面我们就看看技术之瞳上... A、应用层 B、网络层 C、数据链路层 D、传输层 分析:  ICMP协议是TCP/IP协议

      ICMP(INTERNET CONTROL MESSAGE PROTOCOL,网络控制报文协议)经常在一些计算机网络面试和笔试中遇到,下面我们就看看技术之瞳上两道关于ICMP的笔试题。

      技术之瞳 阿里巴巴技术笔试心得习题2.2:
      TCP/IP模型体系结构中,ICMP协议属于(B)
      A、应用层 B、网络层 C、数据链路层 D、传输层

      分析:
      ICMP协议是TCP/IP协议族的一个子协议,协议号为1,封装在IP报文内部的,一般不把其作为高层协议。它一般用于IP主机和路由器之间传递控制消息,通过 IP 包传送的 ICMP 信息主要用于涉及网络操作或错误操作的不可达信息。 ICMP 包发送是不可靠的,所以主机不能依靠接收 ICMP 包解决任何网络问题。
      ICMP不象TCP或UDP有端口,但它确实含有两个域:类型(type)和代码(code)。而且这些域的作用和端口也完全不同。Ping用到的是ICMP协议,不是端口。
      由于它封装在IP报文中,很显然属于网络层。

      技术之瞳 阿里巴巴技术笔试心得习题2.3:
      以下对网际控制协议(ICMP)描述中正确的是(ACD)
      A、ICMP封装在IP数据报的数据部分
      B、ICMP消息的传输是可靠的
      C、一般不把ICMP作为高层协议,而只作为IP必需的一个部分
      D、ICMP一般用于在Internet上进行差错报告

      分析:
      只有B选项是错误的,ICMP消息的传输是不可靠的,其它选项看第一题的分析描述。

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  • 数据分析报告

    万次阅读 2019-04-16 21:42:44
    数据分析报告到底是什么,有什么用,该怎么写。这个我也不知道,我觉得就可能跟毕业论文相似吧。但想到接下来的工作需要写大量的数据分析报告,就先查一查这个东西吧。 先说一说数据分析报告是干什么的吧。数据分析...

    数据分析报告到底是什么,有什么用,该怎么写。这个我也不知道,我觉得就可能跟毕业论文相似吧。但想到接下来的工作需要写大量的数据分析报告,就先查一查这个东西吧。

    先说一说数据分析报告是干什么的吧。数据分析报告的作用就是展示分析结果以及提供决策依据。

    那么数据分析报告长的什么样子呢? 据说是图文并茂,有清晰的分析框架,结论明确,通俗易懂,能够让读者一目了然。它的结构有总分总结构(感觉有点像小学时候写作文)。我们需要总述分析背景,分析目的,分析思路,还需要分述其中的内容,最后来一个总结就ok了。

    所以说数据分析报告到底是什么呢?它是数据分析的原理和方法,运用数据来反映,研究和分析某项事物的现状,问题,原因,本质和规律,并得出结论,提出解决方法的一种分析应用文体。

    写数据分析报告需要注意什么呢?
    首先,我们写的数据分析报告中的结论一定要基于紧密严谨的数据分析推论过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西没有说服力。
    其次,分析要有很强的可读性,是阅读者能快速的理解。
    然后就是 数据分析报告尽量要图表化,用图表来代替大量堆砌的数字会有助于人们更加形象更直观地看清问题和结论。当然,图表也不要过多,会产生视觉疲劳。
    好的数据分析报告的流程一般是:发现问题,总结问题原因,解决问题。

    数据分析报告常见的种类有三种:专题分析报告,综合分析报告,日常数据通报等。

    专题数据分析报告:
    主要作用:就是为决策者制定某项政策,解决某个问题提供决策参考和依据。
    特点:单一性,专题分析报告不要求反映事物的全貌,主要针对某一方面或某一个问题进行分析。深入性,由于专题分析报告内容单一,重点突出,因此便于集中精力抓住主要问题进行深入分析。
    它不仅要对问题进行具体描述,还要对引起问题的原因进行分析,并且提出切实可行的解决办法。

    综合数据分析报告:
    主要作用:全面评价一个地区,单位,部门业务或者其他方面发展情况。
    特点:全面性,综合分析报告反映的对象,无论是什么范围都需要站在全局的高度,反映总体特征,做出总体评价,得出总体认识。在分析总体现象时,必须全面,综合地反映对象的各个方面的情况。联系性,要把互相关系的一些现象,问题综合起来全面系统的分析。这种综合分析不是对全面资料的简单罗列,而是在系统地分析指标体系的基础上,考察现象之间的内部联系和外部联系。

    日常数据通报
    主要作用:以定期数据分析报表为依据,从而反映计划执行情况,并分析影响和形成原因。
    特点:进度性,由于日常数据通报主要反映计划的执行情况,因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析,观察比较两者是否一致,从而判断计划完成的好坏。因此,需要我们进行一些必要的计算,通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。规范性,一般来说,日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告,定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分:反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验,找出存在的问题、提出措施和建议。时效性,时效性由日常数据通报和性质和任务决定,它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息,才能帮助决策者掌握企业经验的主动权,否则将会丧失良机,贻误工作。所以需要我们格外注意这个。

    不管什么文体都是有结构的,虽然会有不同,但是最经典的数据分析报告的结构是‘总-分-总’,包括 开篇、正文和结尾三大部分。在数据分析报告结构中,“总分总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言;正文部分主要包括具体分析过程与结果;结尾部分包括结论、建议及附录。
    标题常见的类型有四种,分别是解释基本观点、概括主要内容、交代分析主题、提出问题。那么标题的制作要求是什么呢?需要我们做到直接、确切、简洁。
    目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容,因此,要在目录中列出报告主要章节的名称。
    前言是分析报告的一个重要组成部分,需要注意分析背景,分析目的,分析思路。分析背景就是对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解,主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息。分析目的就是数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果,可以解决什么问题。分析思路就是用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析,即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点,也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下,才能确保数据分析维度的完整性,分析结果的有效性及正确性。
    正文需要我们利用各种数据分析方法,一步步地展开分析,通过图表及文字相结合的方式,形成报告正文,方便阅读者理解。报告正文具有四个特点:是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。这就需要我们对正文足够重视。
    结论结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果,通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复,而是结合公司实际业务,经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。它与正文紧密衔接,与前言相呼应,使分析报告首尾呼应。
    附录附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说,附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料,有时也含有正文中提及的资料,从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释等内容,这就需要我们根据自己撰写数据分析报告的实际情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。

    最后就是数据分析报告的细节部分,需要注意分析的结论是否正确,是否有逻辑性。如果没有明确的结论就不叫分析了。结论要精简,使读者容易理解。尽量做到图表化,图表的配色也比较重要。要有好的数据源,要保证数据的准确性,使用错误的数据会误导别人。

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  • 1. 在软件开发过程中,我们可以采用不同的过程模型,下列有关增量模型描述正确的() A. 已使用一种线性开发模型,具有不可回溯性 B, 把待开发的软件系统模块化,将每个模块作为一个增量组件,从...

    开启一个新的系列 —— 「数据分析真题日刷」。七月临近,备战秋招,加油鸭!

    • 今日真题
      京东2019春招京东数据分析类试卷(来源:牛客网)
    • 题型
      客观题:单选27道,不定项选择3道
    • 完成时间
      120分钟

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    《数据分析真题日刷 | 目录索引》

    1. 在软件开发过程中,我们可以采用不同的过程模型,下列有关增量模型描述正确的()

    A. 已使用一种线性开发模型,具有不可回溯性
    B, 把待开发的软件系统模块化,将每个模块作为一个增量组件,从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件
    C. 适用于已有产品或产品原型(样品),只需客户化的工程项目
    D. 软件开发过程每迭代一次,软件开发又前进一个层次

    正确答案: B

    ?增量模型

    增量模型也称为渐增模型,是把待开发的软件系统「模块化」,将每个模块作为一个增量组件,从而分批次地分析、设计、编码和测试这些增量组件。

    • 优点
      (1)将待开发的软件系统模块化,可以「分批次地提交软件产品」,使用户可以及时了解软件项目的进展。
      (2)以组件为单位进行开发「降低了软件开发的风险」。一个开发周期内的错误不会影响到整个软件系统。
      (3)「开发顺序灵活」。开发人员可以对组件的实现顺序进行优先级排序,先完成需求稳定的核心组件。当组件的优先级发生变化时,还能及时地对实现顺序进行调整。
    • 缺点
      (1)要求待开发的软件系统可以被模块化。如果待开发的软件系统很难被模块化,那么将会给增量开发带来很多麻烦。

    (来源:百度百科

    2. 一颗二叉树的前序遍历是ABCDFGHE,后序遍历是BGHFDECA,中序遍历是?

    A. GHBADFCE
    B. DGBAFHEC
    C. BADGFHCE
    D. BAGDFHEC

    正确答案:C

    ?二叉树的前序、中序、后序三种遍历
    在这里插入图片描述
    (来源:https://blog.csdn.net/qq_33243189/article/details/80222629)

    我个人的二叉树结构如下图,仅供参考。
    在这里插入图片描述

    3.关于TCP协议的描述,以下错误的是?

    A. 面向连接
    B. 可提供多播服务
    C. 可靠交付
    D. 报文头部长,传输开销大

    正确答案:B

    ?TCP协议

    TCP(Transmission Control Protocol
    传输控制协议)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC 793定义。

    (来源:百度百科

    对B选项, TCP不提供广播或多播服务

    ​对D选项,由于TCP要提供可靠的面向连接的传输服务,因此增加了许多开销,确认、流量控制、计时器及连接管理等

    4.以下命令用于设置环境变量的是:

    A. export
    B. cat
    C. echo
    D. env

    正确答案:A

    ?关于环境变量的命令
    export: 设置环境变量
    echo:查看是否成功
    env:显示所有的环境变量
    set:显示所有本地定义的Shell变量
    unset:清除环境变量

    5.数据库事务的特性不包含:

    A. 原子性
    B. 并发性
    C. 一致性
    D. 持久性

    正确答案:B

    ?数据库事务的四大特性:原子性、一致性、隔离性、持久性

    (1)原子性(Atomicity)
    原子性是指事务包含的所有操作要么全部成功,要么全部失败回滚,因此事务的 操作如果成功就必须要完全应用到数据库,如果操作失败则不能对数据库有任何影 响。

    (2) 一致性(Consistency)

    一致性是指事务必须使数据库从一个一致性状态变换到另一个一致性状态,也就是说一个事务执行之前和执行之后都必须处于一致性状态。

    (3)隔离性(Isolation)

    隔离性是当多个用户并发访问数据库时,比如操作同一张表时,数据库为每一个用户开启的事务,不能被其他事务的操作所干扰,多个并发事务之间要相互隔离。

    (4)持久性(Durability)

    持久性是指一个事务一旦被提交了,那么对数据库中的数据的改变就是永久性的,即便是在数据库系统遇到故障的情况下也不会丢失提交事务的操作。

    (来源:百度知道《数据库事务四大特性是什么?》)

    6.索引是对数据库表中一个或多个列的值进行排序的数据结构,以协助快速查询、更新数据库表中数据。以下对索引的特点描述错误的是:

    A. 加快数据的检索速度
    B. 加速表和表之间的连接
    C. 在使用分组和排序子句进行数据检索时,并不会减少查询中分组和排序的时间
    D. 通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性

    正确答案:C

    ?索引的特点

    • 创建索引的好处
      (1)通过创建索引,可以在查询的过程中,提高系统的性能
      (2)通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性
      (3)在使用分组和排序子句进行数据检索时,可以减少查询中分组和排序的时间
    • 创建索引的坏处
      (1)创建索引和维护索引要耗费时间,而且时间随着数据量的增加而增大
      (2)索引需要占用物理空间,如果要建立聚簇索引,所需要的空间会更大
      (3)在对表中的数据进行增加删除和修改时需要耗费较多的时间,因为索引也要动态地维护

    (来源:《数据库索引》https://blog.csdn.net/qq_36071795/article/details/83956068

    7. 如果ORDER BY子句后未指定ASC或DESC,默认使用以下哪个?

    A. DESC
    B. ASC
    C. 不存在默认值
    D. 其它选项都不对

    正确答案:B

    8.关于Python中的复数,下列说法错误的是()

    A. 表是复数的语法是real + image j
    B. 实部和虚部都是浮点数
    C. 虚部必须后缀j,且必须小写
    D. 方法conjugate返回复数的共轭复数

    正确答案:C

    ?Python中的复数
    (1)表是复数的语法是real + image j
    (2)实部和虚部都是浮点数
    (3)虚部后缀可以是 j 或 J
    (4)方法conjugate返回复数的共轭复数

    9.执行以下shell语句,可以生成/test文件的是(假定执行前没有/test文件):

    A. touch /test
    B. a=touch /test
    C. >/test
    D. echo ‘touch /test’

    正确答案:A B C
    (待解析,欢迎评论指导~)

    10. if [ $2 -a $2 = “test” ]中 -a是什么意思

    A. 大于
    B. 减
    C. 全部
    D. 并且

    正确答案:D

    ? Linux_shell的逻辑判断

    -a
    -o
    !

    11.文件目录data当前权限为rwx — ---,只需要增加用户组可读权限,但不允许写操作,具体方法为:

    A. chmod+050data
    B. chmod+040data
    C. chmod+005data
    D. chmod+004data

    正确答案:A

    参考解析:

    使用chomd命令改变文件权限。Linux文件基本权限有9个,owner,group,others三种身份对应各自read,write,execute三种权限。文件权限字符:“-rwxrwxrwx”三个一组。数字化r:4
    w:2 x:1 增加用户组可读,但不可写,第一组和第三组默认为0,只在第二组中添加r-x即可 chomd +050

    (来源:牛客网,https://www.nowcoder.com/questionTerminal/2276e48a891f4ddfaee6bbacec1d5860?orderByHotValue=1&page=1&onlyReference=false)

    (欢迎在评论区解析指导~)

    12.以下哪个模型是生成式模型:

    A. 贝叶斯模型
    B. 逻辑回归
    C. SVM
    D. 条件随机场

    正确答案:A

    ?生成式模型 ? 判别式模型

    (1)区别与联系
    生成式模型对联合分布P(x,y)建模,而判别式模型对P(y|x)建模。
    生成式模型可以通过贝叶斯公式得到判别式模型,而判别式模型不能得到生成式模型。

    (2)常见生成式模型
    朴素贝叶斯,隐马尔科夫模型,高斯混合模型,贝叶斯网络
    (3)常见判别式模型
    KNN,SVM,决策树,线性回归,boosting,条件随机场,感知机,传统神经网络,逻辑斯蒂回归,CART

    13. 下列关于计算机存储容量单位的说法中,错误的是()

    A. 1KB<1MB<1GB
    B. 基本单位是字节(Byte)
    C. 一个汉字需要一个字节的存储空间
    D. 一个字节能够容纳一个英文字符

    正确答案:C

    一个汉字需要两个字节,一个英文字符需要一个字节的储存空间。

    14.以下机器学习中,在数据预处理时,不需要考虑归一化处理的是:

    A. logistic回归
    B. SVM
    C. 树形模型
    D. 神经网络

    正确答案:C

    ?归一化处理

    Tree-based models doesn’t depend on scaling

    Non-tree-based models hugely depend on scaling

    对数模型,数值缩放不影响分裂点位置,因此特征值排序的顺序不变,那么所属的分支以及分裂点就不会有不同。

    15. 从使用的主要技术上看,可以把分类方法归结为哪几种类型

    A. 规则归纳方法
    B. 贝叶斯分类方法
    C. 决策树分类方法
    D. 基于距离的分类方法

    正确答案:A B C D

    ?分类方法四种类型
    (1)基于距离的分类方法(最临近方法);
    (2)决策树分类方法(ID3和C4.5算法);
    (3)贝叶斯分类方法(朴素贝叶斯算法和EM算法);
    (4)规则归纳(AQ算法、CN2算法和FOIL算法)等。

    (待补充规则归纳的知识~)

    16.数据挖掘的挖掘方法包括:( )

    A. 聚类分析
    B. 回归分析
    C. 神经网络
    D. 决策树算法

    正确答案:A B C D

    17.检测一元正态分布中的离群点,属于异常检测中的基于( )的离群点检测

    A. 统计方法
    B. 邻近度
    C. 密度
    D. 聚类技术

    正确答案:A

    18. 熵是为消除不确定性所需要获得的信息量,投掷均匀正六面体骰子的熵是:

    A. 1比特
    B. 2.6比特
    C. 3.2比特
    D. 3.8比特

    正确答案:B

    ?
    H=
    H = - 6 * (1/6) * log 2(1/6) = 2.58

    19. 以下相关关系取值,哪个蕴含了无关系?

    A. Cor(X, Y) = 1
    B. Cor(X, Y) = 0
    C. Cor(X, Y) = 2
    D. 其他都是

    正确答案:B

    20. 下列关于大数据的分析理念的说法中,错误的是()

    A. 在数据基础上倾向于全体数据而不是抽样数据
    B. 在分析方法上更注重相关分析我不是因果分析
    C. 在分析效果上更追究效率而不是绝对精确
    D. 在数据规模上强调相对数据而不是绝对数据

    正确答案:D

    21. 置信概率可以用来评估区间估计的什么性能

    A. 精确性
    B. 显著性
    C. 规范性
    D. 可靠性

    正确答案:D

    ?置信度

    置信度(置信水平)是也称为可靠度,或置信系数,即在抽样对总体参数作出估计时,由于样本的随机性,其结论总是不确定的。是指正确的概率。(1-α 为置信度或置信水平其表明了区间估计的可靠性)

    (来源:https://blog.csdn.net/u014689510/article/details/50358258)

    22. 为数据的总体分布建模;把多维空间划分成组等问题属于数据挖掘的哪一类任务?

    A. 探索性数据分析
    B. 建模描述
    C. 预测建模
    D. 寻找模式和规则

    正确答案:B
    (待解析~)

    23. 下列关于普查的缺点的说法中,正确的是()

    A. 工作量较大,容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象
    B. 误差不易被控制
    C. 对样本的依赖性比较强
    D. 评测结果不够稳定

    正确答案:A

    ? 普查的优缺点

    • 优点
      (1)由于是调查某一人群的所有成员,所以在确定调查对象上比较简单;
      (2)所获得的资料全面,可以知道全部调查对象的相关情况,准确性高;
      (3)普查所获得的数据为抽样调查或其他调查提供基本依据。
    • 缺点
      (1)工作量大,花费大,组织工作复杂;
      (2)调查内容有限;
      (3)易产生重复和遗漏现象;
      (4)由于工作量大而可能导致调查的精确度下降,调查质量不易控制。

    (来源:百度百科

    24. 数据科学家使用的统计方法有( )

    A. 马尔科夫过程
    B. 等价划分类
    C. 线性累加
    D. 不知道

    正确答案:A

    25.在下列算法中,对于缺失值敏感的模型为:

    A. 随机森林
    B. Logistic Regression(逻辑回归)
    C. C4.5
    D. 朴素贝叶斯

    正确答案:B
    AC基于树模型,对缺失值敏感度低;D朴素贝叶斯对缺失值也比较稳定;B逻辑回归是线性模型,对缺失值敏感。

    ?缺失值对模型的影响

    (1)树模型对于缺失值敏感度低,其本身就可以把缺失值当成一类;
    (2)基于距离度量的模型对于缺失值敏感度高,如K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM);
    (3)线性模型的代价函数(loss function)往往涉及到距离的计算,计算预测值和真实值之间的差别,这容易导致对缺失值敏感;
    (4)神经网络对缺失值不是非常敏感;
    (5)贝叶斯对缺失值也比较稳定,数据量小的时候推荐。

    总结来看,对于有缺失值的数据在经过缺失值处理后:

    • 数据量很小,用朴素贝叶斯
    • 数据量适中或者较大,用树模型,优先 xgboost
    • 数据量较大,也可以用神经网络
    • 避免使用距离度量相关的模型,如KNN和SVM

    26. 京东仓库中对某种商品进行合格性检验,已知这种商品的不合格率为0.001,即1000件商品中会有一件次品。现有现有一种快速检验商品方法,它的准确率是0.99,即在商品确实是次品的情况下,它有99%的可能抽检显示红色。它的误报率是5%,即在商品不是次品情况下,它有5%的可能抽检显示红色。现有有一件商品检验结果为红色,请问这件商品是次品的可能性有多大?

    A. 0.01
    B. 0.02
    C. 0.03
    D. 0.04

    正确答案:B

    ?考点:贝叶斯公式

    解析题目:
    已知 : P(次品)= 0.001, P(红|次品)= 0.99, P(红|正品) = 0.05
    则,
    P(正品)=1 - 0.001 = 0.999,
    P(红色且次品) = P(红|次品) x P(次品)
    P(红色且正品) = P(红|正品) x P(正品)
    P(红) = P(红色且次品) + P(红色且正品)=0.99x0.001 + 0.05x0.999=0.05094
    根据贝叶斯公式,
    P(次品|红)= P(红|次品) x P(次品) / P(红)= 0.99 x 0.001 / 0.05094 = 0.02

    27.有30个需要渡河,只有一条船,船每次最多载4人(包括划船的人),往返一次需要5分钟。那么,21分钟后,还有几个人在等待过河?( )

    A. 10
    B. 11
    C. 15
    D. 16

    官方答案:B
    民间答案:14
    (待解析~)

    28. 一批商品,甲乙合作生产需要10天完成,乙丙两人合作生产需要12天。现在油甲丙合作生产4天,剩下的交由乙单独生产,还需要12天才能完成。如果该批商品由乙单独完成,需要多少天?( )

    A. 15
    B. 18
    C. 20
    D. 25

    正确答案:A

    题目解析
    设甲乙丙单独完成分别需要x,y,z天,则
    10 *(1/x + 1/y )= 1
    12 * (1/y + 1/z ) = 1
    4 * (1/x + 1/z ) + 12/y = 1
    联立方程组,解得 y = 15

    29.下图显示的是2018年某产品在五个区域的经营状况,请问2017年哪个地区的产品产值最高?()
    在这里插入图片描述

    A. 东北
    B. 华北
    C. 华中
    D. 华南
    E. 西南

    正确答案:C

    ?考点:增长率

    题目解析
    倒推去年的产值,
    例如,东北2017 = 2471.5 / 1.0780 = 2292.67,以此类推计算。

    30. 下表为我国某产品2018下半年的进口额情况,请问6-12月当中,其中有几个月的增长率是超过了10%的?( )
    在这里插入图片描述

    A. 4
    B. 3
    C. 2
    D. 1

    官方答案:B
    民间答案:A

    ?考点:增长率
    6-7月份增长率 = 1551/1435 -1 = 0.0808
    以此类推计算。

    小结

    做的第一份套题,几点感受:
    (1)数据分析岗位的笔试内容还挺广泛的,远非统计学和机器学习,还有很多是自己不会的;
    (2)一些接触过的知识却掌握不扎实;
    (3)线上答题总是没选上答案,交卷前要检查。

    Anyway,只管努力,大家一起加油吧。

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  • 数据分析入门(一)

    千次阅读 多人点赞 2020-02-29 11:17:19
    描述数据分析(初级数据分析):使用几个关键数据来描述整体的情况。指标:平均数,众数 常见的分析方法包括:对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。Excel可以实现。 探索性数据分析(高级数据分析):EDA指已...

    1.数据分析概念

    1.1数据分析

    是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。

    1.2数据分析包括

    • 描述性数据分析(初级数据分析):使用几个关键数据来描述整体的情况。指标:平均数,众数
      常见的分析方法包括:对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。Excel可以实现。
    • 探索性数据分析(高级数据分析):EDA指对已有数据在尽量少的先验假设下通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。主要包括:汇总统计、可视化
    • 验证性数据分析(高级数据分析):EDA出现之后,数据分析的过程就分为两步了,探索阶段和验证阶段。探索阶段侧重于发现数据中包含的模式或模型,验证阶段侧重于评估所发现的模式或模型。

    1.3企业数据分析的目标

    • 进行市场分析和研究
    • 把握产品的市场动向
    • 指定产品研发和销售计划

    2.数据分析的三大作用

    2.1现状分析

    • 告诉你企业的整体运营情况,通过各项指标衡量企业的运营状况
    • 告诉你企业的各项业务构成,了解各项业务发展和变动情况
    • 通过日常同报完成,如日报,周报,月报

    2.2原因分析

    • 有了现状分析,但不知好在哪里,差在哪里,就要进一步开展原因分析,做优化调整。
    • 原因分析通过专题分析完成。

    2.3预测分析

    • 需要对企业未来发展趋势做预测,为企业提供参考与决策依据,使企业持续健康发展。
    • 预测分析通过专题分析完成,指定企业年度,季度计划时进行。

    数据分析六大步骤

    3.1明确分析目的和思路

    • 3.1.1明确分析目的
    菜鸟会想数据分析师会想
    这张曲线图很好看,怎么做的?数据变化背后真相是什么?
    这些数据可以做什么样的分析?从哪些角度分析数据才系统?
    高级分析方法在这里能用嘛?用什么分析方法最有效?
    要做多少张图表?图表是否表达出有效的观点?
    除了为数据添加文字说明外还需要说什么?数据分析的目的达到了吗?
    数据分析报告要写多少页?数据分析报告有说服力吗?
    …………
    • 3.1.2确定分析思路
      《精益数据分析》这本书推荐
      1.熟悉分析方法论
      2.搭建分析框架
      3.再把分析框架体系化

    3.2数据收集

    是指按照确定的数据分析框架,收集相关数据的过程,它为数据分析提供素材和依据。
    数据的主要来源:

    • 数据库
    • 互联网
    • 市场调研
    • 埋点(前端埋点、后端埋点)
    自己埋点和接入第三方统计工具,现在有很多第三方统计工具,神策,Google Analytics、百度统计、CNZZ统计、友盟都是用的比较多的,操作简单又方便。自己埋点比较复杂,当然得到的统计数据更为准确高质量。
    

    3.3数据处理

    数据处理 是指对收集到的数据进行加工处理,形成适合数据分析的形式。
    数据处理目的 是从大量杂乱、无规则的数据中,抽取有价值、有意义的数据。

    3.4数据分析与数据挖掘

    • 3.4.1数据分析
      是指用适当的分析方法和工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程
      数据处理是数据分析的基础。比如处理空数据,选取有价值的特征等
      • 一般数据分析:EXCEL
      • 高级数据分析:SPSS、python
    • 3.4.2
      数据挖掘是一种高级的数据分析方法,它侧重解决四类问题:分类、聚类、关联和预测
      • 特征工程
      • sklear
      • TensorFlow

    3.5数据展示

    数据展现是指用通过表格和图形的方式来呈现数据
    能用图说明问题的就不用表格,能用表格说明问题的就不用文字

    • matplotlib
    • seaborn
    • tableau

    3.6撰写报告

    • 需要有一个好的框架,图文并茂,层次清晰
    • 需要有一个明确的结论。
    • 一定要有建议或解决方法

    4.常见数据方法论

    确定分析思路需要以营销、管理等理论为指导,一般把这些数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。
    没有业务思维,数据分析就是一堆废纸。
    方法论在各种行业都是以各式各样的形式存在着的,它其实就是一个指南针,指导大方向。同样在数据分析中,如果方法论不正确或者不合理,后面的分析结果也就没必要看了,在一个不正确或不合理的方法论的指导下,得到的分析结果是不可能正确的。

    4.1数据方法论与数据分析方法的区别

    数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析,它更多的是指数据分析思路,比如主要从哪几个方面来开展数据分析?各方面包含什么内容和指标。所以数据分析方法论是从宏观的角度指导如何进行数据分析,它就像是一个数据分析的前期规划,指导着后期数据分析工作的开展。而数据分析法是指具体的分析方法,如:对比分析,交叉分析,相关分析等数据分析方法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。

    数据分析方法论数据分析方法
    是对数据分析的宏观指导主要是从微观角度指导数据分析
    一个数据分析的前期规划(如:数据采用何种数据分析?有几个方面需要分析?各个方面有何指标?)具体的分析方法
    PEST、5W2H、逻辑树、4P等分析思路对比分析法、交叉分析法、相关分析法、回归分析法等

    4.2常见数据分析论例举

    在这里插入图片描述

    • 4.3.1 PEST分析法
      PEST分析是指宏观环境的分析,P是政治(politics),E是经济(economy),S是社会(society),T是技术(technology)。分析一个企业所处的背景的时候,通常是通过这四个因素来进行分析企业所面临的状况。比如:
      在这里插入图片描述
    • 4.3.2逻辑树分析法
      逻辑树分析法是将一个已知问题当成树干,然后考虑这个问题和哪些问题有关。每想到一点,就给这个问题所在的树干加一个树枝,并标明树枝代表什么问题。逻辑树方法又称问题数、演绎树或分解树。
      在这里插入图片描述
      例如想分析为什么减肥一直失败,可以构造如下逻辑树:
      在这里插入图片描述
      逻辑树的适用要遵循一下原则:
    • 要素化:把相同问题归纳总结成要素;
    • 框架化:将各要素组成框架,遵循不重不漏原则;
    • 关联化:框架内的个元素保持必要的相互管理,简单不孤立。
      逻辑树的缺点:
      涉及相关问题可能会有遗漏。所以在用逻辑树分析法的时候尽量把设计的问题或要素考虑周全。
    • 4.3.3 4P营销理论
      4P营销理论产生于20世纪60年代的美国,将营销要素概括为如下图四类。如果需要了解公司的整体运营情况,就可以采用4P营销理论进行分析指导。
      在这里插入图片描述
      例如对于公司的业务分析可以按如下思路进行分析
    • 产品 公司提供什么产品和服务?哪个销量好?与用户需求是否一致?购买产品的有用户都是何人?
    • 价格 公司销售收入怎样?增长还是减少?用户接受的合理价格是多少?用户购买支付方式怎样?
    • 渠道 公司在各地区有多少销售渠道?用户通过何种渠道都买?公司渠道政策是否具有吸引力?
    • 推广(促销) 投入多少促销资源?效果如何?投放多少宣传广告?效果如何?
       
    • 4.3.4 5W2H分析法(七问分析法)
      5W2H分析法也叫七问分析法,从回答中发现解决问题的线索,即何因(why)、何事(what)、何 人(who)、何时(when)、何地(where)、何做(how)、何价(how much)。是一种常见用户 行为分析方法论。比如O2O的优惠营销信息给用户看,需要搞清楚,用户为什么需要这些优惠,用户的目的是什么?我们提供的优惠是什么?与用户想的是否一致?谁是我们的用户?用户有什么特征?用户喜好在哪个时间段购买?我们的营销活动应该开展在什么时候?用户在线下哪儿去消费?每个地区的线下有什么区别?用户应该怎样去享受优惠?用户去购买花费的成本是多少?我们应该投入多少成本?等等。
      在这里插入图片描述
      下图为5W2H分析在用户购买行为分析上的应用
      在这里插入图片描述
    • 4.3.5用户使用行为理论
      如果说5W2H分析法较价粗糙的话,用户使用行为更加精细。
      用户使用行为是指用户为获取、使用物品或服务所采用的各种行动,一般按照以下过程:对产品有一个认知、熟悉的过程,然后试用,再决定是否继续消费使用,最后成为忠实用户甚至分享产品。
      在这里插入图片描述
      APP同样也可以用用户使用行为轨迹来分析。下图是个简单的流程图,不同产品使用方式不同,具体 分析时在“使用”环节可以更为细致。
      在这里插入图片描述
    • 4.3.6 RFM模型
      传统企业和电商谈的较多的RFM模型,在众多的客户细分模型中,RFM模型是被广泛提到和使用的。RFM模型是网点衡量当前用户价值和客户潜在价值的重要工具和手段。RFM是Rencency(最近一次消费),Frequency(消费频率)、Monetary(消费金额)、三个质保首字母组合,如图所示:
      在这里插入图片描述
      RFM的含义:
    • R(Recency)最近一次消费时间:表示用户最近一次消费距离现在的时间。消费时间越近的客户 价值越大。1年前消费过的用户肯定没有1周前消费过的用户价值大。
    • F(Frequency)消费频率:消费频率是指用户在统计周期内购买商品的次数,经常购买的用户也就是熟客,价值肯定比偶尔来一次的客户价值
    • M(Monetary)消费金额:消费金额是指用户在统计周期内消费的总金额,体现了消费者为企业创利的多少,自然是消费越多的用户价值越大。
      基于这三个维度,将每个维度分为高低两种情况,我们构建出了一个三维的坐标系。
      在这里插入图片描述
    • 4.3.7 AARRR模型(用户增长模型)
      AARRR是Acquisition、Activation、Retention、Revenue、Refer,这五个单词的缩写,分别对应这一款移动应用生命周期中的5个重要环节。
      在这里插入图片描述
      获取用户(Acquisition)
          运营一款移动应用的第一步,毫无疑问是获取用户,也就是大家通常所说的推广。如果没有用户,就谈不上运营。
      提高活跃度(Activation)
          很多用户可能是通过终端预置(刷机)、广告等不同的渠道进入应用的,这些用户是被动地进入应用的。如何把他们转化为活跃用户,是运营者面临的第一个问题。
      提高留存率(Retention)
          有些应用在解决了活跃度的问题以后,又发现了另一个问题:“用户来得快、走得也快”。有时候我 们也说是这款应用没有用户粘性。
          我们都知道,通常保留一个老客户的成本要远远低于获取一个新客户的成本。所以狗熊掰玉米(拿 一个、丢一个)的情况是应用运营的大忌。但是很多应用确实并不清楚用户是在什么时间流失的,于是 一方面他们不断地开拓新用户,另一方面又不断地有大量用户流失。
          解决这个问题首先需要通过日留存率、周留存率、月留存率等指标监控应用的用户流失情况,并采取相应的手段在用户流失之前,激励这些用户继续使用应用。
      获取收入(Revenue)
           获取收入其实是应用运营最核心的一块。极少有人开发一款应用只是纯粹出于兴趣,绝大多数开发者最关心的就是收入。即使是免费应用,也应该有其盈利的模式。
          收入有很多种来源,主要的有三种:付费应用、应用内付费、以及广告。付费应用在国内的接受程度很低,包括Google Play Store在中国也只推免费应用。在国内,广告是大部分开发者的收入来源,而应用内付费在游戏行业应用比较多。
          无论是以上哪一种,收入都直接或间接来自用户。所以,前面所提的提高活跃度、提高留存率,对获取收入来说,是必需的基础。用户基数大了,收入才有可能上量。
      自传播(Refer)
          以前的运营模型到第四个层次就结束了,但是社交网络的兴起,使得运营增加了一个方面,就是基于社交网络的病毒式传播,这已经成为获取用户的一个新途径。这个方式的成本很低,而且效果有可能非常好;唯一的前提是产品自身要足够好,有很好的口碑。
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