精华内容
下载资源
问答
  • 如何申请创建数据分析项目组合?对于入门级职位,项目组合就像是橡胶与道路相交的地方。  实际上,如果你以前没有在大数据分析领域的经验,那么你的项目组合可能会决定你是否收到最重要的面试电话。项目通常在面试...

      如何申请创建数据分析项目组合?对于入门级职位,项目组合就像是橡胶与道路相交的地方。

      实际上,如果你以前没有在大数据分析领域的经验,那么你的项目组合可能会决定你是否收到最重要的面试电话。项目通常在面试阶段也起着至关重要的作用。

      首先,用术语来表达:你会听到诸如大数据分析领域中的不同人使用的项目和项目组合之类的术语。在某些人看来,“投资组合”一词唤起了精心设计的项目包,例如定制网站。但是出于我们这里的目的,我们将投资组合定义为你在工作应用程序中展示的项目组,而不管它们以什么形式呈现(我们将在如何申请创建数据分析项目组合后面讨论呈现)。

      

     

      在深入探讨如何组合投资组合之前,让我们看一下其中的原因。

      为什么大数据分析项目至关重要

      老板不会付钱给你做你从未做过的事情。这是任何行业的劳动力市场的基本规则,大数据分析也不例外。确实,这很合乎逻辑:你会去以前从未煮过的厨师的餐厅吗?还是登上从未有过高空飞行的飞行员驾驶的飞机?可能不是。

      无论你是要从全日制学习,其他职业过渡到大数据分析,还是只是想尝试另一种大数据分析工作,你都将需要经验。即使对于入门级职位,如果一项工作需要技能,你也需要能够证明自己可以做到,然后再有人付钱去做。

      但是大多数入门级申请人在大数据分析领域几乎没有专业经验。那么,如何证明自己具备工作所需的技能呢?项目组合项目。项目组合将替代你的工作申请中的工作经验。它向潜在的雇主表明你确实可以完成你所申请的大数据分析工作。

      实际上,项目可能是应用程序中最重要的部分,因为它们会在流程的每个阶段出现。他们将在你的简历中提及,并链接到你的申请中,你可以期望它们在许多求职面试中也发挥重要作用。我们在创建本指南时与之交谈的大多数招聘人员说,他们在筛选候选人时会审查项目和项目组合,但他们也在面试中谈到了这些项目。

      可能会要求你解释你在数据分析项目中所做的统计选择,或者通过你的代码与招聘经理交谈。可能会询问你在小组项目中与他人合作的经历,或将特定项目组合在一起时遇到的挑战。

      招聘人员告诉我们,他们有时会使用项目来评估从应聘者的技术能力到对主题的热情程度等各个方面。没有该领域的专业经验,你可能不得不在招聘过程的各个阶段严重依赖项目,因此,正确选择它们至关重要。

      你的投资组合需要证明什么

      确切地说,你需要在投资组合中展示的内容取决于你所申请的工作。在市场营销中寻找数据分析师职位的人应该拥有一系列突出市场营销相关分析技能的项目。寻找机器学习工程师职位的人最好拥有一系列令人印象深刻的机器学习项目。

      但是,无论你要寻找什么角色,都要记住的口头禅是:你的作品集应证明你可以胜任这项工作。

      做工作并不仅仅意味着证明你具有技术能力。对于大多数与数据相关的职位,你将希望自己的投资组合能够证明自己拥有:

      1)交流能力

      2)与他人合作的能力

      3)技术能力

      4)推理数据的能力

      5)主动的动机和能力

      另外值得指出的是,这个词你在“证明你可以做的工作”是非常重要的。你的投资组合项目应该是唯一的。

      投资组合的重点,在很大程度上是整个申请流程的指导原则,能够证明你的工作方式易于验证。如果你选择炫耀一些常用的东西并且已经有现有的教程,对于我作为招聘经理来说,很难评估你是否实际上做了很多工作和思考,或者你是否只是在做简单的事情?然后是通用教程。

      包含在大数据分析产品组合中的项目

      大数据分析档案包应包含3-5个项目,这些项目应展示你与工作相关的技能。再次,这里的目标是证明你可以胜任这项工作,因此,你的投资组合看起来越像你所申请工作的日常工作,就越有说服力。

      不要仅仅选择随机的项目进行处理,就可以将其添加到你的简历或投资组合中。解决与你感兴趣的公司有关的问题。

      这适用于你在项目中执行的任务类型,也适用于项目检查的主题领域以及正在使用的数据集类型。让我们仔细看看这三个因素:

      任务类型:在你要申请的工作中,你需要做哪些事情?你会做很多数据清理吗?机器学习?数据可视化?自然语言处理?你将严格执行分析,还是为他人构建仪表板和其他分析工具?无论这些问题的答案是什么,都应将它们集成到你的产品组合中。

      主题领域:你是否正在寻找市场营销职位?你可能需要突出显示旨在回答与营销相关的问题的项目。如果你正在移动应用程序开发中寻找数据工作,那么你将需要展示可以证明你可以从应用程序数据中获取有用的产品见解的项目。使用项目表明你对与所申请工作相关的主题和业务问题有所了解,或者至少对之感兴趣,可以帮助你的应用程序脱颖而出。

      数据集类型:不同行业中可能会使用不同类型的数据,因此表明你具有一些与工作中所见相似的数据处理经验,有助于证明你已具备完成数据准备工作的能力。工作。例如,如果你可能正在查看目标工作中的大量时间序列数据,则有助于在你的投资组合中展示一些时间序列分析技能。

      如有疑问,请包括以下项目:

      你的投资组合针对所申请的特定工作越仔细地量身定制,就可能获得更好的结果。但是,如果你要申请入门级职位,那么你的职位可能会很宽泛,并且你可能还会考虑那些需要很多相同技能的职位,而不论其行业如何。如果你将一个投资组合与至少一个以上类别的项目组合在一起,那么你将有一个很好的起点。

      数据清理项目:数据准备,数据,整理,数据清理–不论你想称它什么,它都占大多数大数据分析工作的60-80%,因此,你肯定需要一个展示你的数据清理技能的项目。至少,你将希望找到一个凌乱的数据集(不要选择任何已经清除的数据),提出一些有趣的分析问题进行检查,然后清除数据并进行一些基本分析以回答这些问题。问题。

      如果你想在这里提高难度,那么收集自己的数据(通过API,网络抓取或其他方法)将展示一些其他技能。使用某种非结构化数据(与凌乱但静止的结构化数据集相对)也看起来不错。

      数据讲故事和可视化项目:讲故事,提供真实的见解以及用数据说服他人是任何大数据分析工作的关键部分。如果你无法让CEO理解或采取行动,那么最好的分析就是没有用的。这个项目应该使读者进行分析,并得出结论,即使对于只有很少编码或统计学背景的外行来说,也是可以理解的。

      数据可视化和交流技巧在这里将很重要,以显示和解释你的代码在做什么。以Jupyter Notebook或R Markdown的形式呈现此图标是很好的,但是你可能需要增加一些额外的难度,例如自定义图表设计或包括一些交互式元素。

      小组项目:小组合作表明你具有沟通和协作能力,这两种技能对于大数据分析工作都很重要。任何类型的项目都可以是小组项目;这里重要的是要证明你可以在团队中以人际关系(清晰的沟通,公平的分工,真正的协作)和技术(在Git和GitHub管理项目)中发挥作用。

      如果你想在这里解决难题,请尝试参与一个受欢迎的开源项目,例如以你选择的语言为与大数据分析相关的开源库做出贡献。这可能非常困难,但是如果你确实设法为受欢迎的库或程序包做出了贡献,那么实际上可以使你的应用程序在雇主中脱颖而出。

      其他要考虑的项目类型

      端到端系统构建项目:许多大数据分析工作可以包括构建系统,这些系统可以有效地分析常规数据集的输入,而不是分析单个特定的数据集。例如,你可能需要为销售团队建立一个仪表板,以可视化公司的销售数据并在输入新数据时定期进行更新。

      该项目应表明,你有能力构建一个系统,该系统可以对输入的新数据集执行相同的分析,还可以构建一个可以被其他人相对轻松理解和运行的系统。最简单的版本是注释良好的代码,可以从定期更新的公共数据集中获取数据并进行一些分析。它的README文件应说明其他人如何使用它,并且该项目应相对容易让其他编码人员通过命令行运行。

      如果你想在这里加大难度,那就无极限了:你可以构建功能完善的交互式Web仪表板,或者构建处理实时/流数据的系统。这里的关键只是表明你可以构建一个可重用的分析系统,并且其他人或至少其他程序员可以理解。

      解释性文章,文章或谈话:能够以简单易懂的术语解释复杂的技术概念对于任何大数据分析家来说都是一项宝贵的技能,因此在博客文章,文章或会议谈话中解释一些技术概念可能是一个很好的补充如果做得好,就可以加入你的投资组合。只要确保选择一个适当复杂的主题,并且你理解并可以解释即可。例如,一篇博客文章解释了在你的目标行业中经常使用的机器学习算法的幕后情况,这很可能包含在产品组合中。

      项目组合项目格式和演示

      既然你已经对要包含在投资组合中的内容有所了解,那么应该如何呈现呢?实际上只有两种通用方法:和个人投资组合网站。

      我们与该项目进行交流的每位招聘人员都同意,申请人应具有可显示其项目的有效GitHub帐户,因此,如果你希望获得广泛的吸引力,那绝对是你应该开始的地方。一些招聘人员说,他们对投资组合网站上精心设计的项目介绍印象深刻,但另一些招聘人员则说,他们不太关心单独的投资组合网站,只会看候选人的GitHub。

      因此,从准备好GitHub开始是有意义的。

      大数据分析项目的GitHub

      如果你还不了解GitHub的基础知识,请查看此介绍性博客文章或有关Git和版本控制的完整,交互式课程,以使自己起步并运行。如果你要创建一个新的GitHub帐户,请确保选择一个专业的用户名(用户名是公开的,这是潜在雇主找到你的方式)。

      一旦在GitHub上进行设置,好消息就是你的项目演示不必特别复杂:对于大多数项目来说,以Jupyter Notebook或R Markdown格式展示你的项目都是不错的选择。

      在项目本身中,请尝试使代码块相对较短,并在其中插入文本块,以清楚,简洁地说明代码在做什么以及原因。使用文本格式(标题和副标题,粗体,斜体,代码段等)使内容井井有条,易于阅读。

      你应该始终假设知道自己在说什么的人都可以阅读你的代码。这意味着你应该尝试使用你的语言命名约定,遵循首选的样式,并尝试保持代码高效,整洁。

      这也意味着,只要你认为对代码有帮助,就应该在代码中添加注释,这样一眼便可以看到发生了什么。(在团队中进行协作时,对代码进行注释是特别重要的实践,因此包含使代码易于遵循的良好注释也说明了良好的沟通和团队合作能力。)

      在你的代码中需要注意的其他一些潜在的跳闸点:

      1)如果你是在本地创建的项目,则可能已对数据的文件路径进行了硬编码,以便你的代码读取计算机上存储数据的特定目录。对于公共项目,最好将数据与笔记本(或子文件夹)保存在同一文件夹中,以便你可以包括一个相对路径,该路径将适用于下载存储库并运行代码的任何人。

      2)你可能需要包括有关任何软件包的信息以及所用外部软件包和库的版本详细信息,以使其他人更容易下载和运行你的代码。有关如何执行此操作的更多信息,请参见此处。

      3)如果你要使用API​​密钥或其他访问凭据从某处提取数据,则不想公开共享这些凭据!这篇文章包括一个很好的演练,介绍了如何在保持他人私密性的同时仍使其他人轻松使用你的代码。

      4)如果要包括在项目存储库中使用的数据,则应检查以确保你具有合法的再分配权。

      你应该始终README在每个项目中包括一个通常为Markdown格式的文件,其中包含对该项目的简要说明。这是GitHub在有人查看你的项目存储库时默认显示的文件,因此它应该提供他们将要看到的内容的概述。这可能包括详细信息,例如你的项目分析的内容,该项目的目标是什么,使用的技术以及结论的摘要。它还应包括其他人可能需要自行安装和运行你的项目的任何信息。

      GitHub要记住的重要一件事是,它将向所有人显示查看你个人资料的所有公共存储库,并且还将显示你的所有贡献活动。这意味着你需要保持帐户干净和有效。对于潜在的雇主来说,点击进入你的个人资料并找到数百个被放弃的项目将是一件令人讨厌的事情,如果潜在的雇主在过去几个月中实际上没有做任何事情,那将是令人讨厌的事情。

      遵循这些原则,请记住,将项目添加到GitHub后,这些项目并不是一成不变的。即使你正在申请工作,也可以并且应该继续对它们进行迭代。如果你获得有用的反馈(或者只是想出了一个好主意),那么在已经发布的项目中实施这些更改就没有错。实际上,继续迭代你的项目是一个好主意-它向你的雇主表明你很活跃,感兴趣并且从事与雇用你相同的工作。

      准备GitHub的最后一步?确保将其链接到雇主可能找到你的所有地方。如我们的履历章节所述,履历上应该有一个可点击的GitHub链接,但你还想确保在你使用的任何社交网站(LinkedIn,Twitter,Instagram,个人网站等)上都包含一个GitHub链接,并包含你提交的带有任何在线申请表的URL。你想让寻找你的人尽可能轻松地找到你的GitHub。

      

    如何申请创建数据分析项目组合

     

      下一级:专用项目或项目组合站点

      一旦启动并运行了活动的GitHub,可能值得花一些时间为你的一个或多个项目组合一个更加独特的演示文稿。并非每个招聘经理都会花时间查看专门的项目页面或特殊的投资组合网站,但是对于某些人来说,多花些功夫会引人注目。

      总的来说,你想要的是视觉效果,” SharpestMinds的爱德华·哈里斯(Edouard Harris)说。“理想情况下,你已经在某处的服务器上运行了某些东西。

      最佳的情况是:你正在开会(与业内人士交谈),你巧妙地将对话引向了你所构建的这个很酷的东西的方向。然后,你可以拿出手机,就像:签出。玩吧。就在这里。”

      拥有一个基于网络的视觉或交互式数据项目“发出了一个非常好的信号。它发出一个信号,表明此人足够了解服务器的设置。这是一笔不小的工作。[此人知道如何操作]使界面足够漂亮,以便人们可以使用它。这些都是真实的,有价值的东西。

      显然,为项目创建一个专用站点,尤其是交互式站点,比在GitHub上简单地投放Jupyter Notebook所需的时间要多几个数量级。但是,尽管它需要更多的前期投资,但从长远来看,它确实可以带来红利,特别是如果你在活动中亲自进行并亲自结成网络(应该如此)时。在拥挤的会议大厅中,要给在手机上滚动浏览GitHub的人留下深刻的印象,斜眼并尝试读取你的代码。清晰,可视,基于数据的故事或交互式项目可以给人留下深刻的印象。

      仅出于启发目的,这是一个非常直观的数据故事的示例,这是一个很酷的交互式数据项目的示例。这些只是为了激发灵感–不用担心,入门级求职者不可能达到这种水平的打磨质量。但是你可以看到为什么要亲自进行网络连接,拥有一个像这样的项目来炫耀,比尝试让别人浏览你喜欢的GitHub存储库更具影响力。

      项目资源

      至此,你知道了为什么需要项目组合。你知道哪些项目应包括在投资组合中,以及如何展示它们。现在,困难的部分来了:实际执行项目。

      你选择的项目会根据你的个人兴趣和目标工作角色而有很大差异。但是,如果你需要一个良好的起点,那么实际上我们所有的大数据分析课程都包括开放式指导项目。如果你需要一些时间来适应它们并使其成为自己的产品,那么这些对投资组合可能会很有用,并且它们也将是有用的灵感来源。例如,你可以在我们网站上的一个指导项目中工作,然后找到一个新的数据集,并尝试对自己的投资组合项目应用类似的分析。

      以下是一些其他资源,当你将新项目放在一起或在求职之前回头对旧项目进行改进和迭代时,这些资源可能会有所帮助:

      数据源

      对于任何项目,最重要的选择之一就是要分析哪些数据。如果你想使用现有的公共数据集,则最好避免从Kaggle这样的网站上大受打击-Kaggle上的流行数据集将在数百个项目中使用,并且雇主会讨厌看到它们。

      确保你正在做的事情完全与众不同,最好的方法是获取自己的数据集,而不是下载别人编译的数据。两种最简单的方法是通过网络抓取或通过访问API。

      AAA教育提供了涵盖API和Web抓取的课程,并且我们还提供了一些免费教程,供你使用BeautifulSoup等工具进行Web抓取和使用API。例如,你可以访问Twitter API并使用它来实时分析推文(我们也有相应的教程)。

      如果你真的想加倍努力,还可以通过执行自己的调查或手动收集数据等方法来收集数据。收集自己的数据非常耗时,但是如果这是获取有趣且独特的数据集的唯一方法,那么以后可以通过独特的分析创建的“哇”因素将值得你付出所有这些痛苦。

      并且不要忘记,你可能会生成大量自己的数据-使用计算机和智能手机,你可以收集有关自己的各种数据,从生产力水平到睡眠习惯。走这条路线可能会有风险(你不希望以自我为中心,而且你的个人数据可能不会像其他人那样对你感兴趣),但是你肯定有一些方法可以从自己的角度来处理数据成为具有广泛吸引力的有趣的大数据分析项目。

      设计资源

      项目完成后,使其脱颖而出的最简单方法之一就是升级可视化效果,以使招聘人员不会在许多其他大数据分析产品组合中看到“默认”外观。

      有多种方法可以使用代码进行此操作-例如,查看有关如何在Python中获得FiveThirtyEight图表外观的教程。但更一般而言,将一些基本设计原则应用于你的工作将帮助你的图表脱颖而出,并更清楚地讲述其故事。

      以下是一些其他有用的数据可视化资源:

      1)Data Viz Project的大型图表类型库非常适合提醒自己各种图表类型,并帮助你找到适合数据的最佳图表类型。

      2)Hubspot的数据可视化设计PDF具有一些针对特定类型的图表进行设计的非常有用的技巧。

      3)我们自己的数据颜色指南,深入介绍了在选择颜色时应考虑的事项。

      4)Geckoboard提供了可打印的海报,如果你需要一些基于墙的灵感和设计帮助,可以将其挂在办公室中。

      5)加州大学伯克利分校(UC Berkeley)在数据背景下有30分钟的图形设计视频,如果你有时间投入其中,这将非常有帮助。

      灵感来源

      有时,你只需要一点火花就可以开始一个项目,或者给你一个使项目从优到高的想法。你可以在这里找到真正出色的大数据分析项目:

      1)FiveThirtyEight-数据新闻业的拥护者538不断发布有关政治和体育的基于数据的新工作。他们还发布了许多数据,因此你可以尝试对他们的某些工作进行反向工程。

      2)信息就是美丽奖 -该网站每年都会奖励各种基于数据的项目类别的奖项,但它们还会在全年中定期发布重大项目的重点摘要。

      3)数据是美丽的 -此subreddit主持了业余和专业大数据分析项目以及可视化。你也可以在那里共享你自己的项目,以获得其他reddit用户的反馈。

      4)Kaggle -Kaggle竞赛是找到完整的大数据分析项目的好地方(查找已完成的竞赛,然后浏览最受好评的“内核”。这里的好处是你可以看到整个项目,包括所有代码。

      5)国家报纸的大数据分析团队-主要的国家和国际报纸以及其他媒体组织经常有“数据”部分,你可以在其中找到有趣的大数据分析工作的结果。在某些情况下,他们也有GitHub帐户,他们也可以在其中共享项目和/或数据。

     

    摘自:https://www.aaa-cg.com.cn/data/2593.html

    展开全文
  • 当APP产品业务线的某个数据指标出现异常的波动时,该如何着手数据异常分析呢?在日常的工作中,我们经常会遇到“产品XX数据指标出现异常波动,或上升或下跌”的问题,XX指标包括但不限于日活、次日留存率、注册转化...

    当APP产品业务线的某个数据指标出现异常的波动时,该如何着手数据异常分析呢?

    e247cbd82ea36cde2dff83243fa9bd27.png

    在日常的工作中,我们经常会遇到“产品XX数据指标出现异常波动,或上升或下跌”的问题,XX指标包括但不限于日活、次日留存率、注册转化率、GMV、客单价等等。我们该如何着手处理分析呢?

    这也是面试数据方面的工作比较常见的问题。那么,今天将系统的梳理总结一下这类问题的分析框架以及需要考虑的问题,今后在遇到此类问题时,希望能有一个明确的着力点以及分析思维。

    01

    一般来讲,产品的某些数据指标都会具有固定的波动周期,而且每个周期内数据的变化应该趋于稳定,但在数据监控体系里的日报、周报、月报中某数据指标突然不再符合预期的稳定变化,这就是我们所说的数据出现异常波动。在这种情况下,我们就需要去深挖数据异常产生的原因。

    而做数据异常分析核心就是结合以往经验及各种信息,找出最有可能的原因假设,通过将数据指标的进行拆分,再多维度分析来验证假设,定位问题所在。其过程中可能会在原假设基础上建立新的假设或者是调整原来假设,直到定位原因。

    其实,通过我们每一次的异常分析来定位造成数据波动的问题及原因,建立起日常运营工作和数据异常波动之间的关联性,进而就可以从中找到促进数据增长的新的思路和方法,改变数据结果。

    02

    现在,我们先来明确一下数据指标出现异常:上升或下跌,通常有以下情况:

    • 一次性波动:只在某个时间节点发生波动。一次性上升/下跌背后原因的一般都是短期/突发事件,比如系统更新导致数据统计错误,突发的渠道投放冻结等。
    • 周期性波动:会周期性发生上升/下跌,比如双十一、周末、春节等季节性因素。一般业务开展都有周期性,比如考勤工具类APP,就是以周为单位循环。工作日和周末就是有明显差异波动。
    • 持续性波动:从某时间开始,一直出现上升/下降趋势。而持续性上升/下跌背后原因往往都是深层次的,比如用户需求转移,渠道投放长期暂停,大环境等因素,导致出现持续性的。

    以上,这三种情况意味着问题本身不同的严重程度。

    如果是数据指标下跌的话,周期性下跌一般都不需要做特殊处理;一次性下跌往往来的比较突然,要关注事件持续性;持续性下跌的,特别是不见好转,持续的时间越长问题越严重。

    需要注意是:不能单纯的看日周月报表中趋势图的走势,要结合波动的幅度来看——幅度越大,说明出现的异常问题越值得注意。

    03

    那么接下来,捋清楚思路,我们以“某APP的日活有所下降”,该如何着手分析呢?

    第一步:确认数据以及统计来源的准确性

    在这里强调一下:数据真实性是根基。

    实际上因为数据源出问题,导致的指标异常非常非常多。所以在开始着手分析前,必须首先确认数据的真实性;经常会遇到服务器异常、数据后台统计出现错误、在数据报表上出现异常值。

    所以,遇到问题第一顺位先确认数据没有错,找数据统计相关的产品和开发确认下数据的真实性。

    第二步:了解清楚数据指标(app日活)具体业务情况和异常情况

    明确以下问题:

    1. 明确日活究竟下跌了多少?持续的时间是多久?
    2. 相比昨天、上周都分别跌了多少?(同比、环比)
    3. 确认指标波动幅度是不是在合理的范围?
    4. 引起日活下跌的因素有哪些?这些因素分别对日活的影响程度有多大?
    5. 与这些因素相关的运营以及产品部门对日活的影响程度有多大?
    6. 这些部门是不是会因为产品迭代或者运营策略得到改变影响日活?
    7. 确认日活下跌对整体产品业务线的KPI影响程度?
    8. 了解日活下跌对产品业务线有哪些影响?
    9. 以前日活下跌后,都采取过哪些措施?

    清楚了数据指标(APP日活)的具体情况,有了轻重缓急的判断,下一步就可以进行指标的拆解,再缩小怀疑范围,建立分析假设。

    而建立假设,有助于去伪存真的进行验证,进一步逼近真实原因。

    第三步:将数据指标进行拆解

    如:日活=新增用户+老用户留存+流失用户回流,二级指标拆解如下

    1. 可拆解新增用户来源渠道:如应用市场,百度搜索等
    2. 可拆解老用户留存渠道:华为、vivo应用商店等
    3. 可拆解新老用户登录平台:安卓、iOS等
    4. 可拆解新老用户用户的地区:天津、北京等
    5. 可拆解新老用户使用版本:新老版本
    6. 可拆解新老用户活跃时间:节假日、周期性等
    7. 可拆解流失用户:自然回流, 回访干预回流等

    可分别计算每个维度下不同的活跃用户数。

    通过这种方法,定位到导致哪个区域或者渠道的日活下降的用户群体是谁,以及定位原因有了大致范围。

    比如定位是新用户问题,我们需要再把新用户日活按渠道进行拆分:新用户=渠道1+渠道2+渠道3+其他渠道;通过渠道拆分,我们会发现是具体哪个渠道效果发生的问题。

    那么,继续下一步我们要根据实际业务进一步做假设,具体情况具体分析。

    第四步:异常范围定位后,要根据业务进一步做假设,实际具体情况具体分析

    具体分析可以采用“内部-外部”事件因素考虑。

    ▶ 内部-外部事件

    在一定时间内同时发生可能很多种,主要关注数据指标的起点、拐点、终点。

    • 数据指标起点:数据指标刚下跌时,发生了什么事件;往往起点事件是问题发生的直接原因。
    • 数据指标拐点:在指标持续下跌过程中,是否某个事件的出现,让问题变得更严重,或者开始转暖。拐点意味着,这是可以通过运营手段改善指标的。
    • 数据指标终点:当某个事件结束后,指标恢复正常。或当开始某个事件后,指标下跌结束。终点事件的两种形态,代表着两种改善指标的方法:等问题自己过去,或者主动出击解决问题

    内部事件因素

    • 分为获取用户(渠道转化率降低、渠道平台的问题等)
    • 满足用户需求(新功能变更等引起某类用户不满)
    • 促活运营手段(签到等提活手段没达成目标、产品自然使用周期低导致上次获得的大量用户短期内不需要再使用等)
    • 内部功能和运营策略调整(产品、运营、技术在数据异常时间点附近做了什么策略调整)

    外部事件因素

    采用PEST分析(宏观经济环境分析)——政治(政策影响)、经济(短期内主要是竞争环境,如对竞争对手的活动)、社会(舆论压力、用户生活方式变化、消费心理变化、价值观变化等偏好变化)、技术(创新解决方案的出现、分销渠道变化等)。

    我们遵循短期变化找内因,长期异动找外因。

    在条件允许范围内,再结合自身业务经验确定几个最可能的原因假设,给这些假设排数据验证的优先级,逐一排查,深入分析,比如本次指标下跌是因为新功能不符合预期不给力、渠道投放力度不够、竞品太厉害、版本更新大bug、流失严重等。

    第五步:预测未来是否还会下跌?应该采取什么方式避免下跌?

    与业务沟通反馈分析结论,探讨后续方案的执行再针对原因解决问题,制定优化策略。

    最后,我们要预测影响到什么时间;并运营、产品沟通反馈分析结论,探讨后续方案的执行。

    04

    以上,就是梳理的“数据指标出现异常波动时,该如何着手数据异常分析?”的思路框架,现在总结一下:

    第一步:确认数据以及统计来源的准确性

    第二步:了解清楚数据指标具体业务情况和异常情况

    第三步:将数据指标进行拆解。

    第四步:异常范围定位后,要根据业务进一步做假设,实际具体情况具体分析。

    第五步:预测未来是否还会下跌?应该采取什么方式避免下跌?与业务沟通反馈分析结论,探讨后续方案的执行。再针对原因解决问题,制定优化策略。

    总之,在实际业务中,数据异常的影响原因可能是多方面的,有的时候也需要建立统计分析模型来做一些定量分析。可能要花几天的时间去不断排查问题。

    所以我们需要在平时工作中多留意数据变化,随着对业务的熟悉和数据敏感度的提升,针对数据异常分析我们也会越来越熟练,更快的找到问题所在。

    作者:木兮,数据运营小白;公众号:木木自由

    本文由 @木兮 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

    题图来自 Unsplash,基于 CC0 协议

    展开全文
  • 1.数据与数据分析数据其实就是对事物特征的定性指称以及量化描述,比如一个人的身份证号,年龄,收入,身高等就构成了一组数据:{id:001,age:45,income:10000,height:176}——如果把很多人的这些数据汇成表,便构成...

    一.入门:高屋建瓴

    数据分析的坑很大,一开始走上这条路,就要明确基本的方向,依托于核心的思想,不然只会越走越偏,最后觉得山太高水太深,不了了之。

    1.数据与数据分析

    数据其实就是对事物特征的定性指称以及量化描述,比如一个人的身份证号,年龄,收入,身高等就构成了一组数据:{id:001,age:45,income:10000,height:176}——如果把很多人的这些数据汇成表,便构成了“结构化”(也就是比较规整一致)的“数据空间”。

    但是呢,有一些或者大部分的数据都不是规整的,也就是分布比较杂乱或者不是按照我们想要的那样分布的(比如一个网页中的文本数据分布),称之为“非结构化”的数据空间。

    数据分析的本质是什么?那就是——将这些结构化或者非结构化的数据,映射到指定格式的数据空间里面,然后进行分析——数据分析的基础就是数据空间的映射。

    这句话说的比较绕,但是却非常深刻,它告诉我们,数据分析的一个基础(在实践中也是最重要)的一件事情就是寻找合适的数据空间映射方案——某种程度上就是所谓的数据清洗。

    2.对于一些工具的看法

    沿袭上文,工具则可以分为两种,一是基础性的excel,spss,sas等数据分析软件以及许多数据库管理工具,它们主要处理的是结构化的数据,也就是给你把数据弄成了表的规整数据(当然,这些数据很多时候也需要清洗,不过已经不涉及数据空间映射这个问题了);二是编程语言,包括python,R,Java,Ruby等,这些语言工具主要是处理数据空间映射和清洗工作的,其中,比较常用的是python和R,前者由于其可扩充性,已经在大多数情况下优于后者了。

    3.学习:从天而降

    所谓“从天而降”指的是从一个比较高的地方下降来学习的方法,好比是拿着一张总体的地图去探索数据分析与挖掘的世界。推荐阅读:《数据科学实战》。

    其次,请注意一点:python学习,对于没有任何计算机基础的人来说,基本上是开头容易、越往后面越难!(python一开始的类似自然语言的结构很友好,但你到了函数与面向对象的学习的时候,还是必须明确引用变量的变化(也就是数据如何在内存中流动)以及作用域的动态变化等对入门者不友好的问题。)

    在这种情况下,《head first python》根本不适合,不要用它学习python!

    我的建议是,花时间学习一下计算机的基本原理,然后是C语言,Java等,然后再学python,不然你到后面完全是知其然而不知其所以然!

    推荐阅读:《计算机科学概论(第11版》

    以及:《疯狂Java讲义》(这本书虽然讲的是java,但对数据在内存中的流转也有讲,可以作为参考,理解程序的运行。)

    最后才是:《Python基础教程(第2版•修订版)》

    然后可以看看入门的统计学教材:《深入浅出统计学》(很快就能看完,我当时半天多一点就看完了。)

    以及入门与深入理解数据库原理:《MySQL必知必会》+《数据库系统概念》

    有了技术基础了,再看看《R语言编程艺术》

    另外,入门者不要选择python3.x,选择python2.7吧。为啥?因为很多重要的模块比如pandas还有网上的许多资料现在还是最多支持到2.7的,你选3.X对于入门那是舍近求远。

    最后,可以使用《利用Python进行数据分析》将所有知识串接起来,感受pandas以及scipy,numpy中的数据计算是如何体现数据空间映射这个深刻概念的。

    二.中阶:理论

    中阶主要是理论学习以及一些比较复杂的应用操作。

    1.理论基础:书籍

    良好的数学基础是进一步学习的支撑条件。

    以下是推荐阅读的书目:

    1.概率论与数理统计:《概率论与数理统计》,进一步学习概率与统计;

    2.高等代数:《高等代数简明教程(上册)》,“数据空间的映射”的思想就来自于高等代数;

    3.最优化:《最优化理论与方法》,参考书,中阶不要细读。

    4.数据挖掘:《数据挖掘导论》,偏数学,《数据挖掘》,偏结构化的数据库;

    5.信息检索领域入门:《信息检索导论》

    6.统计学习理论快速俯瞰:《统计学习方法》

    7.实战之于python:《集体智慧编程》+《机器学习实战》

    8.实战之于Mahout平台:《Mahout实战》

    2.实战:利用数据库与数据api,实战学习

    (1)淘宝上以及很多百度提供的一些数据库:API Store_为开发者提供最全面的API服务等,都可以下载到数据进行处理,有一些经典的研究数据库,主要是一些大学构建的,也可以用来训练模型;

    (2).学习写网络爬虫,基于python,爬取文本数据进行分析,其中,文本数据分析可能涉及到中文的自然语言处理,比较麻烦,有一些模块可以直接使用(比如jieba),如果觉得不理想,可以尝试爬取英文页面。另:写爬虫必须首先理解网页的数据空间,建议阅读:《Head First HTML与CSS、XHTML(中文版)》;

    (3).苦练清洗数据的基本功——因为大多数数据工程师的主要工作都在于此,并且在清洗的过程中,深刻理解数据空间的映射。另,清洗数据必备技能:正则表达式。建议阅读:《正则表达式必知必会》;

    (4).混合编程与数据可视化:可以尝试以python为主的混合编程(python+R)以及数据可视化,建议阅读《ggplot2》

    三.高阶:回归、远行、优化与万法归宗

    1.回归

    总的来说,数据挖掘、机器学习相关的工作,看着很新,其实只是很久之前的理论知识的应用罢了,在实战领域,并没有多少新的东西。

    所以,从技术上讲,我们需要回归到那些最内核的东西。

    什么是最内核的东西,那就是:算法与数据结构。

    知乎上有一些言论,说算法与数据结构一般情况下程序员是用不到的,这句话对于一般的写系统的程序员确实受用,但是对机器学习、数据挖掘的程序员,却恰恰相反:我们的主要工作就是在搞算法和数据结构。

    比如贝叶斯网络、人工神经网络,本质上其实还是基于图的算法的应用罢了。

    推荐一本书,比《算法导论》好读:《算法(第4版)》

    2.远行

    所谓远行,就是从学习的象牙塔里面走出来,走向实用或者特殊领域,比如:金融量化分析。

    传统的投资经理,做的专业投资,本质上根根结底是什么?那就是两个字:分散。

    所谓分散,说大白话就是“把鸡蛋放在多个篮子里面”,但至于怎么放,放多少,都是非常复杂的,传统的手段包括建立马科维兹模型与指数模型来作为分散的参考模型。

    机器学习也是可以来做分散的,并且,知名的文艺复兴技术公司做的“最大熵模型”比传统的那两大模型还要好,还能够持续跑赢大盘。

    如果你对机器学习、数据挖掘相关理论有深刻理解的话,你会发现一个事实:分散本质上就是在寻找有限条件下的最大组合熵!最大熵模型之所以有效就是因为它使用了超级大的数据量作为基准,得到了相对于传统分散模型更高的熵。

    这个要讲很多,确实也比较高阶,我就点到为止,将来再细谈。

    3.优化

    优化主要是对python执行效率的优化——要知道,很多时候,量化分析对时间的要求非常严格,差之毫厘,损失成百上千万。

    这个时候,就需要了解如何优化python。

    知道吗?python是用C写出来的,如果你优化的好,你的python可能比C还要快!

    优化问题本质上是一个局部最优与全局最优权衡的问题,有空细讲。

    优化的另外一个问题是数值计算,包括矩阵的分块计算、并行计算,MapReduce对大量数据的处理等,这也是比较复杂的,有空细讲。

    4.万法归宗:信息论

    数据处理的的最高境界,其实是对信息论的深刻理解。

    算法优化,大量问题都是把指数问题变为对数问题,其实根本原理是信息论;

    量化分析,买入卖出的博弈,每一次交易如何暴露出信息的?

    投资组合,如何在限制条件内产生最大熵?

    文本挖掘、数据压缩,隐马尔科夫链,如何用最少的信息映射原空间?

    。。。。(待补充)

    推荐阅读:《信息论基础》

    文章由PM28网编辑,作者:海阁,如若转载,请注明出处:http://www.pm28.com/322.html欢迎投稿

    展开全文
  • 1、直方图直方图是用于展示分组数据分布的一种图形,用矩形的宽度和高度来表示频数分布,在直角坐标系中,用横轴表示数据分组,纵轴表示频数或频率,各组数据与相应的频数就形成了一...STEP 01 定义组距,即以一组升...

    1、直方图

    直方图是用于展示分组数据分布的一种图形,用矩形的宽度和高度来表示频数分布,在直角坐标系中,用横轴表示数据分组,纵轴表示频数或频率,各组数据与相应的频数就形成了一个矩形,即直方图。通过直方图,我们可以直观地看出数据分布的形状、数据分布的中心位置及数据分散的程度,由此判断数据是否符合正态分布。

    我们仍以某公司“用户消费数据”为例,来了解用户消费金额分布情况。

    STEP 01 定义组距,即以一组升序排列的临界点数据集合,Excel将统计在相邻临界点之间的数据频数,也就是个数。我们也可不设置组距,Excel将自动以数据的最大值及最小值之间的范围进行等距分组,本例在当前工作表的E1:E6单元格区域创建组距,如图所示。

    cbbc710dfc38a423992e12b1b8133e12.png

    STEP 02 单击【数据】选项卡【分析】组中的【数据分析】按钮,在弹出的【数据分析】对话框中,选择【直方图】,单击【确定】按钮。

    STEP 03 在弹出的【直方图】对话框中,各类参数分别进行如下设置,如上图所示。

    输入

    ① 输入区域:本例数据源区域为C1:C101。

    ② 接收区域(可选):输入组距数据的区域,如本例组距数据区域为E1:E6。

    ③ 标志:本例勾选【标志】。

    输出选项

    ① 输出区域:可选择当前工作表的某个活动单元格、新工作表组或新工作簿,本例将结果输出至当前工作表的G1单元格。

    ② 柏拉图:若勾选【柏拉图】,则可以在输出表中同时显示按降序排列的频率数据;若未勾选,则Excel将只输出按默认组距排列的频率数据(注:柏拉图需在勾选【图表输出】时才绘制出来)。

    ③ 累积百分率:若勾选【累积百分率】,则可以在输出表中添加一列累积百分比数值,并同时在直方图表中添加绘制累积百分比的折线。

    ④ 图表输出:即绘制“直方图”,本例勾选【图表输出】。

    STEP 04 单击【确定】按钮,并美化输出结果,在此分别对三种不同输出选项进行勾选组合,以便比较理解【柏拉图】、【累积百分率】选项的作用,如图所示。

    4bd4c21e88111816244f60b380a32221.png

    现在用Excel分析工具库中的直方图工具,可以便捷地进行数值分组及绘制柏拉图。

    柏拉图(图表1)与直方图(图表2、3)的区别就是在于横坐标是否排序。

    ★ 柏拉图是根据各组频数大小进行降序排列并绘制的图表,另外柏拉图一般采用分类数据进行统计,例如容易出问题的前三大原因。这里对连续数据进行分组统计,是一种特殊的分类。

    ★ 直方图则是默认按照各组组距从小到大的排序方式进行绘制,顺序是固定的,不能对其进行修改。

    Excel分析工具库的“直方图”功能只能处理简单的计数分组,如果与其他分组进行交叉汇总求和等计算,还是需要用Excel透视表“创建组”或VLOOKUP等其他分组方式进行数据处理及分析。

    2、抽样分析

    在做数据分析的时候,尤其现在我们正往大数据时代迈进,通常会遇到分析的总体数据源过于庞大,这样会大大降低系统分析运行效率,因此,一般会抽取一部分有代表性的样本数据进行分析,并根据这一部分样本去估计与推断总体情况。

    公司市场部为刺激客户消费,提升产品销量,经常会策划一些市场优惠活动。其中需要我们随机或有规律地抽取一些在活动中进行交易的客户作为幸运客户,以发放相应的奖品,这时该如何处理呢?

    Excel数据分析工具库——“抽样”分析工具,既可以实现随机抽取数据,也可以实现周期性间隔抽取数据。现在我们仍然以某公司“用户消费数据”为例来学习这两种数据抽样方法,抽取10名幸运客户。

    STEP 01 单击【数据】选项卡【分析】组中的【数据分析】按钮,在弹出的【数据分析】对话框中,选择【抽样】,单击【确定】按钮。

    STEP 02 在弹出【抽样】对话框中,对各类参数分别进行如下设置,如图所示。

    42f14242ced49ed07e8819c86b6430a9.png

    输入

    ① 输入区域:本例数据源区域为B1:B101。

    ② 标志:本例勾选【标志】。

    抽样方法

    ① 周期间隔:若选择间隔抽样,则需要输入周期间隔,如图上所示,本例周期间隔为10。

    ② 随机抽样:直接输入样本数,系统自行进行随机抽样,不用受间隔的规律限制,如图所示,本例样本数为10。

    600e3b82ff44ffa34024a0e26aab7d65.png

    输出选项

    输出区域:可选择当前工作表的某个活动单元格、新工作表组或新工作簿。本例“周期”抽样结果输出到当前工作表F2单元格。本例“随机”抽样结果输出到当前工作表G2单元格,如上图所示。

    STEP 03 单击【确定】按钮,输出相应的抽样结果。

    3、相关分析

    (1)相关关系

    相关关系是指现象之间存在的非严格的、不确定的依存关系。这种依存关系的特点是:某一现象在数量上发生的变化会影响另一现象数量上的变化,而且这种变化具有一定的随机性,即当给定某一现象以一个数值时,另一现象会有若干个数值与之对应,并且总是遵循一定规律,围绕这些数值的平均数上下波动,其原因是影响现象发生变化的因素不止一个。例如,影响销售额的因素除了推广费用外,还有产品质量、价格、渠道等因素。

    (2)回归函数关系

    回归函数关系是指现象之间存在的依存关系中,对于某一变量的每一个数值,都有另一变量值与之相对应,并且这种依存关系可用一个数学表达式反映出来,例如,在一定的条件下,身高与体重存在的依存关系。

    相关分析是研究两个或两个以上随机变量之间相互依存关系的方向和密切程度的方法,直线相关用相关系数表示,曲线相关用相关指数表示,多重相关用复相关系数表示,其中我们常用的是直线相关,所以主要研究相关系数。

    相关系数就是反映变量之间线性相关强度的一个度量指标,通常用r表示,它的取值范围为[-1,1]。r的正、负号可以反映相关的方向,当r>0时表示线性正相关,当r<0时表示线性负相关;r的大小可以反映相关的程度,r=0表示两个变量之间不存在线性关系。通常相关系数的取值与相关程度,如图所示。

    21edc6f08b072bd4adc201d3cadbf87e.png

    除了使用CORREL函数计算相关系数外,就需要用Excel分析工具库——“相关系数”分析工具来实现。

    接下来我们就以“企业季度数据”为例,来分析“销售额”、“推广费用”及“其他费用”这三个变量间的相关关系。

    STEP 01 单击【数据】选项卡【分析】组中的【数据分析】按钮,在弹出的【数据分析】对话框中,选择【相关系数】,单击【确定】按钮。

    STEP 02 在弹出的【相关系数】对话框中,对各类参数分别进行如下设置,如图所示。

    78eba87378d5fe9648a2807f690bf9c5.png

    输入

    ① 输入区域:本例数据源区域为B2:C48。

    ② 分组方式:本例选择“逐列”。

    ③ 标志位于第一行:本例勾选这个复选框。

    输出选项

    输出区域:本例将结果输出到当前工作表的F1单元格。

    STEP03 单击【确定】按钮,结果如上图所示。

    3、回归分析

    回归模型,预测数据未来的发展趋势。

    现在的回归是研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它的自变量Xi(i=1,2,3,…)之间的回归模型,来预测因变量Y的发展趋势。例如,销售额对推广费用有着依存关系,通过对这一依存关系的分析,在已确定下一期推广费用的条件下,可以预测将实现的销售额。

    相关分析与回归分析的联系是:均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中,一般先进行相关分析,计算相关系数,然后拟合回归模型,进行显著性检验,最后用回归模型推算或预测。

    相关分析与回归分析的区别是:

    ★ 相关分析研究的都是随机变量,并且不分自变量与因变量,回归分析研究的变量有自变量与因变量之分,并且自变量是确定的普通变量,因变量是随机变量。

    ★ 相关分析主要描述两个变量之间线性关系的密切程度,回归分析不仅可以揭示变量X对变量Y的影响大小,还可以由回归模型进行预测。

    回归分析模型主要包括线性回归及非线性回归两种。线性回归又分为简单线性回归与多重线性回归,而对于非线性回归,我们通常通过对数转化等方式,将其转化为线性回归的形式进行研究,所以接下来将重点学习线性回归。

    线性回归分析主要有五个步骤,如图所示。

    6aeb2129e6ef22034719482cc240085e.png

    线性回归具体方法明天再议。

    展开全文
  • 如何判断该组数据是否符合正态分布?图 1 需求示例【实现步骤】:Step1:为Excel加载“分析工具库”图 2 打开Excel选项设置对话框图 3 选择打开分析工具库设置对话框图 4 加载分析工具库图 5 加载后的效果Step2:...
  • 相信不少人在做实验或者做嵌入式软件测试的时候会遇到需要利用FFT进行频谱分析的情况,我们通过Simulink仿真可以快速地进行简单的频谱分析,可以省去写堆代码(当然用matlab代码实现也利于我们理解FFT相关原理、...
  • 个新手如何系统的学习数据分析 下面我先给出书单: 1.Numpy:  Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此):  (1)快速高效的多维数组对象naarray  (2)用于对数执行元素级计算以及直接...
  • 如何成为名真正的数据分析师或者数据工程师

    万次阅读 多人点赞 2017-07-01 15:44:45
    一....数据分析的坑很大,一开始走上这条路,就要明确基本的方向,依托于核心的思想,不然只...数据其实就是对事物特征的定性指称以及量化描述,比如一个人的身份证号,年龄,收入,身高等就构成了一组数据:{id:0
  • 那么首先需要理解什么是数据分析? 数据分析是指用适当的...现实中很多人随意给出一组数据,把数据填充到分析工具得到一个可视化图表.认为这就是数据分析,但却忽略这个图表体现出来的含义实际意义。 还有一些人随...
  • 数据科学项目的完整流程通常是这样的五步骤:需求定义=》数据获取=》数据治理=》数据分析=》数据可视化、需求定义需求定义是数据科学项目和数据科学比赛的最大不同之处,在真实情景下,我们往往对目标函数、自变量...
  • 或者统计学知识,而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性,知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么,不能带来什么,看到一组统计检验的结果你能言说什么...
  • 反之,网络商家也可以通过用户行为,进一步挑选什么样的商品更好卖,如何对商品进行定价,抑或如何对商品进行宣传推广。通过这些例子,我们可以看到资料分析在工作中的重要性。那么,资料分析的具体技...
  • 我做的是股票数据分析。 只关注股票的最高价和最低价。...在找的过程中,新加入的数据往往破坏掉前面的分析结果,比如又出现了个新的底。 类似这样的情况,有什么好的设计方式?
  • 更多精彩内容,欢迎关注公众号:数量技术宅01价差计算的“误区”我们在测试两个或多个金融资产相互运算产生的策略信号时,免不了需要涉及将不同的价格时间序列,按照时间轴进行对齐,套利策略就是其中之。...
  • 例如,销售额排名第的书架类产品与销售额排名第三的椅子类产品的销售额相差多少?解决此类问题需要分析产品品类之间的销售额差异。本文目的在于动态对比产品子类之间的销售额差异。分析师可根据任何产品子类的销售...
  • 在做数据分析项目的时候,在项目完结之时,一般都会要求出份完整的数据分析报告。按照应用场合可以划分多种类型:有的需要向上邮件汇报,有的需要给项目个交代,有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型...
  • 数据可视化和数据分析 测试应用程序是一门成熟的学科,其工具可帮助质量保证团队开发和自动化功能测试,运行负载和性能测试,执行静态代码分析,将API与... 但是所有这些测试功能都可以轻松地忽略一组关键测试,这...
  • 本文是份对数据分析的生命周期、不断扩展的工具和技术组合,以及如何根据你的需要选择个正确的数据平台的简要指南。 无论你是在软件开发、devops、系统、云计算、测试自动化、站点可靠性、领导scrum团队、信息...
  • 如何迅速成为数据分析师?

    千次阅读 2014-06-20 13:49:16
    数据分析最重要的可能并不是你熟悉的编程工具、分析软件,或者统计学知识,而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性,知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来...
  • 分析:你的疑问是 想要逆推 算出percentile()方法的k值,也就是分位值对应的百分数。逆推,最好的办法我认为是 找到Excel 关于percentile 的算法,通过推导,可以得到计算k值和计算x序数(可能为小数)的方法。...
  • 、原因分析-过山车的启动点造成这个现象的原因有很多,可能是市场大盘有波动,可能是主图出现了问题,可能是店铺有违规,更有可能是标题变化造成的波动,如果换错关键词,会造成整个店铺关键词崩盘。这也是很...
  • Python 数据相关性分析

    万次阅读 多人点赞 2018-04-25 15:09:49
    组数据相互之间可能会存在一些联系,可能是此增彼涨,或者是负相关,也可能是没有关联,那么我们就需要种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析,从而给我们的决策提供支持,本文即介绍如何使用 Python 进行...
  • 自己复习过程的一个记录,如果可以给你提供一些帮助那最棒了。 上交老师的视频课 逻辑结构: 数据元素之的逻辑关系,在脑中...数据类型:一个值的集合和定义在该集合上的一组操作的总称(int、float…) 抽象数据类...
  • 或者统计学知识,而是清楚你所使用的统计知识(统计学、计量、时间序列、非参数等等)背后的原理、假设及其局限性,知道各种数据分析工具(例如数据挖掘)能带来什么,不能带来什么,看到一组统计检验的结果你能言说...
  • 打开Minitab之后 点击Stat>Basic Statistics> Normality Test  分析之后若 P value(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布
  • 应用程序测试经常忽略一组重要的测试,这对任何应用程序处理或显示数据分析数据可视化都是至关重要的。
  • 1、需求分析 将数据使用group by 分组,某个字段既有null值,又有''值,想将这两种数据都分为类命名为other。2、mysql语句 select count(id) total, case name when '' then 'other' else ifnull(name ,'...
  • MySql分组后如何随机获取每组一数据发布时间:2020-10-26 15:10:32来源:亿速云阅读:62作者:LeahMySql分组后如何随机获取每组一数据?针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,292
精华内容 916
关键字:

如何分析一组数据