数据分析

就数据分析职业来说，个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的，也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销；利用 数据分析来发现现有的不足，以作改进，让顾客有更好的购物体验；利用CRM系统来管理会员的生命周期，提高会员的忠诚度，避免会员流失；利用会员的购买数 据，挖掘会员的潜在需求，提供销售，扩大影响力等等。 最开始进公司的时候是在运营部，主要是负责运营报表的数据，当时的系统还很差，提取数据很困难，做报表也很难，都是东拼西凑一些数据，然后做成PPT，记 得当时主要的数据就是销售额、订单量、毛利额、客单价、每单价、库存等一些特别基础的数据，然后用这些数据作出一些图表来。在这个阶段基本上就是做一些数 据的提取工作，Excel的技巧倒是学到了不少，算是数据分析入门了吧。 后来公司上了数据仓库，里面就有了大量的原始数据，提取数据非常方便了，而且维度也多，可以按照自己的想法随意的组合分析，那个阶段主要就是针对会员购物 行为的分析，开始接触数据建模，算法等一些比较难的东西，也是学到东西最多的时候。记得当时做了很多分析报告，每周还要给总裁办汇报这些报告，下面详细说 一下当时使用的一些主要的模型及算法： 1、 RFM模型 模型定义：在众多的客户关系管理的分析模式中，RFM模型是被广泛提到的。RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。该机械模型通过一个

数据分析概念与职业规划 mark down 语法 123 123 123 123 123 点 python python 加粗 加粗 斜体 斜体 加粗 斜体 python eval 语法 获取字符串输入计算结果 a=eval(input("")) print(a) 在这里插入图片描述 来源： CSDN 作者： 船长_wang 链接： https://blog.csdn.net/Captain_DUDU/article/details/103970557

《数据掘金：电子商务运营突围》 基本信息 作者： 谭磊 出版社：电子工业出版社 ISBN：9787121138973 上架时间：2013-5-24 出版日期：2013 年6月 开本：16开 页码：464 版次：1-1 所属分类：经济管理 更多关于 》》》《 数据掘金：电子商务运营突围 》 内容简介 经济管理学书籍 　　电商坐拥互联网行业最丰富的用户数据金矿，却很少有人从中挖掘出真金白银。《数据掘金：电子商务运营突围》一书旨在打破这一困境，一步一步引导从业者以数据为核心来运营网站或网店。本书用浅显的文字与独特的视角，不仅成功解读电商数据运营之惑，更呈现大量数据分析和挖掘的必要基础知识及实用相关工具。在通过阅读轻松掌握电商数据运营须关注的要点与方法之后，读者还可有针对性地从书中选择学习如何利用数据来完成——流量获取优化、广告投放、客户分析，以及客户价值提升等一系列电商运营要务。 　　 《数据掘金：电子商务运营突围》一书主要写给电商从业人员，无论是中小电子商务的运营人员、数据分析人员，还是大公司负责电子商务的策略官、市场官和运营官，都能从本书中找到自己所需且急需的有价值内容。 目录 《数据掘金：电子商务运营突围》 第1章 引言：电子商务运营和数据1 1.1 2012年最大的赌局2 1.2 为300万人建300万个网站6 1.2.1 电子商务的rupi概念7 1.2.2 在互联网上卖米8

数据分析方法是数据分析和产品、运营优化的核心，下文提供的十种常用方法能帮助避免逻辑混乱和判断失误，进行有效的数据分析。随着互联网的发展、业务逻辑越来越复杂，数据的分析也就变的越来越重要。 对数据的分析可有效避免逻辑的混乱，防止在繁杂的业务理解上逻辑不清、判断错误。 道家曾强调四个字，叫“道、法、术、器”。 层次分别为： “器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”； “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术； “法”是指选择的方法，有句话说“选择比努力重要”； “道”是指方向，是指导思想，是战略。 在数据分析和产品、运营优化方面， 数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次 那么如何做好数据分析呢，本文来讲讲十大数据分析的方法。 一、细分分析 细分分析是数据分析的基础，单一维度下的指标数据信息价值很低。细分方法可以分为两类，一类是 逐步分析 ，比如：来北京市的访客可分为朝阳，海淀等区；另一类是 维度交叉 ，如：来自付费SEM的新访客。 细分用于解决所有问题。比如漏斗转化，实际上就是把转化过程按照步骤进行细分，流量渠道的分析和评估也需要大量的用到细分方法。 二、对比分析 对比分析主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值

概述 数据仓库包含的内容很多，它可以包括架构、建模和方法论。对应到具体工作中的话，它可以包含下面的这些内容： 以Hadoop、Spark、Hive等组件为中心的数据架构体系。 各种数据建模方法，如维度建模。 调度系统、元数据系统、ETL系统、可视化系统这类辅助系统。 我们暂且不管数据仓库的范围到底有多大，在数据仓库体系中，数据模型的核心地位是不可替代的。 因此，下面的将详细地阐述数据建模中的典型代表：维度建模，对它的的相关理论以及实际使用做深入的分析。 文章结构 本文将按照下面的顺序进行阐述： 先介绍比较经典和常用的数据仓库模型，并分析其优缺点。 详细介绍维度建模的基本概念以及相关理论。 为了能更真切地理解什么是维度建模，我将模拟一个大家都十分熟悉的电商场景，运用前面讲到的理论进行建模。 理论和现实的工作场景毕竟会有所差距，这一块，我会分享一下企业在实际的应用中所做出的取舍。 0x01 经典数据仓库模型 下面将分别介绍四种数据仓库模型，其中前三种模型分别对应了三本书：《数据仓库》、《数据仓库工具箱》和《数据架构 大数据 数据仓库以及Data Vault》，这三本书都有中文版，非常巧的是，我只有三本数据仓库的书，正好对应了这三种理论。 Anchor模型我并不是特别熟悉，放在这里以供参考。 一、实体关系（ER）模型 数据仓库之父Immon的方法从全企业的高度设计一个3NF模型

Python数据分析基础学习内容汇总 NumPy基础入门 NumPy基础入门（1）基础内容 NumPy基础入门（2）外形操纵和复制、视图 NumPy基础入门（3）花式索引和索引技巧 NumPy基础入门（4）数学基础函数 Numpy基础入门（5）广播和迭代 Numpy基础入门（6）统计函数和排序 Numpy基础入门（7）IO文件操作以及Matplotlib库的使用 Pandas基础入门 Pandas基础入门（1）前言和包知识 Pandas基础入门（2）Series Pandas基础入门（3）DataFrame Pandas基础入门（4）Panel Pandas基础入门（5）Pandas基本功能 Pandas基础入门（6）Pandas描述性统计和函数应用 Pandas基础入门（7）Pandas迭代和排序 Pandas基础入门（8）Pandas字符串和重建索引 未完待续 来源： CSDN 作者： 踏实一点 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42105744/article/details/104018417

大数据专业未来就业前景如何？ 大数据人才稀缺 据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。 据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。 大数据专业就业三大方向 大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。 在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。 大数据专业人才就业薪资 1基础人才：数据分析师  北京数据分析平均工资：¥ 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。 数据分析师岗位职责 业务类别:技术 业务方向:数据分析  工作职责: 1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析

#!usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 _*- ''' @author:Administrator @file: matplot-scatter-demo.py @time: 2019-12-29 下午 4:01 ''' # coding=utf-8 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import font_manager #x,y轴 x_1=range(1,32); x_2=range(51,82); y_1=[11,17,16,11,12,11,12,6,6,7,8,9,12,15,14,17,18,21,16,17,20,14,15,15,15,19,21,22,22,22,23]; y_2=[26,26,28,19,21,17,16,19,18,20,20,19,22,23,17,20,21,20,22,15,11,15,5,13,17,10,11,13,12,13,6]; #windows下设置字体 plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 #设置图形大小 plt.figure(figsize=

一、本案例的相关说明   本人把这篇文章拿出来进行写作的主要原因是为了让大家对数据分析有一个较为清楚的认识，其实数据分析并不是那么高深，只是看你怎么从一堆杂乱无章的数据中能够发现一定的有规律性的结论，有时候可能会觉得某些结论有些牵强，但这属于每个人对每个问题而见解不同，因而较强的数据分析能力，需要我们在实际工作中进行慢慢培养出来。同时这篇文章很好的将pandas库运用到其中，这个也可以帮助我们学以致用，用而学，会起到更好的效果。 1、案例背景   足球运动是最受欢迎的运动之一。在此万受瞩目的运动下，打算针对足球运动员个人的信息，技能水平等各项指标进行相关的分析与统计。例如，我们可能会关注如下的内容： 足球运动员是否受出生日期的影响？ 左撇子适合踢足球吗？ 足球运动员的号码是否与位置相关？ 足球运动员的年龄与能力具有怎样的关联？ 2、任务说明   目前，我们收集到了某年现役运动员的数据集data.csv。我们希望通过该数据集，针对众多的足球运动员进行分析与统计，从而能够发现一些关于足球运动员的特征，解开我们上述疑问。 3、数据列名的含义 4、足球场上各位置说明 5、什么是数据分析？   数据分析指的就是利用统计学知识，对一系列杂乱无章的数据进行数据分析前的预处理，同时结合数据的具体应用场景，提炼出数据中的有效信息，帮助我们定位、分析、解决某些问题，高效决策。 6、数据分析的基本流程

2020年来了，到了展望全年工作，提出思路的时候了。 对于数据分析岗位，涉及的工作内容，自己理解应该是有4个方面：数据来源、数据分析算法、数据应用、数据安全。 总结一下，欢迎大家批评指正。 数据分析工作是根据业务部门的需求，对企业经营数据进行分析，在分析过程中，除了分析企业内部数据，还经常需要企业外部的数据补充或者验证分析结果，充分有效的 数据来源 对数据分析工作非常重要。面对海量的企业经营数据，采用合适的 数据分析算法 及技术，才能快速有效分析数据规律，得到满足业务需求的分析结果。业务需求一般是长效的，很多时候，分析需求并不需要完整的分析报告，而是需要周期性地展示分析结果，不断优化的 数据应用 有利于需求者更好地理解数据。最后，在整个分析过程中， 数据安全 非常重要，一旦出现数据泄密，特别是大规模数据泄密，数据中心工作将会被否决，而且还极有可能给企业带来不良的社会影响。 对于4个方面展开的内容，涉及工作，居于数据安全，就省略了。 以下省略2000字。 来源： CSDN 作者： 陈年椰子 链接： https://blog.csdn.net/seakingx/article/details/103849143