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數(shù)據(jù)分析是什么
數(shù)據(jù)分析是什么
| 企服解答 數(shù)據(jù)分析是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法將收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將他們加以匯總和理解并消化,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能,發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分析的類別包括:描述性數(shù)據(jù)分析、探索性數(shù)據(jù)分析、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分型。 數(shù)據(jù)分析是什么 1、描述性數(shù)據(jù)分析 初級(jí)數(shù)據(jù)分析,常見的方法有對(duì)比分析法、平均分析法和交叉分析法。 2、探索性數(shù)據(jù)分析 側(cè)重于在數(shù)據(jù)分析中發(fā)現(xiàn)新的特征,常見的方法有相關(guān)分析、因子分析和回歸分析等。 3、驗(yàn)證性數(shù)據(jù)
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2022.01.12
sklearn是干什么的
sklearn是干什么的
Sklearn (全稱 Scikit-Learn) 是基于 Python 語(yǔ)言的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,是機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用第三方模塊。它建立在 NumPy, SciPy, Pandas 和 Matplotlib 之上,里面的 API 的設(shè)計(jì)非常好,所有對(duì)象的接口簡(jiǎn)單,對(duì)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了封裝,包括回歸(Regression)、降維(Dimensionality Reduction)、分類(Classfication)、聚類(Clustering)等方法。是一項(xiàng)簡(jiǎn)單高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2022.01.10
數(shù)據(jù)分析的三大作用
在具體的業(yè)務(wù)中,數(shù)據(jù)分析的三大作用分別是:企業(yè)可以通過(guò)各種方式收集有關(guān)用戶體驗(yàn)的數(shù)據(jù),針對(duì)性的提升客戶體驗(yàn);可視化的數(shù)據(jù)分析,能輔助管理者們更加高效地進(jìn)行決策;用數(shù)據(jù)分析的方法預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)品的變化趨勢(shì)。 提升客戶體驗(yàn) 企業(yè)可以通過(guò)各種方式收集有關(guān)用戶體驗(yàn)的數(shù)據(jù),通過(guò)分析這些數(shù)據(jù),企業(yè)能有針對(duì)性的提升客戶體驗(yàn),而卓越的客戶體驗(yàn),能幫助企業(yè)提高競(jìng)爭(zhēng)力。 輔助管理決策 在過(guò)去,企業(yè)業(yè)務(wù)決策更多來(lái)源于經(jīng)驗(yàn)。如今,企業(yè)決策需要數(shù)據(jù)分析的支持。特別是可視化的數(shù)據(jù)分析,能輔助管理者們更加高效地進(jìn)
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.12.29
數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么
數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么
| 企服解答 數(shù)據(jù)分析師要學(xué)的東西分為理論和操作工具兩類,理論知識(shí)部分包含高等數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等。操作工具有excel、SQL、python等。 數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么 1、理論方面的學(xué)習(xí): (1)概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)相關(guān)知識(shí)(數(shù)學(xué)知識(shí)是基礎(chǔ)) (2)數(shù)據(jù)分析框架、方法論、模型等 2、操作工具有: mySQL、excel、python | 擴(kuò)展閱讀 數(shù)據(jù)分析的基本方法有5種: 1、因素分析法: 即對(duì)某一指標(biāo)的相關(guān)影響因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析。 2、比率分析法: 即用相對(duì)數(shù)來(lái)表示不同項(xiàng)目的數(shù)據(jù)比率。 3、
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.12.28
數(shù)據(jù)分析方法哪幾種
數(shù)據(jù)分析方法哪幾種
| 企服解答 數(shù)據(jù)分析方法有集中趨勢(shì)分析、離中趨勢(shì)分析、相關(guān)分析、推論統(tǒng)計(jì)、信度分析、聚類分析。 數(shù)據(jù)分析方法哪幾種 1、集中趨勢(shì)分析 集中趨勢(shì)分析主要靠平均數(shù)、中數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)表示數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)。例如被試的平均成績(jī)多少?是正偏分布還是負(fù)偏分布? 2、離中趨勢(shì)分析 離中趨勢(shì)分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(協(xié)方差:用來(lái)度量?jī)蓚€(gè)隨機(jī)變量關(guān)系的統(tǒng)計(jì)量)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)研究數(shù)據(jù)的離中趨勢(shì)。例如,我們想知道兩個(gè)教學(xué)班的語(yǔ)文成績(jī)中,哪個(gè)班級(jí)內(nèi)的成績(jī)分布更分散,就可以用兩個(gè)班級(jí)的四分
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.12.24
數(shù)據(jù)分析方法
數(shù)據(jù)分析方法
| 企服解答 數(shù)據(jù)分析方法有很多,例如:細(xì)分分析、對(duì)比分析、漏斗分析、同期群分析等。 1、細(xì)分分析 是分析的基礎(chǔ),單一維度下的指標(biāo)數(shù)據(jù)的信息價(jià)值很低。細(xì)分方法可以分為兩類, 一是逐步分析; 二是維度交叉。 細(xì)分分析用于解決所有問(wèn)題。實(shí)際上就是把轉(zhuǎn)化過(guò)程按照步驟進(jìn)行細(xì)分,流量渠道的分析和評(píng)估也需要大量用到細(xì)分的方法。 2、對(duì)比分析 主要是指將兩個(gè)相互聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,從數(shù)量上展示和說(shuō)明研究對(duì)象的規(guī)模大小,水平高低,速度快慢等相對(duì)數(shù)值, 通過(guò)相同維度下的指標(biāo)對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn),找出業(yè)務(wù)
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.12.21
數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
大數(shù)據(jù)分析工具分為兩類,開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈、商用大數(shù)據(jù)分析工具。 1. 開源大數(shù)據(jù)生態(tài)圈 Hadoop HDFS、Hadoop MapReduce, HBase、Hive 漸次誕生,早期Hadoop生態(tài)圈逐步形成。開源生態(tài)圈活躍,并免費(fèi),但Hadoop對(duì)技術(shù)要求高,實(shí)時(shí)性稍差。 2. 商用大數(shù)據(jù)分析工具 一體機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(費(fèi)用很高) IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(費(fèi)用較高) Teradata Aste
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.26
數(shù)據(jù)分析的軟件有什么?數(shù)據(jù)分析的軟件推薦!
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進(jìn)行數(shù)據(jù)分析除了需要良好的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性外,有一位熟練使用的“老手”是非常重要的,數(shù)據(jù)分析的軟件類型有:Excel、SQL、BI、統(tǒng)計(jì)編程、數(shù)據(jù)可視化JavaScript庫(kù)、R語(yǔ)言等等。 數(shù)據(jù)分析的軟件有什么?數(shù)據(jù)分析的軟件推薦! 1、Excel數(shù)據(jù)處理 Excel:數(shù)據(jù)的加工以及分析處理,這個(gè)工具不用多說(shuō),不會(huì)這個(gè)基本和數(shù)據(jù)分析這個(gè)工作也就沒(méi)有了,可以說(shuō)這玩意是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)軟件工具,掌握它對(duì)我們后面進(jìn)一步學(xué)習(xí)使用BI工具或統(tǒng)計(jì)編程工具有很大幫助
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.13
大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些?
大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些?
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)bi工具有哪些呢?BI工具分為開源BI工具和商業(yè)BI工具兩大類。開源BI工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等;商業(yè)BI工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。 大數(shù)據(jù)分析軟件有哪些? 大數(shù)據(jù)分析軟件——Superset Airbnb開源的數(shù)據(jù)可視化工具。目前屬于A
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.12
大數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
大數(shù)據(jù)分析工具有哪些?
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)bi工具有哪些呢?BI工具分為開源BI工具和商業(yè)BI工具兩大類。開源BI工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等;商業(yè)BI工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。 大數(shù)據(jù)分析工具 大數(shù)據(jù)分析工具——FineBI FineBI是帆軟公司的一款大數(shù)據(jù)分析BI工具,它支持30多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表和SQL數(shù)
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.12
數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)有哪些?
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,大數(shù)據(jù)bi工具有哪些呢?BI工具分為開源BI工具和商業(yè)BI工具兩大類。開源BI工具有:Superset、Redash、Metabase、CBoard、Davinci、SpagoBI、Pentaho等等;商業(yè)BI工具有:FineBI、QlikView、Tableau、Power BI、SmartBI、QuickBI等等。 一、開源BI工具 Superset Airbnb開源的數(shù)據(jù)可視化工具。目前屬于Apache孵化器項(xiàng)目,與kylin有很好的結(jié)合。 Python開發(fā),版本迭
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.12
數(shù)據(jù)分析可視化工具有哪些?
數(shù)據(jù)分析可視化工具有哪些?
市面上常見的數(shù)據(jù)分析可視化工具有:Tableau、BDP、Data Analytics、DataFocus、Smartbi等等。 數(shù)據(jù)分析可視化工具有哪些? Tableau http://www.1tianxia.cn/space/4870900020 在可視化能力上比較突出,可視化效果不華麗但很出色,而且給用戶提供了非常自由的圖表制作能力,如果會(huì)寫代碼有時(shí)間富裕,基本可以做出絕大多數(shù)能想到的圖表。總體來(lái)說(shuō),Tableau具有豐富的數(shù)據(jù)源支持,靈活的可視化功能和強(qiáng)大的數(shù)據(jù)圖表
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.07
數(shù)據(jù)分析工具有什么?
數(shù)據(jù)分析工具有什么?
工欲善其事,必先利其器。一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析工具能讓你做更多事情,提高學(xué)習(xí)的生產(chǎn)力。市面上常見的數(shù)據(jù)分析工具有:Excel 、SPSS、Stata、SAS等等。 一、EXCEL 簡(jiǎn)介 Excel 是微軟辦公套裝軟件的一個(gè)重要的組成部分,它具有直觀的界面、出色的計(jì)算功能和圖表工具,對(duì)表格的管理和統(tǒng)計(jì)圖制作功能強(qiáng)大,并且容易操作。 優(yōu)點(diǎn) 普適性:Excel擁有相當(dāng)優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理能力。其自帶基本描述統(tǒng)計(jì)、方差
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.04.01
數(shù)據(jù)分析軟件工具有哪些?
數(shù)據(jù)分析軟件工具有哪些?
當(dāng)前非常火爆的大數(shù)據(jù)行業(yè)由于其數(shù)據(jù)量巨大的特點(diǎn),傳統(tǒng)的工具已經(jīng)難以應(yīng)對(duì),因此需要我們開發(fā)和使用更加先進(jìn)的現(xiàn)代工具來(lái)提高工作效率。常用的數(shù)據(jù)分析工具有:Tableau、smartbi、Chart.js、Raw、Datawrapper、Excel。 Tableau Tableau Public是現(xiàn)在用的比較多的一種可視化工具。它不僅支持各種圖表、圖形、地圖還有其他圖形,制作出來(lái)的圖表可以輕易地嵌入其他網(wǎng)頁(yè)中。而且上手很容易,對(duì)新手友好,就是需要付費(fèi)。 https://www.36dianp
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.03.31
數(shù)據(jù)分析軟件有什么?
數(shù)據(jù)分析軟件有什么?
進(jìn)行數(shù)據(jù)分析除了需要良好的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、對(duì)數(shù)據(jù)的敏感性外,有一位熟練使用的軟件是非常重要的,那常用的數(shù)據(jù)分析軟件有什么呢?例如:Python、Excel、SPSS、power bi、Matlab、R語(yǔ)言、SQL等等。 1.Python 這是免費(fèi)開源的軟件,適合于數(shù)據(jù)分析,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)。Python還能網(wǎng)站開發(fā),爬蟲等等,Python除了不能生孩子,其它都能干。我們暫且理解為:Python是萬(wàn)能的。 Python的開發(fā)IDE有很多,像sublime text,PyCharm,VSC
分類: 數(shù)據(jù)分析 發(fā)布時(shí)間: 2021.03.31

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企服點(diǎn)評(píng)的朋友們
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36氪企服點(diǎn)評(píng)高級(jí)用戶運(yùn)營(yíng),分享最接地氣的商業(yè)資訊、增長(zhǎng)觀點(diǎn)、場(chǎng)景案例。
戴珂
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"36氪企服點(diǎn)評(píng)專家團(tuán)|獨(dú)立SaaS顧問(wèn)。曾任SAP行業(yè)負(fù)責(zé)人。 《SaaS商業(yè)實(shí)戰(zhàn):從好模式到好生意》作者。"
筆記俠
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80萬(wàn)-1—6歲CEO都在看的第一手筆記
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36氪企服點(diǎn)評(píng)專家團(tuán)|《To B新勢(shì)力》工作室主理人
楊峻 - CRM咨詢
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《營(yíng)銷和服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 CRM3.0時(shí)代的來(lái)臨》一書作者。微軟資深數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家,曾任海爾全球服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和信息化建設(shè)總負(fù)責(zé)人,IBM GBS 客戶關(guān)系管理數(shù)字化創(chuàng)新解決方案中國(guó)區(qū)總負(fù)責(zé)人,世界上第一個(gè)BS CRM平臺(tái)產(chǎn)品-Siebel 7.0核心開發(fā)工程師之一,北大講師。
吳昊
吳昊
《SaaS路線創(chuàng)業(yè)圖》作者,華為前高級(jí)合作經(jīng)理+CEG(采購(gòu)專家團(tuán))+BMT委員;12年企業(yè)信息化開發(fā)工程師、項(xiàng)目經(jīng)理,8年SaaS領(lǐng)域營(yíng)銷管理;近2年與近300位SaaS創(chuàng)始人深度交流,結(jié)合實(shí)戰(zhàn)提出了“SaaS的本質(zhì)是續(xù)費(fèi)“、”SaaS公司的商業(yè)模式升級(jí)“等方法論
海比研究院
海比研究院
"海比研究院成立于2010年,是國(guó)內(nèi)企業(yè)級(jí)ICT領(lǐng)域的權(quán)威研究機(jī)構(gòu)。 海比研究院依托中國(guó)軟件網(wǎng)、CDEC中國(guó)數(shù)字智能生態(tài)大會(huì)、中國(guó)企業(yè)服務(wù)年會(huì)等平臺(tái),開展企業(yè)及ICT領(lǐng)域市場(chǎng)研究工作,是工業(yè)和信息化部、中國(guó)軟件行業(yè)協(xié)會(huì)、北京市科委、北京市經(jīng)信委、上海市經(jīng)信委的智庫(kù)服務(wù)單位"
鑒鋒
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36氪企服點(diǎn)評(píng)專家團(tuán)|零一裂變CEO、運(yùn)營(yíng)深度精選創(chuàng)始人;擅長(zhǎng)微信生態(tài)的運(yùn)營(yíng)增長(zhǎng)
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