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数据分析

1698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 1698 条
Python 数据分析实战：提升洞察力的五个核心技术
本文将分享五个经过实战验证的核心技术，涵盖数据预处理、特征工程到建模优化的全流程，帮助您突破分析瓶颈，显著提高工作效率。

2025-08-05 08:27:19

Python数据分析开发
总做描述性统计，深入的数据分析到底怎么做？？?
很多人听到上边的质问就头皮发麻。名为数据分析师，实则是SQL工具人，每天搓数却没有业务认可的产出，是数据人最怕的事。该如何从数据到业务落地？

2025-08-05 02:22:00

数据分析SQL工具人
终于有人把数据跨境流动讲明白了
关于数据跨境流动，各国基于数据主权或数字经济发展的需求有着不同的法律和规定。对于“跨境”，它不仅是一种物理意义上的数据传输，还涉及不同法律系统之间的协调和适应。

2025-07-30 04:44:00

数据跨境流动
如何在体育数据分析中使用机器学习？ 译文 精选
机器学习在这方面发挥着关键作用，因为它可以分析有关球员和比赛的数据，以识别隐藏的模式。通过观察这些模式，教练可以为球员制定个性化的比赛计划。在现代体育时代，数据分析被用来帮助球队确定更科学的训练方法，确定招募球员，并规划比赛策略。本文将介绍机器学习在体育领域的应用，并演示如何实现。

2025-07-29 07:51:41

机器学习数据分析人工智能
聊聊爬取数据的四种技巧
笔者曾经服务于北京一家彩票公司，使用 JSOUP 抓取竞彩的彩票结果数据，Jsoup 非常适合处理静态网页的数据提取。

2025-07-28 02:11:00

爬取数据JSOUP
Python 数据分析五大核心库：数据科学家必备利器
本文将深入解析Python数据分析领域最具影响力的五大核心库，助你从数据清洗到机器学习实现全流程掌控。

2025-07-21 05:55:00

Python数据分析Pandas
Python 数据分析：Pandas 数据操作（二）
本节学习了Pandas数据的一般操作方法，需要掌握.loc[]、.iloc[]方法的使用，以及知道df[]是一种按列提取数据的方法。

2025-07-18 07:59:56

Pandas数据数据分析
Pandas 进阶秘籍：掌握这五个实用技巧，告别复杂数据处理的烦恼
本文将为您揭示 Pandas 进阶的五个实用技巧，这些技巧能帮助您在面对复杂数据处理任务时更加游刃有余，提升工作效率，解锁数据的深层价值。

2025-07-16 07:05:00

Pandas数据分析数据处理
Python 数据分析：Pandas 数据操作（一）
在掌握了Pandas的数据结构后，接下来应该学会如何操作数据。现在让我们来看看在Pandas中如何定位和操作数据。

2025-07-14 07:21:00

Pandas数据分析Python
一文看懂“AB实验”：统计学原理，分析思路，业务应用
AB实验，对应的统计学知识是“双样本T检验”，而且常用的AB实验平台会直接通报结果，所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05说明没有组间差异，业务动作做了白做，回去重做！

2025-07-11 01:22:00

统计学AB实验双样本
Python 数据分析：初识 Pandas
本文我们了解了Pandas扩展包的安装、导入，以及创建Series、DataFrame格式数据（后面会详细讲这两种格式）。

2025-07-09 07:50:00

PandasPython数据分析
经营分析，如何识别指标异动+准确归因
做经营分析，经常会陷入“上月涨了1%，本月跌了2%”的苦恼中。报告上虽然密密麻麻列了很多指标的同比，环比涨跌。但不知道怎么归因，只能写肤浅的“收入低了，因为客单价低了……”

2025-07-08 01:55:00

经营分析准确归因识别指标
这才是有用的销售分析，而不是罗列完成率
如果市场部和销售部杠起来，坚持认为“产品力没问题，是销售不会卖！”那么强烈建议拆分一个报告，单独研究。否则两部门怼上，你这份销售报告交出去总要被一头骂。

2025-07-02 09:38:48

销售分析渠道分类主营产品
别做无效标签，三招让“用户画像”精准赋能增长
本篇里审时度势四个字出现了3次，这是把数据理论应用到企业里很重要的一环。在企业里推动项目需要找准切入点，配合业务节奏，实现业务上效果，才能吸引大家的注意，提升数据分析的地位。

2025-06-26 04:22:00

标签用户画像VIP用户
基础统计学：计算空难事件概率
使用相对频数法所得的概率是一个近似值，而非确切值。但随着观测次数的增加，相应的近似概率趋于接近实际概率。这个性质通常被称为大数定律。

2025-06-16 15:27:51

统计学空难事件计算
腾讯面试：Doris 物化视图的使用场景是怎么样的，有哪几种数据更新方式？
本文将详细介绍Doris物化视图的相关知识，包括其基本概念、原理、优势、使用场景、创建和管理方法等。

2025-06-12 09:30:25

Doris物化视图大数据数据分析
五张图，搭建完整的“数据指标体系”
每一个视频，有：播放次数、播放人数、人均播放时长、会员观看数、10%/30%/50%/90%播放完成数、单个视频发布后首日至第七日每日播放数据。还能分成：仅PC端播放、仅移动端播放，PC+移动端播放……同时由于是自己的平台播放，所以能统计到每个用户站内其他视频浏览行为。

2025-06-12 02:55:00

数据指标体系
五个 Python 操作，轻松搞定文本分析
本文将深入探讨 Python 在文本分析中最常用的五个操作，帮助你掌握文本分析的核心技能。

2025-06-10 08:25:00

Python文本分析数据分析
八张图讲透：“数据支持决策”的完整攻略
数据驱动决策,需要的是业务流程与数据紧密配合，领导层参与推动，才能实现的事。数据驱动决策，从来都不是一个神机妙算的世外高人，拿着数据口念咒语：“妈咪妈咪轰”就轰出来一个惊天地泣鬼神的结论，这是基本常识。

2025-06-10 04:11:00

数据决策分析
NumPy 实战：十个高频操作助你轻松搞定数据分析
本文将深入剖析 NumPy 中最常用且最重要的十个操作，帮助你快速掌握科学计算的核心技能！

2025-06-09 07:35:00

NumPy数据分析数组
Pandas 数据分析：五大核心操作助你高效挖掘数据价值
作为数据分析师日常工作的核心支撑工具，Pandas能轻松处理大规模结构化数据，执行复杂转换和聚合操作。本文将深入剖析Pandas数据分析中应用频率最高的五个核心操作。

2025-06-06 08:35:41

Pandas数据分析Python
做数据分析十年，第一次见到靠谱的“归因模型”
潜在用户、新用户、已开户用户三类人。三类人需求差异明显，客服服务政策也有区别。比如潜在用户咨询，本身属于有潜在收益行为，因此是可以作为销售线索转营销系统跟进的。

2025-06-06 03:22:00

数据分析归因模型系统
用户生命周期分析：三个关键阶段，一个深层策略
如果用平均值的话，会把这些实际上是0的人平均掉，又是在制造虚假繁荣。如果剔除出去，只统计有消费的人，显然又会高估渠道价值。

2025-06-05 03:22:00

生命周期策略CDP
非结构化数据治理解决方案
“非结构化数据”是什么？相较于记录了生产、业务、交易和客户信息等的结构化数据，非结构化的信息涵盖了更为广泛的内容。非结构化数据指的是：数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。

2025-06-05 01:22:00

数据非结构化内容管理
这才是数据支持决策，而不是出个Excel报表
决策是个业务能力，理论上跟数据没啥关系！就像小伙子去约会，如果他高大英俊，气质不凡，腰缠万贯。那即使他啥都不做，都有大把女生扑上门来，满意度还贼高。

2025-05-29 02:23:00

Excel报表数据
改到半夜！一篇数据分析报告的“逆袭”
如果数量到位了，但转化不好，这时候再考虑人的因素。在用户中，有可能有些人有需求，可以识别出来，看推广是否已触达这些人群。这里一提及“有需求”很多同学可能自然联想到推荐算法。

2025-05-26 02:42:00

数据分析场景
七张图详解“用户分析”：用户策略、分层、标签
如果用户行为本身发生得很随机，则测算可以简化。比如啤酒、瓜子、矿泉水一类零食，用户购买可能完全是临时起意，没啥深入思考，也没啥忠诚度可言。此时只靠按单次广告投放核算成本即可。

2025-05-14 02:10:00

用户分析用户策略分层
搭建数据指标体系，这是我见过最完整的攻略
和很多数据分析问题一样，OSM等理论本身没有问题。问题是不能把理论当教条，不深入业务流程之中，不考了具体场景，是没法搭建出好用的指标体系的。

2025-05-09 02:22:00

数据指标体系
如果没有预测性AI，你的数据就浪费了
企业数据分析正经历从描述性、预测性到规范性分析的跃迁，但数据质量、孤岛、治理漏洞和失控的云成本构成转型四大拦路虎。

2025-05-08 07:05:00

数据分析AICIO
Python 数据分析新手最常犯的五个错误及解决方案
Python 数据分析中的许多常见“陷阱”源于将传统编程习惯直接套用在向量化数据结构上，或忽视了数据本身的特性和质量。

2025-05-06 08:10:00

Python数据分析编程
一文搞懂“预测模型”：建模思路，模型分类，应用场景
时间序列法就是模拟过去的走势，然后按过去的走势推演。这种做法和我们用肉眼观察数据走势，拍脑袋拍个数值没有思路上的区别，仅仅是用公式替代了肉眼观察，增加了精确度而已。

2025-04-29 01:55:00

预测模型建模思路模型分类
九张图，看懂数据分析如何由浅入深
如果平地一声雷，甩一套新模板出去，不但培训需要时间，而且和现有的数据对不上，很有可能制造新的数据垃圾。因此更好的做法是，先基于现有分类，梳理出逻辑，再培训，提升规范度。

2025-04-27 01:44:00

数据分析指标模板
五个案例快速熟悉 Pandas 常用操作
本文展示了Pandas在日常数据处理中最常用的一些功能，熟练掌握这些操作是进行任何数据分析项目的基础。

2025-04-24 10:20:00

Pandas数据分析数据处理
高效数据分析必备：Pandas 最常用的十个核心函数
本文介绍十个高频函数，结合代码示例，帮助您快速掌握核心功能。通过掌握这10个函数，您能高效完成80%的日常数据处理任务。

2025-04-16 08:10:00

PandasPython数据分析
【小白扫盲】到底什么是数据（data）？
最近几年愈演愈烈的AI浪潮，进一步推动了数据的价值提升。人工智能的三要素，其中一项，就是数据（另外两个是算力和算法）。数据作为AI的“燃料”，其质量和数量直接决定了AI系统的性能和准确性。

2025-04-14 01:01:52

数据data人工智能
一文看懂“深入的”数据分析：分析方法，MECE，业务建议
分析方法是相互穿插的。有常见的描述性统计、对比分析，也可以结合预测模型，也可以结合数据测试，判断方法可行性。做数据分析，从来都不是一条无敌公式打天下，细细梳理业务，构建逻辑，才体现水平。​

2025-04-03 05:10:00

数据分析分析方法MECE
Pandas 数据分析全攻略：从入门到精通！
如果你想用 Python 进行数据分析，Pandas 绝对是首选！ 今天，我们来详细讲解 Pandas 的核心功能，助你成为数据分析高手！

2025-04-02 09:33:01

Python数据分析Pandas
这才是真正的用户分析体系，而不是罗列DAU
做用户分析，最怕：没数据。大厂用户画像看着光鲜，和他们采集的用户数据多有直接关系。不管什么企业，一定有：消费数据。第一步可以从这里开始。从消费记录里，可以区分出来：谁是高消费用户。这是后续所有分析的起点。

2025-04-02 02:12:00

用户分析业务数据
到底是什么是“数据湖仓”？
根据毕马威的报告显示，86%的海外企业计划统一其分析数据，以支持AI业务的开发。国内也是如此。例如腾讯、B站、小红书等头部互联网企业，都采用了数据湖仓架构，用于不同程度的AI应用。

2025-03-28 01:33:00

数据湖仓AI
六张图详解“toB分析”：客户画像、转化路径、LTC模型
toB的目标客户是相对固定的。如果你是互联网广告业务，目标客户就是游戏、电商、互金、汽车、其他互联网APP；如果你是卖猪肉的，目标客户就是连锁零售、餐饮业、批发商贩。所以，toB业务分析，应从清晰画像开始。

2025-03-27 03:00:00

toB分析客户画像LTC模型
十段代码让你掌握Python Polars，高性能数据处理和分析工具
本文向读者全面介绍 Polars 库，从其独特特性、便捷的安装方式，到基础操作与高级应用技巧，还会探讨它在实际项目中的广泛应用场景，助力读者深入掌握并灵活运用这一工具，为数据处理工作带来质的飞跃。

2025-03-26 00:07:00

代码Polars技巧
一文搞懂“经营分析”：模型、策略、业财打通
对于服务类产品，或者虚拟产品，该访谈同样有用。比如手机游戏，为什么游戏产品/运营部门会看一大堆用户行为指标，就是要判断：到底用户体验好不好。这才是促成产品选择的关键。

2025-03-12 02:00:00

经营分析模型策略
这才是真正的用户分层，而不是看平均数
用户分层看起来简单，可深入探讨的话，需要牵扯的业务细节非常多。很多同学做起来很困扰，都是困扰在：领导让我分高端用户，到底是8000算高端，10000算高端，还是12000算高端呢？

2025-03-05 00:01:00

用户分层平均数消费
抄作业！手把手教你搭建运营分析体系
想要实现真正的运营策略分析，首先得把运营工作，从一个个孤立的，单点式活动中解放出来，站在二层楼看问题。把各种主动动作拉通，看清楚围绕一个目标的策略组合是什么，才能做到策略层面的分析。​

2025-02-26 07:40:25

运营分析体系运营策略
ClickHouse BSI与字典服务在B站商业化DMP中的应用实践
DMP（数据管理平台）为广告部门提供B站用户数据的管理。主要功能包括用户标签收集存储，标签市场建设，人群包圈选，人群画像分析，人群/特征定向几大功能模块。

2025-02-26 01:17:57

ClickHouseDMPB站
用傅里叶变换解码时间序列：从频域视角解析季节性模式
本文将详细介绍一些基础但重要的概念，这些方法对于每位研究时间序列的数据科学家都具有实用价值。

2025-02-12 10:28:57

SARIMA可视化分析Python
从割裂到闭环：经营分析、财务分析、数据分析的实战框架
从2023年开始，经营分析迎来了一波文艺复兴。企业经营压力加大，便开始加强对业务绩效的考核，加强对成本的控制，强调投入产出比，而非规模增长。

2025-02-11 14:02:11

经营分析数据分析财务分析
数据分析标准方法之周期性分析法
周期性分析法，即通过数据，找出业务周期性。从而达到理解业务规律、发现业务问题、避免误判的方法。那么，该怎么发现业务周期性呢？

2025-02-10 05:00:00

数据分析数据周期性
14个必学的Seaborn数据可视化技巧
通过使用pairplot、heatmap、lmplot等函数，能够清晰展示数据间的关系和趋势，帮助深入洞察数据背后的规律。

2025-02-10 00:45:00

pairplotheatmaplmplot
经营分析的三个等级，你到哪一级了？
很多同学很郁闷：说的是做经营分析，感觉就是把收入、利润、费用数据算个同比环比，再写个“要搞高”而已。到底高级的经营分析长啥样？今天系统地跟大家解答一下。

2025-02-07 12:29:21

经营分析等级数据
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