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数据分析

1684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 1684 条
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
用户行为分析，这是我见过最实用的指南！
很多同学会说：直接问业务不就好了。问题是，四个情况里，除了情况三是很明确的有KPI压力以外，其他三个情况都很含糊，最后口头表达的需求就是：“做个用户行为分析看看”。

2025-02-06 11:52:44

行为分析ID交易订单
一文带您理解正态分数变换 (Normal Score Transformation，NST)
正态分数变换（NST）是一种将非正态分布数据转化为接近标准正态分布的方法，主要通过对数据进行排序并根据秩值转换为正态分布分位数。

2025-02-05 12:06:15

正态分数变换NST
互联网产品分析的三大核心模型
​互联网产品（APP、小程序、H5、网页）分析非常普遍，也让很多同学觉得很棘手。每次都是列了一堆DAU/MAU、打开率、跳失率、转化率数据，却很难得出结论。然后被领导批为：“分析不够深入”。

2025-02-04 18:36:12

互联网核心模型
搭建数据运营体系：从“跑数机”到“增长引擎”
运营是个大工作，里边的分支非常多。单独看每一类运营，都有一套自己的指标体系。这就是开头说的：“运营已经自己有指标了，我做了指标他们不看”问题的本质所在。

2025-01-26 09:25:08

数据运营指标体系
如何快速提升数据分析能力
“做数据的，看不懂数据”是很多基础同学痛点。在建立监控指标以后，应首先了解业务考核的关键指标（比如销售收入、利润、新用户数、活跃用户数等）的常规走势。

2025-01-26 00:00:10

数据分析PythonSQL
构建【业务预测模型】，这个方法绝了
业务预测模型最大的优势，就是能彻底终结：“到底是预测不准，导致业绩不好；还是业绩不好，导致预测不准”这个鸡生蛋、蛋生鸡的问题。它明确地告诉大家：就是因为业务没做好，所以才预测不准！

2025-01-16 08:50:33

业务预测模型
TAG：定义自然语言查询的高效解决方案 原创 精选
TAG 模型的出现填补了传统数据查询技术与现代语义推理需求之间的空白。通过结合 SQL 查询和大语言模型，TAG 在复杂查询、推理和结果生成方面展现了强大的能力。

2025-01-07 07:00:00

数据分析自然语言查询TAG 模型
一文看懂：数据指标体系的四大类型
评估型指标体系的难点，主要是考虑问题的全面性和指标数据采集可行性。这里特别要注意：数据指标可采集性。很多同学一提到评估，就会随口说：NPS、用户满意度、用户意向之类的指标。

2025-01-03 09:30:01

数据指标体系
五种被低估的非常规统计检验方法：数学原理剖析与多领域应用价值研究
本文将详细介绍五种具有重要应用价值的统计检验方法，并探讨它们在免疫学（TCR/BCR库分析）、金融数据分析和运动科学等领域的具体应用。

2025-01-02 15:10:17

数据分析MoodFriedman
后端开发必备：ElasticSearch入门与进阶
Kibana 是一款 ES 的数据可视化和管理工具，可以提供直方图，线形图，饼状图，地图。Kibana 还包含 Canvas 和 Elastic Maps 等应用程序。Canvas 可以基于用户创建动态信息。Elastic Maps 可以对空间数据进行可视化处理。

2025-01-02 10:58:27

数据可视化工具
2025年数据分析趋势预测
世界涌现了各种数据库及分析模式：数据湖、数据仓库、内存分析和嵌入式分析。但开源编排平台开发商Kestra的首席执行官兼联合创始人Emmanuel Darras表示，到2025年，分析的标准将是数据湖屋（lakehouse）。

2024-12-31 15:18:56

数据分析数据库数据建模
轻松拿捏！七种数据分析报告写作模板
数据分析报告，首先是一个报告，得有清晰的报告逻辑。至于数据，只是让报告更可信，更真实。那做报告到底有几种常见逻辑呢？根据一个人对报告内容的熟悉程度来分，有7种类型介绍如下。

2024-12-31 12:09:31

数据分析模板数据
SuperSonic：Chat BI 与 Headless BI 新一代数据分析平台实践
我们融合 Chat BI 与 Headless BI，构建了新一代数据分析平台，为用户提供了更高效、更智能的数据分析服务和体验。

2024-12-31 08:46:10

数据分析Chat BI数据解读
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