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数据分析

1713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 1713 条
数据分析报告，如何提出能落地的“建议”？
如果连数据证据都没有，说明假设是随口编的，就能直接推翻了，如果发现真的情况都符合，比如人家真的加了很多班，缺数“情有可原”，那么就能输出：“确实加班太多，建议提醒即可”的结论，还人家清白。

2025-10-13 03:00:01

数据分析落地逻辑树
做数据十年，终于见到靠谱的绩效分析模型！
绩效分析是数据分析中最重要，也是最容易见成效的部分。绩效是业务部门行动的指挥棒，是企业里领导们最关心的事。数据分析想引起领导重视、驱动业务发展，通过绩效分析来辅助领导决策是最快捷的方法了。

2025-10-11 02:15:00

绩效分析模型监控
ManageEngine卓豪在Endpoint Central中引入数字员工体验（DEX）功能，迈向自主终端管理
新功能助力IT团队主动解决问题、减少工单数量并确保无缝的员工体验

2025-10-10 14:27:43

卓豪
这才是大厂的经营分析，而不是念同环比
大环境越不好，经营分析越重要，这几年，“业财打通”“降本增效”“新机会点”成为很多大厂的口号，对经营分析输出“有价值的洞察”的要求也日渐增多。可到底该怎么做，今天详细给大家讲解下。

2025-09-29 02:11:00

经营分析业务分析财务分析
Elasticsearch 大数据量扫描三招改动，性能提升 2 倍！
大数据量处理的性能优化需要从多个维度入手。单纯依靠硬件扩容往往收效甚微，而通过合理的架构设计和查询优化，往往能够取得更好的效果。

2025-09-28 01:10:00

大数据数据项目
这才是真正的“销售分析”，而不是罗列地区产品收入
从本质上看，销售们在乎的是能挣到钱。因此：总收入最大化才是激励目标。如果采用一种新策略/学习一种新做法能提升收入，那和额外给奖金的效果是一样的，还能节省销售费用。

2025-09-28 01:00:00

销售策略监控toB业务
别再同环比，这五步让数据分析更深入
如果在某个业务场景下，我们已经做了很多次验证，论证了业务问题的关键指标+判断标准+因果关系，这时候就可以直接套用，这就是我们说的：业务分析模型。不过在沉淀出来之前，还是得多做论证的，特别是因果关系论证，做的不够细致，分分钟被打脸。

2025-09-26 01:00:50

数据分析业务场景模型
一个核心+三条主线，讲透数据资产化的内涵
我们讨论数据要素治理制度。数据要素治理涉及的主体非常广泛， 包括政府、企业和社会多方，更关注在数据要素市场建设中各方主体的责任和 义务如何协同。

2025-09-17 04:00:00

数据资产化数据治理
数据资产入表全攻略：从概念到实践的系统解析 原创
数据资产入表是企业数字化转型过程中的重要一环，它不仅关系到企业财务报表的真实性和完整性，更关系到企业数据资产的有效管理和价值实现。

2025-09-11 03:00:00

数据资产数据合作数据交易
数据指标异动，学会这套分析框架就够了
想正确解题，关键在于：不能就数论数，得读懂数据波动背后的业务含义。这样才能知道：哪些是真正的异动，哪些是正常波动。

2025-09-04 02:11:00

数据指标框架
深度拆解“用户行为分析”：分析流程、建模思路、业务应用
想做好用户行为分析，密切结合业务，清晰目标，找到关键行为路径，树立判断偏好的标准，一样都少不了。很多公司，业务没有清晰思路，数据缺少主动梳理能力，只能盯着一堆指标大眼瞪小眼了。​

2025-09-03 02:23:00

行为分析分析流程建模思路
数据驱动决策：从“经验判断”到“科学归因”与“精准预测”
兄弟，最怕的是啥？是公司明明有数据，但你想看的时候，要么没权限，要么得填一堆审批单，等批下来黄花菜都凉了；要么就是数据藏在某个表的犄角旮旯里，你得写九曲十八弯的SQL才能把它挖出来。

2025-09-02 04:00:00

数据驱动产品经理
“人货场模型”深度拆解：分析框架、建模思路、业务建议
​“我看到收入下降/新增用户减少/转化率不行，该怎么进一步分析呢？”很多人有类似困惑，尤其怕写了一堆“同步收入下降5%，环比下降”得不出对业务有价值的结论。

2025-08-28 03:20:00

深度拆解分析框架建模思路
活动效果评估体系，就该这样搭建！
如果要开展ABtest，还需提前做埋点，接入测试平台，因此要在活动前期定好标准，之后再上线测试。需注意的是：如果只是对比有活动/无活动，未免儿戏，送东西肯定有人领，可以建议运营选多几种方式（比如会员优惠券）进行对比，得到结论更有价值。          

2025-08-26 02:45:00

活动效果评估体系
数据空间入门必看：用 “三元论” 拆解核心要素，看完秒懂底层逻辑
数据空间三元论通过物理模型、能力框架、技术构件逐层解析， 由粗及细、由表及里，采用解构和建构理论方法，对数据空间的理论原理、组成部分、技术路线进行全面透析，尝试探究数据空间全新科学理论，构建一个跨越技术和范式的数据空间完整图景，以进一步探索数据空间的最佳实践框架。

2025-08-18 01:00:00

数据空间底层逻辑技术
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
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