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數(shù)據(jù)分析

1714內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋數(shù)據(jù)分析相關(guān)研究熱點(diǎn)、技術(shù)難點(diǎn)與應(yīng)用場景，讓用戶更好地學(xué)習(xí)、使用數(shù)據(jù)分析的各種工具。

共 1714 條

數(shù)據(jù)分析，如何實(shí)現(xiàn)降本增效？

隱形的羊毛更難受。比如很多公司做促銷活動(dòng)，總喜歡搞“全場大促”，心理感覺可以多覆蓋用戶，可實(shí)際上參與的都是同一批人。結(jié)果經(jīng)常是有活動(dòng)的產(chǎn)品銷量大漲，沒活動(dòng)的一蹶不振，總業(yè)績也不見漲。

2024-03-27 12:31:54

數(shù)據(jù)分析降本增效促銷活動(dòng)

大廠都要求的“數(shù)據(jù)分析閉環(huán)”，該如何實(shí)現(xiàn)？

完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，應(yīng)該是：用數(shù)據(jù)監(jiān)控業(yè)務(wù) → 發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)中的問題 → 分析問題原因 → 選擇解決方案 → 繼續(xù)監(jiān)控業(yè)務(wù)走勢，這樣一條完整的鏈路。如果能實(shí)現(xiàn)閉環(huán)，肯定是做到了真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，既能體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的價(jià)值，又能促成業(yè)務(wù)科學(xué)辦事，避免拍腦袋決策，是最好的狀態(tài)了。

2024-03-26 11:37:08

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)

這是我見過最精準(zhǔn)的預(yù)測模型

預(yù)測問題的背后，是一個(gè)很深層的業(yè)務(wù)問題：在很多公司，庫存積壓的損失是直觀可見的，貨都爛在貨倉里。但缺貨損失的潛在銷量，卻沒有認(rèn)真統(tǒng)計(jì)。想統(tǒng)計(jì)缺貨損失很容易，可以讓客戶交定金預(yù)約，可以讓客戶登記需求量和需求時(shí)間。但很多公司業(yè)務(wù)要么懶，要么蠢，要么不想擔(dān)責(zé)任，總之是沒有做。

2024-03-26 00:54:42

預(yù)測模型數(shù)據(jù)

人工智能技術(shù)在群聊類數(shù)據(jù)分析中的探索

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為了現(xiàn)代人日常生活中不可或缺的一部分。其中，群聊作為一種集體交流的方式，承載了豐富多樣的信息，從文字到語音，再到圖片和視頻，內(nèi)容形式多樣，且充滿碎片化特性。

2024-03-22 14:56:43

人工智能數(shù)據(jù)分析

Ydata_profiling：自動(dòng)生成數(shù)據(jù)探索報(bào)告的Python庫

Ydata_profiling能夠直接完成數(shù)據(jù)探索的工作，只需要幾行代碼，它會(huì)生成互動(dòng)網(wǎng)頁形式的報(bào)告，里面包含數(shù)據(jù)概覽、字段分布、統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、相關(guān)性、缺失值、樣本信息等。

2024-03-20 08:37:34

數(shù)據(jù)處理 Python 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析師，定價(jià)模型怎么做？

現(xiàn)實(shí)的難點(diǎn)是：要怎么知道這個(gè)需求函數(shù)“Q=1000-4P”。本能的想法是：我先標(biāo)個(gè)價(jià)格，比如100元，然后再降低到90、80、70、60……然后再提高到110、120、130、140，這樣不就能測出來了？

2024-03-14 11:46:44

數(shù)據(jù)分析師定價(jià)模型

一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析體系，該長啥樣？

在整個(gè)體系中，經(jīng)營分析是直接服務(wù)于戰(zhàn)略級(jí)決策的。在最高管理層做決策的時(shí)候，更聚焦于宏觀的問題，比如整體目標(biāo)達(dá)成，外部環(huán)境變化，內(nèi)部舉措效果。而不是陷在瑣碎的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)里。

2024-03-13 13:46:44

數(shù)據(jù)分析體系

經(jīng)營分析、數(shù)據(jù)分析、財(cái)務(wù)分析有什么關(guān)系？

從去年開始，經(jīng)營分析迎來了一波文藝復(fù)興，雖然并不是啥好事。企業(yè)經(jīng)營壓力加大，便開始加強(qiáng)對(duì)業(yè)務(wù)績效的考核，加強(qiáng)對(duì)成本的控制。這個(gè)任務(wù)，有的公司交給數(shù)據(jù)分析師來辦，有的交給財(cái)務(wù)，有的則由專門經(jīng)營管理部承接。

2024-03-10 21:00:33

經(jīng)營分析數(shù)據(jù)分析財(cái)務(wù)分析

yyds！通向優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師的六個(gè)階梯

縱觀整個(gè)成長階梯，核心就是：數(shù)據(jù)分析師要能剝絲抽繭的解決復(fù)雜企業(yè)問題，這樣培養(yǎng)能力，才是我們自己安身立命的法寶。

2024-03-07 12:54:06

數(shù)據(jù)分析師企業(yè)

商家可視化埋點(diǎn)探索和實(shí)踐

埋點(diǎn)流程從明確需求到上線&驗(yàn)證共計(jì)上圖 5 個(gè)步驟，手動(dòng)代碼埋點(diǎn)經(jīng)歷 v1.0 到 v2.0，減少了研發(fā)熟悉埋點(diǎn)流程、平臺(tái)建節(jié)點(diǎn)、埋點(diǎn) coding 成本，從前期產(chǎn)品隨需求提出埋點(diǎn)訴求，到進(jìn)入迭代進(jìn)行需求開發(fā)，再到需求正式上線，并生效查看數(shù)據(jù)。

2024-03-06 19:57:56

探索商家可視化

如何管理系統(tǒng)中的敏感數(shù)據(jù)？

當(dāng)我們開發(fā)報(bào)告或數(shù)據(jù)源等數(shù)據(jù)產(chǎn)品時(shí)，需要設(shè)計(jì)一個(gè)流程來維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量。在開發(fā)過程中，應(yīng)授予數(shù)據(jù)開發(fā)人員必要的權(quán)限。數(shù)據(jù)上線后，應(yīng)取消他們的數(shù)據(jù)訪問權(quán)限。

2024-03-05 09:40:35

敏感數(shù)據(jù)流程

大數(shù)據(jù)分析的理解和探索

如今，云計(jì)算的熱潮似乎還沒散去，行業(yè)廠商就已經(jīng)開始關(guān)注下一個(gè)熱點(diǎn)：大數(shù)據(jù)。而與以往的炒作周期一樣，現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)對(duì)于用戶來說其來源比較混亂，因?yàn)楣?yīng)商提出了自己獨(dú)特的，并且經(jīng)常相互矛盾的定義和術(shù)語。

2024-03-04 11:10:01

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

這波操作看麻了！一億行數(shù)據(jù)，從71s到1.7s的優(yōu)化之路

當(dāng)時(shí)看到這個(gè)成績的瞬間，我人都是麻的，第一個(gè)疑問是：我靠，13G 的文件??？1.5s 內(nèi)完成了讀取、解析、計(jì)算的過程？這不可能啊，光是讀取 13G 大小的文件，也需要一點(diǎn)時(shí)間吧？

2024-03-04 08:29:33

數(shù)據(jù)定制化 Java

利用云計(jì)算和數(shù)據(jù)分析促進(jìn)商業(yè)發(fā)展

在當(dāng)今動(dòng)態(tài)的商業(yè)環(huán)境中，組織不斷尋求創(chuàng)新方法來提高效率、敏捷性和價(jià)值。在重塑業(yè)務(wù)運(yùn)營的變革性技術(shù)中，云計(jì)算和數(shù)據(jù)分析作為強(qiáng)大的工具脫穎而出，如果有效利用，可以產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值。

2024-02-29 14:58:03

云計(jì)算數(shù)據(jù)分析

來了！用戶畫像的超詳細(xì)真實(shí)案例

到底是不是HR沒有招對(duì)人，就很聚焦了。銷售隊(duì)伍里，那些沒有執(zhí)行力，缺乏技巧的人，與有執(zhí)行力，愿意做的人進(jìn)行特征對(duì)比，就能找出：真正的銷售特征是啥樣的。進(jìn)而反推：是不是HR招的人員質(zhì)量不高。

2024-02-27 13:07:49

用戶畫像數(shù)據(jù)分析 HR

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域新星，帶你了解DuckDB

與基于云的系統(tǒng)相比，DuckDB 更具吸引力，因?yàn)樗鼘?duì)硬件的要求較低且成本效益較高。從開發(fā)人員的筆記本電腦到生產(chǎn)設(shè)置，DuckDB 在各種環(huán)境中都保持一致，這與基于云的解決方案形成了鮮明對(duì)比，后者往往會(huì)隨著時(shí)間的推移、數(shù)據(jù)的陳舊或無效而發(fā)生漂移。

2024-02-26 18:04:37

DuckDB 大數(shù)據(jù)筆記本

數(shù)據(jù)分析十大模型：決策模型

其實(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策，有一套模型可用，但是有很多前提條件限制。今天跟大家系統(tǒng)分享一下，看完以后大家就會(huì)發(fā)現(xiàn)：即使只掌握了梳理模型的過程，也是大有幫助的！

2024-02-26 12:34:52

模型數(shù)據(jù)決策模型

業(yè)務(wù)分析模型，我整理了四個(gè)好用的模板

邏輯樹模型有兩個(gè)難點(diǎn)，第一個(gè)是：提出合理的假設(shè)。比如一提到收入下降，很多人會(huì)習(xí)慣性地扯“大環(huán)境不好”；提到成本升高，很多人習(xí)慣性扯“通貨膨脹”。這些看似有理但過于宏大的假設(shè)，會(huì)誤導(dǎo)分析方向，掩蓋真實(shí)問題。

2024-02-22 17:09:53

業(yè)務(wù)分析模型

到2028年，數(shù)據(jù)分析市場規(guī)模將達(dá)到1820億美元

數(shù)據(jù)分析市場預(yù)測：數(shù)據(jù)已成為當(dāng)今現(xiàn)代企業(yè)的命脈，推動(dòng)各行業(yè)的決策、創(chuàng)新和競爭力。隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)變革潛力的認(rèn)識(shí)不斷增強(qiáng)，全球數(shù)據(jù)分析市場已做好在可預(yù)見的未來大幅擴(kuò)張的準(zhǔn)備。

2024-02-21 16:24:09

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)安全

數(shù)據(jù)分析工具在智慧城市中的作用

隨著城市化、技術(shù)進(jìn)步和人口不斷增長，智慧城市已成為當(dāng)今世界主要技術(shù)發(fā)展之一。智慧城市設(shè)備依靠描述模型對(duì)城市環(huán)境產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2024-02-20 14:31:52

數(shù)據(jù)分析智慧城市

數(shù)據(jù)分析必會(huì)的十個(gè)Python庫

今天給大家分享除了基本的 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 之外的 10個(gè)流行的數(shù)據(jù)分析 Python 庫。

2024-02-20 14:25:39

Python 數(shù)據(jù)分析

基于Doris構(gòu)建億級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)

現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)有以下特點(diǎn)，查詢多、更新少，基本不會(huì)更新1 個(gè)月以前的數(shù)據(jù)，但是查詢范圍較大，有時(shí)需要查詢幾年前的數(shù)據(jù)，而且數(shù)據(jù)會(huì)以年、月等不同維度統(tǒng)計(jì)。

2024-02-19 00:06:06

數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)Doris

經(jīng)營分析，如何洞察業(yè)務(wù)痛點(diǎn)

為了輸出高質(zhì)量的分析報(bào)告，做經(jīng)營分析的人就不能只抱著利潤、收入、成本的報(bào)表，就不能只會(huì)算同比、環(huán)比、KPI完成比、時(shí)間進(jìn)度比。

2024-02-05 12:01:34

經(jīng)營分析 KPI

大數(shù)據(jù)并沒有死，可能是你已經(jīng)不認(rèn)識(shí)它了

大數(shù)據(jù)的計(jì)算與應(yīng)用需求來自于業(yè)務(wù)，一些感覺大數(shù)據(jù)是忽悠的朋友，可能是因?yàn)槠髽I(yè)上大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的時(shí)候只是為了趕時(shí)髦，而并不是真實(shí)的需求而已。不過不要緊，計(jì)算需求會(huì)隨著時(shí)間推移而變化的，隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的發(fā)展，你也許會(huì)在未來看到這些大數(shù)據(jù)的價(jià)值的。

2024-02-01 08:29:42

大數(shù)據(jù)計(jì)算業(yè)務(wù)

完整的數(shù)據(jù)分析全流程，不容錯(cuò)過！

采集到細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)后，可以計(jì)算每日的收支情況，如下表所示。這個(gè)過程叫：數(shù)據(jù)計(jì)算（俗稱：取數(shù)）。取數(shù)的復(fù)雜程度，和數(shù)據(jù)計(jì)算的復(fù)雜度有直接關(guān)系，如果數(shù)據(jù)都像上邊這么簡單，工作肯定輕松很多。

2024-01-31 11:55:16

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)計(jì)算收支

企業(yè)該如何以及何時(shí)聘用數(shù)據(jù)科學(xué)家譯文

Mierswa和兩位著名的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)袖分別為招聘決策者和尋找機(jī)會(huì)的數(shù)據(jù)科學(xué)家分享了他們的見解。

2024-01-30 17:46:24

數(shù)據(jù)分析

行業(yè)觀察 | 增強(qiáng)分析是下一個(gè)大趨勢

增強(qiáng)分析是將可視化分析和商業(yè)智能相結(jié)合，以便更容易地與數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。

2024-01-29 19:33:21

增強(qiáng)分析數(shù)據(jù)分析

必會(huì)的七個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫

Matplotlib 有助于創(chuàng)建二維數(shù)組圖，它允許用戶通過散點(diǎn)圖、折線圖、條形圖和直方圖等來探索趨勢、行為模式和相關(guān)性。

2024-01-29 13:02:00

數(shù)據(jù)可視化庫數(shù)組

這個(gè)數(shù)據(jù)分析思路，讓人大呼“靠譜”

作為數(shù)據(jù)分析，可以把這些發(fā)現(xiàn)先羅列出來，要不要深入分析交給領(lǐng)導(dǎo)決定。一般情況下，會(huì)說出：“你自己想想……”，要么是領(lǐng)導(dǎo)自己不熟悉這個(gè)業(yè)務(wù)，要么是領(lǐng)導(dǎo)自己也不知道情況，要么是丫不關(guān)心這回事。所以在接到問題時(shí)就問領(lǐng)導(dǎo)：“你想分析啥”很有可能是沒答案的——他自己腦子都是空的。所以在呈現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)+變化趨勢+變化以后，可以引發(fā)進(jìn)一步的討論。

2024-01-29 00:33:15

數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)

15項(xiàng)頂級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)讓企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢

數(shù)據(jù)分析技術(shù)是從大量數(shù)據(jù)集中提取洞察力的寶貴工具。從回歸分析等基本方法到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大數(shù)據(jù)分析等高級(jí)方法，它們通過提供可為決策提供信息、優(yōu)化流程和預(yù)測趨勢的見解，幫助組織簡化運(yùn)營并改進(jìn)數(shù)據(jù)管理。

2024-01-26 16:30:12

數(shù)據(jù)分析企業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

輕松拿捏！七種數(shù)據(jù)分析報(bào)告寫作模板

測試型報(bào)告適用于：向已經(jīng)很了解問題的人，解釋測試結(jié)果。測試型報(bào)告也是僅對(duì)很了解問題的人管用！如果一個(gè)人不了解問題背景，就先做介紹型/監(jiān)控型報(bào)告。否則經(jīng)常是講完報(bào)告被人噴：“你們搞這么麻煩有啥意義呀！”

2024-01-26 13:23:22

數(shù)據(jù)分析指標(biāo)監(jiān)控型

梳理數(shù)據(jù)指標(biāo)體系，這才是最全指南！

在梳理過程指標(biāo)的時(shí)候，有可能有些步驟缺少數(shù)字化工具，沒法采集到數(shù)據(jù)，這時(shí)候就只能先空著，等有工具采集數(shù)據(jù)再說，過程指標(biāo)有可能得逐步豐富。

2024-01-26 07:26:58

梳理數(shù)據(jù)指標(biāo)體系業(yè)務(wù)

要避免的八個(gè)數(shù)據(jù)策略錯(cuò)誤

如果不出現(xiàn)以下可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)運(yùn)營和結(jié)果脫軌的常見戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)失誤和誤判，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的成功就已經(jīng)足夠具有挑戰(zhàn)性了。

2024-01-26 06:33:06

數(shù)據(jù)策略決策

2024年數(shù)據(jù)分析的五大趨勢和應(yīng)對(duì)措施

在快速發(fā)展和創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，2024 年有望成為突破性趨勢的一年，這些趨勢將重新定義企業(yè)從數(shù)據(jù)中提取洞察的方式。下文將分析2024 年 5 大數(shù)據(jù)分析趨勢，揭示將塑造數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策未來的工具和策略。

2024-01-25 17:51:21

數(shù)據(jù)分析人工智能邊緣計(jì)算

新興技術(shù)正不斷提高數(shù)據(jù)質(zhì)量譯文

本篇文章將介紹一些新興技術(shù)趨勢，以及它們是如何幫助提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的。

2024-01-24 15:48:35

數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展史：大數(shù)據(jù)的前世今生

大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展歷程展示了人類智慧的薪火相傳。從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到分布式計(jì)算、分布式存儲(chǔ)，再到數(shù)據(jù)處理和分析工具的涌現(xiàn)，每一次突破都推動(dòng)著大數(shù)據(jù)的發(fā)展。

2024-01-19 08:04:13

大數(shù)據(jù)技術(shù)人類智慧

數(shù)據(jù)分析之Pandas必知必會(huì)

Pandas是python中一個(gè)非常強(qiáng)大的庫，對(duì)于數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家，乃至任何需要處理和分析數(shù)據(jù)的專業(yè)人士來說，Pandas都是一個(gè)不可或缺的工具。本文將為大家介紹Pandas的基礎(chǔ)用法，幫助你邁出數(shù)據(jù)分析的第一步。

2024-01-09 13:58:22

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

釋放非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)力量的八個(gè)技巧

“數(shù)據(jù)分析的世界，尤其是圍繞非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析，是動(dòng)態(tài)的。最小的優(yōu)勢，比如一支熟練掌握最新圖像識(shí)別技術(shù)和分析概念圖的團(tuán)隊(duì)，就能決定一款游戲是成功還是失敗。我們已經(jīng)看到先進(jìn)技術(shù)的成果如何影響我們游戲的故事講述和設(shè)計(jì)，從而帶來積極的反饋并提高玩家的參與度?！?/a>

2024-01-09 08:48:52

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析

四種類型的數(shù)據(jù)分析可增強(qiáng)你的決策能力

數(shù)據(jù)分析可以通過提供從分析大型且復(fù)雜的數(shù)據(jù)集中獲得的見解來改變決策。了解不同類型的大數(shù)據(jù)分析、每種大數(shù)據(jù)分析的用途以及它們的優(yōu)勢和劣勢對(duì)于充分利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的潛力至關(guān)重要。

2024-01-03 16:24:29

數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)

2024趨勢：ERP中數(shù)據(jù)分析的五大要點(diǎn)

2024 年，數(shù)據(jù)分析不僅僅是 ERP 實(shí)施中的一個(gè)額外功能；這就像第一步，將最終確定整個(gè) ERP 實(shí)施項(xiàng)目的成功之路。忘記笨重的電子表格和無休止的報(bào)告——準(zhǔn)備好駕馭這五種新興趨勢的浪潮。

2024-01-03 15:00:01

數(shù)據(jù)分析人工智能物聯(lián)網(wǎng)

高級(jí)數(shù)據(jù)分析在塑造未來業(yè)務(wù)中的作用

在數(shù)據(jù)至高無上的時(shí)代，公司正在積極擁抱高級(jí)數(shù)據(jù)分析，以獲得競爭優(yōu)勢。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不言而喻：到2025年，超過25%的數(shù)據(jù)將是實(shí)時(shí)的，其中95%是由物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的。

2024-01-02 17:11:09

數(shù)據(jù)分析運(yùn)營

高級(jí)數(shù)據(jù)分析在塑造商業(yè)未來中的作用

在塑造商業(yè)未來的過程中，高級(jí)數(shù)據(jù)分析認(rèn)證正在成為不可或缺的工具。隨著組織努力在日益數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中蓬勃發(fā)展，擁有這些認(rèn)證的專業(yè)人員成為創(chuàng)新、明智決策和卓越運(yùn)營背后的驅(qū)動(dòng)力。

2024-01-02 10:10:23

數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

數(shù)據(jù)安全之?dāng)?shù)據(jù)庫安全的重要性

數(shù)據(jù)庫作為信息系統(tǒng)的核心，不僅承載著海量的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，還負(fù)責(zé)向各類用戶提供高效、可靠的信息服務(wù)。在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高度發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)庫的安全性顯得尤為關(guān)鍵。為了防范不法分子的攻擊，維護(hù)數(shù)據(jù)完整性和可靠性，數(shù)據(jù)庫安全成為信息安全體系的重中之重。

2024-01-01 16:16:26

數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)庫

談?wù)勅绾伪Ｗo(hù)用于分析的敏感數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案幫助組織做出更好的決策，提高效率，為客戶創(chuàng)造更好的體驗(yàn)，并最終帶來更多收入。但數(shù)據(jù)的增長速度超過了對(duì)此類信息的保護(hù)速度。隨著收集、存儲(chǔ)和處理的數(shù)據(jù)量不斷增加，數(shù)據(jù)工程師必須了解如何最好地處理個(gè)人信息以進(jìn)行分析。

2024-01-01 15:53:25

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

如何做銷售數(shù)據(jù)分析？

作為一名在京東從事多年數(shù)據(jù)分析工作的人士，我來回答這個(gè)問題，下面我將使用多種銷售數(shù)據(jù)分析方法，詳細(xì)介紹如何進(jìn)行銷售數(shù)據(jù)分析，相信通過我的介紹一定能讓你有所收獲~

2023-12-29 10:04:47

數(shù)據(jù)分析

2024年的數(shù)據(jù)分析：CIO有望看到的十大趨勢

深入挖掘數(shù)據(jù)領(lǐng)域，以下是CIO需要了解的2024年的一些關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析趨勢。

2023-12-27 14:52:00

CIO 數(shù)據(jù)分析

人貨匹配模型沒搞懂？互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)都在討論它

所謂電子商務(wù)，還是商務(wù)，本質(zhì)上運(yùn)作的邏輯是一樣的。不同的是，互聯(lián)網(wǎng)上用戶行為能留下充分的數(shù)據(jù)記錄，因此能進(jìn)行相對(duì)準(zhǔn)確的分析。再也不用像傳統(tǒng)門店那樣，靠研究人員現(xiàn)場肉眼觀察消費(fèi)動(dòng)線了。?

2023-12-26 13:15:20

人貨匹配模型

EDA中常用的九個(gè)可視化圖表介紹和代碼示例

探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)是數(shù)據(jù)科學(xué)家用來分析和調(diào)查數(shù)據(jù)集并總結(jié)其主要特征的一種方法，通常采用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。我們可以說EDA是通過創(chuàng)建可視化和摘要來調(diào)查和理解數(shù)據(jù)集的過程。

2023-12-25 15:51:07

探索性數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)可視化

六個(gè)探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)工具，太實(shí)用了！

在本文中將介紹六個(gè)極其實(shí)用的探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)工具，這些工具能夠幫助您更好地理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏的信息，并為后續(xù)分析和決策提供有力支持。

2023-12-22 09:14:48

EDA 數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析

咨詢公司的數(shù)據(jù)分析模型有多高大上？帶你漲漲姿勢！

所謂分析模型和方法，都是有特定的使用背景、使用目的、使用效果的。而且并不是所有的分析方法，都是沖著“精準(zhǔn)”去的。能快速、省事的解決問題，才是最終目的。

2023-12-18 11:29:44

分析模型效果矩陣法

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