关于数据分析，管理者的四个常规错误 有关数据和数据分析的高谈阔论比比皆是。不断有人告诫各大公司要规划恰当战略来收集分析大数据，并警告不这么做可能带来的不良后果。像《华尔街日报》近日就提到公司享有客 ...
2016-09-07
数据分析师的能力和工具体系 最近，我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理，以下内容为一家之言，仅供参考。 数据分析师的能力体系 如下图： 数学知识 数学知识是数据分析师的基础知识。 ...
2016-09-07数据分析师的三个脑洞 做了快两年的数据分析师，期间做了不少“坏事”，当然也有不少业绩。最主要的收获就是开了三个脑洞。 不管我给客户什么样的分析结果，他们都会相信。有些数字好像天生就长得一副好人面 ...
2016-09-07
用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法 在对不平衡的分类数据集进行建模时，机器学习算法可能并不稳定，其预测结果甚至可能是有偏的，而预测精度此时也变得带有误导性。那么，这种结果是为何发生的呢?到底是什 ...
2016-09-07
对业务和用户的理解,是数据挖掘“皇冠上的明珠” 这篇文章不是数据挖掘教程，而是让用研、产品、运营及其它相关岗位的同学了解： 数据挖掘的特点； 数据挖掘可以做哪些事情、有什么应用价值； 要发挥 ...
2016-09-06
贯穿整个产品生命周期的业务数据挖掘 大数据时代，数据分析及数据挖掘在企业的经营过程及业务管理中，逐步发挥出越来越显著的作用。无论是在产品的构想、原型设计阶段，还是在测试、上市商用后，用户需求与市场 ...
2016-09-06
用一个实例告诉你，如何对产品进行数据分析 数据分析的核心并不在于数据本身，而在于设计有意义、有价值的数据指标，通过科学有效的手段去分析，进而发现问题优化迭代。数据分析因价值而存在，数据分析本就是一 ...
2016-09-06
一份优秀的活动运营数据报告到底长啥样? 一般运营人员在活动开战之前都会做一个活动策划，而活动预期目标则是活动策划中的重点内容。而如何计算预期目标是否达成呢?这就需要一份比较完整的活动运营数据报表了。 ...
2016-09-06
我们聊一聊产品数据分析的日常工作 数据分析本来是一份枯燥的工作，它需要你有较好的逻辑分析能力，熟练的业务能力，敏锐的行业洞察力，最终才能做到用数据驱动商业化决策。 数据分析岗位经常被称为数据运营 ...
2016-09-06
从入门到精通：互联网数据分析书籍清单 任何一个技能的学习，都有从浅到深的过程，数据分析也不例外。一个完整的数据分析知识体系类似金字塔结构：最顶层是对数据价值的认知、业务理解，中间是数据分析方法论， ...
2016-09-06
spss常用操作精华 标签 SPSS中的数据文件，除了data view以外，还有variable view，打开后如图。 Name：变量名称；Type：数据类型；Lable：变量标签；Values：变量数值标签。 使用用变量标签和数值标 ...
2016-09-05
SPSS的相关分析 下面是具体的含义： 1、Bivariate过程的主要功能 调用此过程可对变量进行相关关系的分析，计算有关的统计指标，以判断变量之间相互关系的密切程度。调用该过程命令时允许同时输入两 ...
2016-09-05
为什么数据分析达不到你的要求 很多在大数据、数据分析和雇佣金融工程师上投资了数百万的组织显得有些沮丧。它们无疑掌握了大量的、甚至质量不错的数据。他们的分析师和数据分析能力也都是一流的。但是，除了对 ...
2016-09-05
如何使用Excel数据分析功能?Excel数据分析使用方法 如何使用Excel数据分析功能?众所周知，Excel表格是一款非常不错的办公软件，使用这款软件可以帮助用户存储一些数据，同时还可以对数据进行分析，不过想要让Ex ...
2016-09-05
Excel中如何用数据透视表分析数据 数据透视表是对多种数据进行汇总的交互式报表，可以方便地对数据进行管理和分析。如在“员工项目奖金统计表”中要分别查看各部门、各项目的奖金额，各部门人员参加的项目等数 ...
2016-09-05
数据挖掘在企业中应用的四种途径 数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。企业应该将数据挖掘视为一 ...
2016-09-05
SPSS中如何选择需要的变量 SPSS如何在许多字段（变量）中选择我需要的字段，而不显示其他的字段呢？ 这个问题问的很好，在实际的数据分析或者挖掘的过程中，都需要用这个来找出对商业问题有用的字段，以便减 ...
2016-09-04
SPSS聚类分析经典案例分享 这篇文章的案例过程涉及到spss层次聚类中的Q型聚类和R型聚类，单因素方差分析，Means过程等，是一个很不错的多种分析方法联合使用的聚类分析案例。 案例数据源： 有20种12 ...
2016-09-04
秩和检验的spss操作 秩和检验的应用范围有三种： 1、有序分类变量（等级资料），如疗效指标：无效、显效、好转、有效、痊愈；检验指标：－、±、＋、＋＋、＋＋＋、＋＋＋＋等； 2、当观察资料呈偏态或极 ...
2016-09-04
spss乱码问题解决 方法1：网友kuangsir6提供 选择字体为：DFKai-SB 格式（我并没有找到这个格式） 方法是 SPSS（PASW）---Edit---Options---Viewer---Title （以及Page Title和Text Output下面的）--- ...
2016-09-04在实际业务数据分析中，我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额（少数用户单次消费上万元，多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中，用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”，到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中，“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材，若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天，几乎每个职场人都在焦虑： “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪，而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”，但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中，透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具，但原始透视表仅能呈现数值结果，缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中，“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益，电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中，INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表（或查询结果集）的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中，“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度，还是神经网络的权重，这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中，“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法， ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中，“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型，若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域，“鸢尾花数据集（Iris Dataset）” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中，零散的指标（如 “GMV”“复购率”）就像 “散落的零件”，无法支撑系统性决策；而科学的指标体系，则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中，“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少，模型可能 “欠拟合”（无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中，数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息，又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中，“指标混乱” 是最常见的痛点：运营部门说 “复购率 15%”，产品部门说 “复购率 8%”，实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业，“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度，更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表，为何而生？ 在信息技术发展的早期阶段，数据量相对较小，业务逻辑也较为简单，单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中，“数据孤岛” 是普遍面临的痛点：用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中，订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代，用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”，到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”，再到银 ...
2025-10-11
