spss如何做均值比较分析 这次我们来一起学习另一个比较基础的分析方法，均值比较分析。均值比较分析也是一种基础的分析手段，我们通过基础方法来看出数据中隐含的规律。只有明确了这些规律，在后边的高级分析中 ...
2016-09-04
写好一份数据分析报告的13个要点 先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这 ...
2016-09-04
怎么写好一份数据分析报告 先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那 ...
2016-09-03为什么数据分析需要会编程语言 对于数据分析，如果只是给定准备好的数据集，做简单的描述性统计、简单绘图，那么不太需要掌握任何编程语言。问题是，现实中收集到的数据是多样的、基础的，很少能直接满足模型对 ...
2016-09-03
理想VS现实的数据分析流程 数据分析师的工作流程，理想情况下，可以分为四个步骤。 1、提取数据。利用SQL语言从数据仓库中提取你分析需要的字段。所以数据分析师一定要对SQL语言相对比较精通。 2、处 ...
2016-09-03
想做数据分析师？先弄懂这10种分析思维吧 一、逻辑思维 逻辑思维即明白价值链，明白各项数据中的关系; 该方法的关键在于明白其中的关系要求你对这项工作要了解、熟悉，要细致和慎密，要清楚充分性和必要性的 ...
2016-09-03
教你怎么做游戏运营数据分析 数据分析工作可以从宏观数据和微观数据(细分数据)说起，这种方式也是我比较喜欢的，正如小强所言，宏观数据是对总体趋势的预测，以及对异常数据的敏感性把握。而微观数据分析的来源 ...
2016-09-03
R与Excel之数据分析 Excel 是一款很好用的数据分析工具，但是你分析数据时只有 Excel 这一款工具的话，则会大大影响工作效率。相比之下，R 工具更好用，而且提供的工具集模块更完整。 我从事数据分析工作已 ...
2016-09-03
数据挖掘是对业务和用户的理解 数据挖掘有很高的专业门槛；然而用研、产品、运营们也不一定就会被数据科学家们“碾压”了。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 ...
2016-09-02正态性检验（怎样判断数据是否服从正态分布？） 做统计推断时，对样本数据进行假设检验（U、T检验）要求样本数据服从正态分布。当样本数据为非正态分布或为小样本或两样本方差不等时则要用非参数检验（卡 ...
2016-09-02
SAS 批量导入外部文件代码 最近研究了一下SAS关于批量导入外部数据的问题，下面自己写了一个关于XML数据批量导入的示例宏，有一个前提，数据结构必须一致，下面为实现宏代码： %macro batch( *Output t ...
2016-09-02
SAS定义宏变量三种方法 SAS中定义宏变量方法主要有以下三种： 一、%LET定义 这是最常用的方法。语法过程为：%let 宏变量名=值;调用宏变量:&宏变量名 Tips: 1、以逗号作为宏变量定义的结束 ...
2016-09-02SAS系列：数据准备_日期时间格式变量列处理 数据处理要求 原始数据的日期时间列格式为ddmmyy hhmmss,要得到月份列，和天数列； 假设 原始的数据集=a; 日期时间列的名称=nyrsj; 新生产的 ...
2016-09-02
随机抽样及SAS实现 在统计研究中，针对容量无限或者容量很大以至于无法直接对其进行研究的总体，都是通过从中抽取一部分个体作为研究对象，以考察总体的特征。被抽取的部分个体称为该总体的一个样本。从总体中 ...
2016-09-02产品经理怎么培养数据分析能力 随着产品经理这个岗位的越来越完善，对产品经理的能力要求也越来越高。作为产品经理不懂点数据分析，怎么说服开发做功能？怎么说服老板给资源？ 数据分析的概念 数据分析是 ...
2016-09-01
说说数据分析的数据敏感性? 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 天猫的双11刚刚过去，马云又创造了新的成绩，912亿。 ...
2016-09-01
产品经理工作中所需的数据分析能力 “数据能力”也是产品经理的重要基本能力之一。这里总结下产品经理使用数据的姿势和方法。 写在开篇的声明 1）这里写的是产品经理（不是数据建模工程师）工作中所需的 ...
2016-09-01
数据分析在淘宝运营中都可以干什么 很多人都在谈数据分析，淘宝从业者们，不管是从老板的角度来看，还是从运营的角度看，也都很重视数据化运营。那么，数据分析在我们日常的淘宝运营工作中都可以干什么呢？每一 ...
2016-09-01你准备好成为一名数据分析师了吗？ 随时大数据的大热，或者在大数据的影响下，很多企业开始真正重视数据，真正期望从数据中挖掘价值。甚至很多企业已经把数据作为取得竞争优势的战略。而数据真正价值的实现，不 ...
2016-09-01
经验|数据分析告诉我们的四个经验教训 数据分析的领域从PC到移动端，发生了太多的变化，在时代不断发展的同时，我们的工具以及方法也发生了很多的改变，如何用对工具？做好用户体验？一起来看看作者的经验之谈 ...
2016-09-01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在机器学习建模流程中，“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中，未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储，CDA（Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中，“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选，还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中，正交试验（Orthogonal Experiment）因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性，成为 ...
2025-10-10
