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小白学数据分析--充值记录分析: 2016-06-09; 小白学数据分析--充值记录分析充值记录分析的方法有很多种，维度很多，今天就说说一个比较初级的分析方法，希望对于各位有一定的帮助和指导。　　首先来看一下充值记录的格式，一般而言我们取到的数据都是交 ...

基于excel的数据分析与业务建模(2)区域名称: 2016-06-09; 基于excel的数据分析与业务建模(2)区域名称解决什么问题：如何定义一个单元格名称或一个单元格区域名称，如何在公式中使用区域名称？举个例子：A5000：A5049表示某商品在美国各州的销量，有公式如sum（A50 ...

小白学数据分析--描述性统计术语汇总: 2016-06-09; 小白学数据分析--描述性统计术语汇总术语是帮助我们打开思路，通过多个角度对数据进行深度解读，数据分析师不能仅仅靠着对数据的一种感觉和敏感来进行数据分析，这样的主观性太强，在合理必要的情况下，使用 ...

基于excel的数据分析与业务建模(1)预备知识: 2016-06-09; 基于excel的数据分析与业务建模(1)预备知识一、excel预备知识 1、公式以（=）开始；基本数学符号，乘法（*），除法（/），乘方（^） 2、（$）绝对单元格引用二、功能区 1、开始：编辑和格式、剪 ...

谈谈样本量选择背后的科学道理: 2016-06-08; 谈谈样本量选择背后的科学道理总是说XX的样本量就够了，可是为什么呢？如何决定样本量，是一个老生常谈的话题，也有很多相关文章。然而翻看相关文章，就会发现介绍选多少合适的比较多，而介绍为什么 ...

数据分析时如何解决数据质量低的问题？: 2016-06-08; 数据分析时如何解决数据质量低的问题？数据是一种珍贵资产。尤其是在当今快消品当道的背景下，你需要数据来帮助你准确定位、深度投入和优化前景。如果你不能合理的管理这些数据，就可能会错失良机、降低效率， ...

你踩过的数据分析的5个误区: 2016-06-08; 你踩过的数据分析的5个误区产品经理所面对的数据，本质上和日常生活中的数据没有太大的差别。简单来说，都是一个量化事物的手段，就像身高、体重一样，都是一个数字指标，它代表了现实存 ...

零售业如何进行数据分析与策略调整: 2016-06-08; 零售业如何进行数据分析与策略调整许多企业的生产活动都会产生大量的数据，而对这些数据的深层次挖掘所产生的数据分析报告，对企业的运营及策略调整至关重要。本文对数据的产生、归类、分析方法与关联的策略调 ...

经验 | 以手机淘宝为例的推荐算法浅析（内附思维导图）: 2016-06-08; 在信息时代的今天，大数据为用户获取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的帮助用户从海量内容中快速找到想要阅读的信息，或者从海量商品中快速找到想要购买的商品。推荐引擎的发展让选择不明确的用户更加了解她 ...

这四件事带你走出深陷的数据分析迷宫: 2016-06-08; 这四件事带你走出深陷的数据分析迷宫通过真实世界中的实例，我们将共同通过种种错误的数据分析方式总结出正确的技巧与诀窍。相信每位朋友都遇到过这样的情况：将来自各类渠道的数据收集起来，通过A/B测试进行 ...

数据分析的5个坑,你踩过几个?: 2016-06-08; 数据分析的5个坑,你踩过几个? 产品经理所面对的数据，本质上和日常生活中的数据没有太大的差别。简单来说，都是一个量化事物的手段，就像身高、体重一样，都是一个数字指标，它代表了现实存在的事物的一个客观 ...

以手机淘宝为例的推荐算法浅析: 2016-06-07; 以手机淘宝为例的推荐算法浅析在信息时代的今天，大数据为用户获取方方面面的信息提高了效率，更可以智能的帮助用户从海量内容中快速找到想要阅读的信息，或者从海量商品中快速找到想要购买的商品。推荐引擎的 ...

什么是多维偏好分析?: 2016-06-07; 什么是多维偏好分析? 多维偏好分析常用于分析消费者对产品与服务的偏好倾向，在市场研究中能具体解决如下问题： ☆ 圈定目标消费群体 ☆ 市场上哪些品牌的竞争激烈 ☆ 探索市场的空白区域 ☆ 消费群体的 ...

什么是不重复抽样?: 2016-06-07; 什么是不重复抽样抽样方法按抽取样本的方式不同，分为重复抽样和不重复抽样。不重复抽样也叫做“无放回抽样”、“不回置抽样”，是从全及总体中抽取第一个样本单位，记录该单位有关标志表现后，这个样本单 ...

大数据架构师必读的NoSQL建模技术: 2016-06-07; 大数据架构师必读的NoSQL建模技术从数据建模的角度对NoSQL家族系统做了比较简单的比较，并简要介绍几种常见建模技术。 1.前言为了适应大数据应用场景的要求，Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同 ...

实现R与Hadoop联合作业的三种方法: 2016-06-07; 实现R与Hadoop联合作业的三种方法为了满足用R语言处理pb量级数据的需求，我们需要把它和Hadoop联合起来使用。本文的目的就是阐述实现二者联合作业的不同技术。方法一：利用Streaming APIs Hadoop支持一 ...

了解了这四件事，帮你走出深陷的数据分析迷宫: 2016-06-07; 了解了这四件事，帮你走出深陷的数据分析迷宫数据中的错误往往最初尚属于良性范畴，但随着分析流程推进而变得愈发糟糕。这就像是在解数学题，我们要从头开始再推导一遍。这项工作可能费时费力，但却能够 ...

技能 | 如何使用Python将文本转为图片: 2016-06-07; Python的发展在数据分析和数据挖掘领域可谓带来了一场风暴，其强大的嵌入性和丰富的库使其越来越受欢迎。比如，有时候，我们需要将文本转换为图片，比如发长微博，或者不想让人轻易复制我们的文本内容等时候 ...

R语言外部数据录入与格式修改: 2016-06-06; R语言外部数据录入与格式修改在使用R语言时出现的一些错误常常与数据的录入方式与格式有关，也有些错误是与对象的类型有关，本文小编为大家介绍读取外部数据的一些常用的方法以及对象类型的判断与转换。拿 ...

把数据挖掘应用到工作中: 2016-06-06; 把数据挖掘应用到工作中数据挖掘通常要处理大量的数据，需要有方便操作的工具，但是，一般情况下这些工具的价格都很高。如今，企业需要考虑投资效果，不会随便投入大量资金。因此，我排荐使用Excel的数据 ...

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