spss-数据抽取-拆分与合并 数据抽取也成为数据拆分,是指保留、抽取原数据表中某些字段、记录的部分信息,形成一个新字段、新纪录。分为:字段拆分和随机抽样两种方法。 一:字段拆分 如何提取“身份证号 ...
2017-10-20
SPSS统计:单因素方差分析与单变量方差分析 在spss统计分析中,方差分析在比较均值菜单和一般线性模型菜单中都可以做,单因素方差分析一般称为单因素Anova分析,单变量方差分析一般称为一般线性模型单变量分析。 ...
2017-10-19
SPSS统计分析案例:误差条图 条形图太常见了吧,随意打开一份数据分析报告,一定会看到条形图或者柱形图,信息传达的到位,直观明了。 ↑上面这个条图,竖条的高矮由平均值的大小决定,直观的展现了不同 ...
2017-10-19互联网之道,看电商的数据化管理方案 关于数据化管理。我们可以将该模块的数据工作分成两个部分,一是通过数据来辅助日常工作,让日常工作中的选择判断更加规范,这是用数据来做事的。另一个是通过数据来评价工 ...
2017-10-19python 生成不重复的随机数的代码 用的是筛选法,网上有解释,简单的说 就是先随机生成一串数字,之后用下标来判断这些数字有没有重复,重复的就筛去 代码如下: import random print \'N must >K else error ...
2017-10-19Python生成随机数的方法 如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处,下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系,希望你会有所收获,以下就是这 ...
2017-10-19Python合并字典键值并去除重复元素的实例 假设在python中有一字典如下: x={‘a\':\'1,2,3\', ‘b\':\'2,3,4\'} 需要合并为: x={‘c\':\'1,2,3,4\'} 需要做到三件事: 1. 将字符串转化为数值列表 ...
2017-10-19
数据化管理在餐饮业中的应用 一、为什么要重视数据化运营和管理? “从经营到管理,管理方向需要数据灯塔” 餐饮市场和社会各业具有相似之处,也有很明确的本质不同。 1、首先,餐饮市 ...
2017-10-18
年薪50万的大数据分析师养成记 以下是一位在数据分析领域打滚了N年后的分析师写下的一些总结和体会大家可以借鉴学习! 一、成为数据分析师有哪些要求? 1、理论知识要宽泛,涉及数学、市场和技术。要 ...
2017-10-18
如何对业务场景做数据分析 企业的数据分析是个很复杂的工程,需要业务和分析技术两块知识。这里从业务的角度切入,谈谈如何对业务分析,文章参考帆软软件的零售业数据管理方案。 首先,企业的分析主要分为管 ...
2017-10-18信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告 信用卡年轻人群,是消费金融的主流人群,针对他们的数据分析和洞察让我们信贷业务决策更科学。 数据分析和洞察报告背景 为什么会做这样的报告?我们调研主流金融 ...
2017-10-184个关键,如何清晰的做好数据分析 数据分析就近几年看来,越来越有一种像通用技能发展的趋势,从生产、研发、市场、销售到运营,多多少会存在数据分析的需求。 关于数据分析,网络上有不少分析报告案例,但 ...
2017-10-18
数据工作的本质:从业务中来,到业务中去 数据工作就组成结构和流程来说还是比较简单的,因为这个工作本来就很年轻,分工还没有很细。总体来讲,我把数据工作看成相互连接的三部分:取数、理数、用数,这是一个 ...
2017-10-17
做运营必须掌握的四个数据分析思维 对于运营数据分析,我相信很多小伙伴会存在以下问题: 面对异常数据经常出现“好像做了什么?好像发生了什么?所以可能造成了影响”的主观臆测? 面对数据报表,不知道 ...
2017-10-17
python通过post提交数据的方法 本文实例讲述了python通过post提交数据的方法。分享给大家供大家参考。 具体实现方法如下: # -*- coding: cp936 -*- import urllib2 import urllib def postHttp(name=N ...
2017-10-17Python中使用hashlib模块处理算法的教程 Python的hashlib提供了常见的摘要算法,如MD5,SHA1等等。 什么是摘要算法呢?摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数,把任意长度的数据转换为一个长度固 ...
2017-10-17
人群识别的常见错误,一种方法就可避免 一般说来,商家在进行决策时,尤其是在进行市场细分决策时,往往会看到这样的描述:某高端女性护肤品牌A的目标消费群体是一二线城市,年龄在30-40岁间,高消费档次的女性 ...
2017-10-16
最全的运营数据指标解读 数据分析涉及不同的业务领域,很多时候,业务的了解比数据技巧更重要。很多新人常问Python、SQL,但鲜有问业务,可后者才决定分析的成败。 业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限, ...
2017-10-16
PyChar学习教程之自定义文件与代码模板详解 pycharm默认的【新建】文件,格式很不友好,那么就需要改一下文件模板。下面这篇文章主要给大家介绍了关于PyChar学习教程之自定义文件与代码模板的相关资料,文中通 ...
2017-10-16
关于推荐算法的一些思考 最近做了一个交叉销售的项目,梳理了一些关键点,分享如下,希望对大家有所启发 核心目标:在有限资源下,尽可能的提供高转化率的用户群,辅助业务增长 初步效果:商家ROI值为50 ...
2017-10-16数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-02在MySQL数据库运维与开发工作中,当单表数据量达到千万级、亿级后,会出现查询卡顿、索引失效、写入性能下降等问题。为优化性能 ...
2026-07-01在信息化建设、系统开发、数据分析、需求梳理的工作场景中,业务模型与逻辑模型是两个最基础、也最容易混淆的核心概念。很多项目 ...
2026-07-01