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数据分析中的Excel、R、Python、SPSS、SAS和SQL

数据分析中的Excel、R、Python、SPSS、SAS和SQL
2017-10-20
数据分析中的Excel、R、Python、SPSS、SAS和SQL 作为一直想入门数据分析的童鞋们来说,如何选定一门面向数据分析的编程语言或工具呢?注意是数据分析,而不是大数据哦,数据分析是基础了。 数据分析的工具千 ...

数据分组-重新编码

数据分组-重新编码
2017-10-20
数据分组-重新编码 对于不等距分组操作,除了上一篇文章介绍的方法之外,还有一种方法:重新编码为不同变量。 重新编码可以把一个变量的数值按照指定要求赋予新的数值,也可以把连续变量重新编码成 ...

spss频率分析-分类变量频率分析

spss频率分析-分类变量频率分析
2017-10-20
spss频率分析-分类变量频率分析 频率分析主要通过频数分布表、条形图、直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据分布特征,以便我们对数据的分布特征形成初步的认识,才能发现隐含在数据背后的信 ...

spss-数据抽取-拆分与合并

spss-数据抽取-拆分与合并
2017-10-20
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 ...

SPSS统计:单因素方差分析与单变量方差分析

SPSS统计:单因素方差分析与单变量方差分析
2017-10-19
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。 ...

SPSS统计分析案例:误差条图

SPSS统计分析案例:误差条图
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 ...

互联网之道,看电商的数据化管理方案

互联网之道,看电商的数据化管理方案
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 ...
python 生成不重复的随机数的代码
2017-10-19
python 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 ...
Python生成随机数的方法
2017-10-19
Python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 ...
Python合并字典键值并去除重复元素的实例
2017-10-19
Python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 ...

数据化管理在餐饮业中的应用

数据化管理在餐饮业中的应用
2017-10-18
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 ...

年薪50万的大数据分析师养成记

年薪50万的大数据分析师养成记
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 ...

如何对业务场景做数据分析

如何对业务场景做数据分析
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 ...
信用卡年轻消费群体数据分析和洞察报告
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 ...

4个关键,如何清晰的做好数据分析

4个关键,如何清晰的做好数据分析
2017-10-18
4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 ...

数据工作的本质:从业务中来,到业务中去

数据工作的本质:从业务中来,到业务中去
2017-10-17
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 ...

做运营必须掌握的四个数据分析思维

做运营必须掌握的四个数据分析思维
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 ...

python通过post提交数据的方法

python通过post提交数据的方法
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 ...
Python中使用hashlib模块处理算法的教程
2017-10-17
Python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 ...

人群识别的常见错误,一种方法就可避免

人群识别的常见错误,一种方法就可避免
2017-10-16
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 ...

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