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在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中，企业常面临“数据维度繁杂，核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退，“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破，让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中，报告呈现是CDA（Certified Data Analyst）数据分析师传递价值的“最后一公里”，也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中，数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化，或 ...
2025-11-21在数据可视化领域，“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中，“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及，但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中，“业务模型”与“数据模型”常被同时提及，却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下，“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域，“懂理论、会工具”只是入门门槛，真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域，树状图（Tree Diagram）是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构，还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论：“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘（含序列模式挖掘） 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天，很多企业陷入“数据多但用不好”的困境：营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据，运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时，我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中，经常需要将UAT（用户验收测试）环境的表数据同步到SIT（系统集成测试）环境，且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中，常有这样的困境：分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁，而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中，层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量（如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中，“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天，企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析（PCA）、因子分析等降维方法中，“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念，而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据，零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12
