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 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测，但当被问到“这个月销售额增长20%，到底是长期趋势自然增长，还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中，直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表，能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则：垃圾数据进，垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序，也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图，画过按天的流量折线图，但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中，Pandas是最核心的数据处理库，DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域，纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品，一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系，但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中，数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18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导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中，单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中，卡方分布（χ²分布）是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中，正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 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。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现，存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中，零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 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 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中，日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样，包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中，箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表，能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 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 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中，程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务，这种运行机制 ...
2026-08-12
