移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析?

2016-03-14

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析? 问题一，其实这是个对于入门级产品的必备课程，通常在那个环节埋点可以转化为——对于一个app核心指标是什么？这些指标的优先级如何排序？ 要回答这个问题， ...

统计分析、数据挖掘和分析报告有哪些不同

2016-02-11

统计分析、数据挖掘和分析报告有哪些不同 对数据的分析工作，可以分为三个层次，初级是统计分析，再是OLAP，最后是数据挖掘，这也是随着数据的数量级递增的。关于数据挖掘的作用，Berry and Linoff的定义尽 ...

数据挖掘与统计分析的区别

2015-11-09

数据挖掘与统计分析的区别 多元统计老师说：“数据挖掘是以统计分析为基础的，多数在采用统计分析的方法”。我有不同的观点，就写点东西出来，大家可以自己评述。 我们过去曾给予数 ...

如何通过统计分析工具做APP数据分析运营

2015-10-18

如何通过统计分析工具做APP数据分析运营 在移动互联网快速发展，大量APP不断涌现，各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下，如何才能够自己的APP脱颖而出？如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更 ...

如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营

2015-06-13

如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营 数据分析，对于开发者和运营者都是十分重要的，漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用，从而获得最大的利润。那么，该如何通过统计分析工具做好 ...

统计分析方法以及统计软件详细介绍_数据分析师

2015-05-13

统计分析方法以及统计软件详细介绍_数据分析师 统计分析方法有哪几种？下面我们将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 　　一、指标对比分析法指标对比分析法 　　统计分析的八种方法 ...

大数据统计分析—《西游记》“妖口调查”_数据分析师

2015-04-22

大数据统计分析—《西游记》“妖口调查”_数据分析师 大数据分析作为当下最热的技术之一，大到可以帮助公共管理部门实现更好地管理决策，监管及公共协调等各项职能；帮助各类型企业分析当前数据，改善 ...

NO.1DataMining和统计分析有什么不同？

2014-12-10

硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相 ...

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析

2014-11-26

移动应用如何埋点收集什么数据以便于统计分析 国内比较普遍的第三方统计工具是友盟和talking data，在大多数的情况下这两个差别不大，但是如果你的app是游戏或者需要用到互联网金融的一些垂直细分统计 ...

Excel进行数据分析：描述性统计分析 _数据分析师

2014-11-11

 Excel进行数据分析：描述性统计分析 _数据分析师 在数据分析的时候，一般首先要对数据进行描述性统计分析（Descriptive Analysis），以发现其内在的规律，再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调 ...

产品的数据统计分析及精细化运营_数据分析师

2014-11-06

产品的数据统计分析及精细化运营 史蒂芬说：在对产品的数据分析中，需要对统计分析哪些数据？使用什么工具？以及如何通过应用统计进行分析，从而做到精细化运营？ 以下是总结自知乎的高投票率回答 一、   ...

R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化

2014-11-05

R语言为Hadoop集群数据统计分析带来革命性变化  R作为开源的数据统计分析语言正潜移默化的在企业中扩大自己的影响力。特有的扩展插件可提供免费扩展，并且允许R语言引擎运行在Hadoop集群之上。 R语 ...

CDA之工具操作SAS EG数据统计分析题库

2020-12-10

《数据分析专项练习题库》 《CDA数据分析认证考试模拟题库》 《企业数据分析面试题库》 《SAS EG数据统计分析题库》 单选题 1、分析教师和会计师之间收入的差异，选择什么分析方法最合适？ A、卡方分析 ...

CDA数据分析师实战：主成分分析的业务应用与落地指南

2026-01-15

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时长、加购次数”等10+个行为指标，市场调研涵盖“价格敏感度、品牌偏好”等多个维度，这 ...

CDA数据分析师实战：逻辑回归的业务应用与落地指南

2026-01-14

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的业务实操中，“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判断客户是否存在违约风险”“识别用户是否为流失高潜人群”。这类需求的核心是“将数据 ...

【CDA干货】数据清洗基本流程全解析：从“脏数据”到“高质量数据”的蜕变

2026-01-13

在数据驱动决策的时代，“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据，往往存在重复、缺失、异常、格式混乱等问题，这些“脏数据”会直接导致分析结果失真，甚至误导 ...

CDA数据分析师实战：线性回归的业务应用与落地指南

2026-01-13

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的核心能力体系中，“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测下月销售额”“分析哪些因素对用户消费金额影响最大”“评估营销策略对销量的贡献度” ...

CDA数据分析师实战：相关系数的业务应用与落地指南

2026-01-12

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的日常工作中，“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长与消费金额是否相关”“广告投放量与销售额是否存在关联”“产品评分与复购率是否有联 ...

【CDA干货】线性回归在多因子选股中的应用全解析

2026-01-09

在量化投资领域，多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子（如估值、成长、盈利、流动性等），筛选出综合因子表现优异的股票，构建具有超额收益潜力的投资组合。而线性回 ...

CDA数据分析师实战：列联表分析与卡方检验的业务应用

2026-01-09

在CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作场景中，分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相关”“地域分布与消费决策是否有关联”“营销渠道与转化结果是否存在关联”。列联表分 ...