1.缺失值概要数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果的不准确，以下从缺失值产生的原因及影响扥方面展开分析。（1）缺失值产生的原因1）有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大；2）有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设置的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障灯非人为原因而丢失；3）
数据模型概念解释 维度：环境（多个的角度），eg卖家、店铺等 事件：度量，或者解释业务的一个行为 粒度：事件表中的组成单位数据模型实质上就是对整合的数据进行统一管理（数据仓库）模型设计范围：by语句后的字段一般情况都属于维度选者维度或新建维度确定主维度表确定相关为维度表确定维度属性（尽量丰富，多）维度一致性的表现形式如果不同数据域的计算过程使用的维度不一致，就会导致交叉探查 存在问题。 当存在重复
数据分析的底层逻辑数据分析的本质是「沙盘演练」：战场上，指挥员们在指挥部的地形模型前「推演」敌我双方的趋势确定作战方案；商场上，管理层通过数据间的运算关系「推断」运营的发展进而做决策。基于这样的定义可以知道数据分析的目的是为了做对当下运营发展有利的决策，那它是如何做到的呢？为了解答这个问题，可以从前面的定义中引申出几个关键概念：数据，运算关系，推断，决策。什么是数据？最通用的理解，数据是被存储起来
WEB后端_Day10(NoSQL:介绍、应用场景、不足之处、分类、常见 NoSQL 介绍、关系型数据库与NoSQL的区别、Redis)1.NoSQL 介绍随着大数据时代的到来，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求，传统的关系型数据库在应付这些调整已经显得力不从心，暴露了许多难以克服的问题。由此，各种各样的NoSQL（Not Only SQL）数据
就目前而言，很多的企业都会使用数据分析来进行企业工作。于是，这就需要企业中的产品经理懂得数据分析，但是很多产品经理并不是数据分析专业的，因此需要学习一些相关的数据分析知识。那么大家知道不知道产品经理怎么学习数据分析工作呢？产品经理怎么用好数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望这篇文章能够给大家大家带来帮助。首先，我们给大家说一下产品经理需要掌握数据分析知识的内容，
俗话说得好“说起来容易做起来难。”数据分析对于风险管理者是极为重要的。我们可以利用数据分析结论，来为企业决策做有效协助，帮助企业改善财务状况，提升企业业务销售水平，帮助员工预测可能发生的问题，并协助监控企业运营状况。但不可避免的是，数据分析也存在着一定的风险问题。所以，在日常工作中，我们就需要更加谨慎地对待数据变化，已应对可能发生的状况。1.数据量的收集随着现如今数据驱动组织和大数据的引入，一个组
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2023-10-10 20:46:08
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随着现在技术、科技的发展，数据分析也越来越吃香。几乎所有的行业包括正在转型的以及一些还未转型，正在考虑转型的企业，都在考虑有数据分析来驱动业务增长。很多人也是抓住了这次机会，想要进入数据分析行业，今天小编就来给大家分享一些做数据分析必须要都掉的坏习惯，希望对大家成长为一个优秀的数据分析人员有帮助。1.不善于思考其实数据分析的关键在于分析，而分析的关键在于思考，无论是最初的信息搜集，还是最终做出的报
数据分析认知课（四）：数据分析——缺失值处理详解（理论篇）我的学习心得数据处理是数据分析最为重要的一部分，需要花费大量时间在这上面。完全变量：指数据集不含缺失值的变量 不完全变量:指数据集中含有缺失值的变量缺失数据的类型 1.随机丢失 2.完全随机丢失 3.非随机丢失数据缺失的原因 1.信息暂时无法获取。 2.数据因人为因素没有被记录、遗漏或丢失，这个是数据缺失的主要原因。 3.数据采集设备的故障
接着上一篇继续的数据进行分析5.4 公司规模df.loc[:,'公司规模'].value_counts() 我们把公司规模按照人数分为3类：2000人的为大型公司，15人的为小型公司，其他为中型公司。则有，大型企业：156 ， 中型企业：244 ， 小型企业：10。plt.figure(figsize=(6,9))
#定义饼状图的标签，标签是列表
labels = [u'大型企业',u'中型企业'
数据分析是一个很复杂的过程，当你成为一名数据分析师，你的身上不知不觉就有了以下这些特征，让我们一起来看看是不是这样： 1、业务至上不会把什么方法、什么工具挂在嘴边，首先想到的是你的业务模式是什么?你想解决什么业务问题?2、用数据说话觉得、以为、估计，大概、可能、也许这些词说的越来越少，业务好不好、产品好不好、活动好不好，用数据说话!!3、对数据负责开发TMD又搞错了，产品里面点又漏了…这
大家好，我是面兜兜，今天面兜兜给大家分享优秀数据师应具备的基本素质。虽然数据分析是一项对技术要求很强的工作，但既然决定在拼多多开店，自然要掌握数据分析的知识，其实拼多多商家最常用的就是商品排名，关键词排名之类的数据，还有就是行业概况和定价分析的数据，但你想要做好这些数据分析，就必须要具备如下6大素质，因为这是一个优秀数据分析师所必备的素质。一、态度严谨负责作为数据分析师严谨负责是必备的素质之一，想
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2023-11-23 19:27:22
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上次，我们给大家讲述了一些数据分析师面试的必备技巧，本期我们主要给大家盘点数据分析师笔试题（当然，即便是笔试用不到，面试也可以用得到哈），希望当遇到这类典型题目时，大家可以轻松应对。盘点数据分析师笔试题 你会做几道？1、不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量。关于类题目，在作答前，我们应该去分解思考会涉及到哪些内容，并通过总结性思维，将你联想到的内容加以描述。首先，我们应该知道这是在考查费米
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2023-08-12 10:10:37
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数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，至少有三个类型的职位可以算作和数据分析师相关，分别是：BI (Business Intelligence), QA (Quantitative Analyst / Data Scientist), 以及BA (Business Analyst)。
数据分析是一个被广泛使用的技能标签。在真实工作环境下，
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2023-08-13 19:33:57
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# 数据分析能力科普
在大数据时代，数据分析能力已经成为各行各业中一种重要的技能。它不仅帮助企业进行决策，还能在日常生活中提升个人的判断力。本文将探讨数据分析的基本概念，并通过一些代码示例及可视化工具，帮助您更好地理解这一领域。
## 数据分析的基本步骤
数据分析一般分为以下几步：
1. **定义问题**：明确希望解决的问题或得到的答案。
2. **收集数据**：通过各种渠道收集相关数据。
今天给大家分享一下数据分析基础的一些学习笔记，希望对你有用。 生活中我们总能遇见一些喜欢说“我认为”、“我觉得”的人，不知道你们平时遇到这种人是什么感受呢？在平时中还好，假如在工作中可能会被问的哑口无言，那么怎么解决这些“我认为”、“我觉得”这种问题呢？为了使我们的观点有足够的说服力，就需要用数据说话，用数据来论证你的观点，体现你观点的严谨性。这也是产品经理所要具备基础能力。
在产业互联网时代，越来越多的企业开始通过大数据分析技术来提升企业竞争力。通过大数据及物联网技术，可以更精准地了解整个生产过程情况，借助大数据收集和分析每个环节的数据，找到具有价值的信息，优化工作，提升效率，制定更有针对性的营销方案，从而更好的增强企业在市场上的核心竞争力。系统学习大数据，通常要具备以下能力：1、逻辑分析能力 逻辑分析能力是指正确、
数据分析行业是需要很多的基本功知识以及很多的实战经验学习，才能够胜任数据分析领域的工作。很多人通过学习能够提高数据分析的知识，但是数据分析能力的提高效果不是很理想。虽然学会了数据分析的知识，但是还是不会进行数据分析，那么怎样才可以更高效地提升数据分析能力呢？首先提升数据分析能力有四个步骤，第一是重视分析，第二是进行分析，第三是组件分析的团队，第四是调整分析规划。首先说一下重视分析
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2023-11-14 08:51:30
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0x00 前言本文来自，一位数据分析师朋友对数据分析发展方向的困惑，觉得自己没有核心竞争力。这个问题也很常见，居士的观点是如下：明确自己岗位在行业、公司、团队中的定位，先确定什么是核心竞争力！确定什么是核心竞争力之后，再考虑如何增加竞争力很多小伙伴，在最开始并没有抓住方向，感觉没有核心竞争力就开始各种去学，有点病急乱投医。当然，第一步如何明确核心竞争力也往往是最难的，这一点并没有统一的答案，需要不
数据分析师，随着大数据的火热，已成为各大公司标配，无论是简单数据分析、excel处理还是数据挖掘、建模等，都体现了企业对数据的重视，因此，数据分析师对应的要求也越来越高。那么，作为一名优秀的数据分析师，到底需要哪些能力呢？ 1.业务能力只要真的在实践领域从事过数据分析工作，就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。而业务知识的学习和掌握，需要的积累之深，培养一个业务专家，需
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2023-07-14 21:09:39
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# 离线数据分析能力的科普
在当今数据驱动的时代，离线数据分析能力变得越来越重要。企业和组织使用数据来指导决策、改进产品和服务。与在线数据处理和实时分析相比，离线数据分析通常涉及从多个源收集和处理数据，然后对其进行深入的分析。本文将探讨离线数据分析的基本概念，使用的技术，并通过代码示例和状态图、序列图让内容更加生动。
## 离线数据分析的基本概念
离线数据分析是指在不需要实时访问数据的情况下
