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walaka991

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識03

EXCEL常用函數(shù)序號函數(shù)類別分序號函數(shù)名稱用途1數(shù)學(xué)1.1ROUND(number,num_digits)設(shè)定指定位數(shù)，按此位數(shù)對目標(biāo)數(shù)字進行四舍五入取整1.2ROUNDUP(number,num_digits)對目標(biāo)數(shù)字按照指定的條件進行舍入處理1.3ROUNDDOWN(number,num_digits)對目標(biāo)數(shù)字按照指定的條件進行舍去處理1.4MOD(number,divisor)對

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walaka991

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識02

數(shù)據(jù)透視的意義將零散數(shù)據(jù)變成人類可以認識和理解的數(shù)據(jù)的過程維度和度量維度:業(yè)務(wù)觀測角度維度字段:文本型維度表:只包含維度字段度量:反應(yīng)業(yè)務(wù)行為結(jié)果好壞程度的值度量字段:通常是數(shù)值型事實表:既有維度字段,又有度量字段數(shù)據(jù)分析的本質(zhì):從不同

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walaka991

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識01

數(shù)據(jù)從哪來? 業(yè)務(wù)行為發(fā)生-數(shù)據(jù)錄入-數(shù)據(jù)庫系統(tǒng);數(shù)據(jù)分析步驟(數(shù)據(jù)分析人員):收集各業(yè)務(wù)部門的業(yè)務(wù)分析需求;從數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)獲取所有數(shù)據(jù)表(SQL);對數(shù)據(jù)表進行數(shù)據(jù)處理/分析(業(yè)務(wù)分析方法/模型);產(chǎn)出數(shù)據(jù)分析的結(jié)果(商業(yè)智能報表/商業(yè)分析報告);數(shù)據(jù)分類結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)工具:Excel/WPS最小單位:單元格每個單元格只能有一種數(shù)據(jù)類型多個單元格構(gòu)成單元格區(qū)域;多個單元格區(qū)域構(gòu)成工作表;多

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AB測試是為Web或App界面或流程制作兩個（A/B）或多個（A/B/n）版本，在同一時間維度，分別讓組成成分相同（相似）的訪客群組（目標(biāo)人群）隨機的訪問這些版本，收集各群組的用戶體驗數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，最后分析、評估出最好版本，正式采用。A/B測試的作用:消除客戶體驗（UX）設(shè)計中不同意見的紛爭，根據(jù)實際效果確定最佳方案；通過對比試驗，找到問題的真正原因，提高產(chǎn)品設(shè)計和運營水平；建立數(shù)據(jù)驅(qū)動、持續(xù)不

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三西格瑪準(zhǔn)則又稱為拉依達準(zhǔn)則，它是先假設(shè)一組檢測數(shù)據(jù)只含有隨機誤差，對其進行計算處理得到標(biāo)準(zhǔn)偏差，按一定概率確定一個區(qū)間，認為凡超過這個區(qū)間的誤差，就不屬于隨機誤差而是粗大誤差，含有該誤差的數(shù)據(jù)應(yīng)予以剔除。種判別處理原理及方法僅局限于對正態(tài)或近似正態(tài)分布的樣本數(shù)據(jù)處理，它是以測量次數(shù)充分大為前提的，當(dāng)測量次數(shù)少的情形用準(zhǔn)則剔除粗大誤差是不夠可靠的。因此，在測量次數(shù)較少的情況下，最好不要選用準(zhǔn)則，而

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CRISP-DM全稱跨行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)挖掘流程(Cross Industry Standard Process for Data Mining),CRISP-DM生命周期包括六個階段：業(yè)務(wù)理解（business understanding）;數(shù)據(jù)理解（data understanding）;數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（data preparation）;建模（modeling）;評估（evaluation）;部署（de

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SEMMA數(shù)據(jù)挖掘方法論

S：Sample(抽樣)E：Explore（探索）M：Modify（修正）M：Model（建模）A：Assess（評估）

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ETL-E---extract(抽取)T---transform(轉(zhuǎn)換)L---load(加載)

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DB、DW、DM、ODS、OLAP、OLTP和BI的概念

1、DB（DataBase）:數(shù)據(jù)庫，一般指的就是OLTP數(shù)據(jù)庫，在線事物數(shù)據(jù)庫，用來支持生產(chǎn)的。DB保留的是數(shù)據(jù)信息的最新狀態(tài)，只有一個狀態(tài)！2、DW（Data Warehouse）：數(shù)據(jù)倉庫，保存的是數(shù)據(jù)在不同時間點的狀態(tài)，對同一個數(shù)據(jù)信息，保留不同時間點的狀態(tài)，便于我們做統(tǒng)計分析.3、關(guān)于DM，目前網(wǎng)上有兩種說法，一說數(shù)據(jù)集市（Data Mart）;一說數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），百

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Unix是20世紀(jì)70年代初出現(xiàn)的一個操作系統(tǒng)，除了作為網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)之外，還可以作為單機操作系統(tǒng)使用.UNIX系統(tǒng)是一個分時系統(tǒng)。最早的UNIX系統(tǒng)于1970年問世。此前，只有面向批處理作業(yè)的操作系統(tǒng)，這樣的系統(tǒng)對于需要立即得到響應(yīng)的用戶來說是太慢了。在60年代末，Kenneth Thompson和Dennis Ritchie都曾參加過交互方式分時系統(tǒng)Multics的設(shè)計，而開發(fā)該系統(tǒng)所使用的工具

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Minix是一種基于微內(nèi)核架構(gòu)的類UNIX計算機操作系統(tǒng)，于1987年由Andrew S. Tanenbaum教授發(fā)布，它啟發(fā)了Linux。20世紀(jì)80年代，由于AT&T所有的UNIX版權(quán)的限制，荷蘭的Andrew S. Tanenbaum教授決定寫一個不包含任何AT&T源代碼的UNIX系統(tǒng)，名為MINIX（即小型的UNIX），并開放全部源代碼給大學(xué)教學(xué)和研究工作，Minix于2000年重新改為B

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hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，用來進行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲、查詢和分析存儲在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機制。hive數(shù)據(jù)倉庫工具能將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語句轉(zhuǎn)變成MapReduce任務(wù)來執(zhí)行。Hive的優(yōu)點是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類似SQL語句實現(xiàn)快速MapReduce統(tǒng)計，使MapReduce變得更加簡單，而不必開

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Linux，全稱GNU/Linux，是一種免費使用和自由傳播的類UNIX操作系統(tǒng)，其內(nèi)核由林納斯·本納第克特·托瓦茲于1991年10月5日首次發(fā)布，它主要受到Minix和Unix思想的啟發(fā)，是一個基于POSIX的多用戶、多任務(wù)、支持多線程和多CPU的操作系統(tǒng)。它能運行主要的Unix工具軟件、應(yīng)用程序和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。它支持32位和64位硬件。Linux繼承了Unix以網(wǎng)絡(luò)為核心的設(shè)計思想，是一個性能穩(wěn)定

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主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫

? Oracle：運行穩(wěn)定、可移植性高、功能齊全、性能超群，適用于大型企業(yè) ? DB2：速度快、可靠性好、適用于海量數(shù)據(jù)、恢復(fù)性極強，適用于大中型企業(yè)? MySQL：開源、體積小、速度快，適用于中小型企業(yè) ? SQL server：全面高效、界面友好易操作，但是不跨平臺，適用于中小型企業(yè)

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流量指標(biāo)分析

1.瀏覽量PV：頁面瀏覽量或點擊量Page View，用戶每打開一個網(wǎng)頁就記錄1次PV，用戶多次訪問同一頁面PV累計多次。 2.訪客數(shù)UV：訪問頁面的獨立訪客Unique Visitor，用戶訪問該頁面的一臺電腦客戶端為一個訪客，以瀏覽器的cookie為依據(jù)，同一個用戶多次訪問只計算一個UV。 3.人均瀏覽量PV/UV：平均每個獨立訪客的瀏覽次數(shù)，體現(xiàn)網(wǎng)站對用戶的吸引程度。

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電商用戶行為數(shù)據(jù)分析目標(biāo)與思路

探索目標(biāo):每日不同時段流量走勢，質(zhì)量如何？用戶行為轉(zhuǎn)化情況怎樣？如何提高留存、增加復(fù)購？如何判斷高價值用戶，針對不同用戶如何進行個性化營銷？分析思路：1.流量指標(biāo)分析：對比每日每小時的PV（訪問量）、UV（訪客數(shù)）、平均訪問量（PV/UV），在不同時間發(fā)布不同的營銷活動，尋找更優(yōu)質(zhì)的拉新渠道。2. 行為轉(zhuǎn)化分析：統(tǒng)計用戶不同行為的轉(zhuǎn)化情況，簡化交易流程，提高轉(zhuǎn)化率。3. 產(chǎn)品貢獻定量分析：根據(jù)

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SQL書寫規(guī)則

? SQL語句可以單行或多行書寫，用英文的分號結(jié)尾 ? SQL關(guān)鍵字之間用空格分隔? 可以用換行和縮進來增強語句的可讀性 ? SQL關(guān)鍵字不區(qū)分大小寫 ? 可以用#或-- 進行單行注釋，也可以用/* */進行多行注釋

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數(shù)據(jù)庫基本結(jié)構(gòu)

? 數(shù)據(jù)庫：存儲數(shù)據(jù)的容器，同一個數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫名必須唯一? 表：數(shù)據(jù)以表的形式存儲在數(shù)據(jù)庫中，同一個數(shù)據(jù)庫中表名必須唯一? 字段：數(shù)據(jù)以字段為單位存儲在表中，同一個表中字段名必須唯一 ? 記錄：一條記錄即為一個實體 ? 以字段為基本存儲和計算單位，每個字段的數(shù)據(jù)類型必須一致

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小風(fēng)醉

PV/UV/IP/Session

PV（Page View）訪問量, 即頁面瀏覽量或點擊量，衡量網(wǎng)站用戶訪問的網(wǎng)頁數(shù)量；在一定統(tǒng)計周期內(nèi)用戶每打開或刷新一個頁面就記錄1次，多次打開或刷新同一頁面則瀏覽量累計。UV（Unique Visitor）獨立訪客，統(tǒng)計1天內(nèi)訪問某站點的用戶數(shù)(以cookie為依據(jù));訪問網(wǎng)站的一臺電腦客戶端為一個訪客?？梢岳斫獬稍L問某網(wǎng)站的電腦的數(shù)量。網(wǎng)站判斷來訪電腦的身份是通過來訪電腦的cookies實現(xiàn)

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可視化分析方法

可視化分析方法:1.比較分析:簇狀柱形圖、簇狀條形圖、雷達圖 2.構(gòu)成分析:餅圖、圓環(huán)圖、樹狀圖、旭日圖、瀑布圖 3.序列分析:折線圖、面積圖 4.統(tǒng)計分析:直方圖、散點圖、氣泡圖、箱型圖

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