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walaka991

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)01

數(shù)據(jù)從哪來(lái)? 業(yè)務(wù)行為發(fā)生-數(shù)據(jù)錄入-數(shù)據(jù)庫(kù)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(kù)系統(tǒng)獲取所有數(shù)據(jù)表(SQL);對(duì)數(shù)據(jù)表進(jìn)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(bào)表/商業(yè)分析報(bào)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(gè)單元格只能有一種數(shù)據(jù)類型多個(gè)單元格構(gòu)成單元格區(qū)域;多個(gè)單元格區(qū)域構(gòu)成工作表;多

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AB測(cè)試是為Web或App界面或流程制作兩個(gè)（A/B）或多個(gè)（A/B/n）版本，在同一時(shí)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(jī)的訪問這些版本，收集各群組的用戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，最后分析、評(píng)估出最好版本，正式采用。A/B測(cè)試的作用:消除客戶體驗(yàn)（UX）設(shè)計(jì)中不同意見的紛爭(zhēng)，根據(jù)實(shí)際效果確定最佳方案；通過對(duì)比試驗(yàn)，找到問題的真正原因，提高產(chǎn)品設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)水平；建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、持續(xù)不

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三西格瑪準(zhǔn)則又稱為拉依達(dá)準(zhǔn)則，它是先假設(shè)一組檢測(cè)數(shù)據(jù)只含有隨機(jī)誤差，對(duì)其進(jìn)行計(jì)算處理得到標(biāo)準(zhǔn)偏差，按一定概率確定一個(gè)區(qū)間，認(rèn)為凡超過這個(gè)區(qū)間的誤差，就不屬于隨機(jī)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(duì)正態(tài)或近似正態(tài)分布的樣本數(shù)據(jù)處理，它是以測(cè)量次數(shù)充分大為前提的，當(dāng)測(cè)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(cè)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(gè)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(píng)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(píng)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(kù)，一般指的就是OLTP數(shù)據(jù)庫(kù)，在線事物數(shù)據(jù)庫(kù)，用來(lái)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(gè)狀態(tài)！2、DW（Data Warehouse）：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，保存的是數(shù)據(jù)在不同時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)，對(duì)同一個(gè)數(shù)據(jù)信息，保留不同時(shí)間點(diǎn)的狀態(tài)，便于我們做統(tǒng)計(jì)分析.3、關(guān)于DM，目前網(wǎng)上有兩種說(shuō)法，一說(shuō)數(shù)據(jù)集市（Data Mart）;一說(shuō)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(gè)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(jī)操作系統(tǒng)使用.UNIX系統(tǒng)是一個(gè)分時(shí)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(duì)于需要立即得到響應(yīng)的用戶來(lái)說(shuō)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(shí)系統(tǒng)Multics的設(shè)計(jì)，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(jì)算機(jī)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(gè)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(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，用來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、轉(zhuǎn)化、加載，這是一種可以存儲(chǔ)、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop中的大規(guī)模數(shù)據(jù)的機(jī)制。hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(kù)表，并提供SQL查詢功能，能將SQL語(yǔ)句轉(zhuǎn)變成MapReduce任務(wù)來(lái)執(zhí)行。Hive的優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過類似SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)快速M(fèi)apReduce統(tǒng)計(jì)，使MapReduce變得更加簡(jiǎn)單，而不必開

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Linux，全稱GNU/Linux，是一種免費(fèi)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(gè)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(yùn)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(jì)思想，是一個(gè)性能穩(wěn)定

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主流的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)

? Oracle：運(yùn)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(qiáng)，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(tái)，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(yè)面瀏覽量或點(diǎn)擊量Page View，用戶每打開一個(gè)網(wǎng)頁(yè)就記錄1次PV，用戶多次訪問同一頁(yè)面PV累計(jì)多次。 2.訪客數(shù)UV：訪問頁(yè)面的獨(dú)立訪客Unique Visitor，用戶訪問該頁(yè)面的一臺(tái)電腦客戶端為一個(gè)訪客，以瀏覽器的cookie為依據(jù)，同一個(gè)用戶多次訪問只計(jì)算一個(gè)UV。 3.人均瀏覽量PV/UV：平均每個(gè)獨(dú)立訪客的瀏覽次數(shù)，體現(xiàn)網(wǎng)站對(duì)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(shí)段流量走勢(shì)，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(gòu)？如何判斷高價(jià)值用戶，針對(duì)不同用戶如何進(jìn)行個(gè)性化營(yíng)銷？分析思路：1.流量指標(biāo)分析：對(duì)比每日每小時(shí)的PV（訪問量）、UV（訪客數(shù)）、平均訪問量（PV/UV），在不同時(shí)間發(fā)布不同的營(yíng)銷活動(dòng)，尋找更優(yōu)質(zhì)的拉新渠道。2. 行為轉(zhuǎn)化分析：統(tǒng)計(jì)用戶不同行為的轉(zhuǎn)化情況，簡(jiǎn)化交易流程，提高轉(zhuǎn)化率。3. 產(chǎn)品貢獻(xiàn)定量分析：根據(jù)

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SQL書寫規(guī)則

? SQL語(yǔ)句可以單行或多行書寫，用英文的分號(hào)結(jié)尾 ? SQL關(guān)鍵字之間用空格分隔? 可以用換行和縮進(jìn)來(lái)增強(qiáng)語(yǔ)句的可讀性 ? SQL關(guān)鍵字不區(qū)分大小寫 ? 可以用#或-- 進(jìn)行單行注釋，也可以用/* */進(jìn)行多行注釋

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數(shù)據(jù)庫(kù)基本結(jié)構(gòu)

? 數(shù)據(jù)庫(kù)：存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的容器，同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)名必須唯一? 表：數(shù)據(jù)以表的形式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中表名必須唯一? 字段：數(shù)據(jù)以字段為單位存儲(chǔ)在表中，同一個(gè)表中字段名必須唯一 ? 記錄：一條記錄即為一個(gè)實(shí)體 ? 以字段為基本存儲(chǔ)和計(jì)算單位，每個(gè)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(yè)面瀏覽量或點(diǎn)擊量，衡量網(wǎng)站用戶訪問的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量；在一定統(tǒng)計(jì)周期內(nèi)用戶每打開或刷新一個(gè)頁(yè)面就記錄1次，多次打開或刷新同一頁(yè)面則瀏覽量累計(jì)。UV（Unique Visitor）獨(dú)立訪客，統(tǒng)計(jì)1天內(nèi)訪問某站點(diǎn)的用戶數(shù)(以cookie為依據(jù));訪問網(wǎng)站的一臺(tái)電腦客戶端為一個(gè)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(lái)訪電腦的身份是通過來(lái)訪電腦的cookies實(shí)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(dá)圖 2.構(gòu)成分析:餅圖、圓環(huán)圖、樹狀圖、旭日?qǐng)D、瀑布圖 3.序列分析:折線圖、面積圖 4.統(tǒng)計(jì)分析:直方圖、散點(diǎn)圖、氣泡圖、箱型圖

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帕累托分析

帕累托分析可以幫助找重點(diǎn)、關(guān)鍵.步驟:1、計(jì)算維度項(xiàng)下的匯總值，并降序排序（簇狀柱形圖）;2、計(jì)算維度項(xiàng)下的匯總值的累計(jì)百分比（折線圖);3、找到累計(jì)百分比是80%左右位置的維度項(xiàng)，截至到當(dāng)前維度項(xiàng)的所有項(xiàng)就是核心/重點(diǎn).

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在Powerbi中新建一個(gè)時(shí)間表用List.deats,其中可隨著時(shí)間變動(dòng)的函數(shù)為: List.Dates(#date(2018,1, 1), Duration.Days(Date.From(DateTime.LocalNow())-#date(2018,1,1))+1, #duration(1, 0, 0, 0)),其中2018為表設(shè)定的初始值,改變成目標(biāo)所需的值即可

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