在運(yùn)營(yíng)中,為什么文本分析遠(yuǎn)比數(shù)值型分析重要?一個(gè)實(shí)際案例,五點(diǎn)分析(下) 本文是《數(shù)據(jù)分析中,文本分析遠(yuǎn)比數(shù)值型分析重要!》的下篇,以一個(gè)實(shí)際案例來(lái)聊聊文本分析在實(shí)際運(yùn)營(yíng)中如何落地。行為脈絡(luò)如下: ...
2016-09-27數(shù)據(jù)分析中,文本分析遠(yuǎn)比數(shù)值型分析重要 本文從業(yè)務(wù)的角度來(lái)談?wù)劵诖髷?shù)據(jù)的文本分析及其在商業(yè)場(chǎng)景中的應(yīng)用,后面會(huì)附上一些實(shí)例及開(kāi)放的工具,力求讓理論落地,服務(wù)于實(shí)踐。本文是《數(shù)據(jù)分析中,文本分析遠(yuǎn) ...
2016-09-27運(yùn)營(yíng)要關(guān)注數(shù)據(jù)?不,重在分析! 我希望當(dāng)所有人在討論數(shù)據(jù)分析這件事情的時(shí)候,所關(guān)注的不僅僅是核心KPI指標(biāo)與輔助指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)。而更應(yīng)該考慮,數(shù)據(jù)背后的價(jià)值和展現(xiàn)出來(lái)的問(wèn)題與機(jī)遇。這才是數(shù)據(jù)分析的初 ...
2016-09-27數(shù)據(jù)缺失值的4種處理方法 一、缺失值產(chǎn)生的原因 缺失值的產(chǎn)生的原因多種多樣,主要分為機(jī)械原因和人為原因。機(jī)械原因是由于機(jī)械原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)收集或保存的失敗造成的數(shù)據(jù)缺失,比如數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的失敗,存儲(chǔ)器 ...
2016-09-27數(shù)據(jù)科學(xué)家在大數(shù)據(jù)分析中的作用 大數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作從企業(yè)的業(yè)務(wù)問(wèn)題開(kāi)始,下一個(gè)步驟是創(chuàng)建分析計(jì)劃,即一些企業(yè)稱(chēng)之為“數(shù)據(jù)分析計(jì)劃?!碑?dāng)然,你需要考慮到數(shù)據(jù)科學(xué)家的不同專(zhuān)業(yè)背景,如有數(shù)學(xué)界、軟件工程 ...
2016-09-27成為一位卓越數(shù)據(jù)科學(xué)家必須要具備四大特征 對(duì)于那些希望在大數(shù)據(jù)時(shí)代掘金的公司來(lái)說(shuō),成功的關(guān)鍵是找到數(shù)據(jù)科學(xué)家, 并圍繞數(shù)據(jù)科學(xué)家搭建團(tuán)隊(duì)。如今優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學(xué)家一將難求, 而卓越的數(shù)據(jù)科學(xué)家更是燦若晨 ...
2016-09-26數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)客戶(hù)關(guān)系中的應(yīng)用 一、引言 隨著因特網(wǎng)的出現(xiàn),電子商務(wù)大潮正在全球范圍內(nèi)急速改變傳統(tǒng)的商業(yè)模式,傳統(tǒng)企業(yè)管理的著眼點(diǎn)往往在后臺(tái),ERP系統(tǒng)幫助他們實(shí)現(xiàn)了這種內(nèi)部商業(yè)流程的自動(dòng) ...
2016-09-26數(shù)據(jù)挖掘絕不能犯這11大錯(cuò)誤 1. 缺乏數(shù)據(jù)(Lack Data) 對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題或預(yù)估問(wèn)題來(lái)說(shuō),常常缺乏準(zhǔn)確標(biāo)注的案例。 例如: 欺詐偵測(cè)(Fraud Detection):在上百萬(wàn)的交易中,可能只有屈指可數(shù)的欺詐交易 ...
2016-09-26數(shù)據(jù)分析模塊建立五步走 必須采取有效的項(xiàng)目管理流程,以創(chuàng)造一個(gè)成功的大數(shù)據(jù)分析程序是十分重要的,也不能過(guò)分的夸大。以下的五點(diǎn)建議,可供企業(yè)參考借鑒,以幫助企業(yè)確保順利實(shí)現(xiàn)部署: 首先,決定要收集 ...
2016-09-26運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理絡(luò) 在當(dāng)今市場(chǎng)上,商業(yè)的成功離不開(kāi)有效的客戶(hù)關(guān)系管理(Customer Relationship Management,CRM)??蛻?hù)關(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。客戶(hù)關(guān)系管理的目標(biāo)是縮減銷(xiāo)售周期和銷(xiāo) ...
2016-09-26【觀點(diǎn)見(jiàn)解】解讀大數(shù)據(jù)的5個(gè)誤區(qū) 大數(shù)據(jù)并不會(huì)給你帶來(lái)大麻煩,事實(shí)上,大數(shù)據(jù)能夠幫助你盡量減少業(yè)務(wù)問(wèn)題,還能幫助你作出戰(zhàn)略性決策。但如果不搞清楚對(duì)大數(shù)據(jù)的一些誤區(qū),也可能會(huì)給你帶來(lái)不必要的麻煩。下 ...
2016-09-26基本描述數(shù)據(jù)匯總的圖形顯示 除了在大部分統(tǒng)計(jì)或圖形數(shù)據(jù)表示軟件包中使用的條形圖、餅圖和線圖之外,還有一些常用的圖用于顯示數(shù)據(jù)匯總和分布,包括直方圖、分位數(shù)圖、q-q圖、散布圖和局部回歸(loess)曲線。 ...
2016-09-25描述性數(shù)據(jù)匯總 對(duì)于成功的數(shù)據(jù)預(yù)處理,獲得數(shù)據(jù)的總體印象是至關(guān)重要的。描述性數(shù)據(jù)匯總技術(shù)可以用來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)的典型性質(zhì),突顯哪些數(shù)據(jù)值應(yīng)當(dāng)視為噪聲或離群點(diǎn)。因此,在討論具體的數(shù)據(jù)預(yù)處理之前,我們首先介 ...
2016-09-25數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容 數(shù)據(jù)挖掘(data mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。 與數(shù)據(jù)挖掘相近的同義 ...
2016-09-25列舉數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大挑戰(zhàn)問(wèn)題 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)又稱(chēng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)(Knowledge Discover in Database,KDD),是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題,所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù) ...
2016-09-25實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目考慮的問(wèn)題 問(wèn)題一 談到數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)從以下三方面加以考慮,一是用數(shù)據(jù)挖掘解決什么樣的商業(yè)問(wèn)題,二是為進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘所做的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備,三是數(shù)據(jù)挖掘的各種分析算法。 數(shù)據(jù)挖掘的分析算法主要 ...
2016-09-25數(shù)據(jù)挖掘研究的機(jī)遇及挑戰(zhàn) 隨著計(jì)算機(jī)的大量應(yīng)用和數(shù)據(jù)量的急速增長(zhǎng),數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用.?dāng)?shù)據(jù)挖掘經(jīng)過(guò)近二十年的 發(fā)展.取得了很大的突破,包括了數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、人工智能技術(shù)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、可視化技 ...
2016-09-25五大觀點(diǎn)解析數(shù)據(jù)分析 1.數(shù)據(jù)是有立場(chǎng)的,立場(chǎng)決定解讀 數(shù)據(jù)對(duì)于業(yè)務(wù)來(lái)講,是KPI的衡量標(biāo)桿,也是行動(dòng)指南。但一旦涉及到立場(chǎng)和方向性的東西,必然有利益觸發(fā)點(diǎn)的問(wèn)題。比如同樣的一次活動(dòng)的網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率是1.2 ...
2016-09-24如何做好數(shù)據(jù)分析 在這里,我將題主的“快速”理解為如何在最短的時(shí)間內(nèi)高效率的成為數(shù)據(jù)分析師。我想這才是題主的初衷吧! 首先,成為任何一個(gè)技術(shù)型工作的從業(yè)者最需要的就是掌握相關(guān)的專(zhuān)業(yè)技能,因此也 ...
2016-09-24寫(xiě)好一份數(shù)據(jù)分析報(bào)告十要點(diǎn) 先說(shuō)說(shuō)寫(xiě)一份好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告的重要性,很簡(jiǎn)單,因?yàn)榉治鰣?bào)告的輸出是是你整個(gè)分析過(guò)程的成果,是評(píng)定一個(gè)產(chǎn)品、一個(gè)運(yùn)營(yíng)事件的定性結(jié)論,很可能是產(chǎn)品決策的參考依據(jù),既然這么重 ...
2016-09-24訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類(lèi)核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲(chǔ)” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語(yǔ)言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11