
新時(shí)代,建立你的數(shù)據(jù)分析思維
什么是數(shù)據(jù)分析思維
去餐廳吃飯師,如果你仔細(xì)觀察的話,餐廳大致可以分為以下兩類(lèi)付費(fèi)模式:
1)使用大眾點(diǎn)評(píng)優(yōu)惠吸引用戶結(jié)賬
2)直接使用微信或支付寶結(jié)賬
這兩類(lèi)結(jié)賬方式,表面看是商家的促銷(xiāo)行為不同。但是,從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看,第一類(lèi)餐廳更容易勝出。
這是為什么呢?
因?yàn)榈谝活?lèi)餐廳的結(jié)賬模式是建立在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品基礎(chǔ)設(shè)施(大眾點(diǎn)評(píng)或者百度糯米)之上,通過(guò)與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品結(jié)合,可以積累用戶的消費(fèi)信息,例如消費(fèi)評(píng)論。這就好比線下商店老板比不過(guò)淘寶賣(mài)家一樣,因?yàn)樘詫氋u(mài)家有自己客戶的詳細(xì)購(gòu)物信息,更了解自己的客戶。
更有遠(yuǎn)見(jiàn)的餐廳老板,會(huì)雇傭聰明的數(shù)據(jù)分析師,來(lái)整合挖掘餐廳線下軟件(訂餐管理軟件)和 線上用戶信息(如大眾點(diǎn)評(píng)的評(píng)論),從而為制定餐廳未來(lái)的運(yùn)營(yíng)決策提供依據(jù)。
然而,很多傳統(tǒng)的公司并沒(méi)有意識(shí)去積累用戶的消費(fèi)數(shù)據(jù),更別說(shuō)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)指導(dǎo)公司運(yùn)營(yíng)了。說(shuō)到底,其根本原因是公司的負(fù)責(zé)人沒(méi)有數(shù)據(jù)分析思維。
那么,什么是數(shù)據(jù)分析思維呢?
數(shù)據(jù)分析思維是通過(guò)各種方法收集用戶的數(shù)據(jù),了解用戶需求,然后改進(jìn)你的個(gè)人決策,不斷迭代。
數(shù)據(jù)分析思維基礎(chǔ)方法論
其實(shí)數(shù)據(jù)分析思維這套方法論被廣泛的用在互聯(lián)網(wǎng)公司。國(guó)內(nèi)的有阿里巴巴,騰訊,滴滴。國(guó)外的有Facebook,亞馬遜,優(yōu)步,領(lǐng)英。
不管是公司,還是個(gè)人,在這個(gè)新時(shí)代,具有數(shù)據(jù)分析思維是一種更高層次的元認(rèn)知能力。
為了更好的明白以下兩個(gè)問(wèn)題:
1)作為公司,數(shù)據(jù)分析思維具體是如何在公司的產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)各個(gè)環(huán)節(jié)起作用的
2)作為個(gè)人,在新時(shí)代,如何何建立你的數(shù)據(jù)分析思維
我們先來(lái)看全球第三大職業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)~領(lǐng)英(LinkedIn),其創(chuàng)始人在創(chuàng)業(yè)初期,是如何利用數(shù)據(jù)分析思維及技術(shù),來(lái)突破產(chǎn)品沒(méi)有用戶魔咒的。
霍夫曼是領(lǐng)英(LinkedIn)的創(chuàng)始人,同時(shí)也是Facebook最早的天使投資人。他還是PayPal黑幫的精神領(lǐng)袖之一。
這里有必要介紹下大名鼎鼎的PayPal黑幫。
PayPal黑幫是在硅谷赫赫有名的創(chuàng)業(yè)和天使投資人群。2002年,eBay以15億美元收購(gòu)了電子支付公司PayPal后。PayPal的重要員工都陸續(xù)從eBay離職。不過(guò),這些離職的員工仍然保持著密切的聯(lián)系,經(jīng)常聚會(huì),并將自己的團(tuán)體命名為“PayPal黑幫”。
上面這張是《財(cái)富》雜志2007年拍攝的PayPal黑幫。
如果單看桌上散亂的酒杯和撲克牌,墻上懸掛著文藝復(fù)興時(shí)期的巨幅油畫(huà),你會(huì)驚嘆:艾瑪,這不會(huì)是意大利黑手黨的聚會(huì)吧?
這就是PayPal黑幫的成員,他們獨(dú)自創(chuàng)建了數(shù)十家企業(yè),至今總價(jià)值達(dá)近300億美元。
蒂爾創(chuàng)辦了Founders Fund基金,為L(zhǎng)inkedIn、SpaceX、Yelp等十幾家出色的科技新創(chuàng)公司提供早期資金。
馬克斯·列夫琴是網(wǎng)站Slide的創(chuàng)始人,運(yùn)營(yíng)著圖片共享網(wǎng)站Slide,這是全球最熱門(mén)的網(wǎng)站之一,每月平均訪問(wèn)者人數(shù)達(dá)到1.34億人。
埃隆·馬斯克創(chuàng)立了美國(guó)太空探索公司(SpaceX)以及特斯拉汽車(chē)。
陳士俊聯(lián)合創(chuàng)立了社交視頻網(wǎng)站YouTube。
大家猜下,這幾個(gè)人里哪位是領(lǐng)英創(chuàng)始人霍夫曼?
如果你仔細(xì)觀察這群人,有一個(gè)人坐在照片正中一張紅絲絨沙發(fā)上,棕色的頭發(fā)整齊地梳在腦后。他表情篤定,敞開(kāi)的領(lǐng)口處一條金項(xiàng)鏈若隱若現(xiàn)。他就是領(lǐng)英創(chuàng)始人霍夫曼。
別看他一副暴發(fā)戶的裝扮,他可是領(lǐng)英數(shù)據(jù)分析思維文化的締造者。
我們從霍夫曼創(chuàng)辦領(lǐng)英開(kāi)始說(shuō)起... ...
霍夫曼畢業(yè)于斯坦福大學(xué)及牛津大學(xué)哲學(xué)系,生活一直順風(fēng)順?biāo)?。畢業(yè)后,他總希望能干點(diǎn)什么去改變世界。
由于他一直對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)感興趣,于是,1997年從蘋(píng)果公司辭職創(chuàng)立了一家約會(huì)服務(wù)網(wǎng)站SocialNet,那時(shí)扎克伯格還在上初中。
但是,由于缺少搜索等功能,SocialNet在商業(yè)上并不成功,最后以失敗告終。
你看,創(chuàng)業(yè)第一次失敗的很多,不要光看他人光鮮的結(jié)果,更多的時(shí)候,應(yīng)該回頭思考下他過(guò)往的經(jīng)歷,才會(huì)發(fā)現(xiàn)這些人有哪些值得我們?nèi)W(xué)習(xí)和借鑒的經(jīng)驗(yàn)。
就在這時(shí)(1988年),蒂爾正籌劃著做電子錢(qián)包PayPal。他給霍夫曼打了一個(gè)電話,邀請(qǐng)創(chuàng)業(yè)失敗的霍夫曼加入公司?;舴蚵饝?yīng)了,并成為支付服務(wù)部門(mén)董事兼COO。
新公司進(jìn)展并非一帆風(fēng)順。2000年春天,霍夫曼、蒂爾以及馬克斯和埃隆對(duì)公司做了一次大膽且冒險(xiǎn)的戰(zhàn)略方向調(diào)整。在當(dāng)時(shí),PayPal只是為掌上電腦提供支付交易。當(dāng)PayPal開(kāi)始飛快燒錢(qián)時(shí),他們才意識(shí)到互聯(lián)網(wǎng)已改變了人們的支付習(xí)慣。于是,他們果斷決定放棄掌上電腦,擁抱互聯(lián)網(wǎng)。
為什么說(shuō)是一次冒險(xiǎn)呢?
在當(dāng)時(shí),互聯(lián)網(wǎng)做金融平臺(tái)是銀行想都不敢想的事,卻恰恰被這一群不懂金融的人做成了。2001年年底,PayPal以15億美元被eBay收購(gòu),成員們陸續(xù)離開(kāi),各自創(chuàng)業(yè)或投資其他公司。盡管他們多是自由主義者,強(qiáng)烈地依賴(lài)自身的感覺(jué)及判斷,但仍然定期聚會(huì),誰(shuí)要有資金困難,就會(huì)互相幫助。
2002年,霍夫曼給自己放了一個(gè)長(zhǎng)假。那時(shí),剛經(jīng)歷過(guò)2000年年初的網(wǎng)絡(luò)泡沫,整個(gè)硅谷對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司還心有余悸。
就在澳大利亞的海灘散步的時(shí)候,他思考并預(yù)測(cè)了下未來(lái):
1)資本都將目光轉(zhuǎn)向了軟件和清潔能源科技,但忽略了消費(fèi)者公司的前景
2)社交網(wǎng)絡(luò)有兩種可能:個(gè)人應(yīng)用和商務(wù)應(yīng)用,后者的市場(chǎng)尚且空白,這也許是建立職業(yè)社交網(wǎng)站的最好時(shí)機(jī)。
想清楚后,他決定成立一家職業(yè)社交網(wǎng)站公司。2002年11月最后一周,霍夫曼利用已有的人脈召集了7名前同事。第二天,一行人帶上手機(jī)和電腦搬進(jìn)了山景城一間簡(jiǎn)陋的辦公室。
然而,創(chuàng)業(yè)遇到的第一個(gè)問(wèn)題就是:沒(méi)有啟動(dòng)資金,該怎么辦?
那時(shí)正是互聯(lián)網(wǎng)泡沫剛過(guò),新成立的公司根本得不到任何投資。
如何融資呢?
霍夫曼打開(kāi)手機(jī)通訊錄,慢慢翻看哪個(gè)朋友最近有錢(qián)。首先他想到了“好基友”蒂爾,因?yàn)?,?dāng)時(shí)蒂爾的基金公司已做得有聲有色,很有錢(qián)。
當(dāng)然,打電話過(guò)去,“好基友”也沒(méi)讓他失望,不僅精神上大力支持,還提供了首輪融資。
在公司產(chǎn)品(領(lǐng)英)做出來(lái)以后后,接下來(lái)遇到的問(wèn)題就是:
1)在一開(kāi)始,根本沒(méi)人知道你的產(chǎn)品,沒(méi)有用戶怎么辦
2)用戶對(duì)產(chǎn)品體驗(yàn)有哪些意見(jiàn)?如何改進(jìn)?
好在,霍夫曼是一個(gè)與時(shí)俱進(jìn)的創(chuàng)始人,他正是用數(shù)據(jù)分析思維來(lái)建立產(chǎn)品和找到目標(biāo)用戶的。
他是如何做到的呢?
這里舉一個(gè)例子
1)分析數(shù)據(jù)
在2004年,領(lǐng)英對(duì)用戶按照來(lái)源渠道進(jìn)行分析。發(fā)現(xiàn)了最大的兩個(gè)渠道,一個(gè)是從自然搜索來(lái)的(即google搜索),一個(gè)是從郵件來(lái)的。
進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),從自然搜索來(lái)的用戶留存度是電子郵件邀請(qǐng)來(lái)的3倍。
2)依據(jù)分析結(jié)果,優(yōu)化產(chǎn)品
根據(jù)分析結(jié)果,當(dāng)時(shí)領(lǐng)英做了一個(gè)決策,不去關(guān)注郵件獲取來(lái)的客戶,而是核心關(guān)注如何優(yōu)化自然搜索帶來(lái)用戶的體驗(yàn)。
依據(jù)這個(gè)決策,在6個(gè)月以后,每個(gè)月的用戶增長(zhǎng)保持到了60%的增長(zhǎng)速度,同時(shí),獲取了年度最有價(jià)值,最有粘度的客戶。
3)依據(jù)分析結(jié)果,建立營(yíng)銷(xiāo)方案
通過(guò)對(duì)用戶留存的進(jìn)一步分析,發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)重要的現(xiàn)象:
第一,很多從自然流量搜索來(lái)的用戶,特別關(guān)注用戶的個(gè)人簡(jiǎn)歷。
當(dāng)時(shí)領(lǐng)英做了一個(gè)很重要的決策,不斷的誘導(dǎo)用戶完善他們的簡(jiǎn)歷,這是他們產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的一個(gè)核心關(guān)注點(diǎn)。
第二,通過(guò)分析用戶的粘度,以及整體上用戶產(chǎn)品功能上的體驗(yàn),用戶第一周注冊(cè)以后,需要增加5個(gè)社交關(guān)系,這樣的用戶給整個(gè)領(lǐng)英平臺(tái)帶來(lái)的價(jià)值是不增加5個(gè)社交關(guān)系,或許5個(gè)以下社交關(guān)系的3倍以上。
這個(gè)分析花了數(shù)據(jù)分析科學(xué)部門(mén)4個(gè)月時(shí)間才找到這個(gè)答案。
發(fā)現(xiàn)這個(gè)數(shù)據(jù)分析結(jié)果以后,做什么事情呢?
領(lǐng)英在產(chǎn)品、營(yíng)銷(xiāo)等各個(gè)渠道上大肆推廣,推薦這個(gè)產(chǎn)品功能,以此不斷的增加用戶的粘度,提高用戶的留存率。
領(lǐng)英的整個(gè)公司文化都是圍繞數(shù)據(jù)分析來(lái)進(jìn)行的, 現(xiàn)在領(lǐng)英在全球已經(jīng)有了3億用戶,2106年被微軟以262億美元收購(gòu)。
霍夫曼說(shuō),“談生意、咨詢、分享知識(shí)、找工作,網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)只要堅(jiān)持到100萬(wàn)人就成功了?!?/span>
回顧領(lǐng)英制定決策的整個(gè)過(guò)程,數(shù)據(jù)分析思維是這樣建立的:
相對(duì)于PC時(shí)代,為何在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,數(shù)據(jù)分析變的比以往更重要呢?
如果你了解管理學(xué),在近100年的美國(guó)商業(yè)發(fā)展社會(huì)里面,一共有三次管理學(xué)的浪潮:
第一次浪潮,提出了一個(gè)科學(xué)管理方法論
第二次浪潮,現(xiàn)代管理學(xué)之父 彼得·德魯克 提出用管理促進(jìn)企業(yè)增長(zhǎng)
他講過(guò)一句非常經(jīng)典的話:如果你不能衡量,那么你就不能有效增長(zhǎng)。
現(xiàn)在我們正處于第三次浪潮之中。第三次管理學(xué)浪潮是什么呢?
第三次浪潮,提出了營(yíng)銷(xiāo)和定位的理論。由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),用戶數(shù)據(jù)大量積累,營(yíng)銷(xiāo)方案的制定都是基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果來(lái)決策。
最近5年,以美國(guó)為代表提出來(lái)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、增長(zhǎng)黑客的理論,把一系列的管理科學(xué)這發(fā)揮到了極致。
下面是增長(zhǎng)黑客的理論,從產(chǎn)品研發(fā)到營(yíng)銷(xiāo)推廣,主要從5個(gè)方面圍繞數(shù)據(jù)分析展開(kāi)。
從這三次浪潮的發(fā)展,我們可以看到,人類(lèi)的思維也在從“經(jīng)驗(yàn)主義思維”向“數(shù)據(jù)分析思維”發(fā)展。
例如,以往人類(lèi)的決策過(guò)程都是基于大腦的國(guó)外經(jīng)驗(yàn),例如醫(yī)生給病人看病。
但是人腦的CPU、內(nèi)存太低,根本存不了多少東西。
而現(xiàn)在更多的決策是基于大數(shù)據(jù)分析來(lái)進(jìn)行的,因?yàn)楹枚嗯_(tái)電腦的計(jì)算能力和內(nèi)存是人腦的N倍,例如最新的癌癥研究IBM Watson,是用海量的大數(shù)據(jù)分析來(lái)治療癌癥的。
然而,很可悲的是,很多公司還活在傳統(tǒng)的“經(jīng)驗(yàn)主義”思維里無(wú)法自拔。真正理解數(shù)據(jù)分析思維,并將其運(yùn)用到經(jīng)營(yíng)和決策里面的實(shí)在很少。這在傳統(tǒng)行業(yè)里表現(xiàn)的尤為明白。例如:很多的公司產(chǎn)品經(jīng)理和CEO以為留存率是給VC看的。
但是,真正做增長(zhǎng)的產(chǎn)品經(jīng)理和運(yùn)營(yíng)經(jīng)理會(huì)把留存作為最核心的指標(biāo)。
下面我們來(lái)看看,對(duì)于公司,個(gè)人分別如何建立數(shù)據(jù)分析思維。
對(duì)于公司,你該如何做?
作為公司的負(fù)責(zé)人,應(yīng)該去想辦法積累用戶的數(shù)據(jù)。
對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè),你可能沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品,但是你可以借助現(xiàn)在很多的工具來(lái)獲取和積累用戶的數(shù)據(jù)。因?yàn)橹挥杏辛藬?shù)據(jù),你才能去分析和決策。
我們看一個(gè)傳統(tǒng)企業(yè)利用數(shù)據(jù)分析來(lái)提高銷(xiāo)售額的例子。
一個(gè)做數(shù)據(jù)分析的朋友為酒吧的主人提高了一套數(shù)據(jù)分析解決方案,以解決酒吧老板了解酒吧經(jīng)營(yíng)的每一個(gè)細(xì)節(jié),以便制定準(zhǔn)備去的推廣和經(jīng)營(yíng)決策。
這位數(shù)據(jù)分析師提高的服務(wù)包括以下三個(gè)方面:
首先,他分析每一家酒吧過(guò)去經(jīng)營(yíng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),這有助于酒吧的主人全面了解經(jīng)營(yíng)情況。在過(guò)去,像酒吧這樣傳統(tǒng)的行業(yè),業(yè)主除了知道每月收入多少錢(qián),主要幾項(xiàng)開(kāi)銷(xiāo)是多少,其實(shí)對(duì)經(jīng)營(yíng)是缺乏全面了解的。至于哪種酒賣(mài)的好,哪種賣(mài)的不好,什么時(shí)候賣(mài)的好,全憑經(jīng)驗(yàn),每月什么數(shù)據(jù)分析來(lái)支撐。
其次,他為每一家酒吧的異常情況提高預(yù)警。例如可以提升酒吧老板某一天該酒吧的經(jīng)營(yíng)情況和平時(shí)相比很反常,這樣就可以引起酒吧老板的注意,找到原因。在過(guò)去,發(fā)生這種異常情況時(shí)老板很難注意到,比如某個(gè)周六晚上的收入比前后幾個(gè)周六晚上少了20%,老板一般會(huì)認(rèn)為 是正常浮動(dòng),也無(wú)法一一檢查庫(kù)存是否和銷(xiāo)售對(duì)得上。有了他的數(shù)據(jù)服務(wù),這些問(wèn)題都能及時(shí)被發(fā)。
最后,他綜合各家酒吧數(shù)據(jù)的收集和分析,為酒吧老板提供這個(gè)行業(yè)宏觀的數(shù)據(jù)作為參考。比如從春天到夏天,北京市酒吧營(yíng)業(yè)額整體在上升,如果某個(gè)特定時(shí)刻,可以指定合適的營(yíng)銷(xiāo)方案。
對(duì)于個(gè)人,如何建立你的數(shù)據(jù)分析思維能力呢
作為個(gè)人,你也要學(xué)著運(yùn)用數(shù)據(jù)分析思維來(lái)指導(dǎo)自己的決策。
當(dāng)我們?cè)谧龀鲞x擇和預(yù)測(cè)判斷的時(shí)候,要想辦法找到相關(guān)的數(shù)據(jù)來(lái)分析和驗(yàn)證我們的判斷。
今天,不管你愿不愿意,你都被卷入了“一個(gè)人就是一家公司”的時(shí)代。只不過(guò),工商局注冊(cè)的那些公司都是“有限責(zé)任”,而你“自己”這家公司是無(wú)限責(zé)任。
你需要用一生的時(shí)間和信用來(lái)為它擔(dān)保。你必須像經(jīng)營(yíng)公司一樣經(jīng)營(yíng)自己:構(gòu)建自己的協(xié)作關(guān)系、塑造自己的產(chǎn)品和服務(wù)、呵護(hù)自己的名聲、把注意力投放到產(chǎn)出更高的地方。
如果把每個(gè)人的大腦比作一臺(tái)電腦的話,你的大腦就是你自己的數(shù)據(jù)分析師。
把你自己比作一家公司的話,會(huì)搜集有效數(shù)據(jù)的你是團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品工程師、使用大腦進(jìn)行深入分析做出決策的你是團(tuán)隊(duì)的的數(shù)據(jù)分析師,會(huì)寫(xiě)作演講的你則是團(tuán)隊(duì)的市場(chǎng)部經(jīng)理。
當(dāng)所有的決策和選擇,是建立在數(shù)據(jù)分析思維這個(gè)基礎(chǔ)上,你就會(huì)慢慢運(yùn)營(yíng)好自己。
運(yùn)營(yíng)好自己的結(jié)果是什么呢?
其實(shí)就是提高你個(gè)人的影響力。
要知道,未來(lái)的社會(huì)最貴的資源是影響力。
在小屏?xí)r代,能爭(zhēng)奪用戶眼球注意力的位置越來(lái)越少。只有有了影響力你才能成為用戶心智中的一個(gè)符號(hào),這樣你才能在爭(zhēng)奪注意力大戰(zhàn)中脫穎而出,成為真正的商業(yè)贏家。
現(xiàn)在依然處于獲取個(gè)人影響力的成本很低的時(shí)代,再過(guò)兩年,誰(shuí)是這一波機(jī)遇期里打造出真正有影響力的人,該水落石出了。
別想,這是天方夜譚,現(xiàn)在這樣的事情每天在發(fā)生著。
而建立影響力的過(guò)程,就是將你擅長(zhǎng)的知識(shí)分享到互聯(lián)網(wǎng)上,同時(shí),讓更多的人知道你。
而這其中,最重要的一點(diǎn)是你要學(xué)會(huì)用數(shù)據(jù)分析思維去經(jīng)營(yíng)自己,改善產(chǎn)品
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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