
企業(yè)發(fā)展滯緩,還不是因為踩了這四個數(shù)據(jù)大坑
在多年工作中,Amanda Richardson一直專注于數(shù)據(jù)研究。她發(fā)現(xiàn),越來越多的公司會利用數(shù)據(jù)來進(jìn)行決策。但同時,她也發(fā)現(xiàn),在各種數(shù)據(jù)趨勢和方法中,低效與誤導(dǎo)問題非常嚴(yán)重,甚至可能會讓公司錯失很多機(jī)遇。
Amanda Richardson是“今夜特價酒店”服務(wù)供應(yīng)商HotelTonight的數(shù)據(jù)和戰(zhàn)略部門主管,曾經(jīng)擔(dān)任過該公司的產(chǎn)品副總裁。
在多年工作中,Amanda Richardson一直專注于數(shù)據(jù)研究。她發(fā)現(xiàn),越來越多的公司會利用數(shù)據(jù)來進(jìn)行決策。但同時,她也發(fā)現(xiàn),在各種數(shù)據(jù)趨勢和方法中,低效與誤導(dǎo)問題非常嚴(yán)重,甚至可能會讓公司錯失很多機(jī)遇。
在這篇文章中,Richardson羅列了全行業(yè)數(shù)據(jù)團(tuán)隊?wèi)?yīng)該警惕的四大常見錯誤,并且介紹了公司負(fù)責(zé)人應(yīng)該如何避免這些錯誤、合理利用數(shù)據(jù)來實現(xiàn)戰(zhàn)略目標(biāo)。其中,她特別介紹了自己依照之前領(lǐng)導(dǎo)多年的產(chǎn)品團(tuán)隊,來組建現(xiàn)在這個團(tuán)隊的過程。另外,她還提出,在打造新一代產(chǎn)品時,要多注意簡單、連貫和共識,切勿一味追求潮流。
錯誤一:首先考慮衡數(shù)據(jù)指標(biāo)而沒有考慮發(fā)展目標(biāo)
現(xiàn)如今,數(shù)據(jù)獲取已經(jīng)比以往容易多了。對于大多數(shù)公司來說,收集、儲存和分析數(shù)據(jù),也已經(jīng)成為日常運(yùn)營中的慣例。但往往,這些公司根本就不知道這些數(shù)據(jù)有什么用,只是漫無目的地搜羅和分析,缺乏明確的觀點想法,盲目追逐一個不斷變化的目標(biāo)。
Richardson表示:“在最開始的時候,你需要一個有待回答的具體問題,以及一個有待驗證的假設(shè)。通常情況下,一款新產(chǎn)品上線之后,大家會習(xí)慣地問它表現(xiàn)如何。但很少有人會說:’我們的產(chǎn)品目標(biāo)就是將甲轉(zhuǎn)化成乙,或者盡量擴(kuò)大漏斗頂部范圍等等。’”
如果沒有一個明確的、大家都認(rèn)可的目標(biāo),那么當(dāng)新數(shù)據(jù)出現(xiàn)時,就會存在功虧一簣、從頭再來的風(fēng)險。就以HotelTonight為例,它有一項功能可以讓用戶把搜索結(jié)果中最滿意的酒店標(biāo)記出來,以便先于其他酒店打電話詢問確認(rèn)。但是,有人就問了,這項功能是專門為高級用戶服務(wù),還是為不喜歡推薦就想查看某家特定酒店的新用戶服務(wù)的呢?又或者,是專門為那些計劃旅行、需要仔細(xì)挑選的用戶服務(wù)的?這些都是有可能的,但能夠決定成功與否的關(guān)鍵衡量指標(biāo)是什么?這個問題如果不搞清楚,那將會帶來很多后續(xù)麻煩。
提高數(shù)據(jù)獲取和利用效率的關(guān)鍵,就在于要清清楚楚列出自己想實現(xiàn)的目標(biāo),以及究竟應(yīng)該如何去定義成功。當(dāng)然,真正要做到遠(yuǎn)比嘴上說說困難得多。大方案和大目標(biāo),大家都同意??梢坏┱f到細(xì)節(jié)和具體目標(biāo),那可就沒幾個人清楚了。
因此,一定要明確所要追求的目標(biāo),以及追求過程中的所有細(xì)節(jié)。不妨用一張計分卡來衡量目標(biāo)實現(xiàn)的具體進(jìn)展。Richardson引用高效目標(biāo)設(shè)立的經(jīng)典速記法說道:“在每個項目開始之前,你都需要把目標(biāo)和大致流程手寫下來??偨Y(jié)起來就是五點,即具體、可衡量、可實現(xiàn)、相關(guān)和及時?!?
說到設(shè)立最為重要的目標(biāo),她明確表示:“這是初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)始人最為關(guān)鍵的職責(zé)之一。公司領(lǐng)導(dǎo)人應(yīng)該扛起大旗,帶領(lǐng)大家為實現(xiàn)最高目標(biāo)而奮斗。那么,究竟應(yīng)該借助哪些最適合自家公司的方法來實現(xiàn)這一目標(biāo),就是下面團(tuán)隊的工作了。另外,團(tuán)隊負(fù)責(zé)人還需要搞清楚團(tuán)隊中每位成員的不同需求。其中,對于早期階段公司來說,如果要是把所有這些戰(zhàn)略目標(biāo)制定工作,都留給產(chǎn)品經(jīng)理的話,那就不太公平了?!?
在實現(xiàn)目標(biāo)的過程中,我們很容易會分心、出現(xiàn)方向偏差或者錯誤地調(diào)整計劃。而避免這種現(xiàn)象出現(xiàn)的最佳方式,就是把自己設(shè)立的目標(biāo)清晰地寫在紙上。比如說,你現(xiàn)在定的目標(biāo),是將首次用戶的比例提高10%。但現(xiàn)實是,原有重復(fù)用戶的比例增加了30%。這時候,你一看到這個數(shù)字,就會非常高興,認(rèn)為自己實現(xiàn)了30%的重復(fù)率目標(biāo)。發(fā)現(xiàn)問題了嗎?你其實搞錯了自己的目標(biāo),因為真正要實現(xiàn)的,是10%的首次用戶提高。在這個過程中,你的關(guān)注重點遭到了轉(zhuǎn)移。
至于原因,其實也不難理解。畢竟壓力太大了,首席執(zhí)行官需要用數(shù)據(jù)告訴大家公司已經(jīng)取得了成功,以鼓勵大家繼續(xù)努力。如果團(tuán)隊正處于擴(kuò)張階段,那么需要養(yǎng)活的人就實在太多了,壓力也就可想而知。當(dāng)然,不管再怎么說,他們還是需要在目標(biāo)這個問題上保持誠實。
對于最高層次目標(biāo),以及用來衡量該目標(biāo)的諸多指標(biāo),必須要盡可能精確。不過,這也不是說,讓你對過程中出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)和觀點視而不見。只是讓你保證自己的關(guān)注重點,放在事先設(shè)立好的目標(biāo)和主要數(shù)據(jù)上。
錯誤二:過度追求個性化和私人定制
對于許多初創(chuàng)企業(yè)來說,解決用戶所遇問題的一種最佳方式,就是針對他們的具體需求提供個性化服務(wù),比如說私人定制的主屏幕或者推薦服務(wù)。亞馬遜和Facebook這類利用此策略取得成功的大型企業(yè),就是最好的案例。因此,你會認(rèn)為,個性化服務(wù)就一定能帶來好處。但其實,真是這樣嗎?
就目前看來,并不一定。在發(fā)展早期,公司領(lǐng)導(dǎo)人所做的每一個決定,都需要提前考慮機(jī)會成本的問題。個性化服務(wù)的開發(fā),需要投入大量時間和人力。從許多角度來看,這就相當(dāng)于開發(fā)一項全新功能。但這項功能,是不是你所需要的呢?就產(chǎn)品本身而言,是不是有意義呢?
就算答案是肯定的,那你仍然需要仔細(xì)斟酌,不能太過急躁。一般情況下,高效開發(fā)個性化產(chǎn)品,需要大量已知數(shù)據(jù)作為支撐。對于較為年輕的公司來說,肯定是沒有足夠時間來收集如此大量數(shù)據(jù)的。
Richardson介紹說:“我曾經(jīng)見過不少尚未正式成立的初創(chuàng)企業(yè)的負(fù)責(zé)人,要知道,這些企業(yè)的用戶數(shù)量還不到100人,可他們卻說要開發(fā)個性化的產(chǎn)品和服務(wù),我就在想他們究竟要針對什么內(nèi)容提供個性化服務(wù)呢?更為重要的是,他們?yōu)槭裁匆@么做呢?想要解決的問題又是什么呢?大多數(shù)情況下,要么是想要博頭條,要么是某位不明智的董事會成員認(rèn)為個性化是取得成功的秘訣?!?
這不是說Richardson不贊成個性化,畢竟HotelTonight用戶體驗中最為關(guān)鍵的元素,就是個性化的搜索結(jié)果。只是因為搞清楚這些用戶對于個性化服務(wù)究竟有著什么樣的需求,需要以大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),是一件非常費時費力的事情。
是否需要開發(fā)個性化服務(wù),以及應(yīng)該什么時候著手去開發(fā),這兩個問題是沒有唯一或者固定答案的。Richardson個人的建議,還是像上文說的一樣,不要搞得太復(fù)雜,先確定一個需要實現(xiàn)的目標(biāo)或者需要驗證的假設(shè)。
對于某些初創(chuàng)企業(yè)來說,個性化服務(wù)或許與宏觀層面上的任務(wù)目標(biāo)有著緊密聯(lián)系,這時候就需要早早將其提上日程。而對于其他初創(chuàng)企業(yè)來說,個性化開發(fā)或許永遠(yuǎn)都不需要,因而也就不值得投入資金。舉個例子,如果你現(xiàn)在提供的是一款照片流應(yīng)用程序,那確實是該考慮這個問題。因為在這一領(lǐng)域,個性化是非常核心的競爭要素,能夠幫助你在眾多競爭對手中脫穎而出。但如果你現(xiàn)在提供的是一款B2B支出管理軟件,那就沒必要在個性化服務(wù)這個問題上浪費錢財了。
總而言之,過度關(guān)注個性化,將會產(chǎn)生非常大的機(jī)會成本,它與實際開發(fā)時間之間是一場公平交易。也就是說,如果你在個性化問題上花浪費了太多時間,那在其他更為重要的增長機(jī)遇上花費的時間必然就會減少,取得成功的可能性也就必然會降低。其實,你的數(shù)據(jù)團(tuán)隊可以負(fù)責(zé)回答一些重要的商業(yè)問題,比如究竟哪些因素能夠更好地驅(qū)動用戶轉(zhuǎn)化。
錯誤三:花大價錢雇用高度專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家
如果你認(rèn)為自家公司需要聘用一位高度專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家來完成各種分析工作,Richardson還是建議你三思而后行。用她的話說:“就我個人而言,數(shù)據(jù)科學(xué)說到底其實就是一系列技能,而不是一份工作。同樣地,我也會說,分析和戰(zhàn)略是一系列技能,而不是一份工作,這是一樣的道理。在發(fā)展早期,團(tuán)隊中的每個人都必須要具備戰(zhàn)略性思維,同時也必須要具備分析的能力。”
她借助最近一部電影《隱藏人物》來解釋了這個問題。這部電影主要講述了NASA早期研發(fā)任務(wù)背后的女性數(shù)學(xué)家的故事。那些人以前有一個稱號,就是“計算機(jī)”,因為在過去她們就是專注于復(fù)雜計算的唯一一群人。然而現(xiàn)在人人都可以計算,這已經(jīng)不再是一份工作,相反已經(jīng)成為通用技能中的一部分。這個世界就是這樣一步一步發(fā)展演化的。而我們現(xiàn)在接觸的,其實就是所謂的數(shù)據(jù)科學(xué)。按理說,應(yīng)該要有越來越多的人,主動承擔(dān)并且有能力去利用數(shù)據(jù)分析作出決策。
高效的數(shù)據(jù)科學(xué),不僅需要統(tǒng)計和計算,還需要對市場以及自家公司在市場中的位置和作用有足夠的了解,找到重要的問題所在,并且為這些問題找到有意義的答案。另外,還有一點也同樣重要,那就是扎實的編程技巧。絕大數(shù)情況下,公司在雇傭這方面人才時,就只會考慮統(tǒng)計技能。而這個人平時是接觸不到公司那些帶有商業(yè)性質(zhì)的內(nèi)容的。這樣一來,這位所謂的數(shù)據(jù)科學(xué)家,對公司的運(yùn)作模式是一無所知。因而,各種數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析結(jié)果和推薦內(nèi)容,也就過于理論,與真實情況之間的相關(guān)性就很小。
也就是說,數(shù)據(jù)科學(xué)家只有技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,還必須要有敏銳的商業(yè)嗅覺。否則,就算他的技術(shù)活干得有多么出色,終究還是無法取得真正的成功。他們既沒有時間也沒有機(jī)會,去與工程師、項目經(jīng)理以及拿到手的營銷線索進(jìn)行互動。因為他們根本不知道要去找些什么,而且也沒有那個權(quán)利去提出心中有疑問的那些問題。
就說HotelTonight,在我們看來的價值最高的那些用戶,通常都不是在頭兩個星期就順利轉(zhuǎn)化的。事實上,他們都是在安裝之后的半個月到一個月之內(nèi)才轉(zhuǎn)化的。
與此同時,聘請高度專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,還存在一個問題。如果說遇到了某個難題或者想要某個結(jié)果,那大家很可能什么都不干,就坐等著數(shù)據(jù)科學(xué)家開口,而不是問自己可不可以嘗試著通過什么方式去解決。說實話,如果在某家公司內(nèi),所有員工都享有一定的自由和權(quán)利,能夠通過接受特定教育來自行完成分析工作,那么這家公司取得成功的可能性相對來說會更大。
有人說,專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的費用實在太高,對于小公司來說肯定請不起。但其實,這根本就不是問題,千萬不要將自己的目光局限在這一職位上。首先,你的團(tuán)隊里肯定有人上過統(tǒng)計課程;其次,你需要一位專業(yè)開發(fā)人員;最后,是敏銳的商業(yè)嗅覺,實在不行,公司首席執(zhí)行官也是人選。所以,關(guān)于數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析這個問題,集齊這三個人就可以了。
再退一步說,即便你有錢去請數(shù)據(jù)專家,那請來之后專家都做些什么呢?你是否為他準(zhǔn)備好了足夠多的工作所需的材料?要知道,想做深度分析,那肯定是需要大量數(shù)據(jù)的。如果你的公司剛剛起步,用戶數(shù)量還不到60人,那數(shù)據(jù)肯定是不夠的。
如果你雇用了一位專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家,那千萬不要“孤立”他們。讓他們多多參加各種會議和討論,詳細(xì)解釋各種數(shù)據(jù)分析結(jié)果。對于團(tuán)隊中的每一位成員來說,只有當(dāng)他們充分了解自己在整體環(huán)境中的角色職能,才能更加出色高效地完成自己的工作。
作為公司或者團(tuán)隊領(lǐng)導(dǎo)人,你要一直注重強(qiáng)化成員的工程技能、統(tǒng)計知識和商業(yè)嗅覺。對于同時具備這三種能力的人,要特別給予關(guān)注和重視。當(dāng)然了,如果你的公司現(xiàn)在還處于早期發(fā)展階段,那最好還是將這三種能力分配在不同人身上吧。只要保證他們互相協(xié)作、做好分析工作就行,別想著一步到位,雇用一位全才。
錯誤四:過度追求最為新潮的工具集
如今這個時代,每天都會出現(xiàn)新工具。但并不是所有工具都適合自家公司,很多時候這些工具到最后都變成了垃圾。作為工具,它們能夠吸收你想要傳達(dá)出去的所有內(nèi)容,但至于待傳達(dá)的內(nèi)容具體是什么,都意味著什么,那就需要你自己去界定了。你要保證這些內(nèi)容未來不會出現(xiàn)什么變化。
嚴(yán)格說來,沒有哪一款工具能夠完全清楚地再現(xiàn)某個觀點。但同時,有些工具就算是再簡單,但只要你采用了合適的方式,那也是管理數(shù)據(jù)的一大高效方法。對于那些需要考慮資金消耗率的早期公司來說,應(yīng)該要特別關(guān)注這個問題。具體說來,Richardson簡單介紹了數(shù)據(jù)團(tuán)隊?wèi)?yīng)該留心的三點注意事項:
(一)系統(tǒng)的目標(biāo)規(guī)劃
這就又回到了第一點,一旦你確定了最為重要的衡量指標(biāo),那就放到儀表盤上,這樣就算是確定下來,沒有人可以更改了。大家都非常清楚地知道,這就是我們要實現(xiàn)的目標(biāo)。
(二)易于獲取的數(shù)據(jù)
如果你想讓團(tuán)隊中的每位成員都學(xué)著去形成分析思維,那就必須要保證他們有權(quán)利獲取數(shù)據(jù)。如果是市場營銷,那就是歸因數(shù)據(jù);如果是產(chǎn)品研發(fā),那就是客戶轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù);如果是技術(shù)工程,那就是正常運(yùn)行時間數(shù)據(jù)。除此之外,最為重要的一點,就是鼓勵來自不同部門、負(fù)責(zé)不同事務(wù)的人多多互動,彼此交流數(shù)據(jù)分析所得。
(三)靈活運(yùn)用的工具
千萬不要將目光局限在某一款工具上。最為理想的情況,就是讓大家根據(jù)自己的喜好和需求,來選擇不同的數(shù)據(jù)工具。在這個問題上,是沒有統(tǒng)一答案的?;蛟S有人認(rèn)為,各團(tuán)隊、各成員都應(yīng)該使用同一款工具,這樣的話分析效果會更好,但其實這是錯誤的想法。
總結(jié):為何數(shù)據(jù)問題與產(chǎn)品問題同樣重要?
接下來的數(shù)據(jù)潮流是什么,Richardson無法準(zhǔn)確預(yù)測。但是,她已經(jīng)找到了一種有效方式,可以保證自己的數(shù)據(jù)團(tuán)隊不受外界因素影響,并且專注于自己的本職工作,那就是像領(lǐng)導(dǎo)產(chǎn)品團(tuán)隊一樣領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)團(tuán)隊。
擔(dān)任HotelTonight產(chǎn)品副總裁三年之后,Richardson應(yīng)公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sam Shank的要求,轉(zhuǎn)而擔(dān)任數(shù)據(jù)部門負(fù)責(zé)人。當(dāng)時,公司發(fā)展遇到了瓶頸,核心數(shù)據(jù)衡量指標(biāo)無法受到大家的認(rèn)可。針對這個問題,Richardson發(fā)現(xiàn)是因為利益相關(guān)者太多,這些人各執(zhí)己見,對于最為重要的指標(biāo)和目標(biāo)始終爭執(zhí)不下。
但好在,她發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)團(tuán)隊出現(xiàn)的問題與產(chǎn)品團(tuán)隊幾乎是一樣的,于是便采取了同樣的應(yīng)對措施。
她意識到,自己需要與領(lǐng)導(dǎo)產(chǎn)品團(tuán)隊時一樣,做好基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作。她介紹說:“我們需要一個待辦列表,需要找到一個能夠解決問題的人,能夠獲取用戶數(shù)據(jù)使用反饋的人等等。另外,我們還需要一個質(zhì)量保證程序,確保自己不會改變數(shù)據(jù)?!?
首先,就像指派項目經(jīng)理一樣,她指派了一位數(shù)據(jù)產(chǎn)品主管,專門收集公司內(nèi)各個團(tuán)隊的數(shù)據(jù)使用情況。其次,她又利用質(zhì)量保證測試套件,來確保全部數(shù)據(jù)的質(zhì)量。
與之前在產(chǎn)品團(tuán)隊的工作相比,Richardson在數(shù)據(jù)團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)了一個更為重要的要素,那就是文件記錄。為了實現(xiàn)既定目標(biāo),你需要一個共享詞匯表。從“收益”到“訪問”的所有詞匯,都必須要囊括在內(nèi)。
數(shù)據(jù)分析的成功與否,就取決于這些細(xì)節(jié)工作。但其實,想要就這些術(shù)語意義達(dá)成一致,是一件相當(dāng)困難和復(fù)雜的事情。
最后,就是一定要定期棄用。想要組建一支健康運(yùn)作的數(shù)據(jù)團(tuán)隊,就一定及時棄用那些不再相關(guān)的數(shù)據(jù)流,將它們從數(shù)據(jù)庫中移除出去。不然,萬一調(diào)取了錯誤的數(shù)據(jù),那就要出問題了。
用Richardson的話說:“如果有一天,不再有人質(zhì)疑某一數(shù)據(jù)的正確性,那就表明你的數(shù)據(jù)團(tuán)隊運(yùn)作良好。即便有人不喜歡某些數(shù)據(jù),但絕對不會針對準(zhǔn)確性提出疑問?!痹诋a(chǎn)品團(tuán)隊中,我們會研發(fā)核心功能,并且進(jìn)行測試。在數(shù)據(jù)團(tuán)隊中也是一樣,既有嚴(yán)格規(guī)定和慣用標(biāo)準(zhǔn)的舊數(shù)據(jù),也有不太確定、尚在測試的新數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗證損失驟升: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)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 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 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
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? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(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)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 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)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(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)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
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)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11