
全面教你如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架
目前,還有一些人不會(huì)建立數(shù)據(jù)分析的思維框架,那么今天課課家,就一步一步的教大家怎么建立,大神路過還請(qǐng)繞道,當(dāng)然還可以交流一下。有需要的小伙伴,可以參考一下。
曾經(jīng)有人問過我,什么是數(shù)據(jù)分析思維?如果分析思維是一種結(jié)構(gòu)化的體現(xiàn),那么數(shù)據(jù)分析思維在它的基礎(chǔ)上再加一個(gè)準(zhǔn)則:
不是我覺得,而是數(shù)據(jù)證明。
這是一道分水嶺,“我覺得”是一種直覺化經(jīng)驗(yàn)化的思維,工作不可能處處依賴自己的直覺,公司發(fā)展更不可能依賴于此。數(shù)據(jù)證明則是數(shù)據(jù)分析的最直接體現(xiàn),它依托于數(shù)據(jù)導(dǎo)向型的思維,而不是技巧,前者是指導(dǎo),后者只是應(yīng)用。
作為個(gè)人,應(yīng)該如何建立數(shù)據(jù)分析思維呢?
一、建立你的指標(biāo)體系
在我們談?wù)撝笜?biāo)之前,先將時(shí)間倒推幾十年,現(xiàn)代管理學(xué)之父彼得·德魯克說過一句很經(jīng)典的話:
如果你不能衡量它,那么你就不能有效增長(zhǎng)它。
所謂衡量,就是需要統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)來定義和評(píng)價(jià)業(yè)務(wù)。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)就是指標(biāo)。假設(shè)隔壁老王開了一家水果鋪?zhàn)樱銌査刻焐庠趺礃?,他可以回答賣的不錯(cuò),很好,最近不景氣。這些都是很虛的詞,因?yàn)樗J(rèn)為賣的不錯(cuò)也許是賣了50個(gè),而你認(rèn)為的賣的不錯(cuò),是賣了100。
這就是“我覺得”造成的認(rèn)知陷阱。將案例放到公司時(shí),會(huì)遇到更多的問題:若有一位運(yùn)營(yíng)和你說,產(chǎn)品表現(xiàn)不錯(cuò),因?yàn)槊刻於加泻芏嗳嗽u(píng)價(jià)和稱贊,還給你看了幾個(gè)截圖。而另外一位運(yùn)營(yíng)說,產(chǎn)品有些問題,推的活動(dòng)商品賣的不好,你應(yīng)該相信誰呢?
其實(shí)誰都很難相信,這些眾口異詞的判斷都是因?yàn)槿狈?shù)據(jù)分析思維造成的。
老王想要描述生意,他應(yīng)該使用銷量,這就是他的指標(biāo),互聯(lián)網(wǎng)想要描述產(chǎn)品,也應(yīng)該使用活躍率、使用率、轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)。
如果你不能用指標(biāo)描述業(yè)務(wù),那么你就不能有效增長(zhǎng)它。
了解和使用指標(biāo)是數(shù)據(jù)分析思維的第一步,接下來你需要建立指標(biāo)體系,孤立的指標(biāo)發(fā)揮不出數(shù)據(jù)的價(jià)值。和分析思維一樣,指標(biāo)也能結(jié)構(gòu)化,也應(yīng)該用結(jié)構(gòu)化。
我們看一下互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品,一個(gè)用戶從開始使用到離開,都會(huì)經(jīng)歷這些環(huán)節(jié)步驟。電商app還是內(nèi)容平臺(tái),都是雷同的。想一想,你會(huì)需要用到哪些指標(biāo)?
而下面這張圖,解釋了什么是指標(biāo)化,這就是有無數(shù)據(jù)分析思維的差異,也是典型的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng),有空可以再深入講這塊。
標(biāo)體系沒有放之四海而皆準(zhǔn)的模板,不同業(yè)務(wù)形態(tài)有不同的指標(biāo)體系。移動(dòng)APP和網(wǎng)站不一樣,SaaS和電子商務(wù)不一樣,低頻消費(fèi)和高頻消費(fèi)不一樣。好比一款婚慶相關(guān)的APP,不需要考慮復(fù)購(gòu)率指標(biāo);互聯(lián)網(wǎng)金融,必須要風(fēng)控指標(biāo);電子商務(wù),賣家和買家的指標(biāo)各不一樣。
這些需要不同行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和業(yè)務(wù)知識(shí)去學(xué)習(xí)掌握,那有沒有通用的技巧和注意事項(xiàng)呢?
二、明確好指標(biāo)與壞指標(biāo)
不是所有的指標(biāo)都是好的。這是初出茅廬者常犯的錯(cuò)誤。我們繼續(xù)回到老王的水果鋪?zhàn)?,來思考一下,銷量這個(gè)指標(biāo)究竟是不是好的?
最近物價(jià)上漲,老王順應(yīng)調(diào)高了水果價(jià)格,又不敢漲的提高,雖然水果銷量沒有大變化,但老王發(fā)現(xiàn)一個(gè)月下來沒賺多少,私房錢都不夠存。
老王這個(gè)月的各類水果銷量有2000,但最后還是虧本了,仔細(xì)研究后發(fā)現(xiàn),雖然銷量高,但是水果庫存也高,每個(gè)月都有幾百單位的水果滯銷最后過期虧本。
這兩個(gè)例子都能說明只看銷量是一件多不靠譜的事情。銷量是一個(gè)衡量指標(biāo),但不是好指標(biāo)。老王這種個(gè)體經(jīng)營(yíng)戶,應(yīng)該以水果鋪?zhàn)拥睦麧?rùn)為核心要素。
好指標(biāo)應(yīng)該是核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)。雖然指標(biāo)很重要,但是有些指標(biāo)需要更重要。就像銷量和利潤(rùn),用戶數(shù)和活躍用戶數(shù),后者都比前者重要。
核心指標(biāo)不只是寫在周報(bào)的數(shù)字,而是整個(gè)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)乃至研發(fā)團(tuán)隊(duì)都統(tǒng)一努力的目標(biāo)。
核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)和公司發(fā)展關(guān)聯(lián),是公司在一個(gè)階段內(nèi)的重點(diǎn)方向。記住是一個(gè)階段,不同時(shí)期的核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)不一樣。不同業(yè)務(wù)的核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)也不一樣。
互聯(lián)網(wǎng)公司常見的核心指標(biāo)是用戶數(shù)和活躍率,用戶數(shù)代表市場(chǎng)的體量和占有,活躍率代表產(chǎn)品的健康度,但這是發(fā)展階段的核心指標(biāo)。在產(chǎn)品1.0期間,我們應(yīng)把注意力放到打磨產(chǎn)品上,在大推廣前提高產(chǎn)品質(zhì)量,這時(shí)留存率是一個(gè)核心指標(biāo)。而在有一定用戶基數(shù)的產(chǎn)品后期,商業(yè)化比活躍重要,我們會(huì)關(guān)注錢相關(guān)的指標(biāo),比如廣告點(diǎn)擊率、利潤(rùn)率等。
核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)一般是公司整體的目標(biāo),若從個(gè)人的崗位職責(zé)看,也可以找到自己的核心指標(biāo)。比如內(nèi)容運(yùn)營(yíng)可以關(guān)注閱讀數(shù)和閱讀時(shí)長(zhǎng)。
核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)一定能給公司和個(gè)人帶來最大優(yōu)勢(shì)和利益,記得二八法則么?20%的指標(biāo)一定能帶來80%的效果,這20%的指標(biāo)就是核心。
另外一方面,好的指標(biāo)還有一個(gè)特性,它應(yīng)該是比率或者比例。
拿活躍用戶數(shù)說明就懂了,我們活躍用戶有10萬,這能說明什么呢?這說明不了什么。如果產(chǎn)品本身有千萬級(jí)別的注冊(cè)用戶,那么10萬用戶說明非常不健康,產(chǎn)品在衰退期。如果產(chǎn)品只擁有四五十萬用戶,那么說明產(chǎn)品的粘性很高。
正因?yàn)閱渭兊幕钴S用戶數(shù)沒有多大意義,所以運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品會(huì)更關(guān)注活躍率。這個(gè)指標(biāo)就是一個(gè)比率,將活躍用戶數(shù)除以總用戶數(shù)所得。所以在設(shè)立指標(biāo)時(shí),我們都盡量想它能不能是比率。
認(rèn)識(shí)和看待事物
這類常見的提問方式包括了一個(gè)知名人物或歷史事件如何評(píng)價(jià)?如何看待一個(gè)產(chǎn)品?你對(duì)某個(gè)事物是如何理解的?如何看待或分析一種行為或熱點(diǎn)等?
對(duì)于看待或分析事物類的思維,則是我們前面一篇思維的邏輯里面講到的很多內(nèi)容,即事物本身應(yīng)該結(jié)合外部環(huán)境+時(shí)間線+事物核心維度進(jìn)行全面的分析,事物的外在交互關(guān)系,事物的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和銜接,事物本身動(dòng)態(tài)展現(xiàn)的行為特征等。這些首先分析清楚,即對(duì)事物本身有一個(gè)全面和客觀的認(rèn)識(shí)。
這類思維的一個(gè)核心即辯證思維,在這里我不太喜歡用批評(píng)性思維這個(gè)詞,辯證思i維更加體現(xiàn)了這類思維的重點(diǎn)是全面,客觀,以數(shù)據(jù)說話同時(shí)減少主觀偏頗看法。對(duì)于這類問題你不一定要去表面自己的主觀感受,而更加重要的是把事實(shí)和道理講清楚,有理有據(jù)。
在真正分析清楚后,后續(xù)才過渡到這類問題的演進(jìn),即如何評(píng)估或評(píng)價(jià)一個(gè)事物,其前提仍然是分析清楚客觀數(shù)據(jù),但是數(shù)據(jù)本身不是評(píng)價(jià)或評(píng)估指標(biāo),因此一談到評(píng)估自然會(huì)想到需要建立或參考一個(gè)評(píng)估體系。一個(gè)歷史帝王有政治,經(jīng)濟(jì),外交,軍事和民生各種評(píng)價(jià)體系。對(duì)一輛車可能有動(dòng)力,舒適性,油耗,操控等各種評(píng)價(jià)體系。一個(gè)產(chǎn)品本身有功能滿足度,易用性,性能,價(jià)格等各種評(píng)價(jià)體系等。對(duì)于任何評(píng)估,則首先是找到現(xiàn)成可用的科學(xué)評(píng)價(jià)體系,然后將對(duì)事物分析后的數(shù)據(jù)映射到具體的評(píng)價(jià)體系上,即任何評(píng)估指標(biāo)值的得出一定有事物本身內(nèi)在數(shù)據(jù)和運(yùn)作機(jī)制進(jìn)行支撐的。
這些都想清楚后,即這類思維的重點(diǎn)是事物的分解和集成分析,事物的行為或活動(dòng)分析,事物相關(guān)的內(nèi)外環(huán)境因素分析,事物本身的關(guān)鍵屬性維度分析和評(píng)估體系確定,事物各關(guān)鍵指標(biāo)特性間的相互制約和促進(jìn)力分析(類似系統(tǒng)思維中的正負(fù)循環(huán))等。
壞指標(biāo)有哪些呢?
其一是虛榮指標(biāo),它沒有任何的實(shí)際意義。
產(chǎn)品在應(yīng)用商店有幾十萬的曝光量,有意義嗎?沒有,我需要的是實(shí)際下載。下載了意義大嗎?也不大,我希望用戶注冊(cè)成功。曝光量和下載量都是虛榮指標(biāo),只是虛榮程度不一樣。
新媒體都追求微信公眾號(hào)閱讀數(shù),如果靠閱讀數(shù)做廣告,那么閱讀數(shù)有意義,如果靠圖文賣商品,那么更應(yīng)該關(guān)注轉(zhuǎn)化率和商品銷量,畢竟一個(gè)夸張的標(biāo)題就能帶來很高的閱讀量,此時(shí)的閱讀量是虛榮指標(biāo)。可惜很多老板還是孜孜不倦的追求10W+,哪怕刷量。
虛榮指標(biāo)是沒有意義的指標(biāo),往往它會(huì)很好看,能夠粉飾運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品的工作績(jī)效,但我們要避免使用。
第二個(gè)壞指標(biāo)是后驗(yàn)性指標(biāo),它往往只能反應(yīng)已經(jīng)發(fā)生的事情。
比如我有一個(gè)流失用戶的定義:三個(gè)月沒有打開APP就算做流失。那么運(yùn)營(yíng)每天統(tǒng)計(jì)的流失用戶數(shù),都是很久沒有打開過的,以時(shí)效性看,已經(jīng)發(fā)生很久了,也很難通過措施挽回。我知道曾經(jīng)因?yàn)槟硞€(gè)不好的運(yùn)營(yíng)手段傷害了用戶,可是還有用嗎?
活動(dòng)運(yùn)營(yíng)的ROI(投資回報(bào)率)也是后驗(yàn)性指標(biāo),一個(gè)活動(dòng)付出成本后才能知道其收益??墒浅杀疽呀?jīng)支出,活動(dòng)的好與壞也注定了。活動(dòng)周期長(zhǎng),還能有調(diào)整余地。活動(dòng)短期的話,這指標(biāo)只能用作復(fù)盤,但不能驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。
第三個(gè)壞指標(biāo)是復(fù)雜性指標(biāo),它將數(shù)據(jù)分析陷于一堆指標(biāo)造成的陷阱中。
指標(biāo)能細(xì)分和拆解,比如活躍率可以細(xì)分成日活躍率、周活躍率、月活躍率、老用戶活躍率等。數(shù)據(jù)分析應(yīng)該根據(jù)具體的情況選擇指標(biāo),如果是天氣類工具,可以選擇日活躍率,如果是社交APP,可以選擇周活躍率,更低頻的產(chǎn)品則是月活躍率。
每個(gè)產(chǎn)品都有適合它的幾個(gè)指標(biāo),不要一股腦的裝一堆指標(biāo)上去,當(dāng)你準(zhǔn)備了二三十個(gè)指標(biāo)用于分析,會(huì)發(fā)現(xiàn)無從下手。
三、建立正確的指標(biāo)結(jié)構(gòu)
既然指標(biāo)太多太復(fù)雜不好,那么應(yīng)該如何正確的選擇指標(biāo)呢?
和分析思維的金字塔結(jié)構(gòu)一樣,指標(biāo)也有固有結(jié)構(gòu),呈現(xiàn)樹狀。指標(biāo)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建核心是以業(yè)務(wù)流程為思路,以結(jié)構(gòu)為導(dǎo)向。
假設(shè)你是內(nèi)容運(yùn)營(yíng),需要對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)做一個(gè)分析,提高內(nèi)容相關(guān)數(shù)據(jù),你會(huì)怎么做呢?
我們把金字塔思維轉(zhuǎn)換一下,就成了數(shù)據(jù)分析方法了。
從內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的流程開始,它是:內(nèi)容收集—內(nèi)容編輯發(fā)布—用戶瀏覽—用戶點(diǎn)擊—用戶閱讀—用戶評(píng)論或轉(zhuǎn)發(fā)—繼續(xù)下一篇瀏覽。
這是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的流程,每個(gè)流程都有指標(biāo)可以建立。內(nèi)容收集可以建立熱點(diǎn)指數(shù),看哪一篇內(nèi)容比較火。用戶瀏覽用戶點(diǎn)擊則是標(biāo)準(zhǔn)的PV和UV統(tǒng)計(jì),用戶閱讀是閱讀時(shí)長(zhǎng)。
從流程的角度搭建指標(biāo)框架,可以全面的囊括用戶相關(guān)數(shù)據(jù),無有遺漏。
這套框架列舉的指標(biāo),依舊要遵循指標(biāo)原則:需要有核心驅(qū)動(dòng)指標(biāo)。移除虛榮指標(biāo),適當(dāng)?shù)倪M(jìn)行刪減,不要為添加指標(biāo)而添加指標(biāo)。
四、了解維度分析法
當(dāng)你有了指標(biāo),可以著手進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)分析大體可以分三類:
利用維度分析數(shù)據(jù)
使用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)如數(shù)據(jù)分布假設(shè)檢驗(yàn)
我們先了解一下維度分析法。
維度是描述對(duì)象的參數(shù),在具體分析中,我們可以把它認(rèn)為是分析事物的角度。銷量是一種角度、活躍率是一種角度,時(shí)間也是一種角度,所以它們都能算維度。
當(dāng)我們有了維度后,就能夠通過不同的維度組合,形成數(shù)據(jù)模型。數(shù)據(jù)模型不是一個(gè)高深的概念,它就是一個(gè)數(shù)據(jù)立方體。
上圖就是三個(gè)維度組成的數(shù)據(jù)模型/數(shù)據(jù)立方體。分別是產(chǎn)品類型、時(shí)間、地區(qū)。我們既能獲得電子產(chǎn)品在上海地區(qū)的2010二季度的銷量,也能知道書籍在江蘇地區(qū)的2010一季度銷量。
數(shù)據(jù)模型將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以結(jié)構(gòu)化的形式有序的組織起來。我們之前談到的指標(biāo),都可以作為維度使用。下面是范例:
將用戶類型、活躍度、時(shí)間三個(gè)維度組合,觀察不同用戶群體在產(chǎn)品上的使用情況,是否A群體使用的時(shí)長(zhǎng)更明顯?
將商品類型、訂單金額、地區(qū)三個(gè)維度組合,觀察不同地區(qū)的不同商品是否存在銷量差異?
數(shù)據(jù)模型可以從不同的角度和層面來觀察數(shù)據(jù),這樣提高了分析的靈活性,滿足不同的分析需求、這個(gè)過程叫做OLAP(聯(lián)機(jī)分析處理)。當(dāng)然它涉及到更復(fù)雜的數(shù)據(jù)建模和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫等,我們不用詳細(xì)知道。
數(shù)據(jù)模型還有幾種常見的技巧、叫做鉆取、上卷、切片。
選取就是將維度繼續(xù)細(xì)分。比如浙江省細(xì)分成杭州市、溫州市、寧波市等,2010年一季度變成1月、2月、3月。上卷則是鉆取的相反概念,將維度聚合,比如浙江、上海、江蘇聚合成浙江滬維度。切片是選中特定的維度,比如只選上海維度、或者只選2010年一季度維度。因?yàn)閿?shù)據(jù)立方體是多維的,但我們觀察和比較數(shù)據(jù)只能在二維、即表格中進(jìn)行。
上圖的樹狀結(jié)構(gòu)代表鉆取(source和time的細(xì)分),然后通過對(duì)Route的air切片獲得具體數(shù)據(jù)。
聰明的你可能已經(jīng)想到,我們常用的數(shù)據(jù)透視表就是一種維度分析,將需要分析的維度放到行列組合進(jìn)行求和、計(jì)數(shù)、平均值等計(jì)算。放一張?jiān)?jīng)用到的案例圖片:用城市維度和工作年限維度,計(jì)算平均工資。
除了Excel、BI、R、Python都能用維度分析法。BI是相對(duì)最簡(jiǎn)便的。
談到維度法,想要強(qiáng)調(diào)的是分析的核心思維之一:對(duì)比,不同維度的對(duì)比,這大概是對(duì)新人快速提高的最佳捷徑之一。比如過去和現(xiàn)在的時(shí)間趨勢(shì)對(duì)比,比如不同地區(qū)維度的對(duì)比,比如產(chǎn)品類型的區(qū)別對(duì)比,比如不同用戶的群體對(duì)比。單一的數(shù)據(jù)沒有分析意義,只有多個(gè)數(shù)據(jù)組合才能發(fā)揮出數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。
我想要分析公司的利潤(rùn),利潤(rùn) = 銷售額 – 成本。那么找出銷售額涉及的指標(biāo)/維度,比如產(chǎn)品類型、地區(qū)、用戶群體等,通過不斷的組合和拆解,找出有問題或者表現(xiàn)良好的原因。成本也是同理。
這就是正確的數(shù)據(jù)分析思維??偨Y(jié)一下吧:我們通過業(yè)務(wù)建立和篩選出指標(biāo),將指標(biāo)作為維度,利用維度進(jìn)行分析。
很多人會(huì)問,指標(biāo)和維度有什么區(qū)別?
維度是說明和觀察事物的角度,指標(biāo)是衡量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)。維度是一個(gè)更大的范圍,不只是數(shù)據(jù),比如時(shí)間維度和城市維度,我們就無法用指標(biāo)表示,而指標(biāo)(留存率、跳出率、瀏覽時(shí)間等)卻可以成為維度。通俗理解:維度>指標(biāo)。
到這里,大家已經(jīng)有一個(gè)數(shù)據(jù)分析的思維框架了。之所以是框架,因?yàn)檫€缺少具體的技巧,比如如何驗(yàn)證某一個(gè)維度是影響數(shù)據(jù)的關(guān)鍵,比如如何用機(jī)器學(xué)習(xí)提高業(yè)務(wù),這些涉及到數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),以后再講解。
這里我想強(qiáng)調(diào),數(shù)據(jù)分析并不是一個(gè)結(jié)果,只是過程。還記得“如果你不能衡量它,那么你就不能有效增長(zhǎng)它”這句話嗎?數(shù)據(jù)分析的最終目的就是增長(zhǎng)業(yè)務(wù)。如果數(shù)據(jù)分析需要績(jī)效指標(biāo),一定不會(huì)是分析的對(duì)錯(cuò),而是最終數(shù)據(jù)提升的結(jié)果。
數(shù)據(jù)分析是需要反饋的,當(dāng)我分析出某項(xiàng)要素左右業(yè)務(wù)結(jié)果,那么就去驗(yàn)證它。告訴運(yùn)營(yíng)和產(chǎn)品人員,看看改進(jìn)后的數(shù)據(jù)怎么樣,一切以結(jié)果為準(zhǔn)。如果結(jié)果并沒有改善,那么就應(yīng)該反思分析過程了。
這也是數(shù)據(jù)分析的要素,結(jié)果作導(dǎo)向。分析若只是當(dāng)一份報(bào)告呈現(xiàn)上去,后續(xù)沒有任何跟進(jìn)、改進(jìn)的措施,那么數(shù)據(jù)分析等與零。
業(yè)務(wù)指導(dǎo)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。這才是不二法門。
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2025-07-10SQL 在預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用:從數(shù)據(jù)查詢到趨勢(shì)預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的時(shí)代,預(yù)測(cè)分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的核心手段,正被廣泛 ...
2025-07-10數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價(jià)值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點(diǎn),而是將數(shù) ...
2025-07-10CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:從報(bào)考到取證的全攻略? 在數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的今天,數(shù)據(jù)分析師已成為各行業(yè)爭(zhēng)搶的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干貨】單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn):捕捉數(shù)據(jù)背后的時(shí)間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中,單樣本趨勢(shì)性檢驗(yàn)如同一位耐心的偵探,專注于從單 ...
2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03