数据分析中的变量分类
数据分析工作每天要面对各种各样的数据，每种数据都有其特定的含义、使用范围和分析方法，同一个数据在不同环境下的意义也不一样，因此我们想要选择正确的分析方法，得出正确的结论，首先要明确分析目的，并准确理解当前的数据类型及含义。统计学中的变量指的是研究对象的特征，...
cdadata
9年前 (2016-02-22) 4752℃
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没有数据分析大数据什么也不是
商业人士想要通过大数据来了解客户的需求，但他们必须意识到没有数据分析“大海捞针”，大数据很难对其有所帮助。
在当今商业社会，客户的需求正在变得越来越个性化，而厂商想要为每个单个客户服务，则必须清楚地了解其需求是怎么样的。据说，数据公司会优先替企业考...
cdadata
9年前 (2016-02-22) 3205℃
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智能机器人为企业提供更理智的数据分析
商业数字化的今天，越来越多的公司开始倡导“用数据说话”，利用数据分析来帮助公司进行商务运营和制定决策。但如果一个公司试图对所有可能收集到的数据进行分析或者期望用数字来解决一切问题，那便又陷入了另一个极端，让自己受到数据分析复杂性的困扰。如今，...
cdadata
9年前 (2016-02-18) 2958℃
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数据分析系列篇（10）：Twitter数据分析师的工作交流
今天暴走了杭州西湖，把老和山、灵峰山、北高峰、灵隐寺、杨公堤、浙大都走了一圈，很畅爽，一点都不累，感觉还没走够。期间和Twitter之前的数据分析师leslie 谈了很多，Leslie之前在Twitter工作了几年、也...
cdadata
9年前 (2016-01-31) 3957℃
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数据分析系列篇（9）：如何做好场景化运营
随着现在移动互联网和O2O的火爆，越来越多的用户体验产品已经不再是单纯的线上或者线下，移动互联改变生活。比如你想联系某人时会第一时间想起微信，在你想吃饭的时候第一时间会打开大众点评，在你开车要去哪儿的时候第一时间打开百度导航，在手机转账...
cdadata
9年前 (2016-01-29) 3936℃
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数据分析系列篇（8）：数据采集哪家强？
说到我们要做数据分析，没有米下锅怎么行？没有数据，我们还怎么做数据分析？前几天有个哥们在现场就问我，说我们是一家创业公司，我们也非常想做数据分析、机器学习这些，但是我们没有数据啊！这可怎么办？我们也不懂这些数据从哪儿来，更不懂技术方面的东...
cdadata
9年前 (2016-01-29) 2939℃
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数据分析系列篇（7）：十本数据分析推荐精读
现在碎片化的信息太多，而没有太多系统的知识整理，买几本好书放在家里或者车上，没事的时候可以看看。找了几本书，基本的要求如下：
1）废话不要太多，读下来没任何印象；
2）有数据分析的技能介绍；
3）有当下的热点分析，有实际案例；
4）跨...
cdadata
9年前 (2016-01-28) 7630℃
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数据分析系列篇（6）:如何写好一个专题的分析报告
好久没更新数据分析系列篇了，主要是现在搞机器学习平时花得时间比较多，而数据分析重要不重要呢？应该来说，更重要！如果说你只是盲目的写代码、做开发、做产品，而忽视它本身的商业价值的话，那很多事情都变得没有了意义。前段时间写了几个数据...
cdadata
9年前 (2016-01-27) 4231℃
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数据挖掘系列篇（7）：推荐系统综述以及美团推荐系统介绍
其实推荐系统前面已经讲过不少，那时候主要是放在机器学习上讲的，既然这次要系统撸一遍数据挖掘，就把推荐系统单独拿出来说一说。相信如果做过推荐系统的人，都知道是什么回事。一堆features，一堆算法模型，一堆online、o...
cdadata
9年前 (2016-01-26) 4230℃
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数据分析系列篇（5）：数据指标体系建立
数据指标是数据分析很重要的原材料，比如我作为一家电商公司，我的网站运营的如何？每天的流量是多少？新老卖家买家都是什么占比？产品类目销售情况是什么样子？这些都是作为一家电商公司每天都需要去监控和关注的。一家企业建立的数据分析体系通常细分到了...
cdadata
9年前 (2016-01-24) 4694℃
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