01 2016 档案

数据挖掘你真的了解吗？
摘要：数据挖掘你真的了解吗？1． 简介 统计学,数据分析和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而... 阅读全文
posted @ 2016-01-31 15:32 刘小子 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据挖掘你真的了解吗？
摘要：数据挖掘你真的了解吗？1． 简介 统计学,数据分析和数据挖掘有着共同的目标：发现数据中的结构。事实上，由于它们的目标相似，一些人（尤其是统计学家）认为数据挖掘是统计学的分支。这是一个不切合实际的看法。因为数据挖掘还应用了其它领域的思想、工具和方法，尤其是计算机学科，例如数据库技术和机器学习，而... 阅读全文
posted @ 2016-01-31 15:32 刘小子 阅读(143) 评论(0) 推荐(0) 编辑
非一般的数据挖掘机:关联规则法
摘要：非一般的数据挖掘机:关联规则法机器学习中的许多数据挖掘"数据分析师"方法主要是针对数值型数据的，算法也很偏向数理方法（例如支持向量机）。而分类数据（非数值型数据），其本质不过是简单的计数，针对这类数据的一个简单实用的方法就是关联规则挖掘法，谷歌的MapReduce也为这类算法提供了很好的软件构... 阅读全文
posted @ 2016-01-30 09:47 刘小子 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
非一般的数据挖掘机:关联规则法
摘要：非一般的数据挖掘机:关联规则法机器学习中的许多数据挖掘"数据分析师"方法主要是针对数值型数据的，算法也很偏向数理方法（例如支持向量机）。而分类数据（非数值型数据），其本质不过是简单的计数，针对这类数据的一个简单实用的方法就是关联规则挖掘法，谷歌的MapReduce也为这类算法提供了很好的软件构... 阅读全文
posted @ 2016-01-30 09:47 刘小子 阅读(162) 评论(0) 推荐(0) 编辑
方差分析一般线性模型
摘要：方差分析一般线性模型一、基本思想方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。二、应用数据分析师在用方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。三、实例（... 阅读全文
posted @ 2016-01-29 14:46 刘小子 阅读(325) 评论(0) 推荐(0) 编辑
方差分析一般线性模型
摘要：方差分析一般线性模型一、基本思想方差分析的基本思想是：通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小，从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。二、应用数据分析师在用方差分析主要用途：①均数差别的显著性检验，②分离各有关因素并估计其对总变异的作用，③分析因素间的交互作用，④方差齐性检验。三、实例（... 阅读全文
posted @ 2016-01-29 14:46 刘小子 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
在Excel多个工作表间快速切换的绝招
摘要：在Excel多个工作表间快速切换的绝招几乎每个Excel用户"数据分析师"都应该知道，如果一个Excel工作簿中包括许多个工作表，我们"数据分析师"可以通过单击窗口下方的工作表标签来激活不同的工作表。图1 单击标签可以切换不同的工作表除了这种方法之外，还有一些不为人熟知的工作表导航技巧，下面分... 阅读全文
posted @ 2016-01-28 16:15 刘小子 阅读(749) 评论(0) 推荐(0) 编辑
在Excel多个工作表间快速切换的绝招
摘要：在Excel多个工作表间快速切换的绝招几乎每个Excel用户"数据分析师"都应该知道，如果一个Excel工作簿中包括许多个工作表，我们"数据分析师"可以通过单击窗口下方的工作表标签来激活不同的工作表。图1 单击标签可以切换不同的工作表除了这种方法之外，还有一些不为人熟知的工作表导航技巧，下面分... 阅读全文
posted @ 2016-01-28 16:15 刘小子 阅读(258) 评论(0) 推荐(0) 编辑
浅谈探索性数据分析的方法—如何下手处理一堆繁杂的数据
摘要：浅谈探索性数据分析的方法—如何下手处理一堆繁杂的数据相信许多人包括刚开始学数据分析师的人也同样会有这样的问题，给你一堆繁杂的数据，在自己数据分析目的不明确的前提下，面对一堆数据，"数据分析师'该如何分析？许多人都会有些迷茫，不清楚该怎样正确的分析问题。当我们不能确定管理中的一些问题是不是合理的... 阅读全文
posted @ 2016-01-27 13:48 刘小子 阅读(217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
浅谈探索性数据分析的方法—如何下手处理一堆繁杂的数据
摘要：浅谈探索性数据分析的方法—如何下手处理一堆繁杂的数据相信许多人包括刚开始学数据分析师的人也同样会有这样的问题，给你一堆繁杂的数据，在自己数据分析目的不明确的前提下，面对一堆数据，"数据分析师'该如何分析？许多人都会有些迷茫，不清楚该怎样正确的分析问题。当我们不能确定管理中的一些问题是不是合理的... 阅读全文
posted @ 2016-01-27 13:48 刘小子 阅读(981) 评论(0) 推荐(0) 编辑
怎样比较、分析两组或者两组以上的数据？
摘要：怎样比较、分析两组或者两组以上的数据？相信许多人包括数据分析师也会有这样类似的问题：假如有三组数据，如何分析比较、判定这三组数据，从中能得出什么结论？这个问题比较有代表性，对于两组或者两组以上的数据比较，其实可以转化为诸多业务问题。例如，两组物流商，分别有两个月的运作时效数据，该如何对比、判断... 阅读全文
posted @ 2016-01-26 16:02 刘小子 阅读(673) 评论(0) 推荐(0) 编辑
怎样比较、分析两组或者两组以上的数据？
摘要：怎样比较、分析两组或者两组以上的数据？相信许多人包括数据分析师也会有这样类似的问题：假如有三组数据，如何分析比较、判定这三组数据，从中能得出什么结论？这个问题比较有代表性，对于两组或者两组以上的数据比较，其实可以转化为诸多业务问题。例如，两组物流商，分别有两个月的运作时效数据，该如何对比、判断... 阅读全文
posted @ 2016-01-26 16:02 刘小子 阅读(4370) 评论(0) 推荐(0) 编辑
运营商数据分析挖掘在广告行业的应用
摘要：运营商数据分析挖掘在广告行业的应用在前两天的分享中，同事提到了，目前广告行业正在经历一场深刻的变革，由‘注重触达’转为‘注重精准营销’，有‘单向营销’转为‘互动营销’。实时上，这场变革对广告技术影响也非常深刻----直接导致了‘搜索、推荐、广告’三个技术趋于融合。为什么会导致这一趋势呢?因为这... 阅读全文
posted @ 2016-01-25 15:09 刘小子 阅读(451) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析师看了这个故事，你还有什么理由不努力？
摘要：数据分析师看了这个故事，你还有什么理由不努力？有位知乎题主提出了这样一个问题：“贫穷无法改变吗?”题主的问题阐释很长，大意是自己从小在一个落后的小城镇长大，考入大学之后感觉自己的见识和眼界不如同学，很自卑，从而变得自负，不仅自己不努力，还看不起努力学习成绩好的同学。后来读了本校的研究生，毕业之... 阅读全文
posted @ 2016-01-24 15:05 刘小子 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析师看了这个故事，你还有什么理由不努力？
摘要：数据分析师看了这个故事，你还有什么理由不努力？有位知乎题主提出了这样一个问题：“贫穷无法改变吗?”题主的问题阐释很长，大意是自己从小在一个落后的小城镇长大，考入大学之后感觉自己的见识和眼界不如同学，很自卑，从而变得自负，不仅自己不努力，还看不起努力学习成绩好的同学。后来读了本校的研究生，毕业之... 阅读全文
posted @ 2016-01-24 15:05 刘小子 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
聚类分析在用户分类中的应用
摘要：聚类分析在用户分类中的应用什么是聚类分析？聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，数据分析师利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。数据分析师在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分... 阅读全文
posted @ 2016-01-23 11:08 刘小子 阅读(201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
聚类分析在用户分类中的应用
摘要：聚类分析在用户分类中的应用什么是聚类分析？聚类分析属于探索性的数据分析方法。通常，数据分析师利用聚类分析将看似无序的对象进行分组、归类，以达到更好地理解研究对象的目的。聚类结果要求组内对象相似性较高，组间对象相似性较低。数据分析师在用户研究中，很多问题可以借助聚类分析来解决，比如，网站的信息分... 阅读全文
posted @ 2016-01-23 11:08 刘小子 阅读(897) 评论(0) 推荐(0) 编辑
浅谈数据分析框架标准建设
摘要：浅谈数据分析框架标准建设互联网是数字构成的世界，我们可以通过数据分析来解密互联网产品的各个关键。我们一般通过KIA分析和综合分析发现创新点和问题，并重新建立运营框架，以数据为驱动进行产品（包括营运方式）的升级换代。数据分析师培训KIA数据包括：• Click Density Analysis点... 阅读全文
posted @ 2016-01-22 10:57 刘小子 阅读(272) 评论(0) 推荐(0) 编辑
浅谈数据分析框架标准建设
摘要：浅谈数据分析框架标准建设互联网是数字构成的世界，我们可以通过数据分析来解密互联网产品的各个关键。我们一般通过KIA分析和综合分析发现创新点和问题，并重新建立运营框架，以数据为驱动进行产品（包括营运方式）的升级换代。数据分析师培训KIA数据包括：• Click Density Analysis点... 阅读全文
posted @ 2016-01-22 10:57 刘小子 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据挖掘技术和流程
摘要：大数据挖掘技术和流程如何从海量的数据中发现有用的知识并为企业发展提供帮助和指导，数据分析师就是专门为企业解决这一难题的。 简单来说，数据挖掘就是利用人工智能、机器学习、统计学、模式识别等技术，从大量的、含有噪声的实际数据中提取其中隐含的、事先不为人所知的有效信息的过程。一方面，数据分析师... 阅读全文
posted @ 2016-01-21 11:25 刘小子 阅读(356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大数据挖掘技术和流程
摘要：大数据挖掘技术和流程如何从海量的数据中发现有用的知识并为企业发展提供帮助和指导，数据分析师就是专门为企业解决这一难题的。 简单来说，数据挖掘就是利用人工智能、机器学习、统计学、模式识别等技术，从大量的、含有噪声的实际数据中提取其中隐含的、事先不为人所知的有效信息的过程。一方面，数据分析师... 阅读全文
posted @ 2016-01-21 11:25 刘小子 阅读(942) 评论(0) 推荐(0) 编辑
产品运营数据分析—SPSS数据分组案例
摘要：产品运营数据分析—SPSS数据分组案例 当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐数据分析师们做大数据量处理，还是用SPSS。今天分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能... 阅读全文
posted @ 2016-01-21 10:45 刘小子 阅读(497) 评论(0) 推荐(0) 编辑
产品运营数据分析—SPSS数据分组案例
摘要：产品运营数据分析—SPSS数据分组案例 当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐数据分析师们做大数据量处理，还是用SPSS。今天分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能... 阅读全文
posted @ 2016-01-21 10:45 刘小子 阅读(228) 评论(0) 推荐(0) 编辑
如何让大数据从发现价值到创造价值
摘要：如何让大数据从发现价值到创造价值从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI,Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用， 数据分析师通 过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知... 阅读全文
posted @ 2016-01-20 11:20 刘小子 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
如何让大数据从发现价值到创造价值
摘要：如何让大数据从发现价值到创造价值从发现价值到创造价值， 大数据将成为“互联网+” 产业升级的驱动力。 过去，数据的价值主要应用在决策领域，典型应用是商业智能(BI,Business Intelligence)在企业经营管理层面的应用， 数据分析师通 过数据收集、管理和分析等方法，将数据转化为知... 阅读全文
posted @ 2016-01-20 11:20 刘小子 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
什么是数据分析？数据分析的6个关键步骤！
摘要：什么是数据分析？数据分析的6个关键步骤！什么是数据分析？数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的？把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。什么是数据分... 阅读全文
posted @ 2016-01-20 11:17 刘小子 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
什么是数据分析？数据分析的6个关键步骤！
摘要：什么是数据分析？数据分析的6个关键步骤！什么是数据分析？数据分析是用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的？把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出研究对象的内在规律。什么是数据分... 阅读全文
posted @ 2016-01-20 11:17 刘小子 阅读(1404) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析方法汇总(2)
摘要：数据分析方法汇总(2)八、聚类分析样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。1、性质分类：Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用... 阅读全文
posted @ 2016-01-18 18:58 刘小子 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析方法汇总(2)
摘要：数据分析方法汇总(2)八、聚类分析样本个体或指标变量按其具有的特性进行分类，寻找合理的度量事物相似性的统计量。1、性质分类：Q型聚类分析：对样本进行分类处理，又称样本聚类分祈使用距离系数作为统计量衡量相似度，如欧式距离、极端距离、绝对距离等R型聚类分析：对指标进行分类处理，又称指标聚类分析使用... 阅读全文
posted @ 2016-01-18 18:58 刘小子 阅读(177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据分析方法汇总(1)
摘要：数据分析方法汇总(1)很长时间没有写过关于数据分析师的文章了，做数据分析师也好多年了，近期好多数据小白们在问，数据分析师的数据分析方法都有哪些，下面是对数据分析方法的总结。一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。1、缺失值填充... 阅读全文
posted @ 2016-01-18 18:07 刘小子 阅读(265) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS如何看待大数据
摘要：SAS如何看待大数据“大数据”现在是一个炙手可热的词语，数据分析师这个词虽然比较新，但收集与存储大量信息的历史却不短了。早在本世纪初，行业分析师DougLaney就提出了“3V模型”来定义大数据，如今已经成为主流。所谓“3V模型”分别是指数据量（Volume）、速率（Velocity）、多样性... 阅读全文
posted @ 2016-01-17 15:12 刘小子 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SAS如何看待大数据
摘要：SAS如何看待大数据“大数据”现在是一个炙手可热的词语，数据分析师这个词虽然比较新，但收集与存储大量信息的历史却不短了。早在本世纪初，行业分析师DougLaney就提出了“3V模型”来定义大数据，如今已经成为主流。所谓“3V模型”分别是指数据量（Volume）、速率（Velocity）、多样性... 阅读全文
posted @ 2016-01-17 15:12 刘小子 阅读(391) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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