摘要：
从public上看到一个分析nba球队胜负率的分析例子，数据是采集07-08赛季的1230场比赛的情况。可以按照球队所属赛区、对手所在赛区、主队主客场分析。结果分为5类：数值从-4到4.从这里图例可以非常清晰看到球队的成绩，以及和对手的趋势 阅读全文
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想不想像例子中的报表一样在你的分析报表里增加地图功能，并且能在地图上点击相应区域使之能和报表中的其他视图进行互动? 阅读全文
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数据分析也好，统计分析也好，数据挖掘也好、商业智能也好都需要在学习的时候掌握各种分析手段和技能，特别是要掌握分析软件工具！我曾经说过，沈老师的学习方法，一般是先学软件开始，再去应用，再学会理论和原理，因为是老师，再去教给别人！没有软件的方法就不去学了，因为学了也不能做，除非你自己会编程序。 阅读全文
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今天偶然看到沈浩老师的文章《数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分，感慨不少。这篇文档可是算是一个指引，让我们面对具体问题的时候从方法、模型、展现等各个环节对问题分析，很多如我一样，不知道如何做分析的人可以从中获益良多。 阅读全文
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今天去腾讯面试，是微博部门，主要是数据分析工作，期间谈及了一些具体的项目经验和使用的技术，也还算正常，但是面试官提到“你认为腾讯微博和新浪微博最大的区别是什么？”我一下子楞住了，自己只关注具体的技术，忘记了这是一个微博的部门，这个最基本的问题一下子让我卡壳了，支支吾吾半天，我也知道面试到此为止了。 阅读全文
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数据挖掘和统计的区别：统计着重于验证和测试假设，也就是说在你开始分析前你知道模式或模型是什么数据挖掘则着眼于生成假设以及在没有指导的情况下发现新模式。 这也就是目前国内很多公司都有自己的统计分析平台，比如关于erp、crm、和业务的统计分析平台，这些统计分析平台都和各自的固有业务紧密联系，园子里的绝大多数人都开发过统计分析系统，但是不能说这些统计分析是数据挖掘一样。 阅读全文
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决策树(Decisiontree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 阅读全文
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提到数据挖掘，大家的第一感觉是比较高深，稍微了解的人也会被里面涉及的众多概念和算法搞得晕头转向，其实任何的工具和算法都是为了解决特定的问题而产生的，如果我们抛开这些让人看着头疼的东西，还原事物的本来面貌，我们就可以比较容易理解这些工具和算法需要解决的问题，当然这种思路只是我的一家之言，正确与否，尚未可知，但是我们可以从这里进行入手。 阅读全文
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提到数据分析，大家都会去关注大厂商的产品，如微软的ssis、ssas、ibm的spss (statistics、Modeler)、BO、SAS、R等，但是其实还有一个大家经常在使用的非常方便的工具，大家很多人每天都在使用，但是我们一直都没在意，这就是excel，提到excel真的不得不替微软这个大鳄赞扬一番，虽然微软其他的产品很多都受到诟病，但是office体系不能不说是微软产品体系最成功之一的产品，其中excel中包含很多的数据分析理念和功能，我仅就一些基本的地方进行说明，也是对学习和工作的一些总结吧，希望看到的人不要笑话，其实工作这么多年，我现在才真正发现，以前自己很多不屑和看不起的东西其实都是很优秀的，摆正自己的心态才能有所收获的，做任何事情缺少的就是用心，自己就是这样浑浑噩噩过来，现在才发现，很惨痛啊。说远了，看正题。 阅读全文
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前几天去面试，面试官问到了一道题，如何找到7天内需要过生日的记录，一时蒙住了 阅读全文