数据分析

1 提出问题：如何实现广告的精准投放 　　实现广告的精准投放就是最大化投入产出的过程，需要知道我们的用户在哪里，在哪些渠道能够更大化用户价值，以及各个渠道用户价值的变化规律。通过对渠道方式和渠道质量的追踪，以引流和转化率为关键事件，做好渠道的优化和维护。 　　本文通过研究阿里天池数据，仅从渠道，投放时间，投放人群，以点击率为数据指标进行数据分析，从而给出更好的方案和建议，实现高效率高产出。 2 数据来源 2.1 数据源 https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=56&lang=zh-cn 2.2 数据理解 来源： https://www.cnblogs.com/liuyuanq/p/11678610.html

​ 经常有一些同事让我推荐几本关于数据分析入门的书籍。虽然数据分析方面的书我前前后后也看了好几本，从Excel图表制作到机器学习，但是现在回头看真正对于做好数据分析有帮助的“好书”并不多。 真正做过数据分析的人应该都会明白，做好数据分析的关键不在于采用的数据挖掘技术或者数据模型有多复杂和高深，而在于如何通过数据分析解决实际的业务问题，并能够提出有建设性的问题解决或者改进的建议和方案。数据分析不在于“炫技”，落脚点在于问题解决。 今天推荐的第一本书《如何用数据解决实际问题》就是这样一本“接地气”讲述如何通过“朴实”的数据分析技术有效解决业务问题的书。整本书通过一个实际的案例将数据分析的整个过程娓娓道来，看完非常受用。 这本书最后一章叫《用数据讲故事》，刚好有另外一本书《Storytelling with Data》用整本书来讲述这个主题，真真是Great minds think alike！ 数据分析的结论要通过有效地方式同业务方进行沟通，作为数据分析师最大的成就感就在于将自己的分析结论传达出去，对业务发展产生实实在在的价值贡献。一个好的故事会使得沟通更加有效，讲好故事不只是数据分析师的必备技能，也是每一个职场人士的不可或缺的软技能。 Work smart with data! 来源： https://www.cnblogs.com/fangwenyu/p/11674260.html

相信在这个时代的当下，大家或多或少都有看到过类似“数据科学是21世纪最性感工作”的故事，以及数据科学家在这个时代显得是一份十分理想且具有超强吸金能力的工作。因为这个领域需要大量高技能人才，他们需要寻求解决复杂问题的办法（这对于“极客”来说是一件很有吸引力的好事）。总之，大家的描述都让这份工作在技术人的眼中显得十分梦幻、可爱。 但事实是，正如英国《金融时报》在这篇文章中所说，数据科学家通常“每周花1-2小时寻找新工作”。此外，文章还指出，“机器学习专家在说他们正在寻找一份新工作的开发人员中排名第一，占14.3%。数据科学家紧随其后，占13.2%，“这些数据是在他们对64000名开发者的调查中通过堆栈溢出的方法收集的。 作为数据科学从业人员，我也一直有着这样的状态和想法。 那么为什么有这么多数据科学家在寻找新的工作呢？ 在回答这个问题之前，我应该澄清一点，我仍然是一名数据科学家。总的来说，我很喜欢这份工作，我不想让其他人不想成为数据科学家，因为这份工作真的是有趣的、刺激的和有意义的。本文的目的是扮演一个魔鬼的倡导者并袒露这项工作的一些消极方面。 从我的角度来看，许多数据科学家对他们的工作不满意主要有以下4个原因： 1.期望与现实不符 Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows

目录 1.总体运营指标 2.网站流量指标 3.销售转化指标 4.客户价值指标 5.商品类指标 SKU SPU 6.市场营销活动指标 7.风控类指标 8.市场竞争指标 构建电商数据分析的基础指标体系，主要分为8类指标。 1.总体运营指标 总体运营指标：从流量、订单、总体销售业绩、整体指标进行把控，起码对运营的电商平台有大致了解，到底运营的怎么样？是亏了？还是赚了？ 流量类指标 独立访客数（UV） 页面访客数（PV） 人均页面访问数 订单产生效率指标 总订单数量 访问到 下单转化率 —— 漏斗模型 总体销售业绩指标 成交金额（GMV） 销售金额 客单价 整体指标 销售毛利 毛利率 2.网站流量指标 网站流量指标：即对访问网站的访客进行分析，基于这些数据可以对网页进行修改优化，以及对访客的行为进行分析等。 流量规模类指标 独立访客数（UV） 页面访客数（PV） 流量成本类指标 访客获取成本 —— 获客成本 流量质量类指标 跳出率 页面访问时长 人均页面访问数 会员类指标 注册会员数 活跃会员数 活跃会员率 会员复购率 会员平均购买次数 会员回购率 会员留存率 3.销售转化指标 销售转化指标：分析从下单到支付的整个过程数据，帮助提升商品转化率，也可以对一些频繁异常的数据展开分析。 购物车类指标 购入购物车次数 加入购物车买家次数 加入购物车商品数 购物支付转化率 下单类指标 下单笔数

前言：做个小小的数据分析平台，检验下学习成果。 使用的技术知识： 　数据爬取：puppeteer; 　数据存储：mongodb; 　路由控制：koa; 　渲染引擎：ejs; 　渲染框架：bootstrap。 设计图：(手画的，丑了点) 来源： https://www.cnblogs.com/zlforever-young/p/11666388.html

凡事“预则立，不预则费”。即使你有丰富的产品经验，在面试那种紧张的环境下要面试好也不是一件易事，因为在那种环境下，你要对面试官提出的问题快速反映，快速组织语言，而你又没有经常训练这种能力，想回答好还是很不容易的，如果你经常背一些产品经理的面试题，那你回答的时候就流畅多了，下面将一些常见的产品经理面试题整理下来，需要的小伙伴拿去。 下面我们先看看都有什么问题吧 以下是上面的问题的具体解析，可能不全面，欢迎大家补充 1、介绍一下你自己 介绍一下自己的姓名，年龄、毕业院校，工作经历。简单的介绍，保持在三分钟以内，给面试官问问题的时间。 工作经历主要讲一些你牛逼的工作经历，例如：你加入XX公司以后，销售额增加了多少、用户翻了多少倍…这样一些。有些人工作经历比较多，3年跳了好几家公司，建议你合并一下，不然面试官会觉得你这个人没有定力，在其他家公司干的时间都不长，在我公司能干多久？ 至于你的毕业院校牛逼的肯定要说出来，如果觉得学校不好，不好意思说那就不说吧。 总的原则就是扬长避短，把自己的经历简单介绍下，然后留给面试官发问的时间。 2、做过的项目有哪些，简单的介绍一下 主要想考察你做的项目有哪些，以及你在项目中的贡献，你可以说说你做的项目流程，你在项目中的角色，你的项目周期是多久，你的项目解决了什么问题，你的项目给你们的产品带来那些改变？例如：用户增加了，留存率提高了多少等

摘要： 机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Python、Clojure、Ruby等等。为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习牵涉的编程语言十分之广，包括了MATLAB、Julia、R、Perl、Python、Clojure、Ruby等等。 为了让开发者更加广泛、深入地了解机器学习，云栖社区组织翻译了GitHub Awesome Machine Learning 资源，涵盖24种编程语言的机器学习的框架、库以及其他相关资料。 目录 C 通用机器学习 计算机视觉 C++ 计算机视觉 通用机器学习 自然语言处理 序列分析 手势识别 Common Lisp 通用机器学习 Clojure 自然语言处理 通用机器学习 数据分析 /数据可视化 Erlang 通用机器学习 Go 自然语言处理 通用机器学习 数据分析 /数据可视化 Haskell 通用机器学习 Java 自然语言处理

Python数据分析入门与实践 pandas是一个Python语言的软件包，在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础编程库。本文是对它的一个入门教程。 pandas提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观。它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块。 入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据，包括： 具有异构类型列的表格数据，例如SQL表格或Excel数据 有序和无序（不一定是固定频率）时间序列数据。 具有行列标签的任意矩阵数据（均匀类型或不同类型） 任何其他形式的观测/统计数据集。 由于这是一个Python语言的软件包，因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境。关于这一点，请自行在网络上搜索获取方法。 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明： pandas Installation 。 通常情况下，我们可以通过 pip 来执行安装： sudo pip3 install pandas 或者通过 conda 来安装pandas： conda install pandas 目前（2018年2月）pandas的最新版本是 v0.22.0 （发布时间：2017年12月29日）。 我已经将本文的源码和测试数据放到Github上： pandas_tutorial ，读者可以前往获取

https://gslab.qq.com/portal.php?mod=view&aid=194 来源： https://www.cnblogs.com/chucklu/p/11656590.html

1.分布于通信，医疗，银行，证券，保险，制造商业，市场调研，科研教育等多个领域和行业。它是世界上应用最广泛的专业统计分析软件之一。 2.spss.的主要特点如下:操作简单，无需编程，功能强大，方便的数据接口，灵活的功能模块组合，与其他程序的无缝结合。 3.spss的5个基本窗口，分别为:数据分析窗口，结果查看器窗口，结果编辑窗口，语法编辑窗口，脚本窗口。 4.数据的建立，编辑，输出，是对数据分析，管理的首要工作保证数据分析的正确性，科学性。 5.不能用数字开头，不能用包含空格符，特殊符号，不区分大小写，不能用$不能是点号下划线不能保存字all 来源： https://www.cnblogs.com/chenanmu/p/11649883.html