最近在做项目时经常反思，我应该如何基于运营数据的应用，为大家的工作赋能，比如提高效率、或降低成本，或提升决策准确度，或多个优化组合。这过程中，我发现自己目前仍主要以工具自动化的信息化建设思维解决问题，这种自动化的解决方案其实是经验导向，从数字化角度看，企业将面临的复杂性与不确定性将越来越严峻，经验导向的工作或决策方式将越来越不可靠，这就需要培养以数据思维来思考并解决问题的能力，简单来讲就是基于“数据+算法”的量化思维模式，用客观数据作验证、预测、推荐，减少“我觉得，我想，我估计”等经验思维模式。
数据分析和绘图通常是一个非常耗费时间的工作。为了提高数据分析和绘图的效率，Graphpad公司开发了一款名为Graphpad Prism的软件。Graphpad Prism软件具有简单易用、功能齐全且灵活等特点，已经成为了科学实验数据分析和绘图中必不可少的工具。本文将介绍Graphpad Prism软件的特点和使用方法，并通过荧光定量PCR数据分析为例，详细讲述了软件的使用流程。
HI~!最近过得好吗？零一可是忙死了，呵呵。今天继续跟大家分享。我的微信号是start_data。 上次跟大家说过数据分析的4个任务，今天讲第一个任务，预测。 预测这个任务在很多场景可以应用到。比如 预测某行业未来的市场走势 预测买家会不会响应我们的营销主张 预测股票走势/预测福利彩票开奖号码 预测我们自己的体重/身高 大家可以发现，无论是商业还是生活都可以应用到，作为一名【业务】数据分析师而言（以下简称数据分析师，但特指业务数据分析师），当然不会什么事情都去做分析，那么，是什么因素决定了我们
1、为什么要注重数据分析? 我们为什么要注重数据分析，对此我的想法是： 有效避免拍脑袋、主观臆想; 为决策提供支撑，更能说服人; 通过数据分析，可以看到决策的效果、问题以及未来应该如何做。 知乎用户
近期在整理一些散落在各处的老文章发出来。懂数据系列内容是很早之前给公司非数据专业人员做的系列分享培训，共计四期内容，后面三期内容偏excel的实操展示和案例分析，不便于分享，只把第一讲的内容分享出来。
什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际应用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。当然，在我看来数据本身并没有任何价值，正是由于分析方法的存在使得原本毫无价值的数据大放异彩。 为什么要数据分析？ 有人说，老板要看数据；也有人说，VC投资需要；也有人说，公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。（我能这样想，大概是因为我是个乐观
我们会发生各种极有可能出现的混淆，数据抽取之后“迷恋”于数字，脑子里没有分析的目标，自己的局限影响指标选择......当分析数据的时候我们都很容易犯错。不过，用户体验团队需要用户行为的准确画像，你就要记下分析数据（用户体验分析）时最常见的几个错误，或者说读数据时几个最大的失误。
数据分析（DataAnalysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直是没法混了。坦白讲，我对“数据分析”的概念知之甚少，仅有的那点理解：统计数据，分析数据，大数据（BigData）。 正文 如何对产品进行数据分析呢？或者说对我这样的一个数据分析小白来讲，该从何入手数据分析呢？思维方式决定行动结果。 第一要点：什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形
数据分析( Data Analysis )——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊!甭管什么玩意，上来先整一通再说。“数据分析”甚是被提上了神坛，找工作或者聊点行业内的动态不提点数据简直是没法混了。坦白讲
“最好的产品经理都是数据驱动的，毫无疑问，你对数据了解的越多，在产品经理的工作中机会越多，越容易。我们可以先从了解一些基本的关键事项开始。首先是了解定量数据和定性数据之间的差异。因为所有的数据最终要么是定性的，要么是定量的。通过了解它们之间的区别，并了解一些基本的研究方法，可以让我们更加顺利的成为产品经理。”
数据行业 网上有个故事很有趣，说3个人去投宿,一晚30元.三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板. 後来老板说今天优惠只要25元就够了,拿出5元命令服务生退还给他们, 服务生偷偷藏起了2元, 然后,
网上有个故事很有趣，说3个人去投宿,一晚30元.三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板. 後来老板说今天优惠只要25元就够了,拿出5元命令服务生退还给他们, 服务生偷偷藏起了2元, 然后,把剩下的3元钱分给了那三个人,每人分到1元.这样,一开始每人掏了10元,现在又退回1元,也就是10-1=9,每人只花了9元钱, 3个人每人9元,3 X 9 = 27元 + 服务生藏起的2元=29元，还有一元钱去了哪里？ 猛地一看，合情合理，并且陷入思维陷阱。可仔细一琢磨，发现了问题，最大的问题是逻辑混乱和偷换概念。服务生
不卖关子！指标与维度是数据分析中最常用到的术语，它们是非常基础的，但是又很重要，经常有朋友没有搞清楚它们之间的关系，只有掌握理解了，我们的数据分析工作开展就就容易多了。现在就来说说指标与维度的那些事。
单细胞数据分析现在已经有上千个软件工具可供使用了，这为用户带来便利的同时也造成了选择困难。就像时间一样，一个表，没问题，但如果有两个表，时间还不一样，该信谁的呢？
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
数据分析师并不像产品和开发那样的岗位，从公司初创就是不可缺少的。数据分析师是在公司发展到一定程度才会有需要的岗位。
本章的目的是为读者提供理解基因组学所需的一些基础知识。需要说明，这绝不是对这一学科的完整概述，而只是一个简单的总结，它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。
风险是一种不确定的事件或条件，一旦发生，就会对一个或多个项目目标造成 积极或消极的影响。
因为个人从开始进入数据分析职业到现在，已经小三年了，故希望能总结下个人对「数据分析师」的理解，一来梳理自己的专业认知，二来可以进一步思考接下来的职业规划。 本文主要聊一下三个内容：
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 从分析的目的来看，数据分析一般是对历史数据进行统计学上的一些分析，数据挖掘更侧重于
本篇学习整理笔记来源于：简书@功彬eleven、《谁说菜鸟不会数据分析》、公众号：杜王丹、公众号：数据分析。 在原作者的基础上进行整理分类，将本篇分为：数据分析的概念、做数据分析的原因、数据分析的作用、数据分析的逻辑、数据分析的方法、数据分析流程、数据分析的误区、专业数据分析的能力要求、数据分析的职业发展这九部分，带你全面了解数据分析。 数据分析的概念 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 做数据分析的原因 1、有
一则小故事：还有一元钱哪儿去了？ 网上有个故事很有趣，说3个人去投宿，一晚30元。三个人每人掏了10元凑够30元交给了老板。後来老板说今天优惠只要25元就够了，拿出5元命令服务生退还给他们，服务生偷偷藏起了2元，然后，把剩下的3元钱分给了那三个人，每人分到1元。这样，一开始每人掏了10元，现在又退回1元，也就是10-1=9，每人只花了9元钱，3个人每人9元，3X9=27元+服务生藏起的2元=29元，还有一元钱去了哪里？ 猛地一看，合情合理，并且陷入思维陷阱。可仔细一琢磨，发现了问题，最大的问题是逻辑
因为我自己能力限制，单细胞多组学，单细胞表观，单细胞免疫组库，空间单细胞这些比较新颖的技术在2023年8月份之前我是不可能去整理它们数据分析流程，所以如果不是普通的单细胞转录组数据，请绕行哈， 放过我吧。
在进行真正的数据分析操作之前，要首先分析你的需要，你为什么要进行数据分析，数据分析是为了什么。
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。 你以为这就是故事的全部吗？ 如果一个故事里面没有一点狗血的剧情，那还怎么能称之为故事呢？ 是的，我的故事也很狗血，我当时死了命的要出国去追我的EX，于是和父母百般商量，他们最终同意我出国（我
构建 X 问题 – 提出假设 & 选择指标 – 数据采集与整理 – 数据分析 – 数据呈现 – 提出后续建议。
我本科毕业于一个三流的二本院校，专业是三流中的三流—市场营销。大学前三年在各种游戏中度过，连兼职和实习的经历都没有。到大四的时候突然开始恐慌，觉得这样下去连工作都找不到了，于是立马开启了考研的节奏。可是突然发现已经三年没有学习的我再也难以重新捡起书本了，再加当时EX因为准备出国要和自己分手，我简直觉得自己到了穷途末路。
之前在国外的论坛中有看到关于数据分析的细分，英文单词是segmentation，Segmentation的原意是分割。怎么理解呢？试想想，当大量的数据摆在面前是无非直接去分析的，能够做的就是细分。明白这一点之后，我们来从Why 和 How 上来简单说说。 Why 无论是谈业务，讲解好的商业模式，还是做产品，会伴随一个简单的问题：这个商业模式、业务的客户群、产品是哪些？（如：远近闻名的Uber的主要用户是哪些？）好的回答会给你说，我的业务主要是分B2C、C2C；再好一点的答案会给你说：“根据我对市场的研
今天给大家分享一种数据分析中可以用到的分析框架：『六六法则 + SQVID法则』。这两个法则来源于书籍『餐巾纸的背面』。
互联网公司天生是“用户型”的公司， 必须真正尊重用户， 真正掌握用户需求， 才能利用新技术优势获得用户认可， 实现提升或颠覆传统技术和产品， 因此互联网时代“用户需求驱动”应该成为每个人和每个企业的基因。
一、人力资源管理的本土实践与挑战 “天下之物莫不有理，惟于理有未穷，故其知有不尽也。” 中国企业在改革开放一路坎坷走过三十多年的历程，在企业管理方面主要通过学习和借鉴西方管理哲学与理论，过程中也不断优化以适应中国商业环境和人文环境下运营管理的特殊性要求。人力资源作为其中一个管理模块，已经成为中国企业的日常管理中不可替代的职能，是企业战略落地的支撑要素。但在长期为中国企业，特别是民营企业提供管理咨询服务的过程中，我们认为民营企业人力资源管理的问题往往非常相似，如岗位职责不清、员工责任心不强、薪酬竞争力不足
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。 调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。 调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 1数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性
这是一个大数据时代，从IT到DT时代的变化赋予我们探索未知世界的力量，而数据在这个时代即代表着财富，被比喻为黄金。如何挖掘到黄金，是从事数据分析工作的人的一个技能。以下是近年最为常用的大数据分析工具，请各位看官根据自身要求和兴趣进行了解和学习。
导读：数据分析逐步成为很多职业的必备技能，也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善，学习数据分析门槛也逐步降低，本篇就从分析框架角度，带大家揭开数据分析的面纱。
这也是为什么有经验的数据分析师的工资水涨船高，但是校招数据分析师招聘内卷化严重的原因。
数字营销浪潮下，广告主漫天撒网式的广告投放已然失效，因此，我们听到了很多有关于精准营销、精准传播的概念。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
从高尔夫到网球，从橄榄球到足球，数据分析如今正席卷职业体育界。每次击球， 每次挥杆都可能会影响整场比赛的结果。 运动员和球队如今越来越依靠数据分析来使他们更快更强。 新技术如传感器以及3D多普勒雷达等，可以跟踪运动员的表现， 使得运动员能够更好的了解和分析自己的运动。 “这并不奇怪。”哈佛大学定量社会科学研究院的主任Gary King说，“如果你总结一下那些数据分析能够起到巨大作用的行业的特点， 你就会发现， 职业体育行业基本具备了这些特点，这也就是为什么数据分析在职业体育中具有如此重要的作用的原因。” 职
RNAseq，即通过高通量测序技术进行转录组测序分析技术，作为研究RNA的表达水平以及表达差异基因的应用，在过去的十几年内迅速发展。而今，RNAseq在转录本变异检测，基因融合检测，可变剪切检测等场景均有大规模的应用。转录本变异检测，是指通过比较样本RNA序列和参考基因组对应序列，来寻找单碱基多态性和小片段的插入缺失，其结果大多用于治病位点的判断或性状相关的研究。融合基因是指两个或多个基因首尾相连，置于同一套调控序列控制之下，构成的嵌合基因，其表达产物为融合蛋白。在某些癌症中，融合基因的检测成为了重要的检测指标。
根据三位作者的咨询和研究经验，以及与许多大数据和分析主题的公司合作，了解一个良好的数据科学家具有哪些主要特征。 大数据分析已经满天都是，IBM项目，每天产生2.5兆字节的数据。这意味着90%的数据在过
生物传感技术是提高运动员训练水平的一种手段， 通过对运动员动作的效果数据分析则是另外一种方式。 比如分析高尔夫球或者棒球击球后的飞行。 TrackMan就是这样一家通过3D多普勒雷达技术， 为职业高尔夫球手或者美国职棒大联盟球队提供击球分析的公司。 一直以来， 高尔夫球手都是靠天分， 不断练习以及直觉来进行挥杆击球的。 现在， 很多球手可以选择向TrachMan这样的系统， 来辅助进行挥杆训练的分析。 TrackMan通过雷达测量每次击球后球的飞行过程中的所有数据， 如速率， 角度， 方向， 旋转速度等。
大数据市场目前的焦点问题是：从社交网络、APP和市场调查等多种数据源收集海量数据容易，但真正产生商业价值的大数据分析项目的实施依然很难。 根据Cloudera提出的大数据三大应用模式Transform、Active Archive和Exploration，大数据分析目前大多处于前两个模式，只有少数企业真正能够进入大数据分析的实质性阶段。 近日，数据挖掘分析专家Shankar根据17年的商业分析经验（服务过的客户包括Home Depot、Best Buy、可口
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章，每个人都能找到一个属于自己的答案。以下为从事电力、军工、金融等行业担任数据分析师从业者的多年行业经验，希望能对大家
导读：数据分析里面最主要的不是EXCEL技巧、SPSS和R语言、SQL技术等数据处理技术以及分析的方法论，而是“分析思维”。技能可以学习，方法论是千篇一律，思维却是独特的，这才是最重要的。
实践中，大量数据分析时间，都会花在数据清洗与探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）。即缺失值统计处理，和变量分布可视化。
身处大数据时代，无论是金融服务、消费品、旅游交通，还是工业产品领域，企业若想在行业内争得一席之地，必须借助数据分析的力量。企业需要更全面的管理者与“宽客”(quant，定量分析师或金融工程师——译者注)搭档，有效利用他们的分析，达成高质量决策。 如果你通晓宽客的语言，一切好说(例如凯撒娱乐(CaesarsEntertainment)的加里·洛夫曼(GaryLoveman)，麻省理工学院博士;亚马逊的杰夫·贝索斯，普林斯顿大学电气工程、计算机专业学士;谷歌的谢尔盖·布林和拉里·佩奇，斯坦福大学计算机专业博
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
