对于异常数据的分析，相信每位数据分析师都不陌生，对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章，过了一年后有了更进一步的思路和想法，因此再次分享一下，对于数据分析师常见的“异常数据分析”。
Minitab是一款广泛应用于数据分析领域的软件，它在数据处理、统计分析、图表制作等方面都有着独特的功能，下面就让我们通过实际案例来了解Minitab的独特之处。
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司，可以拥有关键信息优势，从而在第四次工业革命（也称为数字时代）中蓬勃发展。
随着数据科学技术的快速发展，越来越多的研究人员开始使用计算机软件进行数据分析和结果呈现。Minitab作为一款被广泛应用于企业品质管理、过程改进和实验设计等领域的统计软件，其功能强大、易于使用、可靠稳定，成为众多数据分析专家首选的工具之一。本文将详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用方法和实际案例，以提高读者对该软件的理解和掌握。
作为一名数据分析师，每天都在完成各种数据分析需求，其中数据清洗是必不可少的一个步骤。一般而言，当提及数据清洗时，其实是主要包括了缺失值处理、重复值处理和异常值处理三类操作，本文即围绕这这三个方面介绍一下个人的一些习惯操作。
作 者：hyn, https://zhuanlan.zhihu.com/p/40756359
数据分析，又称为信息分析，是指对数据进行综合处理、归纳提炼、概括总结的过程，是数据处理的第一步。
随着网络攻击手段的日益复杂化，网络安全领域所面临的威胁也愈发严重。在这种情况下，如何有效地处理和分析与大量的攻击数据，以找出其中的关键线索，成为网络安全分析师们所面临的重要挑战。本文将针对这一问题进行分析并提出相应的解决方案。
想做好一份项目总结，总结人员必须具备一定的结构化思维，对问题、数据进行结构分析，且能够通过结构化思维表达出来。结构化思维具备以下四个特点：
很多刚开始做数据分析的朋友，不知道数据分析该如何下手，更不知道一个完整的数据分析流程有哪些环节。数据分析的流程比较简单，主要包括以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。
最近有很多人在问，我是如何收集网络的数据，如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。
上一篇文章简单学习了什么是数据，这次来看看什么是统计指标，进一步了解更多数据分析相关的基础知识。
学习本文，你将了解spark是干啥的，以及他的核心的特性是什么，然后了解这些核心特性的情况下，我们会继续学习，如何使用spark进行数据的采集/清洗/存储/和分析。
在做人力资源数据分析中，最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告，这个也是数据分析最重要的一个环节，今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
Excel应该是被用得最多的数据统计和数据分析软件了，它具备了很多强大的功能，像数据记录整理、数据加工计算、数据透视表、数据可视化等。作为一个数据分析入门工具，Excel具有十分突出的优势，就算是初学者，通过简单的学习就能够掌握基本的操作技巧。很多人也认为做数据分析用Excel就可以解决了，不再需要BI软件。对于数据量较小的分析需求，Excel确实够用，但是对于几百万甚至更大的数据量来说，Excel就显得捉襟见肘了。
确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。
1 线上数据测试模型 1.1背景 随着移动互联网的发展，移动app质量要求越来越高，传统行业质量的保证方式是测试人员在app开发过程中进行阶段性的测试，这种测试方式我们可以称之为主动测试，即测试人员主动对app进行测试。这种测试最典型的模型如下： 图1 传统测试 测试质量的高低取决于用例输入的全面性，体现在产品上莫过于包含场景和数据。 虽然测试人员借助于自身测试经验和一些测试理论（探索性测试、精准化测试等）已覆盖了产品绝大部分功能，但依然存在不够全面和不具有针对性等问题。某些功能测试人员是无法测试保证
机器之心原创 作者：高静宜 在刚刚结束的国际 PHM 数据竞赛中，昆仑数据的 K2 代表队以绝对优势一举夺冠，成为 PHM Data Challenge 十年竞赛史上首个完全由中国本土成员组成的冠军团队。团队由昆仑数据首席数据科学家田春华博士带领四名成员组成，在业余时间完成了本次竞赛的任务。 PHM（Prognostics & Health Management，即故障诊断与健康管理）学会从 2008 年成立一直专注于工业设备故障诊断领域，其每年举办的「PHM 数据竞赛」是国际上高水平的同类赛事之一。首届竞
a数据分析不仅是一个岗位名称，也是一项通用的职场技能。“数据调研”、“数据监控”、“数据复盘”、“数据总结”、“数据驱动业务”…… 都是贯穿我们互联网人日常工作的高频词汇。处处需要数据佐证，分析师以外的产品、运营同学同样需要会分析、懂分析。
对于数据分析而言，数据是显而易见的核心。但是并不是所有的数据都是有用的，大多数数据参差不齐，层次概念不清淅，数量级不同，这会给后期的数据分析和数据挖掘带来很大的麻烦，所以有必要进行数据预处理。
答：需求方想干的（预期）和自己提的需求可能不匹配，这时候分析师就得站出来帮他修正。比如需求方想看新老版本的效果是否显著，需求单里面只列出了老版本实验组，和新版本实验组数据项，缺乏新老版本对照组数据项，这时候就得帮他修正。以上，需求方逻辑还挺清楚，更多时候需求方自己都没想明白要干啥，就让你跑数，美其名曰，先把数跑出来我看看……
“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。”
通过教育和学习可以培养一些数据分析的技巧和能力，与此同时你还需要通过实践和不断的经验总结持续修炼你的数据分析素养。
HI~!我是零一，好久不见了。今天开始我们一起来学习数据分析的中阶课程。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。 今天的内容主要是理清数据分析的主要思路和几个进阶的分析方法。 数据分析一般的任务，有以下四种。 1丶预测 2丶异常检测 3丶探索关系 4丶聚类/分类 以下4种场景对应的主要任务来帮助大家理解这4种任务。 1丶老板要求小白同学做一份市场分析——预测 拿到市场分析的数据源，就要明确知道，分析市场的最主要的价值就在于“先知”，比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作，不用迷茫，预
小编在正式进入工作之后，面对的第一个需要去解决的问题：在网络安全监测中，如何发现异常数据？如异常用户登录，异常操作等。对于网络上的问题我确实是第一次接触这样类型的数据，虽然数据的产生只是一些登录和操作统计，包括piwik这样的网络数据统计平台给出的基本数据类型，数据库中还是都有的，只是很多维度在一定意义上有很多冗余（如经纬度与城市），还有一些离散形式的已指定的ID标签，并未能合理使用；而之前的基本处理方式是按照这些固定的标签是否满足层级的规则表和白名单，虽然加入了flume和kafka这样高效的架构，但在实
异常值是我们在数据分析中会经常遇到的一种特殊情况，所谓的异常值就是非正常数据。有的时候异常数据对我们是有用的，有的时候异常数据不仅对我们无用，反而会影响我们正常的分析结果。比如在分析银行欺诈案例时，核心就是要发现异常值，这个时候异常值对我们是有用的。再比如，在统计某个城市的平均收入的时候，有人月收入是好几个亿，这个时候这个人就是一个异常值，这个异常值会拉高城市的整体平均收入，因此可能会得到一个不真实的分析结果。
其实，各行各业都有自己的分析师，比如金融类的就有证券分析师、金融分析师、股票分析师；统计类的就有数据分析师、调查分析师、信息分析师……
拿到市场分析的数据源后就要明确知道，分析市场最主要的价值就在于“先知”，即比竞争对手提前预知市场行情。因此接到市场分析的工作后，不用迷茫，预测是它的价值所在。
随着最近找工作的人越来越多，僧多粥少的境况考验的是职场人的核心竞争力。而现在职场最抢手的人才，是同时具备思维和能力的人。
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。
数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据……
<数据猿导读> Anodot总部位于以色列赖阿南纳，还有一个位于圣克拉拉的办事处，此轮融资由Aleph Venture Capital领投，其历史融资总额已经达到了1250万美元。 来源：数据猿 编译
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。 一份好的数据分析报告，首先要有好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然；其次需要有明确的结论；最后需要有建议或解决方案。
如果你刚开始学习数据分析，那么怎么入门呢？其实各大招聘网站的数据分析职位就是一个很好的参考。那么数据分析师究竟需要哪些技能呢？
解决痛点：周报/月报是数据分析日常绕不开的工作内容，那么，如何输出更专业的报告？更好的支持业务，相信本文可以帮助到你。
谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单……
首先产品经理应不应该学习代码？不同的产品经理持有不同的观点。编程能力在产品经理的工作中是一个非必要的基本功，但会使用编程能力会给我们自己的工作带来加分项。因此在有空闲时间时可以学习代码作为自己的一个加分项，或者学习技术架构里面的逻辑。
本人毕业后来到上海，其实当时对工作也没有什么规划，就走一步看一步。第一份工作是在旺旺集团做应付会计，这份工作重复性较高，每个月的工作内容都差不多，我个人觉得不是很适合我。
今天在知乎看了朋友分享的数据分析师岗位的求职经验（社招），包含了如何从宏观角度准备简历，要注意的点，常用来面试考核的一些知识，数据分析要具备哪些能力等等，宝器转来分享给大家看下。以下是作者自述：
1.数据是有立场的，立场决定解读 数据对于业务来讲，是KPI的衡量标杆，也是行动指南。但一旦涉及到立场和方向性的东西，必然有利益触发点的问题。比如同样的一次活动的网站转化率是1.2%，是好还是坏？这是做数据分析第一步要进行的定位，也就是我们所说的下结论。好坏的区分在于比较，如何比较呢？我们知道比较分析方法有环比、占比、定基比、横向比、纵向比等，其中如环比可以比较昨日、上周今日、上月今日等，不同的时间对比出的结果一定有差异，甚至是迥然不同的结果。那面对这种情况，除了分析师的经验以外，在都符合统计学规律的前提下
模型纷繁复杂，要根据分析目的和模型对数据的要求选择模型；显著性检验在python中比较隐秘，需要日常积累
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。
QECon全球软件质量&效能大会由业内多位资深领域专家讲师联合发起的联盟组织，共同策划推动国内软件质量，效能方向技术交流、发展。大会自办会以来，始终将质量、效能与每一位软件从业人员紧密连接在一起，追寻“提质增效”的最佳实践，坚持“一线技术与工程实践输出”。 本次大会由WeTest掌门人方亮(Allen)担任技术委员，PerfDog创始人曹文升（Awen）担任专场出品人。在和Allen和Awen的带队下，腾讯WeTest PerfDog团队有四位的技术Leader的受邀分享议题，将于5.12-5.13在深圳与
题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。
易观方舟V4.3发布，智能埋点治理、智能指标监控等亮点功能，让运营更安全、更简单、更高效
作为国内领先的家电制造企业，在其20多年的发展过程中，创造了无数辉煌的成果，多款产品销量排名全球前列。
BI工具一直被誉为数据应用的“最后一公里”，其原因在于BI工具可以通过简洁的方式完成数据分析，将数据结果直观的展现给使用者，达到释放数据价值的目的。
数据缺失分为两种：一种是行记录的缺失，这种情况又称数据记录丢失；另一种是数据列值的缺失，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
第一部分是这个项目背景与需求分析。大背景还是根据中国提出的碳中和碳达峰目标，目前我们也看到，风电装机量明显提升，那么风力发电是加快我国能源消费结构转型的一个重要的选择。对于市场前景分析，我们发现，随着新能源市场的持续增长，可再生能源的装机目前已经历史性地超过了煤电装机。随着风力装机容量的大幅度的提高，对于关键部件的故障对设备的影响也尤为严重。随着智能化数字化以及云技术的发展，风力发电设备的故障检测和健康评估领域出现明显的智能化发展趋势。通过运用大数据、机器学习等方法，对于风力发电设备进行实时检测以及故障，预计能够有效提高设备可靠性和可用性。那么对于用户需求来分析，我们会发现风力发电机组大多数都在野外十几米的高空，经常面临着变工况、变风载荷、高温差等一系列的情况，我们采用大数据以及人工智能的技术，通过数据驱动的方式来建立新能源关键设备的检测和故障预警的模型，能够提升新能源设备健康管理的水平。
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