国庆期间移动用户大数据分析，可以从如下几个角度来分析。 国内漫入用户分析 分析国内漫入用户来自哪些省份甚至城市。...国内漫入用户分为返乡用户和省际游用户两大用户群，结合省内景点用户分析，可以对两大用户群加以区分。 国内漫出用户分析 分析国内漫出用户出行至哪些省份甚至城市？...国际漫入用户分析 哪些地区的国际友人选择到你的家乡游玩？ 他们去了哪儿？ 国际漫出用户分析 省内用户热衷于哪些国家或地区？ 漫入漫出用户出行方式分析 飞机、高铁用户逐年攀升？...省内热门景点分析 你的省份有哪些热门景区？ 用户回流分析 省会城市用户数哪天开始呈现回升趋势？ 数据业务分类 国庆期间，用户更倾向于哪种数据业务？ 导航软件哪家强？...热门APP使用分析 用户热衷使用的TOP视频类、游戏类应用是哪些？感知如何？节后是否需要重点优化？
网站数据分析是网站运营中最为关键的一步，但如何在浩瀚的数据海洋中，明确自己的分析思路，知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案，也是非常头疼的问题，所以此时选好网站分析工具很重要99click作为国内领先的电商网站数据分析系统...，凭借业内8年的数据分析经验，总结了一套完整的数据分析思路，仅供参考： 上图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后（强调一下，明确分析需求很重要，这可以避免为了分析而分析...），我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。...还是按照我们习惯的思路来。我们都习惯了把销售与流量关联起来，当销售出问题时我们就会习惯性地去查看网站的流量情况。流量也下降了吗？...网站分析并没有固定的步骤和方法，当你非常熟悉网站分析工具的使用以及所要分析的网站的业务时，你可以完全不必拘泥于以上的所提到的思路与方法，但网站分析的目的必须要明确：减少成本，提升效益，分析后的优化工作不可缺失
看了其他高赞回答，给没有数据分析思路的朋友的感觉仍然是“你说的很有道理，但是我为啥还是没有数据分析思路？”。...image.png 为了彻底解决这个难题，我会从以下几个方面系统，手把手教会你： 1.什么是数据分析思路？ 2.如何快速具备数据分析思路？...3.通过一个案例做到举一反三 ---- 一、什么是数据分析思路？ 没有数据分析思路的人经常会有以下3种症状。 症状一：没有数据分析意识。 症状表现：经常会说“我觉得”“我感觉”“我认为”。...前面我们知道了，具备数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。所以，问题倒也变的简单了，只要你掌握常用的分析方法，数据分析思路自然就有了。 常用的分析方法有哪些？...---- 四、总结 1.什么是数据分析思路？ 数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。 image.png 2.如何具有数据分析思路？ 掌握下面10种常用的分析方法。
看了其他高赞回答，给没有数据分析思路的朋友的感觉仍然是“你说的很有道理，但是我为啥还是没有数据分析思路？”。 为了彻底解决这个难题，我会从以下几个方面系统，手把手教会你： 1.什么是数据分析思路？...2.如何快速具备数据分析思路？ 3.通过一个案例做到举一反三 ---- 一、什么是数据分析思路？ 没有数据分析思路的人经常会有以下3种症状。 症状一：没有数据分析意识。...你可能有这样的感觉： 面对问题，没有思路，怎么办呢？ 面对一堆数据，我该如何下手去分析呢？ 这些症状是大部分运营人员、产品经理和数据分析相关从业人员的真实日常写照。 那究竟什么是数据分析思路呢？...前面我们知道了，具备数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。所以，问题倒也变的简单了，只要你掌握常用的分析方法，数据分析思路自然就有了。 常用的分析方法有哪些？...---- 四、总结 1.什么是数据分析思路？ 数据分析思路的本质是掌握常用的分析方法。 2.如何具有数据分析思路？ 掌握下面10种常用的分析方法。
一、业务背景 一般在项目开发中会有很多的统计数据需要进行上报分析，一般在分析过后会在后台展示出来给运营和产品进行分页查看，最常见的一种就是根据日期进行筛选。...这种统计数据随着时间的推移数据量会慢慢的变大，达到百万、千万条数据只是时间问题。 二、瓶颈再现 创建了一张user表，给create_time字段添加了索引。并在该表中添加了100w条数据。...我们这里使用limit分页的方式查询下前5条数据和后5条数据在查询时间上有什么区别。 查询前10条基本上不消耗什么时间 我们从第50w+开始取数据的时候，查询耗时1秒。...同样的SQL语句，不同的分页条件，两者的性能差距如此之大，那么随着数据量的增长，往后页的查询所耗时间按理会越来越大。 三、问题分析 回表 我们一般对于查询频率比较高的字段会建立索引。...IO 回表操作通常是IO操作，因为需要根据索引查找到数据行后，再根据数据行的主键或唯一索引去聚簇索引中查找具体的数据行。
真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...那么如何分析，大致思路又是如何？ [为什么分析？] 首先，你得知道为什么分析？付费同比、环比波动较大？ [分析目标是谁？] 数据波动，目标是谁？付费总额波动，付费用户数据如何？ [想达到什么效果？]...上述是比较系统的分析思路，细化而言；对于数据分析，又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型；例如流失模型、流失特征；充值模型等等。...以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案...最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱；这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值，如果觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；
（分析目标） 如果按重要性排序的话，次序是这样的： 客人到底要什么（分析目标） 知道菜的做法（业务背景） 熟悉做菜的过程（分析思路） 有食材（基础数据） 有调料（辅助数据） 有做饭工具（分析工具）...之所以强调这个顺序，是因为这是很多数据分析师们思路断片的核心症结：不知道业务需要什么？作为专职数据分析，我们在处理的都是第4,5,6步的工作。大部分时间在处理基础数据，保证数据正确可靠。...总之拿到我们需要的背景与目标，后边的思路自然畅通。当然，只有背景和目标还是不够的。还得懂一些常规的分析思路（所谓的分析套路），不然还是看着数据发懵。...总之，想做出在企业里有用的数据分析，思路一定是从具体的企业业务里来。脱离背景，谈《分析就是一句话》不是吧数据分析整成玄学，就是把数据分析降为拍脑袋。...数据分析本身就是一个系统工作，需要和业务部门协同努力。掌握了这一点，构建思路就有个好的开头。
开始分析波动原因，经过多个维度的拆解分析后，发现南京下降影响最大，结合最新公布的疫情信息，回复老板/业务说，“昨日数据波动的主要原因是XXX，指标总体下降XX，其中南京下降XX，影响率XX”。...当用户反馈数据波动问题时，可以从以下几个方面排查分析： 1.首先确认数据质量问题，数据在加工过程，由于源头数据异常、任务依赖延迟(集群资源不足)、开发Bug等原因，导致的数据重复、延迟、异常值脏数据等...因此，在数据产品设计时，需要对业务需求进行调研分析，确定指标异常的判断标准。...三、数据产品异常归因分析设计思路 1.数据质量保证 数据波动时，很多业务第一反应是“数据准不准”，尤其是当数据质量问题比较频繁时，会降低业务对数据产品的信任度。...四、小结 指标波动是数据工作中最常见的问题，高效的异常波动的归因分析流程主要从以下几个方面逐步完善： 建立完善的数据质量监控体系，才有足够的自信，确认不是数据问题 利用基尼系数分析或其他分析方法，产品化影响波动的关键维度以及影响率
好文分享第16篇 一.没有思路怎么办？ 通常我们面对问题的想法是这样的，比较零散 ? 今天教大家一个方法（逻辑树分析方法），可以把这些零散的想法整理成有条理的思路，帮助你快速解决问题。...下面图片中给出了在工作中，遇到问题如何分析的思路。这个分析思路用的就是逻辑树分析方法，把一个复杂问题拆解成一个一个子问题去解决。 ? 我来解释系这个图里的内容。...遇到这类问题，需要先对数据进行可视化。在纸上画出折线图，就可以看出数据随着时间变化的趋势了。 根据这个表格，我们可以绘制出折线图，看下数据随着时间变化的趋势。 ? 接下来分析的思路是什么呢？...我们可以把前面给的那个思路图拿出来，从第1步开始：明确数据 ? 1.第1步：明确数据 明确数据可以拆解成2个子问题：明确数据来源和准确性，业务指标理解 ?...这时候面试官会给你前几周的数据，假如是下面图片中的情况： ? 2.第2步：分析原因 第1步明确数据以后，我们就可以按着这个思路开始第2步，分析原因。 ?
那么如何分析，大致思路又是如何？ [为什么分析？] 首先，你得知道为什么分析？付费同比、环比波动较大？ [分析目标是谁？] 数据波动，目标是谁？付费总额波动，付费用户数据如何？ [想达到什么效果？]...上述是比较系统的分析思路，细化而言；对于数据分析，又需要我们根据不同人群建立不同的用户模型；例如流失模型、流失特征；充值模型等等。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析...，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案，切不可盲目分析，粗暴分析。...最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱；这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值，如果觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；
他感叹说，数据分析好的话，完全能够实现可持续性的利润增长，深感数据分析的重要性。我也是完全认同他的观点，数据分析的价值潜力很大。...今天，结合我多年的APP数据分析经验，给大家讲解一些APP数据分析的思路。记住，只聊思路，不聊实操，希望对一些对APP数据分析感兴趣的伙伴有所帮助。...9 总结 以上总结的APP数据分析思路并不是全部，比如A/B测试、热图分析、表单分析、路径分析等常用的分析思路，均没有包含其中。...这么多APP数据分析思路，其实市场上已经有非常成熟的APP数据分析工具，给我们提供强大的分析支持。...所以，大家如果希望选择第三方数据分析工具，要结合自己的分析目的和自身公司的条件来选择适合自己的数据分析工具。
层次区别：“器”是指物品或工具，在数据分析领域指的就是数据分析的产品或工具，“工欲善其事，必先利其器”； “术”是指操作技术，是技能的高低、效率的高下，如对分析工具使用的技术（比如用Excel进行数据分析的水平...在数据分析和产品、运营优化方面，数据分析方法是其核心，属于“法”和“术”的层次。 那么如何做好数据分析呢，今天我们来讲讲互联网运营中的十大数据分析方法。...01 细分分析 细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。...07 埋点分析 只有采集了足够的基础数据，才能通过各种分析方法得到需要的分析结果。...通过分析用户行为，并细分为：浏览行为，轻度交互，重度交互，交易行为，对于浏览行为和轻度交互行为的点击按钮等事件，因其使用频繁，数据简单，采用无埋点技术实现自助埋点，即可以提高数据分析的实效性，需要的数据可立即提取
GEO数据库中芯片数据分析思路找数据，找到GSE编号下载数据：表达矩阵 临床信息，分组信息 GPL编号注：GEO数据库中array...就是芯片数据，GSE开头为数据集编号，GPL平台编号，GSM样本名。...数据探索：分组之间是否有差异，PCA，热图差异分析及可视化：p值，logFC 火山图，热图富集分析KEGG,GO数据下载#实战代码有很多注意事项， 请不要不听课直接跑代码...Group(实验分组)和ids(探针注释)rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata")library(stringr)# 标准流程代码是二分组，多分组数据的分析后面另讲...##参考水平的用处：差异分析时自动作为对照组。
很多同学抱怨：“做数据分析时没思路！” 实际上，有很多原因都会导致这个结果。今天系统盘点一下。...很多业务部门，自己不设目标，然后逼着数据分析师写：“这通乱射极大提升公司业绩！”...这种责问，会让做数据的同学陷入深深地自我怀疑“我是不是思路错了”。然而不需要怀疑，这不是思路有问题，而是业务手段贫乏导致无法落地问题。...分析、再分析，分析完了，业务用了一套完全不同的思路去测试 4、达不到目标，就改目标，粉饰太平。...小结 数据分析要紧密结合业务，分析思路也是如此： 结合具体业务场景 有清晰的问题和目标 有逻辑的进行论证 通过测试检验结果 通过多轮测试积累经验 这是让自己分析思路越来越清晰的正途。
上次给大家介绍了TCGA肿瘤样本根据免疫情况分析不同的免疫亚型（TCGA数据挖掘-肿瘤免疫浸润分析）。这一次给大家介绍肿瘤免疫浸润的另一种研究思路。...解决思路来了，还是以TCGA上的肺癌为例，我们来评估不同临床分期的肿瘤人群的免疫指标的差异，同时思考这些差异对免疫治疗方案的指导意义。...同时我可以根据每个免疫基因集的富集分数进行差异分析，分析不同临床分期的肿瘤病人显著差异的免疫功能（如下图）。 ?...02 免疫细胞评分比较 根据转录组数据基因表达的情况，我们可以计算免疫相关细胞类型比例评分，然后比较不同临床分期的肿瘤病人的每种免疫细胞类型的分布差异（如下图）。 ? ? ?...05 免疫调节剂IM基因表达比较 前面的分析都是从基因集或细胞层面来分析免疫的差异，那是不是可以从单个基因层面来揭示不同分期人群对免疫应答可能的响应以及预后的差异呢！ 当然可以！
数据分析是一个庞大的工程，有的时候过于抽象且依赖经验。...本文是笔者对学习和实践数据分析的一个总结，希望提供一种通用的数据分析思路，并在分析思路的每个步骤中介绍相关的分析算法及其应用场景，对于算法只做浅层次的介绍，待读者在实际使用中自行深入了解。...本文主要针对刚刚接触数据分析或者面对一堆数据不知道如何下手的读者，经验丰富的数据分析师们可以跳过。同时，本文介绍的分析思路由于笔者的经验和知识有一定的局限性，希望读者在分析中合理参考。...在进行数据分析之前，首先应该做好以下准备： 01. 熟悉业务、了解数据来源 这一点是数据分析的前提。数据分析，除了我们面对的数据之外，更多的是这些数据背后隐藏的各种业务。 02....它发生了什么包含正常和异常，而我们通常会更加关注异常，这里也着重于异常分析。它发生了什么与它是什么在分析思路和方法上是一致的，只是针对不同的阶段，比如时间上本月与上月。
下图是一个网站分析的生命周期示意图，在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后（强调一下，明确分析需求很重要，这可以避免为了分析而分析），我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。...但网站分析工具中的数据量非常大，你可能一不小心就淹没在数据的海洋中，你得有一个明确的分析思路，知道要利用哪些报告或哪些报告视图才能帮助你快速找到问题的答案。...以下是网站分析中涉及到的数据模块，这也提供了一个网站数据分析的大概思路。...还是按照我们习惯的思路来。我们都习惯了把销售与流量关联起来，当销售出问题时我们就会习惯性地去查看网站的流量情况。流量也下降了吗？...网站分析并没有固定的步骤和方法，当你非常熟悉网站分析工具的使用以及所要分析的网站的业务时，你可以完全不必拘泥于以上的所提到的思路与方法，但网站分析的目的必须要明确：减少成本，提升效益，分析后的优化工作不可缺失
对于数据分析师来说，刚开始肯定是能做一些有趣的分析，但是长期做数据分析工作，想法总会枯竭，寻找分析思路就变得异常痛苦。可以这么说，分析思路直接奠定了数据分析结论的准确性和实用性。...因此，懂得如何寻找数据分析思路是每个数据分析师必须具备的能力。 面对一个业务场景，我们如何能够寻找到正确的数据分析思路呢？...在我看来，所谓正确的分析思路，本质上就是站在一定高度的业务思维逻辑，因此数据分析思路更多考量的还是一名数据分析师对业务的理解和眼界。...其实数据模型中包含了很多对于基础数据分析的思路，这些思路虽然比较单一，但哪个出彩的思路不是由单一的组合而成呢？ 除了熟悉模型外，熟练的掌握数据分析的工具也能很大的帮助数据分析的验证。...数据分析思路是需要打磨的，特别是刚刚产出的分析思路更需要通过数据去验证和调整。这个时候一个方便快速的数据分析工具会起到很重要的作用。下面就给大家分享一个具体的数据分析思维方法。
Redis性能分析有几个大的方向。... 如果实例的延迟时间是Redis基准性能时间的1.5-2倍以上，可以认为这个Redis实例性能比较差 配置优化 linux配置优化 vm.overcommit_memory Redis是内存数据库...，默认数据库为0，可以使用SELECT 命令在连接上指定数据库id #RDB 持久化 save 900 1 #在900秒(15分钟)之后，如果至少有1...高效但是数据不会被持久化 rdbcompression yes 指定存储至本地数据库时是否压缩数据，默认为 yes，Redis 采用 LZF 压缩。...如果为了节省 CPU 时间，可以关闭该选项，但会导致数据库文件变的巨大 dbfilename dump.rdb 指定本地数据库文件名，默认值为 dump.rdb requirepass foobared
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