在前几天对数据分析师与算法工程师进行岗位对比分析的文章中,我们使用了密度分布图和箱线图对薪资水平与学历对薪资的影响进行了分析,那么早起就对这两种图形的绘制方法进行解析,也借着这个机会讲一下我最喜欢的绘图包:ggplot2
在日常工作中,关于对比的可视化思路,主要就是采用扇形图、树状图、云词图或者蚊香图之类的可视化方式。
该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质?有哪些职业要求?同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语,有哪些数据分析的类型,数据分析有什么作用,以及我们做数据分析有哪些主要流程。
对于Python的可视化工具,大家都或多或少的接触和使用过,像是大家熟知的matplotlib、Seaborn等库,以及之前小编为大家推荐的Plotly库。
Holer客户端采用了Java语言和GO语言实现了两种版本,支持几乎所有的OS平台。
不知不觉四季度就过去三分之一了,马上要年底了,一年一度的年终总结报告又要让不少人头疼了,辛苦一年的成绩如何淋漓尽致地展现在领导面前,让领导多给点年终奖呢?
在移动互联网快速发展,大量APP不断涌现,各行业、各领域竞争越来越激烈的的情况下,如何才能够自己的APP脱颖而出?如何获得更多的用户以及对现有的的用户进行更好的管理并创造更多价值?如何评估渠道效果和用户质量,制定正确的运营推广策略和方向? 这都对APP的数据分析和运营提出了更高的要求和挑战。数据分析,对于开发者和运营者都是十分重要的,漂亮的数据分析可以帮助在关键节点上线并推广应用,从而获得最大的利润。那么,该如何通过统计分析工具做好APP的数据分析和运营呢? 一、行业数据 行业数据对于一个APP来说,至关重
在Power BI中有很多报表类型供我们选择,选择图表时一定要符合数据分析之间的关系。常见的数据分析关系有五类:对比分析、趋势分析、占比分析、相关性分析、地理地图分析,可以根据以上这五类数据分析关系来选择可视化的图表。
人群画像分析是对已经创建完成的人群进行画像分析,目的是从不同角度更深入地认识人群用户并挖掘其人群特点。
数据分析是通过对数据的收集、清洗、处理和分析,从中提取有用信息和洞察,为决策和问题解决提供支持的过程。下面是几种常见的数据分析方法及其表现形式:
对比分析在于看出基于相同数据标准下,由其他影响因素所导致的数据差异,而对比分析的目的在于找出差异后进一步挖掘差异背后的原因,从而找到优化的方法。
掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础,俗话说“工欲善其事,必先利其器”,而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。这一节会围绕数据分析常用分析方法展开,概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。
对比分析方法在我们生活中经常遇到。女友天天对我进行灵魂拷问:我和对面那个女孩谁胖?这就是对比分析方法。
今天是母亲节,首先祝天下所有麻麻们节日快乐! 今天是母亲节,没错,但是百度指数却告诉我,大家都在找爸爸! 关键词的去向居然不是妈妈、礼物、庆祝这种俗到我想都不用想的关键词,而是爸爸·······想必全
小编邀请您,先思考: 1 您熟悉那些数据可视化分析方法?如何用Excel实现? 小A是奇葩公司销售运营管理部门一名老员工,他每周最重要的工作是从公司各系统中收取不同数据为老板制作业务分析报表,小A对工
小A是奇葩公司销售运营管理部门一名老员工,他每周最重要的工作是从公司各系统中收取不同数据为老板制作业务分析报表,小A对工作认真负责,在他提交的报表中从未发生过数据错误的情况。以下是小A提交报表的一部分
4月1日,罗永浩直播带货首秀在抖音进行,这场直播累计观看人数超过3000万人,销售额最终超1.1亿。接着网上发布了对于这场直播数据的“可视化大屏展示”,很多人都好奇这个是用什么做的,今天就带大家做一个类似于下图的可视化大屏。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前,我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息,并把这些特征转换成特征矩阵的数值,这也就是机器学习实践中的重要步骤之一,特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
大家好,我是乐乐。前面我们详细介绍了Zabbix与乐维监控的架构与性能、Agent管理、自动发现、权限管理、对象管理、告警管理方面的对比分析,相信大家对二者的对比分析有了相对深入的了解,接下来我们将对二者的可视化功能进行对比分析。可视化是当代IT监控的一个创举,让IT监控很大程度摆脱枯燥烦杂的数据,使得监控过程变得更直观。
通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算某些特征量等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索。
今年冬天,哈尔滨冰雪旅游"杀疯了",在元旦假期更是被南方游客"包场"。据哈尔滨市文化广电和旅游局提供大数据测算,截至元旦假日第3天,哈尔滨市累计接待游客304.79万人次,实现旅游总收入59.14亿元。游客接待量与旅游总收入达到历史峰值。
做应用开发过程中,通常需要下载相应版本的的Android SDK,但是如果拥有了Android源码,是否还需要下载Android SDK呢(也即是说,源码中是否已经包含了Android SDK的所有内容)?本文以Android6.0.1为例进行对比分析。
这些数据表明,互联网公司要维持业绩的增长,新用户要抓,更要关注老用户的存留和复购,上一篇讲了存留相关的分析,本篇单独介绍下复购相关的分析。
关于本书 数据分析是作为一名运营人员需要掌握的一项基本技能,本书基于职场三人的对话(BOSS、数据分析菜鸟、数据分析高手),从数据分析概念、作用、步奏三个方面进行阐述,是一本数据分析入门书,是数据分析新手的不二选择。 1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。 2数据分析的作用 数据分析是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来,总结出所研究对象的内在规律。在企业的日常经营分析中有三
大家可以叫我黄同学(博客名:Huang Supreme),一个应用统计硕士,爱好写一些技术博客,志在用通俗易懂的写作风格,帮助大家学到知识,学好知识!
很多方法朴实无华,却解决大量的问题。下面十个方法都是我这么多年做分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实只要掌握分析的最核心部分也就差不多了。真没那么复杂。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:音视频质量推断通过全链路指标采集、网络仿真、质量数据分析三个部分的能力来实现。音视频质量推断能从各个维度、各个阶段以及各个场景来衡量音视频通信的质量、比较各个版本的质量变化趋势、对音视频的质量改进提供解决策略等。LiveVideoStackCon 2022上海站大会邀请到了欢聚集团 高级视频算法工程师 李凌,详细介绍了欢聚集团在音视频质量推断指标体系的建立,自动化仿真工具
眼花缭乱的东西很多,真正派上用场的,却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华,却解决大量的问题。 下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实互
使用 Power BI 一年后 的小伙伴在思考的是:如何做出一个有业务价值的分析型图表。
一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。数据说到底,就是这样一个工具——通过数据,我们可以衡量产品,可以了解产品,可以在数据驱动下改进产品。
导读 眼花缭乱的东西很多,真正派上用场的,却不见得是那些看起来炫酷的。很多方法朴实无华,却解决大量的问题。 下面十个方法都是我这么多年做互联网运营分析时一定会用到的最经典的方法。这些方法如果烂熟于心,其实互联网运营分析的最核心部分也就掌握差不多了。真没那么复杂。 我们从第十个方法倒着讲,重要性并无优劣之分,但压轴的,往往是最重要的。 方法十:Link Tag 的流量标记 Link tag 标记流量源头 ,绝对是所有方法中最为基本重要的一种。这种方法不仅仅适用于网站的流量来源,也同样适用于 app 下载来源
异常统一说明: error(out of range)导图简写@EOOR; 负数偏移量表示倒数第几,导图简写@LBN(last but number);
这篇文章是《互联网运营增长的十个经典模型(2019年版)》的“兄弟篇”,两篇文章一个讲模型,一个讲方法,都是数据化营销与运营领域非常重要的知识内容。
中美两国成全球大数据领域资本最活跃市场 根据不完全统计,2016年1-6月,全球大数据行业共计发生157起投融资事件,其中中国发生了97起,超过总量的一半,其次为美国,发生41起投融资,其他国家在大数
临近年底,又到了财务人加班加点赶报告的时候了,拼Excel技能、拼手速、拼熬夜功力,一阵焦虑感油然而生!
clusterProfiler4.0同步支持最新版GO和KEGG数据,支持数千物种的功能分析,应对不同来源的基因功能注释(如cell markers, COVID-19等)提供了通用的分析方法,适用各类组学数据(RNA-seq, ChIP-seq, Methyl-seq, scRNA-seq…)。新版本尤其实现多组数据间自由比较,如不同条件、处理等,并内置系列流行辅助工具,如数据处理包dplyr、可视化包ggplot2等,方便分析人员用熟悉的方式自由探索,实现数据高效解读。
饼图常用来展示占比分析,需求:使用饼图展示"2022年点播订单表"每种套餐的营收金额情况。
以笔者比较了解的加点、3C产品厂商为例,企业在信息化建设过程中会选择做内部数据分析,例如销售、生产、库存等,这对企业了解自身整体运营情况非常有用,但是这些信息对把握市场动态、了解客户需求来说作用十分有限,而对外部数据的分析工作可以帮我们很好的弥补这些不足。
你是一个Python编程专家,要完成一个Python脚本编写的任务,具体步骤如下:
矩阵能够快速对数据进行汇总对比。需求:使用矩阵展示"2022年点播订单表"不同门店不同套餐消费类型对应的总营收情况。
在分析方法的指导下才能知道如何使用工具(Excel、SQL或者Python等)去分析数据,解决业务问题。 常用的分析方法
数据分析更多地基于业务背景来解释数据,提取和汇总数据背后的隐藏信息以及查找有价值的内容。由于数据在此过程中是客观的,因此由人来负责。由具有相同数据的不同人解释的结论可能不同,甚至完全相反,但是结论本身并没有错,因此,从客观数据到主观的人,我们需要一些科学的分析方法作为桥梁,以帮助数据信息更好,更全面,更快地去传递。
在一些重要的生物学问题中,需要对单细胞中的蛋白组数据进行定量分析。这篇文章中,作者提出了根据单细胞蛋白质组数据对人类肿瘤细胞类型进行识别的方法——SCoPE-MS ,并在小鼠正在分化的胚胎干细胞中定量了超过一千种蛋白质。单细胞蛋白质组学提出了利用蛋白质组数据对细胞类型定义的新方法,并能推断细胞类型与特定的蛋白质丰度之间的潜在关系。单细胞蛋白质组与转录组之间的对比分析表明,mRNA和蛋白质水平之间存在共变关系,而许多基因能在mRNA和蛋白质水平发挥协同调控作用。
https://github.com/ChenZixinn/scenery_spider_web
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。
产品经理,你对用户的需求了解多少呢?你知道用户想要什么样的产品吗?你想知道用户将会如何看待你的产品吗?你想知道你设计的产品在用户中的口碑如何吗? 是的。每一个产品经理都希望在产品开始立项设计前,得到用
文 | Piotr Kuzniewicz 译 | 高雨滴 校 | 郭瑽 辛辛苦苦分析一堆大数据,竟然没人看!如果你正着手于从数据中洞察出有用信息,那你所需要的正是——数据可视化。俗话说,有图有真相,
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