最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik （他同时也是畅销书 Web Analytics 2.0 作者）写的：The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 我是做技术出身，不太喜欢重复造轮子，在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上，也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四个案例，这
最近读了谷歌数字营销布道师 Avinash Kaushik （他同时也是畅销书 Web Analytics 2.0 作者）写的：The Lean Analytics Cycle： Metrics > Hypothesis > Experiment > Act 一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。 我是做技术出身，不太喜欢重复造轮子，在对 Avinash Kaushik 这篇文章的大部分编译的基础上，也提出了我的一些个人看法和思考。限于篇幅原因，原文里的四个案例，这
最近读了谷歌联合创始人 Avinash Kaushik 写的《The Lean Analytics Cycle: Metrics > Hypothesis > Experiment > Act》一文，个人认为其中的方法论对我们应用数据分析来指导商业实践是非常有价值的。
数据分析界育种知识最好、育种界编程最扎实、段子讲得最好的数据分析师，所以：编程+数据分析+育种，就是我的日常工作了。
单因素方差分析 12.1 单因素方差分析基本理论 （1）单因素方差分析的概念 单因素方差分析，是指对单因素试验结果进行分析，检验因素对试验结果有无显著性影响的方法。单因素方差分析是两个样本平均数比较的引伸，它是用来检验多个平均数之间的差异，从而确定因素对试验结果有无显著性影响的一种统计方法。。 因素：影响研究对象的某一指标、变量。 水平：因素变化的各种状态或因素变化所分的等级或组别。 单因素试验：考虑的因素只有一个的试验叫单因素试验。 例如，将抗生素注入人体会产生抗生素与血浆蛋白质结合的现象，以致减少了药
A/B 试验是对比分析中的较为经典的方法，通过控制试验变量研究对照组与试验组之间是否存在显著差异，从而决定是否大规模推广新策略。A/B试验是探究因果关系最为有效的方法，作为数据分析师除了设计A/B试验流程之外，还需要结合试验数据对试验结果进行分析和评估，这个过程就涉及到各类统计学知识的应用。这篇文章会以Udacity A/B 试验案例为背景，通过Kaggle提供的公开数据集，利用Python实现对A/B 试验数据的处理。
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
如果有人问我，系统的学习农业数据分析，我推荐R语言，因为有很多免费的农业相关类的包，比如agricolae，agridat，lme4，sommer等等，SPSS还是算了吧，它做方差分析不能分析裂区试验，没有混线性模型，更不能分析育种值和配合力。
作为一名成熟的数据分析师，那必然是要头顶Python，脚踩SQL，左手一个Tableau，右手一个Excel。能取数，会报表，埋点AB两不误，分析落地显价值。
现在网上关于【xxx会被chatGPT替代吗】的讨论很是热闹，作为一名数据分析师自然也是要来试他一试的，万一要失业了不得赶紧准备准备，提前转行是吧（jokeing）？
对待每一个观点，是要经过互相考据，才能成立，而不是自我想象。这种科学的认知机制，同样可以引用到做产品上来，促进产品的务实化。
Prism是一款功能强大且易于使用的统计分析软件，它由美国的GraphPad Software公司开发出来。Prism主要面向生物医学研究领域，致力于为科学家和医学研究人员提供高效、准确、可靠的数据分析和图表绘制工具。
数据集和完整代码移步知识星球：https://t.zsxq.com/aAMByVv
最初学习数据分析只是出于兴趣，自学了Python。最近才生出转行数据分析的想法，目前已经辞职，准备全身心地投入到学习中。
上一篇【这套系统，可能真的是数据分析师们未来5年的机遇！】引起了同学们强烈反响，其中提到一个关键点：CDP与增长实验结合，很容易让数据分析师立功。今天我们就系统的讲解下这一点。话不多说，直接上干货！
<数据猿导读> 自2015年下半年以来，关于仿制药一致性评价相关政策密集出台，关于仿制药的质量问题已经成为当前需要立即解决的问题。在TEVA，工程师通过使用JMP在QbD(质量源于设计)和产品质量保证
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析侧面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。本节会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决方案
数据分析不只是数据的罗列，而是数据和分析的结合。 数据层面包括数据获取、整合、可视化等操作；分析层面则是结合业务目的和数据表现给出相应的数据结论。只要掌握数据工具就能获取、整合数据，而分析问题并给出有效结论和建议就有一定的难度。根据分析结果给出合理的意见和建议是数据思维培养过程中重要的环节之一。 本文会立足于如何根据数据表现提出合理建议，通过几个示例说明数据分析师在给出建议时常常出现的误区。 1 数据分析师提出合理建议需要经历的三个阶段 并不是每个数据分析师从刚入行开始就能够通过数据分析为业务方提出合理解决
不知不觉，CDA协会的活动都火到美帝了！来听听来自两位美国的专家是怎么看待数据分析应用的吧。 日前，CDA协会会员们在波士顿举办了一期沙龙活动，邀请来自Pfizer Inc.（辉瑞公司）和Verisk
最近有朋友问我，做数据分析还是做商业分析！？其实，我们之前分享数据分析内容多一些，今天就来分享一下商业分析。（文末我们有赠书）
很多小伙伴会问：数据分析，到底对企业有啥用？为啥大家都觉得大数据很厉害，可日常工作中，做数据的又总是坐冷板凳，被业务各种吐槽。特别是，总有业务喜欢怼人：“做数据分析，到底为企业创造多少业绩！”
本项目案例由帆软投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
有公司尝试从巨大的数据中获取实际可用的信息，通过与他们合作，我们归纳了管理者在数据应用上的四个常规错误。 ◆ ◆ ◆ 导读 有关数据和数据分析的高谈阔论比比皆是。不断有人告诫各大公司要规划恰当战略来收
－我们还可以用一些特殊的序列，比如自旋回波(spin-echo)，同时多层采样，z-shimming(减少某个区域的伪影)
以下试题是来自阿里巴巴2011年招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求可见数据分析职业要求。 一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？ 异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。 Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布
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。
真正让CapOne卓然领先的是它真的愿意去做实验。CapOne不满足于对客户行为的历史数据分析，而是通过做随机试验主动参与到市场当中。 2006年，CapOne做了28 000多个实验——28 000个关于新产品、新广告策略以及新合同条款的实验。在信封上印“此优惠有时间限制”或者“新开账户利率2.9%”，哪个更有效呢？CapOne把潜在客户分为两类，看哪种方法的成功率更高一些。 这看起来挺简单。然而，通过计算机程序做抛硬币实验，把正面朝上的次数和背面朝上的次数区别对待，这是大数据分析最强大的技术之一所隐含的
无线振弦采集仪是一种用来测量结构物动力学特性的仪器，它可以通过振弦传感器采集到结构物的振动信号，并通过数据分析，得到结构物的自然频率、阻尼比、振型等信息。为了确保无线振弦采集仪的准确性和可靠性，需要进行高低温试验，以验证它在各种环境下的性能。
大家好，我是邓飞，作为育种数据分析的段子手，数据分析水平不敢保证，但是段子确实香。经常有小伙伴抛出各种育种数据分析相关的问题，当问题比较多了，我觉得应该写一篇博客了，毕竟，别人问你一个问题，再没有抛过去一篇博客，什么话都不说更爽的了，暗爽。
数据分析的任务必须是明确的，带着问题出发。它可以是一张简单的报表，也可以是专题或者综合分析。
商业分析这个词很常见。国外留学的专业有叫商业分析（Bueiness Analysis）国内也有企业挂出来岗位叫商业分析，招聘时有一个能力要求叫商业分析能力。如果扒皮抽筋看本质，商业分析就是：用数据分析方法，解决商业问题。数据分析是一个基础工具，可以运用在政策、学术、教育、体育等多个领域，当然也有企业最关心的商业领域。正是“商业”两个字，让数据分析有了完全不同的使用方法。
1.下面对增长黑客团队的工作流程的描述中，哪项是正确的（ D） A.收集与分析数据——做出假设——确定增长对象（核心指标） ——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 B.做出假设——收集与分析数据——确定增长对象（核心指标） ——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 C.确定增长对象（核心指标） ——做出假设——收集与分析数据——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 D.确定增长对象（核心指标） ——收集与分析数据——做出假设——确定试验 的优先级排序——执行试验并优化——系统化推广 解析： 此题略
近日，在Teradata大数据峰会上展出了由Teradata数据科学家及数据顾问提供的一系列的”数据分析艺术”数据分析视觉化展，继阿姆斯特丹Teradata Universe后，中国是全球范围内第二次展出的国家。这些美轮美奂的图画让参观者感叹数据分析竟然如此之美。 数据的艺术 本次“数据分析的艺术”展览展出了20幅数据分析视觉化的图片，它们来自世界各地Teradata数据科学家及数据顾问为各行各业的真实分析。通过这种艺术展览的形式，人们可以用一种全新的方式与分析技术互动。这些令人惊奇的图画同时也是美丽的艺术
这是由全球健康药物研发中心(GHDDI)发起的关于COVID-19/SARS/MERS药物发现社区公共信息共享门户和数据存储库。GHDDI和清华大学药学院联合启动了一系列关于理解和开发COVID-19候选新药的项目，以发挥在基础研究、转化科学和药物发现方面的优势。与此同时，他们为所有开发COVID-19新疗法的研究人员免费提供他们的药物开发信息和资源。整个网站可以分为以下四个部分：
感谢阅读「美图数据技术团队」的第 8 篇文章，关注我们持续获取美图最新数据技术动态。
Han Hsiao 观点： 简单说：数据挖掘就是从海量数据中找到隐藏的规则，数据分析一般要分析的目标比较明确，数据统计则是单纯的使用样本来推断总体。 主要区别： “数据分析”的重点是观察数据，“数据挖掘”的重点是从数据中发现“知识规则”KDD（Knowledge Discover in Database），数据统计的重点是参数估计和假设检验。 1. “数据分析、数据统计”得出的结论是人的智力活动结果，“数据挖掘”得出的结论是机器从学习集（或训练集、样本集）发现的知识规则。 2. “数据分析”需要人工
没有哪个统计值比P值更富于争议了，数百篇博客和论文围绕许多统计学家嗤笑的“零假设显著性检验”展开。（null hypothesis significance testing：零假设显著性检验，NHST
Minitab是一款专业的统计分析软件，为用户提供了丰富的数据处理和分析工具。除此之外，Minitab还拥有一些独特的功能和特点，这些功能可以帮助用户更加高效地完成数据分析任务。
Prism是由美国GraphPad公司开发的一款数据分析软件，于1985年推出并迅速流行。它主要用于医学研究、生物学、环境科学、金融等领域。Prism具有简单易用、快捷高效、功能强大等特点，被广泛应用于各个领域。
在营销活动中，A / B测试能用于优化落地页，为其吸引更多流量，并将这些流量转化为有效线索。据统计，A/B测试能为B2B企业的落地页新增30%~40%的线索，电子商务则为20%~25%。借助此类工具，企业能获得更多销售机会，从而赢得市场竞争。
70万人，无人告知的在线实验，全球第一大社交网络脸书(Facebook)隐秘进行的情感测试近日曝光天下，业界一片哗然。虽然Facebook的二把手SherylSandberg第一时间出来道歉，但是紧跟着英国政府介入的深度调查，再次将大数据和个人隐私之间的红线放上台面。当前“大数据”如此炙热的产业概念，在面对应用规范的灰色地带，又该如何呢2012，脸书(Facebook)的幕后试验旨在公测70万用户在面对相应的NewsFeed中的情感反应和行为引导。具体说来，脸书(Facebook)在页面上人为的设置
随着科技的不断发展，数据分析和图形展示已经成为了多个行业必不可少的工作。Origin软件是一个专业的数据分析和绘图软件，具有丰富的功能和工具，包括统计分析、信号处理、曲线拟合、绘图等。本文将探讨Origin软件的特色功能和使用方法，并通过一个详细的操作指南演示如何使用Origin软件进行科研数据处理和绘制统计图表。
4.选择适合自己的高效学习方式进行学习 第二章-数据来源 1.学生数据*
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
微博4000w粉丝的王校长可谓自带流量，投资的iG战队夺冠后，自掏腰包113万通过微博抽奖工具抽奖，双十一开奖后却被人扒出113个中奖账号中有112个性别为女。
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
在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。 美国约翰·怀尔德杜克（John Wilder Tukey）1977年在《探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis）一书中第一次系统地论述了探索性数据分析。他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限
在当今信息时代，大数据已成为了无处不在的存在。从社交媒体上的点赞和分享，到在线购物的记录，再到传感器生成的海量数据，我们的世界充斥着各种各样的数据。这些数据的数量之大，以至于我们开始用“数据大爆炸”来形容这一现象。但这些数据不仅仅是数字的堆积，它们是有价值的资源，因为通过适当的大数据分析，我们可以从中提取出有意义的信息，这不仅改变了商业，也改变了我们的生活方式、医疗保健、科学研究等方方面面。
数学的威力有多大？国防科技大学理学院用实践给出了最好的答案——他们创造性地运用一个个公式、算法、方程，破解制约部队战斗力提升的现实问题，推动了战斗力生成模式转变。 新的公式，改变了传统的设立测距雷达站
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