08 2017 档案
摘要：PHP异步执行的常用方式常见的有以下几种，可以根据各自优缺点进行选择： 1.客户端页面采用AJAX技术请求服务器优点：最简单，也最快，就是在返回给客户端的HTML代码中，嵌入AJAX调用，或者，嵌入一个img标签，src指向要执行的耗时脚本。缺点：一般来说Ajax都应该在onLoad以后触发，也就是
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摘要：MySQL在2016年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在MySQL数据库之上，甚至是从Oracle迁移到MySQL上来。但也存在部分客户在使用MySQL数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU打满等情况。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见SQL
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摘要：今天聊一下增长黑客。 增长黑客是近年来国外很火热的一个词汇，顾名思义，它负责和驱动一切业务指标的增长。和运营平时干的事情没啥区别，只是多了一个非常酷炫的黑客后缀。 更多的含义和内容，在「增长黑客」这本书已经谈到，今天聊的是我业务中的一些增长案例。 我认为，增长黑客更见于细节和洞察，而不是爆发性的营销
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摘要：今天用Python分析用户消费行为，内容会更接地气，难度会稍稍上升一点。它也是七周成为数据分析师的最后一篇教程了。这里会串联以前的几个知识点。 数据来源CDNow网站的用户购买明细。一共有用户ID，购买日期，购买数量，购买金额四个字段。我们通过案例数据完成一份基础的数据分析报告。 加载包和数据，文件
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摘要：今天开始进入Python数据分析工具的教程。 数据分析绝对绕不过的三个包是numpy、scipy和pandas。numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。scipy是基于numpy的科学计算包，包括统计、线性代数等工具。pandas是基于numpy的数据分析
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摘要：大家学习Python，不练习怎么行？ 这次依旧使用网络抓取的数据分析师的招聘薪资作为练习数据。在早期我们已经用它进行了Excel、BI可视化、SQL三方面的实战训练，想必大家已经很熟悉了，我不再赘述。 主要内容是进行数据读取，数据概述，数据清洗和整理，分析和可视化。按照本教程，相信大家的Pandas
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摘要：Python之所以灵活，就是因为它函数式编程的特性。今天开始学习Python的一些高级特性。 控制流 Python等程序语言，都是从程序顶端从上到下一行行执行语句，可以把它想象成线性。生活中的很多情况，并不只是单一的线性。 某程序员的老婆叫他上街买几个桃子，吩咐如果有西瓜，买一个。 后来他就真的只买
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摘要：Python一共有三大数据结构，它是Python进行数据分析的基础，分别是tuple元组，list数组以及dict字典。本文通过这三者的学习，打下数据分析的基础。 数组 数组是一个有序的集合，他用方括号表示。 num就是一个典型的数组。数组不限定其中的数据类型，可以是整数也可以是字符串，或者是混合型
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摘要：Python是近年来最火爆的语言，已经作为数据分析和机器学习的首选语言之一。 Python虽然被诟病不够快，但足够灵活和易上手。Python教程主要围绕数据分析展开，所以技术原理这类内容会略过，可以认为这是一篇重应用的课程。 想学会一门语言不是一朝一夕的事情，若大家想成为技术型的数据分析师，或者未来
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摘要：数据分析涉及不同的业务领域，很多时候，业务的了解比数据技巧更重要。很多新人常问Python、SQL，但鲜有问业务，可后者才决定分析的成败。 业务的洞悉决定了数据分析师发展的上限，数据技巧只是逼近它。好的分析师都懂业务，也必须懂业务。 我希望通过本文，让数据新人对业务有一个大概的了解，也适用产品和运营
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摘要：在前一篇讲完概率分布后，我们再接再厉拿下假设检验，也就是大名鼎鼎的AB Testing。俗话说得好，再优秀的产品经理也跑不过一半AB测试。 抽样 数据分析中，虽然数据越多越齐越好，可是受限于各类因素的制约，我们并不能获取全部的数据。比如Excel的性能限制，比如数据库不支持大文件导出、或者是无法全量
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摘要：我们已经了解概率的基础，概率中通常将试验的结果称为随机变量。随机变量将每一个可能出现的试验结果赋予了一个数值，包含离散型随机变量和连续型随机变量。 掷硬币就是一个典型的离散型随机变量，离散随机变量可以取无限个但可数的数值。而连续变量相反，它在某一个区间内能取任意的数值。时间就是一个典型的连续变量，1
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摘要：概率是度量一件事发生的可能性，它是介于0到1之间的数值。 我们抛一枚硬币，它有正面朝上和反面朝上两种结果，通常用样本空间S表示，S={正面，反面}。 如果把硬币抛两次呢？它拥有四种结果，S={(正面,正面),(反面,反面),(正面,反面),(反面,正面)}。抛三次则是八种。 现实中的概率事件更复杂，
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摘要：描述统计学，往往研究数据的集中和离散。其中，各数据出现次数的情况，也是重要的一个研究方向。 频数分布表示互不重叠的组别中每一组项目的个数。在分类型数据中，频数分布就是各个分类类目的总数。 上图就是数据分析师的岗位，按城市统计出的频数表，即各个城市的岗位数量。从应用角度看，数据透视表是专门用来计算频数
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摘要：当获得一份数据集时，你会怎么做？ 立马撩起袖管进行分析么？这不是一个好建议。无数的经验告诉我们，如果分析师不先行了解数据集的质量，后续的推断分析是事倍功半的。 正确的处理方法是先使用描述统计。 什么是描述统计学 它是一种综合概括数据集的方式，包括数据的加工和显示，数据集的分布特征等。它与推断统计相呼
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摘要：我们在上一篇《SQL，从入门到熟练》文章已经掌握了除Join外的常用语法和函数，今天会通过一系列的练习彻底掌握SQL。 我们知道，数据库由多张表组成，表与表之间可以实现关联。 上图就是一个简单的关联模型： Students.addressId = Address.id Students.id = S
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摘要：在《写给新人的数据库指南》，我们已经成功的安装数据库，并且导入数据，今天进入MySQL的实战练习。SQL是数据库的查询语言，语法结构简单，相信本文会让你从入门到熟练。 掌握SQL后，不论你是产品经理、运营人员或者数据分析师，都会让你分析的能力边界无限拓展。别犹豫了，赶快上车吧！ 以下的语句都在Seq
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摘要：我们进入第四周数据库的内容，在数据分析师的职业生涯中，数据库与SQL会是他们性价比最高的技能之一。 数据库是逻辑上的概念，它是一堆互相关联的数据，放在物理实体上，是一堆写在磁盘上的文件，文件中有数据。这些最基础的数据组成了表(table)，我们把它想象成一张Excel的sheet。 数据表的抽象概念
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摘要：曾经有人问过我，什么是数据分析思维？如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则： 不是我觉得，而是数据证明 这是一道分水岭，“我觉得”是一种直觉化经验化的思维，工作不可能处处依赖自己的直觉，公司发展更不可能依赖于此。数据证明则是数据分析的最直接体现，它依托于数据导向型的
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摘要：今天学习第三周内容：如何锻炼分析思维。 很多人的分析思维都是欠缺的，可它又在数据分析过程中无比重要，甚至它不限于数据领域，在产品和运营工作中也能用到。 数据分析属于分析思维的一个子类，有专门的数据方法论。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。前者是今天讲述的重点。 思维训练不同于Excel函数和
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摘要：我们上一篇《数据可视化：打造高端的数据报表》教大家如何制作清晰美观的报表以及相应技巧，但是报表是结果的呈现，并不是数据分析的过程。 数据分析师更多用到的报表是BI。 BI全称商业智能（Business Intelligence），在传统企业中，它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合，快速制作出
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摘要：前一篇文章列举了常用的分析图表，今天主要围绕Excel常用的图表技巧，以及图表的设计规范展开。相信大家练习后，图表设计能力会从下图： 进化到： 数据分析师应该会设计图表和报表。这里并不是要求大家像设计师一样运用Photoshop等软件绘制，而是知道数据元素如何用图表更好的表达，将数据蕴含的信息展现出
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摘要：Excel的课程告一段落，今天开始第二周的内容，数据可视化阶段。 数据可视化是一个热门的概念，是分析师手中的优秀工具。好的可视化是会讲故事的，它向我们揭示了数据背后的规律。 大家对可视化的使用认知或许来源于下面这张图。虽然结构很清晰，但它更多针对Excel的图表，不够丰富。本文会结合数据分析师的使用
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摘要：本次讲解依然是提纲，图文部分引用自百度经验。如果有疑问或建议，可以留言给我，也可以网上搜索。内容方面照旧会补充SQL和Python。 快捷键 Excel的快捷键很多，以下主要是能提高效率。 Ctrl+方向键，对单元格光标快速移动，移动到数据边缘（空格位置）。 Ctrl+Shift+方向键，对单元格快
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摘要：在Excel技巧和Excel函数后，今天这篇文章讲解实战，如何运用上两篇文章的知识进行分析。内容是新手向的基础教程。 曾经有童鞋向我反应没有Excel数据练习，所以这次提供真实数据。为了更好的了解数据分析师这个岗位，我用爬虫爬取了招聘网站上约5000条的数据分析师职位数。拿数据分析师进行数据分析。
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摘要：世界上的数据分析师分为两类，使用Excel的分析师，和其他分析师。 每一个数据新人的入门工具都离不开Excel。因为Excel涵盖的功能足够多。 很多传统行业的数据分析师只要求掌握Excel即可，会SPSS/SAS是加分项。即使在挖掘满街走，Python不如狗的互联网数据分析界，Excel也是不可替
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摘要：今天简单说下数据分析的工具技巧。 IPython notebook（现在叫jupyter）一直是数据分析的利器。 我长期以来都用它玩单机版的数据分析，BI虽然在线上环境，但偏报表。最近在查询资料的时候，发现它能完美地和Docker兼容。Docker我只了解部分概念，不过并不妨碍阅读文章。 于是拜托我
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摘要：有一次在公司，突然一张图片在公司群里炸开。 那是一大箱的饮料，水蜜桃味的。原来一家便当O2O到公司来邀请注（shao）册（qian）。扫一扫关注微信二维码就能拿一瓶饮料，首单也有优惠。 真是运营同行见同行，两眼泪汪汪啊。 外卖公司派出了两个妹子对我司程序员实行卖萌攻势，一个产品经理负责推销和收集用户
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