摘要：
数据分析师就像厨师一样。厨师的工作有5步：下单、备料、切配、烹饪、打荷。数据分析师的工作也有5步。呈现数据就好像打荷。厨师在把菜肴端给客人之前要做盘饰美化，让菜肴精致美观，这个工作就是打荷。同样，数据分析师在汇报研究成果之前也需要打荷。数据分析师的打荷工作分为两部分——配图表和写报告。 数据呈现框架 阅读全文
posted @ 2016-12-13 10:30
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摘要：
一、分析目的 为企业战略决策、投资决策、营销决策提供依据 二、分析思路 三、分析方法——厨艺大比拼 数据分析的过程 对比 分类 相关：相关分析研究的是事物间的某种联系，最常见的联系就是因果分析。 分布：分布分析就是集中和离散趋势。 四、分析应用 宏观环境：PEST分析——政治（Political）环 阅读全文
posted @ 2016-12-05 07:52
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摘要：
我们在数据分析之前需要进行数据处理、数据录入并把数据清洗干净，做好数据的加工和描述工作。 【参考文献】《数据分析：企业的贤内助》 陈哲 著 阅读全文
posted @ 2016-12-05 07:51
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摘要：
数据是大家的原料，在设计方案、撰写报告之前，备料很关键。常言道巧妇难做无米之炊，我们今天就来聊聊如何采集数据吧。 一、数据特征 所谓时效性是指数据的发生和运用要有个提前期，失去时效性，就失去了潜在机会。 数据的分散性具体表现在两个方面：1）没有固定发生地。2）零散分布，相互关联才完整。 数据的概率性 阅读全文
posted @ 2016-12-02 06:17
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摘要：
一、研方案的作用 研究方案可用来指导我们的数据采集和分析工作，一案在手，成竹在胸。 二、如何才能写一份优秀的研究方案 不要把撰写研究方案当成写计划书，而是要作为讲演稿来准备。 理论要上天。 经验要入地。 客户需要什么信息？ 客户为什么需要这样的信息？ 客户用这些信息做什么？ 想像自己是行业专家。 想 阅读全文
posted @ 2016-12-01 11:32
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摘要：
四重境界 指数据分析对企业的支持度：What、Why、How 指分析结果的可靠度。要有信度，需满足三个条件：对比要可比、差异要显著、描述要全面 指分析效率：通过速度和成本来衡量。速度越快，成本越低，则效度越高。 数据分析前期要向企业了解需求，后期要向企业呈现分析成果，虽然信息流方向不同，但都面对沟通 阅读全文
posted @ 2016-12-01 11:30
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摘要：
相关背景： 1.统计学 统计学贯穿数据分析全过程：采集、设计、处理、分析 2.心理学 准确探测用户心理 3.社会学 对人的社会性做出合理解释 4.人口学 更好地理解到人的差异，有助于选择市场细分度，提出合理的精细化营销建议 5.营销学 思路更开阔，为营销决策提供支持 6.财务管理 得失一笔帐，算得清 阅读全文
posted @ 2016-12-01 11:29
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在大数时代真正来临的今天，仅凭感觉和经验就能创造奇迹的时代已经过去，“数据分析”是企业未来决胜的关键！ 数据分析=20%的数据平台+30%的数据支持+50%的数据应用 【参考文献】《数据分析：企业的贤内助》陈哲 著 阅读全文
posted @ 2016-12-01 11:28
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入门知识拾遗 一、作用域 对于变量的作用域，执行声明并在内存中存在，该变量就可以在下面的代码中使用。 外层变量，可以被内层变量使用 内层变量，无法被外层变量使用 二、三元运算 1 result = value1 if 条件 else value2 如果条件为真：result = 值1如果条件为假：r 阅读全文
posted @ 2016-06-15 18:15
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摘要：
本节内容2016-05-30 一、Ptyhon介绍 Python诞生于1989年圣诞节期间，创始人吉多•范罗苏姆（Guido Van Gossum）。 最新TIOBE排行榜(http://www.tiobe.com/tiobe_index?page=index)，Python赶超PHP占据第五，Py 阅读全文
posted @ 2016-05-30 14:10
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