数据分析思维:业务指标

为什么要学习业务指标? • 通过分析和理解数据,发现数据背后的业务指标。这需要我们掌握分析数据的技能,学习如何从海量复杂的数据中找出有价值的业务信息。只有这样,我们才能深入地理解数据的意义,发现代表业务状态的关键指标; • 在分析问题时,我们需要使用多个相关的业务指标来进行全面的考量。任何问题都不是孤立的,我们需要从多个方面综合判断,才能得出较准确的结果。所以掌握常见业务指标的含义是非常必要的。

Super Bowl Ads Analysis

在过去的20年中,超级碗广告已成为全球范围内最为瞩目的广告之一。我们将重点分析这些广告中排名前十的品牌,并通过tableau对这些数据进行可视化展示。在这个分析中,我们将深入挖掘这些广告在营销和传播方面的策略,如何影响了品牌的知名度,销售额以及消费者的购买意愿。

机器学习基础知识不全?这20个概念帮你填补知识盲区

该文介绍了机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、在线学习和批量学习等。此外,还介绍了特征工程、正则化、过拟合、欠拟合等概念。文章还提到了受限玻尔兹曼机(RBM)和核外学习等技术。最后,文章回答了一些常见的机器学习问题。

基于Python的麦克风数据分析

这是一篇Python代码,用于处理麦克风数据。使用 Python 处理麦克风功率温度数据的步骤: 1. 编写代码读取数据并将其存储在适当的数据结构中。 2. 使用 Python 的内置函数和库分析和处理数据,如使用 NumPy 库进行数学运算和数据处理,使用 Matplotlib 库创建可视化图表辅助理解数据。 3. 将数据与其他数据源进行比较,如历史数据或其他相关数据,以更好地了解数据背后的趋势和模式。 4. 制定决策或改进麦克风的设计,以更好地满足用户需求。 总之,Python 是一种非常强大的工具,可用于处理各种类型的数据,包括麦克风功率温度数据。

逐层纵横向拉开档次法

这篇文章分享了逐层纵横向拉开档次法的Python源码,旨在研究科技成果转化能力。此外,还提供了知乎、简书和CSDN的分享链接以及源码和数据的下载链接。

基于Python“出租车数据挖掘”之可视化结果

这篇文章介绍了基于Python的出租车数据挖掘的可视化结果,包括行驶时间、经度和纬度的直方图、行程时间与起点和终点之间的直线距离关系图、起点和终点位置的空间密度图、市中心位置的空间密度图、用K-means划分出的区域空间密度图等。此外,还分析了不同时间下的分布情况、周周期性、日周期性等。文章中包含了多张图表和可视化结果。

初探|运营数据分析

本文介绍了运营数据分析的几个关键方面,包括维度分解、用户分群、转化漏斗、行为轨迹、留存分析、A/B测试和数学建模。通过这些手段,可以更好地理解用户行为、优化产品和提高商业效益。

初探|行业研究分析方法论

这篇文档介绍了行业研究分析的方法论,包括竞争对手概况分析、市场分析、发展策略选择、宏观环境分析、集中度分析、价值链分析、关键成功要素分析、产品生命周期分析、产品创新分析、价格-市场份额分析等内容。同时,介绍了行业未来发展趋势判断的方法,包括影响行业发展的因素分析、行业总体的发展趋势分析、市场规模发展趋势、盈利水平发展趋势、产品结构发展趋势、产能发展趋势、竞争格局发展趋势、技术研发的发展趋势等。最后,该文档还介绍了行业分析的工具,包括宏观环境分析、市场分析、集中度分析、价值链分析、关键成功要素分析、产品生命周期分析、产品创新分析、价格-市场份额分析等。