在当今数字化时代，电商行业正以前所未有的速度蓬勃发展。而数据分析作为一种强大的工具，在电商领域发挥着至关重要的作用，为企业提供了深入洞察市场、客户和业务运营的能力，从而驱动增长和创新。1.购物路径分析：通过追踪用户在电商平台上的浏览、搜索、添加购物车、结算等行为，绘制出用户购物路径图。这有助于发现用户在哪个环节容易流失，从而针对性地进行优化。例如，如果发现很多用户在添加购物车后没有进行结算...

随着经济与IT技术的不断发展与更新迭代，各个领域对于数据的收集、处理、分析都提出了相当高的要求，依靠传统方法已然无法满足如此庞大的需求。因此，大数据应运而生。而随着时代发展，大数据技术也日益完善。因而了解今日的大数据分析技术和方法有哪些，越来越有其必要性。传统的数据分析，有着实时性差、分析角度有限和分析数据有限等缺陷。面对着大数据体量大、速度要求高、形态众多、价值巨大但分布散...

当前，数据科学是一个热门领域，做数据分析有关的项目是证明自己足以胜任某一份工作的最好方法。在这篇博文里，我们可以看到利用空闲时间就能做的7个数据科学方法。这些方法，既能给我们的简历增加亮点，也让我们在日常工作中有更强的数据分析能力。01. 回归（Regression）我们可以着手去做的第一个项目是以回归为基础的项目。回归可以用来确定两组变量之间关系的强度...

关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。关联分析在电商分析和零售分析中应用相当广泛。关联分析需要考虑的常见指标：支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率...

俗话说：工欲善其事，必先利其器。作为一个新手数据分析师，工具用得好，其实是可以极大地提升工作效率的。那么作为一名数据分析师，都需要掌握哪些工具呢，这里先列出使用频率最高的几个工具及其应用场景。SQL：用于数据库管理，可以进行数据查询、过滤、排序、聚合等操作，是数据分析前对数据进行预处理的重要工具。企业业务管理：用于客户关系管理(CRM)、人力资源管理(HRM)、供应链管理(SCM)等...

描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差...

在当今这个数据爆炸的时代，数据分析可是相当热门的技能。不管是想从海量数据里挖掘商机的企业，还是痴迷于探索数据奥秘的科研人员，都在寻找一款强大又好用的工具。这时候，Python出现了。在数据分析领域，为什么大家都爱用Python做数据分析呢？今天咱就来唠唠。简单易学，新手友好.对于刚接触数据分析的小白来说，编程语言可能让人望而生畏。但Python就不一样啦，它的语法特别简洁...

本期我们不谈面试干货了，回归到数据分析师工作本身，谈谈所谓的数据分析师思维究竟是什么？掌握这些思维，不仅能让你在数据处理与分析时更加得心应手，更能助力你从数据中挖掘出真正有价值的信息，实现为业务上的进阶。大家在生活中也可以刻意的练习自己这几种思维方式。目标思维:做数据分析，首先要一定明确目标，以终为始。我们要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题，才能保证分析结论是为目标服务的...

每个企业都需要招聘适合自己生存发展的数据分析人员。那么，作为数据分析人员的我们，究竟需要具备什么样的能力，才能在巨型的招聘市场中，受到更多企业的青睐（拿offer拿到手软）呢？作为数据分析师，你应该具备的技能：首先，无论企业是否需要员工具备非常高的专业素养，我们都应该严格要求自己，通过持续学习，让自己具备更强的专业能力，为我们将来获得更高的薪水，打下基础。那么，对于入行的数据分析新手来说，我们需要具备什么样的技能...

Python数据分析听起来很高大上？其实只要掌握正确方法，零基础也能快速上手。别被那些复杂的专业术语吓到，数据分析本质上就是用工具帮你从数据中发现有趣的故事。为什么选择Python做数据分析,Python就像数据分析界的瑞士军刀，简单易学又功能强大。它有着最友好的语法结构，读起来几乎像英语一样自然。更重要的是，Python拥有庞大的数据分析生态系统——Pandas帮你轻松处理表格数据，NumPy让数值计算飞起来...

在金融市场这个风云变幻的舞台上，每一次数据的跳动都可能引发巨大的波澜。在这看似混乱无序的金融浪潮背后，有这样一群人，他们凭借着敏锐的洞察力和专业的技能，从海量的数据中抽丝剥茧，探寻着市场的规律和趋势，他们就是金融数据分析师。今天，就让我们一同走进他们的世界，揭开金融数据分析师工作日常的神秘面纱。金融数据分析师，宛如数字时代的金融智者，他们运用统计、数学和计算机技术，对金融数据进行深入剖析 ...

大厂需要什么样的数据分析师？随着数据分析岗位的正规化，很多新人也进入到这个行业中来，一些从业者明显感觉到了压力。从最新的岗位JD上，也能看出，从SQL、Python到建模分析、Tableau，对数据分析岗位的要求，是越来越高了。数据分析师到底要掌握什么样的能力？我们要如何适应新的要求，避免被淘汰？今天我们就来好好聊聊。纵览各大公司的需求，我发现，一个优秀的数据分析师，必须具备三方面的能力：一般来说，数据分析所用到的技能主要有这7种...

在数字化飞速发展的当下，数据量正呈几何倍数急剧攀升。此时，一份优质的数据分析报告便凸显出其不可替代的重要性。而如何撰写这样一份报告，无疑成为了核心要点。今天，我们就一同深入探讨数据分析报告撰写过程中的关键事项。撰写前的准备工作：明确目标与受众，撰写数据分析报告的首要步骤是明确分析目标与受众。目标应紧扣业务需求，精准定位目标才能确保分析方向正确，避免无效工作。了解受众需求同样重要，不同受众对报告的关注点与期望各异...

在数据分析工作中，你可能经常遇到这样的问题：从浏览到消费的转化率一直很低，那到底该优化哪里呢？如果你要投放广告该怎么选择对象人群呢？遇到类似的问题，我们需要将具体的业务问题和数据之间建立一种关系，然后通过一些分析方法和分析工具，让我们在遇到此类问题时知道：我该选择什么样的分析工具或分析方法去解决实际业务中的问题。俗话说：没有对比就没有伤害。数据分析的最终目的是对现实的情况或一个功能的好坏做评估，这里最常用的方法就是对比分析法啦...

大家在工作当中有没有遇到过这样的情况：拿到数据之后，一通分析猛如虎，一看结果0:5。得到的分析结果完全起不到作用，又或是完全没有数据分析思路。其实啊，数据分析也是有“套路”的。我将它分解成7个步骤。今天我们就来聊聊，这7个步骤怎样做。明确需求是数据分析的第一个步骤，主要是与他人沟通交流与需求相关的一切内容，并将相关内容清晰及准确的理解、表达。一般刚入门的分析是以被动分析为主...

在工作报告、晋升述职、面试中，我们经常听到这种要求：“业务有没有采纳过你的数据分析建议？”“你做的数据分析，有没有落地效果？”“你有没有实现闭环，形成方法论？”其实，这些说的都是同一件事：做数据分析，不能光自己搓代码，要有落地应用，形成所谓的“闭环”。可到底该怎么实现这种效果？很多同学并没有清晰的想法，也因此难以通过面试or晋升考察。今天带大家盘点一下，实现闭环的三种模式，看看哪一种适合自己...

随着互联网的快速发展，电子商务已经成为了现代商业的重要组成部分。在这个竞争激烈的市场中，企业需要利用各种工具和技术来了解消费者的需求，优化产品和服务，提高销售和利润。数据分析正是其中一种强大的工具，它可以帮助企业深入了解消费者行为、市场趋势和竞争对手，从而做出更明智的决策。以下是一些电子商务中数据分析的应用案例：1. 用户行为分析：通过分析用户在电子商务平台上的行为，如浏览记录、购买记录、搜索关键词等，企业可以了解用户...

随着区块链技术的迅猛发展，数据分析师在数据分析领域中的作用也变得越来越重要。区块链技术以其去中心化、安全性高、透明度强等特点，为数据分析师提供了更多的机会和挑战。首先，区块链技术为数据分析师提供了更可靠的数据源。传统的数据分析往往依赖于中心化的数据存储和管理系统，这些系统容易受到数据篡改、丢失等问题的影响。而区块链技术通过分布式的数据存储和加密算法，确保了数据的完整性和安全性。数据分析师可以通过区块...

数据分析师是当今数字时代中不可或缺的职业之一。他们通过收集、整理和分析大量的数据，为企业和组织提供有价值的洞察和决策支持。然而，要成为一名成功的数据分析师，并不仅仅需要掌握技术和工具，还需要进行自我评估和职业规划。首先，数据分析师需要对自己的技能和知识进行全面的评估。他们应该了解自己在数据分析领域的专业知识和技能水平，包括统计学、数据挖掘、数据可视化等方面。此外，他们还应...

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为了各个领域中不可或缺的一部分。而在数据分析的过程中，数据分类和预测是其中两个重要的任务。传统的方法可能需要人工进行特征提取和模型构建，但是随着机器学习的发展，我们可以利用机器学习算法来自动进行数据分类和预测，大大提高了效率和准确性。机器学习是一种通过训练数据来构建模型并进行预测的方法。它通过学习数据中的模式和规律，从而能够对新的数据进行分类和预测。在数据分类任务中，我们希望将数据分为不同的...