就目前而言，越来越多的人认识到数据分析的重要性，大家都知道数据分析有很多的用途，
这就是使得数据分析也成为产品经理的一项必备技能。但是当我们真正在进行数据分析的过
程中，总会存在一些问题，这些问题都是我们必须理解的，那么学数据分析需要的知识都有
哪些呢？下面就由小编为大家一一道来。
首先我们来讲讲数据分析的动机，说白了就是为什么要进行数据分析呢？这是因为我们不管
做出什么事情的时候，都是需要使用数据来说话的，毕竟在主观的认知总会有一些偏差，所
以我们使用事实来说话，那么怎么用事实呢？那就是用数据。数据是不会说谎的。通过数据
进行分析下一步的具体情况，这样才能够做出更好的决策。当然，对于不同的商业模式关注
的数据指标是不同的，不同创业阶段公司所关心的数据指标也是不同的。这就需要获得一些
目标，那么怎么获得目标呢？目标的获取有两种方式。第一种就是自主设定目标值。第二种
就是参考行业基准值。
其次我们需要了解一下商业模式，这是因为数据分析行业中的很多客户都是面向商业模式的。所以，数据分析师应该对商业的模式有所了解，那么商业模式是什么？商业模式是让人们做
你希望他们做并能使你从中获利的事。了解了商业模式，就能够知道了应该关注的指标。
除了这些，我们需要知道好的数据指标是什么。一般来说，好的数据指标是具有比较性的，
我们通过比较在不同的时间段，用户群体，竞争产品之间的表现，从而可以更好的发现产品
的实际走向，这种功能都是每一个企业所关注的事情。而且好的数据指标是简单易懂的。如果人们不能很容易地记住或讨论某指标，那么通过改变它来改变公司作为会十分困难，当然好的数据指标是一个比率。仅仅查看几个比例就能够对一个公司的基本状况作出判断，这样才能够做好数据分析。
通过这篇文章我们不难发现学习数据分析需要掌握的知识，大家在进行学习数据知识的时候需要掌握很多的知识，由于篇幅问题小编就给大家介绍到这里了，我们在后面的文章会为大家讲一些更重要的内容，不要走开，精彩内容下次归来。
时间 2015-1-31 数据分析——基础知识 一、新登用户数 日新登用户数 每日新注 并登录游 的用户数 周新登用户数 本周7天日新登用户数累计之和 新登用户数： 本 30天日新登用户数累计之和 可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏 走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行 二、一次会话用户数 日一次会话用户数 即新登用户中只 一次会话，且会话时长 于规定阈值 周一次会话用户数： 本周7天日一次会话用户数累计之和 一次会话用户数： 本 30天日一次会话用户数累计之和 可解决的问题： 1) 广渠道是否 刷量作弊行
2)渠道 广 量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如 网络状况 载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户 量，进一 分析则需要定 活跃用户的 一次 会话用户数 三、用户获取 本 CAC 用户获 本义 广 本/ 效新登用户 可解决的问题： 1)获 效新登用户的 本是多少 2)如何选择 确的渠道优化投放 3)渠道 广 本是多少 四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游 的用户数 周活跃用户数 WAU 截至当日，最 一周 含当日的7天 登录游 的用户数，一般按照自然周进行计算
活跃用户数 正AU 截至当日，最 一个 含当日的30天 登录过游 的用户数，一般按照自然 计算 可解决的问题： 1)游 的 心用户规模是多少 游 的总体用户规模是多少 2)游 产品用户规模稳定性 游 产品周期 化趋势衡量 3)游 产品老用户流失 活跃情况 渠道活跃用户 存周期 4)游 产品的粘性如何 正AU结合 广效果评估 备注 正AU层级的用户规模 化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的 广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显 外游 命周期处于 同时期，正AU的 化和稳定性也是 同的 五、日参与次数 DEC 日参 次数 用户对移 游 的使用记 一次参 ，即日参 次数就是用户每日对游 的参 总次数 可解决的问题： 1)衡量用户粘性 日 均参 次数
传统分析与大数据分析的 对比 This manuscript was revised on November 28, 2020
“大数据”是用来表示大量的没有按照传统的相关格式存储在企业数据库中的非结构化数据的总术语。以下是大数据的一般特点。 数据存储量相对于当前企业TB（TERA BYTES）字节的存储限制，定义在PB（PETA BYTES）字节，EXA字节以及更高的容量顺序。 通常它被认为是非结构化数据，并不适合企业已经习惯使用的关系型数据库之下 数据的生成使用的是数据输入非传统的手段，像无线射频识别（RFID），传感器网络等。 数据对时间敏感，且由数据的收集与相关的时区组成。 在过去，专业术语“分析”应用于商业智能（BI）世界来提供工具和智能，通过对各种各样可能的信息视角的快速的、一致的、交互式访问获得洞察力。 与分析的概念非常接近，数据挖掘已经应用于企业以保持关键监测和海量信息的分析。最大的挑战就是如何通过大量的数据挖掘出所有的隐藏信息。 传统数据仓库（DW）分析相对于大数据分析 企业数据的分析朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察，是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。下表总结了一些它们之间的差别。 大数据分析用例 基于用例，企业可以理解大数据分析的价值和在大数据分析的帮助下如何解决传统的问题。以下是一些用法。 客户满意度和保证分析：也许这是基于产品的企业所担心的最大的一个领域。在当今时代，没有一个清晰的方式来衡量产品的问题和与客户满意度相关的问题，除非他们以一个正式的方式出现在一个电子表格中。
信息质量方面，它是通过各种外部渠道收集的，而且大多数时候的数据没有清洗 因为数据是非结构化数据，无法关联相关的问题，所以长期的解决方案提供给客户 分类和分组的问题陈述都缺失了，导致企业不能对问题进行分组 从上面的讨论中，对客户满意度和保证分析使用大数据分析将帮助企业在急需的客户注意力设置中获得洞察力，并有效地解决他们的问题以及在他们的新产品线上避免这些问题。 竞争对手的市场渗透率分析：在今天高度竞争的经济环境下，我们需要通过一种实时分析对竞争者强大的区域和他们的痛点进行衡量。这种信息是可适用于各种各样的网站、社交媒体网站和其他公共领域。对这种数据的大数据分析可以向企业提供关于他们产品线的优势、劣势、机遇、威胁等非常需要的信息。 医疗保健/流行病的研究和控制：流行病和像流感这样的季节性疾病在人群中以一定的模式开始，如果没有及早发现和控制，它们就会传播到更大的区域。这对发展中以及发达的国家都是一个最大的挑战。当前绝大部分时间的问题是人们之间的症状各异，而且不同的医护人员治疗他们的方法也不同。人群中也没有一种常见的症状分类。在这种典型的非结构化数据上采用大数据分析将有助于地方ZF有效地应对疫情的情况。 产品功能和用法分析：大多数产品企业，尤其是消费品，不断在他们的产品线上增加许多功能，但有可能一些功能不会真正地被顾客所使用，而有些功能则更多地被使用，对这种通过各种移动设备和其它基于无线射频识别（RFID）输入捕捉到的数据的有效分析，可以为产品企业提供有价值的洞察力。 未来方向的分析：研究小组分析在各种业务中的趋势，而这种信息通过行业特定门户网站甚至常见的博客可以获得。对这种未来数据的不断分析将有助于企业期待未来，并将这些期待带入他们的生产线。 总结 大数据分析为企业和ZF分析非结构化的数据提供了新的途径，这些非结构化数据到目前为止在典型的企业数据仓库的情景中被数据清洗的惯例所拒绝。然而从以上用例明显看出，这些分析在改善企业的运营方面有很长的路要走。我们在未来的日子里将会看到更多的产品和应用系统在这个市场上出现。
第1章 商业智能：数据分析基础 本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介 商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.doczj.com/doc/859180507.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。 商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层 数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数
干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系 【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。 （注：图保存下来，查看更清晰） 作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。 在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出
限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。 当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。 在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储 无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
Stata软件基本操作和数据分析入门 第一讲 Stata操作入门 张文彤赵耐青 第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。 由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。 由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。 第二节 Stata操作入门 一、Stata的界面 图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。
电商数据分析基础知识 电商数据分析基础知识 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：
(1)流量类指标 独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标
大数据分析入门视频 大数据时代成为一名数据分析师是很多人的梦想，数据分析师洞悉全局，神秘又可敬，那我们今天的主讲内容就是关于大数据分析培训的内容。想成为数据分析师，下文介绍的内容你不得不知道。 1，可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 2，数据挖掘算法 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无
从说起了。 3，预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4，语义引擎 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 5，数据质量和数据管理 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 这些知识只能让你入门大数据分析，想成为一名数据分析师还需要学习更多大数据的知识，快去努力吧，希望你的梦想早日实现，成为人人羡慕的数据分析师。
数据分析数学基础 统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学； 归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据 自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数 数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距； 组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形 频率分布=某一组频数/总频数 累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线 累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量：趋向落在根据数值大小排列的数据的中心 算术平均： 加权算术平均： 2、中位数：一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数：一组数出现次数最多的那个数，众数不一定存在，也不唯一 均值、中位数和众数之间的关系： 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差：数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度，常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距，10-90百分位数间距、标准差； 1、全距：最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差：标准差的平方 离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度：分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度：分布的陡峭程度，尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率，独立和不独立事件 3、互不相容事件：两个或多个事件中，任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布 离散型：离散型概率分布 连续型：概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望 如果一个人活得S美元的概率为p，则他的数学期望=pS
数据处理 （从小数据到大数据） 一、小数据 1、信息的度量 在计算机中： 最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法 十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H
3、不同数制之间的转换方法 （1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。 例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D
D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取） 例，十进制数59转换为二进制数111011B
例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）
大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：
讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！
2018CPDA 数据分析师考试大纲 第一部分考试介绍 一、考试目标 数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。 侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。 考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。 二、考试科目及考试形式 考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。 三、教材与资料 《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。 四、知识点要求注释 识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围； 理解：要求应知应会，非重点考试要求范围； 应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围； 了解：拓展性知识，非考试要求范围。 第二部分考试内容 根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容： 一、数据分析理论知识 数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算
人教版初中数学数据分析知识点训练及答案 一、选择题 1．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表： 那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（） A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80 【答案】A 【解析】 【分析】 找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案． 【详解】 把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85； 在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85； 故选：A． 【点睛】 此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错． 2．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分 【答案】A 【解析】 【分析】 按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】 根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010
故选A 【点睛】 本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 3．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（） A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m 【答案】B 【解析】 【分析】 将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可． 【详解】 把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m， 平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8 ++++++÷=m， 故选：B． 【点睛】 考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平． 4．某校共有200名学生，为了解本学期学生参加公益劳动的情况，收集了他们参加公益劳动时间（单位：小时）等数据，以下是根据数据绘制的统计图表的一部分． 学生 类型人数时间010 t ≤＜1020 t ≤＜2030 t ≤＜3040 t ≤＜40 t≥ 性别男73125304女82926328 学初中25364411
互联网产品数据分析基础体系 互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。 一、用户规模和质量 用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。 １、活跃用户指标 活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内使用过的设备（如手机、平板电脑）数量。 活跃用户是衡量产品用户规模的指标。通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。 ２、新增用户指标 新增用户是指注册后，首次登录产品的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户
占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。 ３、用户构成指标 用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周“未使用”过产品，本周使用产品的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少使用过一次产品的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有使用过产品的用户。 ４、用户留存率指标 用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次使用产品的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例；14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。如果对于某一个产品，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。 ５、每个用户总活跃天数指标 每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在产品的活跃天数。如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个
大数据入门推荐书籍 大数据是眼下非常流行的技术名词，自然也催生出了一些与大数据相关的职业，通过对数据的分析挖掘来影响企业的商业决策。想知道有关大数据的学习书籍资料有哪些？，今天千锋教育来为大家推荐一波大数据学习需要的书籍。 《大数据时代》 大数据不是随机样本，而是所有采集数据；大数据不追求精确性，而是允许混杂性；大数据不是分析因果关系，而是相关关系。 2、《爆发》 《爆发：大数据时代预见未来的新思维》揭开了人类行为背后隐藏的模式“爆发”，大胆的提出人类有93%的行为都是可预测的，是一本超越《黑天鹅》惊世之作。神秘色彩十足。
3、《Presto技术内幕》 Presto是Face book开发的数据查询引擎，基于Java语言开发的，专门为大数据实时查询计算而设计和开发的产品，更是大数据实时查询计算产品的佼佼者，比Spark、Impala更加简单、高效。 4、《智能时代》
《智能时代》回顾了科学研究发展的四个范式，用实例证明了数据在科学发现中的位置。 5、《大数据处理之道》 从最初的Hadoop到Spark，再到Storm，到底哪个战斗力更强？《大数据处理之道》分析比较了当下流行的大数据处理技术的优劣及适用场景，包括Hadoop、Spark、Storm、Dremel、Drill等，详细分析了各种技术的应用场景和优缺点。几乎涵盖所有的大数据处理热门技术，语言诙谐，大数据处理技术与应用场景并在，对未来新的大数据处理技术发展趋势进行了预，测，初学者好上手，专业人士可系统的扩展知识。
6、《大数据基础与应用》 数据本身没有丝毫意义，通过统计、分类、萃取、特征抽取等一系列技术手段才能实现其价值。基础≠不重要，大数据初级必须要掌握的理论知识都在这里 7、《超越大数据》 把社交数据、移动数据、位置数据与主数据结合起来, 可以实现与现有客户
第五讲、数据分析 一、数据的代表 （一）、（1）平均数：一般地，如果有n 个数,,,,21n x x x 那么，)(121n x x x n x +++= 叫做这n 个数的平均数，x 读作“x 拔”。 注：如果有n 个数n x x x ,,,21 的平均数为x ，则①n ax ax ax ,,,21 的平均数为a x ； ②b x b x b x n +++,,,21 的平均数为x +b ； ③b ax b ax b ax n +++,,,21 的平均数为a x b +。 （2）加权平均数：如果n 个数中，1x 出现1f 次，2x 出现2f 次，…，k x 出现k f 次（这里n f f f k =++ 21），那么，根据平均数的定义，这n 个数的平均数可以表示为n f x f x f x x k k ++= 2211，这样求得的平均数x 叫做加权平均数，其中k f f f ,,,21 叫做权。 （3）平均数的计算方法 ①定义法:当所给数据,,,,21n x x x 比较分散时，一般选用定义公式：)(121n x x x n x +++= ②加权平均数法：当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：n f x f x f x x k k ++=2211，其中n f f f k =++ 21。 ③新数据法：当所给数据都在某一常数a 的上下波动时，一般选用简化公式：a x x +='。其中，常数a 通常 取接近这组数据平均数的较“整”的数，a x x '11=，a x x '22=，…，a x x n n '=。)'''(1'21n x x x n x +++= 是新数据的平均数（通常把,,,,21n x x x 叫做原数据，,',,','21n x x x 叫做新数据）。 （4）算术平均数与加权平均数的区别与联系 ①联系：都是平均数，算术平均数是加权平均数的一种特殊形式（它特殊在各项的权相等，均为1）。 ②区别：算术平均数就是简单的把所有数加起来然后除以个数。而加权平均数是指各个数所占的比重不同，按照相应的比例把所有数乘以权值再相加,最后除以总权值。 （二）众数：在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。（注：不是唯一的，可存在多个） （三）中位数：将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。 （注：①在找中位数的时候一定要把数据按大小依次排列；②如果n 是奇数，则中位数是第 2 1+n 个；若n 是偶数，则中位数处于第2n 和第2n 1+个的平均数；③中位数一般都是唯一的） 二、数据的波动 （一）极差： （1）概念：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差。 （2）意义：能够反映数据的变化范围，是最简单的一种度量数据波动情况的量，极差越大，波动越大。 （二）方差： （1）概念：在一组数据,,,,21n x x x 中，各数据与它们的平均数x 的差的平方的平均数，叫做这组数据的方差。通常用“2s ”表示，即])()()[(1222212x x x x x x n s n +++= （2）意义：衡量数据波动大小的量，方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小，数据的波动越稳定。 注：如果有n 个数n x x x ,,,21 的方差为2s ，则①n ax ax ax ,,,21 的方差为2a 2s ； ②b x b x b x n +++,,,21 的方差为2s ；
检测数据处理基础知识 来源:czyxyq 时间:2009-02-04 字体:[大中小] 收藏我要投稿 误差及相关概念→真实值与标准值 误差是测量值与真实结果之间的差异，要想知道误差的大小，必须知道真实的结果，这个真实的值，我们称之“真值”。 1.真实值 从理论上说，样品中某一组分的含量必然有一个客观存在的真实数值，称之 为“真实值”或“真值”。用“μ”表示。但实际上，对于客观存在的真值，人 们不可能精确的知道，只能随着测量技术的不断进步而逐渐接近真值。实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。 2.标准值 采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得 出的结果平均值，是一个比较准确的结果。 实际工作中一般用标准值代替真值。例如原子量、物理化学常数：阿佛伽得 罗常数为6.02×10等。 与我们实验相关的是将纯物质中元素的理论含量作为真实值。 1.准确度 准确度是测定值与真实值接近的程度。 为了获得可靠的结果，在实际工作中人们总是在相同条件下，多测定几次，然后求平均值，作为测定值。一般把这几次在相同条件下的测定叫平行测定。如 果这几个数据相互比较接近，就说明分析的精密度高。 2.精密度 精密度是几次平行测定结果相互接近的程度。 3.精密度和准确度的关系 （1）精密度是保证准确度的先决条件。 （2）高精密度不一定保证高准确度。 1.误差 （1）定义：个别测定结果X、X …X与真实值μ之差称为个别测定的误差，简称误差。 （2）表示：各次测定结果误差分别表示为X -μ、X -μ……X -μ。 （3）计算方法： 绝对误差 相对误差 对于绝对误差——测定值大于真值，误差为正值；测定值小于真值，误差为 负值。 对于相对误差——反映误差在测定结果中所占百分率，更具实际意义。 2.偏差 偏差是衡量精密度的大小。 误差的分类→系统误差 1.定义 由某种固定的原因造成的误差，若能找出原因，设法加以测定，就可以消除，所以也叫可测误差。
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/859180507.html, 大数据学习入门级书籍推荐 1.《大数据分析：点“数”成金》 大数据学习入门级书籍推荐 你现在正坐在一座金矿之上，这些金子或被深埋于备份、存档数据之中，或正藏在你眼前的数据集里，它们是提升公司效益、拓展新的商业关系、制订更直观决策的秘诀所在，足以使你的企业更上一层楼。你将明白如何利用、分析和驾驭数据来获得丰厚回报。作者Frank Ohlhorst“厚积”数十年的技术经验而“薄发”于此书，他将向读者介绍怎样将大数据分析应用于各行各业。在中，你将了解到如何对数据进行挖掘，怎样从数据中揭示趋势并转化为竞争策略及攫取价值的方法。这些更有意思也更有效的方法能够提升企业的智能化水平，将有助于企业解决实际问题，提升利润空间，提高生产率并发现更多的商业机会。 2、《大数据时代》 大数据学习入门级书籍推荐
上市公司，官网：https://www.doczj.com/doc/859180507.html, 《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托。迈尔。舍恩伯格被誉为“大数据商业应用一人”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。维克托。尔耶。舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。《大数据时代》认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。书中展示了谷歌、微软、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们具价值的应用案例。 3、《云端时代杀手级应用：大数据分析》 大数据学习入门级书籍推荐
初中数学数据分析知识点 一、选择题 1．对于两组数据A ，B ，如果s A 2＞s B 2，且A B x x =，则（ ） A ．这两组数据的波动相同 B ．数据B 的波动小一些 C ．它们的平均水平不相同 D ．数据A 的波动小一些 【答案】B 【解析】 试题解析：方差越小，波动越小. 22,A B s s >Q 数据B 的波动小一些. 故选B. 点睛：本题考查方差的意义．方差是用来衡量一组数据波动大小的量，方差越大，表明这组数据偏离平均数越大，即波动越大，数据越不稳定；反之，方差越小，表明这组数据分布比较集中，各数据偏离平均数越小，即波动越小，数据越稳定． 2．某射击俱乐部将11名成员在某次射击训练中取得的成绩制成如图所示的条形统计图，由图可知，11名成员射击成绩的众数和中位数分别是（ ） A ．8，9 B ．8，8 C ．8，10 D ．9，8 【答案】B 【解析】 分析：中位数，因图中是按从小到大的顺序排列的，所以只要找出最中间的一个数（或最中间的两个数）即可，本题是最中间的那个数；对于众数可由条形统计图中出现频数最大或条形最高的数据写出． 详解：由条形统计图知8环的人数最多， 所以众数为8环， 由于共有11个数据， 所以中位数为第6个数据，即中位数为8环， 故选B ． 点睛：本题主要考查了确定一组数据的中位数和众数的能力．注意找中位数的时候一定要先排好顺序，然后再根据奇数和偶数个来确定中位数，如果数据有奇数个，则正中间的数字即为所求．如果是偶数个，则找中间两个数的平均数．
3．有甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元．根据调查，将两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合，取得了较好的销售效果．现在糖果价格有了调整：甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%，但按原比例混合的糖果单价恰好不 变，则x y 等于（） A．3 4 a b B． 4 3 a b C． 3 4 b a D． 4 3 b a 【答案】D 【解析】 【分析】 根据已知条件表示出价格变化前后两种糖果的平均价格，进而得出等式求出即可．【详解】 解：∵甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元， 两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合， ∴两种糖果的平均价格为： ax by x y + + ， ∵甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%， ∴两种糖果的平均价格为： 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ， ∵按原比例混合的糖果单价恰好不变， ∴ ax by x y + + ＝ 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ， 整理，得 15ax＝20by ∴ 4 3 x b y a =， 故选：D． 【点睛】 本题考查了加权平均数，解决本题的关键是表示出价格变化前后两种糖果的平均价格．4．小明参加射击比赛，10次射击的成绩如表： 若小明再射击2次，分别命中7环、9环，与前10次相比，小明12次射击的成绩 （）