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数据分析的 8 种思维
导读：数据分析，应该更加注重思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢？ 本文总结了 8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。 在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。 如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。 ? 04 相关思维 在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。 总结 本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。 以上，希望能够对你有所启发。 ?
84032发布于 2019-09-25 - 来自专栏数据森麟
数据分析的 8 种思维
本文转载自林骥 在《数据分析的思维与工具》这篇文章中，我们提到，应该更加注重数据分析思维的培养，那么数据分析的思维主要有哪些呢？ 我总结了 8 种数据分析的思维，并用一些小故事进行举例说明。 1. 在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。 3. 如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。 4. 相关思维 在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。 啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。 总结 本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。 以上，希望能够对你有所启发。 ?
54711发布于 2019-09-27 - 来自专栏张俊红
数据分析的 8 种思维
在数据分析的工作中，细分的纬度主要包括时间、地区、渠道、产品、员工、客户等。杜邦分析法、麦肯锡的 MECE 分析法本质上都属于细分思维。 3. 如果不断用溯源思维去分析，那么对数据的敏感和业务的理解也能逐步加深。 4. 相关思维 在大数据时代，核心就是相关思维，这种思维是建立在相关分析的基础上。 啤酒与尿布的故事，是一个相关分析的经典案例。 沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是：跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒。 8. 归纳思维 归纳思维的方向与演绎正好相反，归纳的过程是从个别到一般。 还是以金属能导电为例。 前提：金能导电，银能导电，铜能导电，铁能导电，…… 结论：金属能导电。 总结 本文总结了数据分析的 8 种思维，分别是对比、细分、溯源、相关、假设、逆向、演绎、归纳，充分运用好这些思维，无论是工作，还是生活，相信都能够创造出更多的价值。 以上，希望能够对你有所启发。 ?
80610发布于 2019-09-25 - 来自专栏IT从业者张某某
8-点击流数据分析项目-Hive分析
文章目录 8-点击流数据分析项目-Hive分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 2.导入数据 二、创建hive表 创建 原始数据表（clickstreamdata-pre）： 创建点击流pageview 表clickstreamdata-pageview 创建点击流visit表clickstreamdata-visits 三、数据导入Hive 四、生成统计指标 生成统计数据指标的明细表 导入数据(2021 导出到mysql 总结 8-点击流数据分析项目-Hive分析 一、环境准备与数据导入 1.开启hadoop 如果在lsn等虚拟环境中开启需要先执行格式化，如果已经格式化的就不要二次格式化了 hadoop input-fields-terminated-by '\001' # 注意：需要修改为本机ip地址 备注：如果用lsn，需要打开mysql-workbench，导出的文件位于/home/ubuntu/dumps中 总结 本文完成了点击流分析项目的 hive导入，hive分析与hive导出等三个部分。
78510编辑于 2022-11-12 - 来自专栏Spark学习技巧
8个数据分析模型简介
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。” 一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。 那老李研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。 5、购物篮分析 购物篮分析是通过研究用户消费数据，将不同商品进行关联，并挖掘二者之间的联系。 8、杜邦分析法 杜邦分析法是财务分析常用的模型，主要通过对ROE进行分解，从盈利能力、运营能力和偿债能力三个方面去衡量企业经营业绩。
81721编辑于 2022-03-15 - 来自专栏程序猿DD
Java 8 Stream 数据流效率分析
来源：https://blog.csdn.net/Al_assad/article/details/82356606 Stream 是Java SE 8类库中新增的关键抽象，它被定义于 java.util.stream （这个包里有若干流类型：Stream代表对象引用流，此外还有一系列特化流，如 IntStream，LongStream，DoubleStream等 ），Java 8 引入的的Stream主要用于取代部分 集合类库也提供了便捷的方式使我们可以以操作流的方式使用集合、数组以及其它数据结构； stream 的操作种类 ① 中间操作 当数据源中的数据上了流水线后，这个过程对数据进行的所有操作都称为“中间操作”； 先说结论： 传统 iterator (for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高，尤其在小数据量的情况下； 在多核情景下，对于大数据量的处理，parallel stream 可以有比 stream； stream 中含有装箱类型，在进行中间操作之前，最好转成对应的数值流，减少由于频繁的拆箱、装箱造成的性能损失； 还有很多开发者不知道Stream不好调试，那么也可以看看这篇文章：Java 8的
50410编辑于 2022-07-12 - 来自专栏锦小年的博客
Python数据分析(8)-numpy运算函数
本节主要介绍numpy中的运算函数，有些需要记住并熟练的使用，主要分为三类：数学运算、算数运算、统计运算。
55340发布于 2019-05-26 - 来自专栏肉眼品世界
经典8个数据分析模型
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。” 一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。 研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。 2、转化漏斗模型 转化漏斗模型，主要是通过转化率分析整个业务流程中的转化和流失情况。通过转化数据，对每个环节的流失用户再进行精准营销。 5、购物篮分析 购物篮分析是通过研究用户消费数据，将不同商品进行关联，并挖掘二者之间的联系。 8、杜邦分析法 杜邦分析法是财务分析常用的模型，主要通过对ROE进行分解，从盈利能力、运营能力和偿债能力三个方面去衡量企业经营业绩。
65640编辑于 2022-06-15 - 来自专栏商业智能方案
8个常用数据分析方法，轻松搞定各种业务分析
在数据分析训练营给大家讲解数据分析案例的时候，发现一些新手小白在做数据分析时，拿到数据不知道怎么分析、从什么维度分析，脑海里没有清晰的分析思路。 对于数据分析思路的培养是一个不断练习积累的过程，刚入行的小白可以先套用一些常用的数据分析方法或模型，掌握基础的分析思路。 本文给大家讲解8个常见的数据分析方法，帮助大家快速上手数据分析，解决实际工作问题。 1.逻辑树分析法 逻辑树分析法就是把一个复杂的问题拆解成若干个小问题，像树枝一样展开。 计算出R、F、M的值后，再按照他们与均值比较后的高低可以将客户分成8类，然后对不同价值的客户采取对应的营销策略。 8.杜邦分析法 杜邦分析法是一个经典的财务分析方法，把企业的盈利水平、经营效率和风险承受能力综合在一起评价企业经营业绩。
1.1K30发布于 2020-07-14 - 来自专栏生信菜鸟团
转录组数据分析定量featureCounts-8
salmon index -t Homo_sapiens.GRCh38.cdna.all.fa -i salmon_index -t：参考基因组fasta文件，可以接受压缩格式 -i：存储索引的文件夹名 分析流程
73310编辑于 2024-07-10 - 来自专栏一行数据
8个Python高效数据分析的技巧。
---- 大家好，我是一行 今天给大家分享一篇内容，介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。 这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。 2.0 3.0 df.apply(np.sum, axis=0) A 12 B 27 df.apply(np.sum, axis=1) 0 13 1 13 2 13 8 Pivot Tables 如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。 Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
3K10发布于 2020-12-28 - 来自专栏CoXie带你学编程
8个Python高效数据分析的技巧
1,2,3,4] 2out = [] 3for item in x: 4 out.append(item**2) 5print(out) 6[1, 4, 9, 16] 7# vs. 8x 1# Map 2seq = [1, 2, 3, 4, 5] 3result = list(map(lambda var: var*2, seq)) 4print(result) 5[2, 4, 6, 8, 这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。 如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。 Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
2.7K20发布于 2018-08-30 - 来自专栏Python数据科学
8 个 Python 高效数据分析的技巧
不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。 # Map seq = [1, 2, 3, 4, 5] result = list(map(lambda var: var*2, seq)) print(result) [2, 4, 6, 8, 10] 这对绘图时数据可视化和声明坐标轴特别有用。 如果您熟悉Microsoft Excel，那么你也许听说过数据透视表。 Pandas内置的pivot_table函数以DataFrame的形式创建电子表格样式的数据透视表,，它可以帮助我们快速查看某几列的数据。
3.5K20发布于 2019-10-21 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【聚焦】数据分析能力的8个等级
并非所有的分析方法作用都相同。和大多数软件解决方案一样，你会发现分析方法的能力也存在差异，从简单明了的到高级复杂。下面我们按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，把分析能力划分为8个等级。 1. 统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6. 预报回答：如果持续这种发展趋势，未来会怎么样？还需要多少？什么时候需要？示例：零售商可以预计特定商品未来一段时间在各个门店的需求量。 8. 优化回答：如何把事情做得更好？对于一个复杂问题来说，那种决策是最优的？ PPV课其他精彩文章： ---- 1、回复“干货”查看干货 数据分析师完整知识结构 2、回复“答案”查看大数据Hadoop面试笔试题及答案 3、回复“设计”查看这是我见过最逆天的设计，令人惊叹叫绝 知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
1.6K40发布于 2018-04-23 - 来自专栏张俊红
数据分析师8大经典问题
做数据的同学们，你们在工作中被刁难过吗？有哪些问题是经常遇到，又让人恨得咬牙切齿的呢？从之前同学们吐槽的话题里，我精选了8个高频问题，今天一起来看一下。注意！ 应该多转发一些大数据/数据仓库/数据治理/数据分析的书单、技能树一类，让他们直观体验下“卧槽，这个东西这么复杂呀！” 问题2：“我们的数据可大了，都在那里了，你为啥分析不出来？” 当然，最理想的状态是：预测会有问题，经过业务努力没有问题，然后业务表扬数据分析及时发现了问题，数据分析表扬业务行动有效制止了问题，相互吹捧它不香吗，何必相互伤害。 所以比较好的处理办法，是做分层分析，多总结成功业务的例子。同样的数据分析支持，为啥别人能做好，为啥偏偏就你做不好。 问题8：“你怎么证明，你做的分析和公司业绩提升有关系！” 这个问题一般在考核绩效的时候才冒出来。听到问题的时候，都会让人恨得咬牙切齿，好想骂一句：“当初求数像条狗，看完数据嫌人丑！”
61160编辑于 2023-03-21 - 来自专栏人工智能头条
给入行数据分析的 8 个建议
来源 | 大数据分析与人工智能 1. 认为学会 Python 就可以掌握数据分析技能，大错特错，Python 只是数据分析师使用的工具之一，从商业 sense 到分析还有很多工具要掌握。 认为学不学数据分析无所谓，你 OUT 了，数据分析的本质是量化一切，让你看的更清楚一些，回头想想，你没有严谨的分析和数据验证，谁会信你？靠卖资历？ 解读： 以前的几年里，数据分析一直是中心化的形式存在，也就是一个部门为全公司，各个业务口输出数据分析报告，存在的问题简单，数据分析师在业务眼里：你不懂业务！ 那么以后的趋势就很清晰了，丰衣足食，自力更生，要是运营懂了数据分析、产品懂了数据分析、市场懂了数据分析，你想想，你的价值在哪？ 7. 解读： 不必多说，一句话让你懂：人均工资8000 8.
54020发布于 2019-04-30 - 来自专栏单细胞天地
OSCA单细胞数据分析笔记8—Dimensionality reduction
2、PCA降维的简单理解与应用 （1）简单理解 PCA降维是针对多维复杂数据常用的线性降维手段 可以简单理解为是基于原始数据中心点的相同维度坐标系的重构，新的坐标系的坐标轴就称之为主成分(PC, principal 参考教程视频（statquest）：【中字】主成分分析法（PCA）| 分步步骤解析 看完你就懂了！(https://www.bilibili.com/video/BV1C7411A7bj? "percentVar") # [1] 24.5181077 7.1739169 4.8484962 2.7507716 2.3263866 1.4646539 1.0064506 # [8] 往期回顾 多发性骨髓瘤发展过程中肿瘤和免疫细胞的共同进化 单细胞数据Seurat包的tSNE三维可视化 任意细胞亚群的差异分析 进阶版—doplot可视化多个单细胞亚群的多个标记基因 单细胞亚群细胞数量不一致 提取单细胞亚群进行后续再分析 ---- ---- ---- 如果你对单细胞转录组研究感兴趣，但又不知道如何入门，也许你可以关注一下下面的课程 生信爆款入门-2021第3期 数据挖掘线下重启(长沙站)(周六日
1.6K21发布于 2021-07-02 - 来自专栏IT从业者张某某
数据导入与预处理-第8章-实战演练-数据分析师岗位分析
数据导入与预处理-第8章-实战演练-数据分析师岗位分析 1.数据分析概述 1.1 本章内容 1.2 什么是数据分析 1.3 数据分析的流程 1.4 使用pyecharts绘制图表 1.4.1 pyecharts 2.4.4 数据分析师岗位的学历要求 备注：本文内容来源于黑马的《数据导入与预处理》教材 1.数据分析概述 1.1 本章内容 本案例数据为招聘网站上收集的有关数据分析师岗位的数据，对该数据集从数据分析的角度出发 1.2 什么是数据分析 数据分析是指运用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，将这些数据加以汇总和理解并消化，以实现最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。 2.1 分析目标 分析数据分析师岗位的需求趋势 分析数据分析师岗位的热门城市Top10 分析不同城市数据分析师岗位的薪资水平 分析数据分析师岗位的学历要求 在明确了分析目标之后，我们需要将项目目标分解到数据分析的各个环节 object 6 第一类型 3142 non-null object 7 职位优势 3142 non-null object 8
1.4K20编辑于 2022-11-12 - 来自专栏Java架构师必看
spring源码分析8
spring源码分析8 强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ
32610发布于 2021-04-13 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
CUT&Tag 数据处理和分析教程（8）
SEACR call Peak SEACR（用于 CUT&RUN 的稀疏富集分析工具包）专为从染色质分析数据中识别峰值和富集区域而设计。 这类数据通常背景信号极低（即某些区域完全没有读数覆盖），这在 CUT&Tag 染色质实验中尤为常见。 SEACR 以双末端测序生成的 bedGraph 文件为输入，将峰值定义为连续的碱基对覆盖区域，这些区域不会与 IgG 控制数据中标记的背景信号区域重叠。 peakN, peakReprodNum = peakReprod, peakReprodRate) FRiPs（峰区片段比例） 通过计算峰区中的片段比例（FRiPs）来衡量信噪比，并将其与 IgG 对照数据集中的 SequencingDepth, MappedFragNum_hg38, AlignmentRate_hg38, FragInPeakNum = inPeakN, FRiPs = frip) 可视化分析
60610编辑于 2025-04-30
腾讯云开发者
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