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腾讯信鸽移动推送报告
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11.9K80发布于 2018-01-26 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】数据分析报告制作指
相信很多朋友们都接触过数据分析，如何写一份数据分析报告？！
1.8K61发布于 2018-02-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】大数据征信分析报告
【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析，启示了国内存在非常好的投资机会，本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。 （3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。
2.8K50发布于 2018-02-27 - 来自专栏毛利学Python
TMDB电影数据分析报告
TMDB电影数据分析报告 前言 数据分析的基本流程： 提出问题 理解数据 数据清洗 构建模型 数据可视化 形成报告 一、提出问题 本次报告的主要任务是：根据历史电影数据，分析哪种电影收益能力更好 导入数据集后，通过对数据的查看，并结合要分析的问题，筛选出以下9个要重点分析的变量： |序号|变量名|说明 |------ |1|budget|电影预算（单位：美元） |2|genres|电影风格 |3 特征选择：在分析每一个小问题之前，都要通过特征提取，选择最适合分析的变量，即在分析每一个小问题时，都要先构造一个数据框，放入要分析的变量，而不是在原数据框中乱涂乱画。 四、数据可视化 本次数据分析只是对数据集进行了基本的描述性分析和相关性分析，构建模型步骤均与特征选取、新建数据框一起完成，本案例不属于机器学习范畴，因此不涉及构建模型问题。 （详见后续代码） 五、形成数据分析报告 代码部分： 导入包，并读取数据集： import numpy as np import pandas as pd import
1.3K50编辑于 2022-09-22 - 来自专栏爱分析洞见文章
2022爱分析･数据库厂商全景报告 | 爱分析报告
报告编委黄勇 爱分析合伙人&首席分析师洪逸群爱分析高级分析师张良筠爱分析分析师 目录 1. 研究范围定义2. 市场洞察3. 厂商全景地图4. 市场分析与厂商评估5. 入选厂商列表1. 在本报告中，爱分析将数据库市场划分为数据库产品、数据库工具和数据库服务。 图1:数据库市场全景地图厂商入选标准本次入选报告的厂商需同时符合以下条件：厂商的产品服务满足各市场的厂商能力要求；近一年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第4章各市场分析部分）；近一年厂商在特定市场的营业收入达到指标要求 同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。 在公安、政务等敏感度较高的行业，企业需要使用核心技术自主可控的产品来保证数据的安全性，因此会依据信创测试报告或信创名录进行选型。
87520编辑于 2022-12-27 - 来自专栏腾讯大数据的专栏
大数据产品-腾讯信鸽之手游流失预测
本文中介绍的手游流失预测主要依托于腾讯信鸽这个平台，为这个平台提供精准定位即将流失用户的功能。腾讯信鸽是专业的移动应用推送平台，支持百亿级的通知/消息秒级触达移动用户。 数据 在机器学习，算法建模中，数据是输入，也是起点。数据的质量的高低，优劣，将直接影响着最终的算法效果。对于数据的研究和分析，往往耗费了研究者大量的时间和精力。 Logistic回归为概率型回归模型，是研究分类观察结果y与一些影响因素x（单变量，多变量都可以）之间关系的一种分析方法 。 利用信鸽对该用户群推送针对性的营销活动，回流率比随机推送提升120%。在腾讯内部XX游戏的AB Test中，我们的算法的预测覆盖率达到79.847%，准确率达到85.646%。 利用信鸽对该用户群推送针对性的营销活动，回流率比随机推送提升326%。通过实践证明：充分利用大数据的优势，帮助游戏大幅提升玩家留存率，同时减少对玩家的骚扰，保障用户体验。
3.5K50发布于 2018-01-26 - 来自专栏爱分析洞见文章
2022爱分析· 中国分析型数据库市场研究报告 | 爱分析报告
报告编委 爱分析 黄勇 合伙人&首席分析师 张扬 合伙人&首席分析师 洪逸群 高级分析师 任理 分析师 中国信通院云大所 魏凯 中国信通院云计算与大数据研究所副所长 序言 数字化时代，数据使用场景呈现多元化趋势 竞争激烈的市场，哪些公司具有真正潜力；当前火热的市场是否只是一场泡沫；“智能湖仓”阶段后，分析型数据库又将向哪个方向发展，本报告将进行一一梳理和详细解答。 中国分析型数据库市场规模 4．分析型数据库厂商关键竞争要素 5．分析型数据库市场竞争格局 6．国内代表厂商分析 结语：国内分析型数据库厂商的机遇 前言：为什么要研究分析型数据库 随着数据成为驱动社会与经济发展的核心生产要素 变化也意味着机遇，为了挖掘出该领域具备潜力的代表性公司，本报告将详细梳理分析型数据库的发展历程和技术演进趋势，重点阐明中国分析型数据库市场的价值和发展空间，建立分析型数据库厂商的评估模型，并对重点公司的产品技术 在该阶段，企业数据分析的应用场景已经从面向少数管理人员提供固定报表，转变为面向业务人员提供更广泛的批处理报告、BI和可视化，以支持业务决策。
1.5K10编辑于 2022-06-01 - 来自专栏数据分析1480
『 中国限电潮数据分析报告 』
界面数据根据国家统计局公布的发电量数据计算，2021年1月至8月，火力发电量累计值占全国发电量累计值的比重为71.9%，远高于其他发电方式的累计发电量。 作为火力发电主要燃料的煤炭不够用了。 据国泰君安证券分析，从历史数据来看，煤炭的产能周期大概在4年至6年。本轮产能周期开始于2017年，受疫情影响，2020年煤炭产能一直处于低位震荡，而真正的拐点出现在2021年初。 据商务部数据，2021年以来，国内煤炭价格总体呈上涨趋势。1月至8月，煤炭价格同比持续上涨。4月以来，煤炭价格环比连续5个月上涨。 据国泰君安证券分析，从历史电价数据来看，2015年以后电力PPI增速基本维持为负值，近5年电价“只降不升”。未来要想还原电力的商品属性，电价上浮的关口亟需打开。 界面数据将2016年至2021年前8个月的发电量、用电量数据进行对比发现，6年来，全社会用电量历年1月至8月的累计增速均高于全国发电量累计增速，今年两者差距达6年来最大值，为2.5%。
69410发布于 2021-11-10 数据安全-分类分级 调研分析报告
首先选取 K-means、DBSCAN 等聚类算法其中之一作为训练算法，然后将敏感数据待分类的数目赋为聚类“簇”的个数，将输入的样本数据进行聚类，聚类完成形成不同“簇”的数据集合，人工对这些“簇”的部分样本进行分析并确定相应 数据打标签，是对全库字段打标，还是只对采样数据进行打标，并单独存库用走后期的统计分析。 2.2数据分类分级 数据自动分类分级： 对识别到的数据资产结合内置识别模型和配置的分类分级规则进行分析，自动完成敏感数据识别和数据分类分级。 利用数据分析引擎，对数据源、采集数据、识别结果等内容进行全面分析，形成企业数据资产地图、多维统计分析视图、资产分析报告、资产清单等，为企业进一步的数据价值挖掘、数据安全防护体系建设完成数据准备工作。 2.5数据安全风险检测 能够展示数据访问热度、敏感数据分布等统计信息，对数据资产的访问源头、访问频率、访问时间、访问流量等敏感数据访问情况进行监测。这项功能涉及流量分析技术。
82800编辑于 2025-04-07- 来自专栏钱塘大数据
中国大数据产业分析报告
也欢迎领导今天参加到大数据产业峰会中，也相信各位领导的报告会使我们的工作更加精彩。康总介绍了贵州的数博会，这是一个非常值得我们学习的大型活动。 下面分享一下我们在大数据产业方面的一些新的研究成果。 从五个方面，一是大数据的相关产业政策，二是产业规模，三是产业透视分析，四是创新创业分析，五是技术发展的分析。 第一，产业政策方面。 和大数据最关系密切的核心产业的数值，我们昨天发布了报告，也给出中国大数据市场的测算，2016年我国大数据的核心产业规模产值大概是168亿人民币。 我们这里取得的是欧盟委员会，麦肯锡他们发布的结果，以及我们院发布的中国大数据研究价值报告中的结论，是参考性的结论。 和其他的国家对比可以看到，根据麦肯锡的报告，美国的大数据经济拉动作用在4左右，根据欧盟委员会的报告，欧盟28国整体的测算大概是2左右，而中国也进入到前列的发展状态。 我国大数据的建设项目还是非常多的。
2K30发布于 2018-03-05 - 来自专栏Python绿色通道
618全网销售数据分析报告
我们一起来看看《618全网销售数据分析报告》吧。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 主要分享和研究机器学习、深度学习、NLP 、Python，大数据等前沿知识、干货笔记和优质资源。回复就无套路送你一份机器学习大礼包。
2K50发布于 2020-07-10 - 来自专栏爱分析洞见文章
2023爱分析 · 数据科学与机器学习平台厂商全景报告 | 爱分析报告
报告编委 黄勇 爱分析合伙人&首席分析师 孟晨静 爱分析分析师 目录 1. 研究范围定义 2. 厂商全景地图 3. 市场分析与厂商评估 4. 入选厂商列表 1. 本报告对数据科学与机器学习平台市场进行重点研究，面向金融、消费品与零售、制造与能源、政府与公共服务等行业企业，以及人工智能软件与服务提供商的数据部门、业务部门负责人，通过对业务场景的需求定义和代表厂商的能力评估 厂商入选标准 本次入选报告的厂商需同时符合以下条件： 厂商的产品服务满足市场分析的厂商能力要求； 近一年厂商具备一定数量以上的付费客户（参考第3章市场分析部分）； 近一年厂商在特定市场的收入达到指标要求 市场分析与厂商评估 爱分析对本次数据科学与机器学习平台项目的市场分析如下。同时，针对参与此次报告的部分代表厂商，爱分析撰写了厂商能力评估。 其中数据建模环节，内置机器学习平台，能一站式、可视化地实现数据准备、特征工程、模型开发与训练、模型部署与发布、模型管理等机器学习建模全流程，帮助企业快速构建数据分析、语义分析、语音分析以及视觉分析应用。
78920编辑于 2023-02-14 - 来自专栏数据科学与人工智能
【数据分析】竞品分析报告撰写的方法
这里包含两类目标： 分析的侧重点：任何一份报告都有一个中心点，竞品分析一般也会围绕一个核心（公司的发展方向、产品的迭代方向等）去展开，这个核心就是分析讨论的侧重点，需要作者花费更多篇幅去做详细论述，否则面面俱到只会让自己陷在精力崩溃 该方法相对比较严谨和复杂，实际运用还要看报告的需求来灵活使用。 ? 数据和技术等，对于不同目的的竞品分析，会有所侧重，这和第一步中确定分析目标相对应。 而着重UE角度分析，可以参考《The Elements of User Experience》的相关理论（将UE分为5个层面），实际写报告时候，将相应内容填充即可。 ? 补充一条： 想让自己的解决方案看起来更加靠谱，往往需要引用一些具体的数据来定性分析，这时可以结合自己情况做些小调研，了解一下其它用户对该问题的看法。
3K100发布于 2018-02-26 - 来自专栏数据猿
报告 | 2016年5月大数据投融资分析报告
从本月获投融资企业所属行业来看，文化娱乐产业仍然受到投资人的青睐：网络剧数据分析营销公司骨朵传媒，获A轮1500万人民币融资；游戏行业数据挖掘服务平台ThinkingData，获数百万人民币的天使轮融资 相比其他大数据应用的细分领域，艺术品大数据最突出的问题是数据源的可信度不高： 首先，国内艺术品没有统一的交易市场，交易比较分散、数据不完整； 其次，艺术品自身具有异质性，交易很难标准化，数据分析存在困难 因此在对艺术品大数据的分析过程中，除了量化分析外，更加需要基于对市场理解的定性分析。 基因测序的产业链下游是生物信息学分析，其市场壁垒高，发展核心在于基因组数据样本量，数据库中样本量的大小对算法的建模和参数训练起到至关重要的作用。 因此从投资角度来看，投资人应该将目光放在积累基因样本能力较强的公司，同时基因大数据分析需要结合临床数据，因此还需特别关注企业临床数据的能力。
95940发布于 2018-04-19 - 来自专栏人力资源数据分析
年度人力资源数据报告 - 招聘渠道分析报告
在年终做招聘数据分析的时候，我们都会去分析一年各个招聘渠道的数据，会从招聘的成本和招聘的效率等几个维度来做分析，那我们今天就来讲讲招聘渠道分析报告应该如何来做。 1、首先我们需要来做一个总的数据汇总，就是需要对2019年的所有渠道招聘的成本数据做一个汇总，然后在和2018年的数据做分析对比。一般我们在做数据分析的时候，先从全局来做分析。 ? 2、从 部门的招聘费用来做对比 我们在年度分析的时候，我们需要知道每个部门一年的招聘费用是多少，这样我们在第二年的时候可以根据今年的数据来做分析，是否可以优化各个部门的招聘费用数据。 ? 3、从各个渠道的数据为维度做分析 我们需要知道各个渠道招聘到的人数，人均招聘费用，总的招聘费用，费用占比，这个数据是为了我们明天做投放岗位需求的时候做一个数据的参考 ? 有了这样的一个渠道招聘分析报告后，我们就可以全面的去剖析了解 今年的关于招聘渠道的数据。
2.1K20发布于 2019-12-19 收入数据怎么获取？腾讯云信鸽重构数据可信流通新范式
腾讯云信鸽基于“个人数据可携带权”创新设计，通过构建可信数据流通网络与智能分析体系，为个人用户与企业机构提供了安全、高效、合规的收入数据获取解决方案。 二、腾讯云信鸽的解决方案：构建可信数据生态 用户主导的数据流通模式undefined信鸽首创“个人数据可携带权”技术落地路径： 自主取数：用户通过小程序扫码，直接从税务局、银行APP等源头下载数据， | AI驱动的智能分析中台undefined信鸽集成腾讯安全20年反欺诈经验，提供三大核心能力： 动态评分模型：融合非征信数据构建360°用户画像。 自动化报告：自动生成包含数据来源、验证过程、风险评分的标准化报告，审批效率提升70%。 三、行业实践：从技术验证到商业价值 普惠金融效率革命undefined在县域农贷场景中，信鸽整合农业补贴、土地流转数据： 流程优化：农户通过手机提交数据后，系统自动生成资质报告，银行端审批时间从7天压缩至
53410编辑于 2025-07-29- 来自专栏人力资源数据分析
人力资源薪酬数据分析报告
到了年底我们都会对公司内部岗位的薪酬进行数据分析，计算各个岗位的中位值数据，然后和市场的各个分位值数据进行数据的对标，来确定公司内部岗位的中位值数据在市场的区间，根据区间的分布来分析判断这个岗位是否需要进行薪酬的调整 在这个薪酬调整的过程中，对我们来说比较困难的是外部薪酬数据的获取，一般情况下，我们外部薪酬的获取都是购买第三方公司的薪酬数据分析报告，但是这个相对来说比较的贵，所以有同学就提出来，哪里可以的免费的获取市场的薪酬数据 在这个报告里会涵盖当地城市的各个行业各个岗位，并且会给出市场的各个分位值的数据。我们拿到这个报告后应该如何的结合自己岗位内部的数据来进行数据的分析呢。 这个报告主要针对的是各个岗位的薪酬分位值数据，所以对于公司内部的核心岗位，我们可以构建 “岗位薪酬数据分布模型”，具体如下 这个模型是结合公司内部岗位的薪酬数据和外部市场的50分位分界数据，来做的一个模型 所以当我们拿到市场的薪酬数据后，就可以通过这些数据模型来应用做数据分析，通过数据模型的形式，来做薪酬的数据可视化的呈现，从而为薪酬的调薪做参考。
1.6K22编辑于 2022-12-28 - 来自专栏拓端tecdat
亚马逊商品销售数据爬虫分析报告
从电商大数据来看，销量Top9的家电品牌，低端价位产品在以价格取胜的品牌中依然占比较高，可以发现，500-1000元价位的定价产品已经崛起。 ? 同时，大数据告诉我们，家电中个性化、休闲娱乐、生活品质、消费电子类、家庭型等元素都被更多的网民所亲睐。 ?
1.1K20发布于 2020-07-28 - 来自专栏PPV课数据科学社区
2014我国大数据发展分析报告
按照世界经济论坛报告的看法，“大数据为新财富，价值堪比石油”。正如大数据之父维克托所预测，“虽然数据还没有被列入企业的资产负债表，但这只是一个时间问题。” 金融系统可以通过大数据分析平台，导入客户社交网络、电子商务、终端媒体产生的数据，从而构建客户视图。依托大数据平台可以进行客户行为跟踪、分析，进而获取用户的消费习惯、风险收益偏好等。 2）资本市场也对大数据钟爱有加 2012年4月，大数据分析公司Splunk高调宣传大数据，引发投资者关注。 电子商务企业阿里巴巴提出要做中国数据分析第一平台，通过掌握的企业交易数据，借助大数据技术自动分析判定是否给予企业贷款，全程不会出现人工干预。 推出的Z系列产品在大数据的应用分析中在国际上也是领先的。
91540发布于 2018-04-20 - 来自专栏接地气学堂
数据分析报告，就该这么写
很多同学喜欢问：有没有数据分析报告模板可以抄。其实如果掌握了写报告的方法，根本不需要模板抄。而所谓的模板，为了图高大全，往往章节很多很多很多。真实工作中真这么汇报估计既把自己累死，又把听报告的急死。 今天我们就还原到工作场景中，看看数据分析报告该怎么写。 数据分析报告有两种基本模式： 你问我答：有明确的问题要解答 我说你听：无明确问题，需要从常规数据中解读 今天先讲：你问我答。 仅依靠一条数据肯定回答不了。 当然，分析出原因需要具体分析方法，这里可以参考陈老师之前的文章，但作为报告，不管中间方法有多少，最后汇报的结果得是清晰的。“因为XX原因，导致该问题。” 注意，作为数据分析报告，单纯说：“因为第三周下雨了”是难以服众的，需要对问题原因做量化考核，具体指出每个影响因素的大小，才能服众。类似的，如果是数据错误，要指出正确的数据是什么。 3 高级报告 我们常说：在数据分析领域，没有高级的方法，只有高难度的问题。如果所有的问题，都能像初级、中级汇报那样清晰明了，自然解答也是清晰明了。但，实际工作是：问题本身含糊不清，南辕北辙，莫名其妙。
2K41发布于 2020-05-26
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