数据分析

Aug
09

数据分析在Supply Chain方向有哪些应用?

作为数据分析人员,不管是数据科学家、商业分析师、数据分析师,在这里面的角色是什么?具体做什么?概括为3点就是数据收集,报告和分析。其中最主要的工作是收集和分析数据。在整个供应链中数据的收集是非常重要的,因为之前很多数据是不收集的,可能只关心大量数据,而对每个客户和每个订单的细分数据不是特别在意,但现在越来越多地把这些数据收集起来。

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Aug
05

逻辑回归问题,你解释到点子上了吗?

回归系数本身并不能告诉你需要知道什么。逻辑回归总是因其可解释性而受到称赞,但在实践中经常被误解。在这些情况下,通常假设逻辑回归模型中的系数与多元线性回归模型中的系数的工作方式相同。但事实并非如此。本文我们将详细了解逻辑回归的正确解释以及影响特征效果的机制。

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Aug
01

数据可视化的6个等级,快看看你修炼到哪一层了!

层次数据是一种常见的数据结构,因此了解如何对其进行可视化非常重要。由于需要维护层次关系,它的可视化技术与其他数据结构不同。本文将展示六种类型的可视化。

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Jul
25

顺利拿到数据分析师OFFER的作品集长什么样?

为什么作品集很重要?你的雇主在您的作品集中寻找什么?你的数据分析作品集必须具备的重要方面?为什么这个作品集优于其他作品集?这个作品集有什么不同?有何独特之处?

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Jul
19

动动小手,几行python代码让你的邮箱自动化又智能!

无论你是程序员、数据科学家还是工程师,你都有机会每天阅读和回复电子邮件。这项活动并没有给我们的职业增加任何价值,但它会停止我们的手头的工作,占用我们宝贵的时间。解决方案是什么?用Python实现自动化!

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Jul
07

Excel小能手们,如何让自己数据分析及汇报的能力再上一层楼?

如果您是高级Excel用户,您可能使用过VBA来创建宏和自动化重复任务,或者使用Power Query来清理和转换数据。它们是很好的工具,但当涉及到创建自定义自动化和快速处理大型数据时,Microsoft Excel是不够的。这时您需要一种类似Python的编程语言。本文我将展示Excel用户从头开始使用Python的最佳方法,并向您介绍3个Python库,帮助您将数据分析和Excel报告提升到一个新的层次。

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Jun
26

Python中的营销组合建模简介——哪些广告支出真正推动了你的销售?

“我花在广告上的钱有一半被浪费了;问题是我不知道是哪一半。”你可能会认为现在这个问题已经不那么严重了,但奇怪的是,它仍然存在。幸运的是,我们能够借助大量数据和功能强大的计算机,通过高级分析(如归因建模或营销组合建模)来改变这种状况。在本文中,我们将重点讨论后者。

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Jun
18

数据建模——核心概念

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织,确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直至转化成现实的数据库。数据建模的主要目标是以最有效的方式存储和检索数据。在本文中,我将介绍联机事务处理OLTP(on-line transaction processing)和联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)应用的数据库设计和数据建模的基本概念。

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