数据分析

SQL（结构化查询语言 ) 已经存在了几十年。它是一种用于管理关系数据库中保存的数据的编程语言。大多数大公司都在世界各地使用 SQL。数据分析师可以使用 SQL 访问、读取、操作和分析存储在数据库中的数据，并生成有用的见解，推动明智的决策制定过程。在本文中，我将分享六个我经常使用的SQL技巧。

情绪分析（Sentiment Analysis）是机器学习模型的代表之一，能帮我们理解文本数据的语调，包括正面、负面或中立的语气。捕捉文中的情绪可以帮助公司更好地了解用户的心声 (VOC)，甚至可以引导产品开发，从而改进功能。情绪分析通常基于词汇和规则，这意味着该情绪可以标记为正面、负面或中立的单词。本文将介绍基于词汇深度学习的方法。

数据在几乎每个行业都扮演着重要的作用。全球体育产业在不断发展，管理层和团队也越来越乐于利用数据了解他们的竞争优势，体育团队现可以摆脱传统的分析方法，投资于更全面的分析数据，并用这些数据评估竞争对手的表现。本文将帮助你深入了解什么是体育的数据分析，以及利用体育数据分析做出的一系列预测。

数据分析时，你可以访问不同来源的数据，研究并分析这些数据，然后从数据中获得见解，从而进行预测，制定相应的业务解决方案。市场上可用的数据可视化工具很多，但很多人不知道应该选择哪个。本文将详细最受欢迎的两个工具—Tableau 和 Power BI ，你可以根据自己的需要和使用情况选择不同的工具。

数据可视化（Data Visualization）通常是商业分析的案例的最后的一步，可视化的图表更加直观，它可以把故事讲得更生动形象，给自己的项目经理或者同事们看图表会比看数字更清晰。本篇文章就来带你了解如何用Tableau做数据可视化。包括的主要内容有：数据可视化的目的、Tableau的优点、案例分析—Superstore销售分析。

如果你是数据科学生态系统中的一员，你一定听说过 Gartner 的魔力象限 (Gartner’s Magic Quadrant – MQ)。魔力象限是一系列的报告，包含对几家科技公司的市场研究和分析，也是这个领域最受期待的报告之一。Tableau 是当今业界广泛使用的优秀数据分析和可视化工具。在本文中，我们将学习如何在 Tableau 中创建象限图，深入探讨，并投入运用。

自然语言处理 (NLP) 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，涉及计算机与人类语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。本文使用了 Python 和 Tableau 中的 NLP 技术，分析针对布里奇顿电视剧的 300,000 多条推文。通过对标签的分析，了解最受欢迎的Bridgerton话题标签、最受关注的Bridgerton角色、普通观众对Bridgerton的看法等等。

联合分析（Conjoint Analysis）是一种统计方法，用于了解属性的相对重要性/偏好，并量化消费者从产品的每个属性中获得的效用。了解消费者如何做出这些权衡，以及每个属性的效用非常重要。因此，我们可以用这个方法，根据消费者在做出购买决定时可能做出的权衡，建立模型。本文将带你全面了解联合分析，并通过实际案例带你了解如何建模。