数据分析

Jun
07

Retail Analysis的力量——商业分析在零售业的应用

本文话题:数据分析在零售业的应用。主要有以下几方面内容:什么是零售业的数据分析?零售业数据分析会用到哪些具体的技术?零售业数据分析可以帮助企业解决什么样的问题?零售业数据分析的具体应用有哪些?

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Jun
04

8 种数据挖掘技术,让你成为更好的数据分析师

数据挖掘是从大量数据集中提取有价值信息的过程,它被用于发现数据中的趋势和模式,并对未来做出预测。可以使用许多不同的数据挖掘技术,每种技术都有自己的优缺点。我们将在本文中讨论的八种数据挖掘技术是:1. 异常检测(Anomaly detection)、2. 聚类分析(Clustering Analysis)、3. 分类分析(Classification Analysis)、4. 回归分析(Regression Analysis)、5. 选择建模(Choice Modeling)、6. 规则归纳(Rules Induction)、7. 神经网络(Neural networks)、8. 关联学习(Association learning)

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May
19

Web 3.0时代到来!去中心化技术的互联网将是怎样一番景象

Web 3.0 是最新的互联网技术,它利用机器学习、人工智能和区块链来实现现实世界的人类交流。今天,我们就来讲这个最近比较流行的话题:Web 3.0。本文主要从Web 3.0演变的过程、主要内容、技术的栈,以及在Web 3.0的技术背景下数据科学、人工智能、大数据分析这几个学科有什么变化,需要做什么样的准备。

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May
17

如何让你的 Python 图表动起来?

当今世界越来越需要数据。我们可以通过数据来预测股票价格、跟踪运动员的健康状况、研究某个城市的房价……想一想,你宁愿看一行又一行的数据还是几个总结它的图?像大多数人一样,你多半也觉得图表听起来更好。但如果在图表中添加动画,你会发现动画还可以为你的描述提供更多的意义。阅读完本文后,你应该就能为自己的图表创建精美的动画。

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May
04

20个常用函数——用Excel做数据分析

Microsoft Excel是一个简单而强大的数据分析工具。Excel是各行业普遍使用的软件应用程序,可以被用于生成报告和业务见解。它是一款一体化数据管理软件,可以轻松导入、探索、清理、分析和可视化数据。目前,Excel包含了450多个函数,每年还在不断增加更多的函数。本文中,我们将介绍一系列数据分析中常用的函数。

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May
02

你必须知道的数据科学的可视化技术

在应用统计和机器学习中,数据可视化(Data Visualization)可以说是最重要的技能之一。数据可视化是通过使用常见图形来表示数据的一种方式。它提供了一套重要的工具,以易于理解的方式识别对性质的理解、关系和数据驱动的洞察力,并且是业务分析的重要方面。在这篇文章中,我们将讨论一系列数据可视化图表。

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Apr
27

广告行业(Advertising)都有哪些数据科学应用?

通过持续地评估绩效vs.成本、感觉vs.年龄性别、转化率vs.媒体类型等指标,广告机构可以决定如何动态分配活动资源,从而满足客户的目标。数据科学家们设计数据分析解决方案,能够从不断变化的数据中提取并提供有意义的见解。这些见解是为了支持活动生命周期中的关键业务决策,让客户了解他们目前活动的各种关键统计数据。

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Apr
26

用 K-Means聚类算法(K-Means Clustering)分析客户

聚类是根据数据中的模式将整个数据分成组(也称为集群)的过程。在本文中,我将演示如何使用 K-Means 聚类算法,根据商城数据集(数据链接)中的收入和支出得分对客户进行细分的。通过了解更多用户,团队将更好地了解如何根据客户行为创建营销活动、促销、特别优惠等等。

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