数据分析

今天我们一起来学习商业分析师如何做Digital Marketing的分析。在Wikipedia上有一个简单的说明，我们可以作为参考。今天要讲的是基于互联网和Online的数据技术来做企业的Marketing的方法和策略。

尽管有些数据源缺乏可预测性，但这并不意味着它们没有用处。这方面最常见的来源是用人类语言编写的可读数据文本。除了语法的基本规则以及讲故事和新闻的一些惯例之外，没有什么明显的结构可以用来理解信息并将其转化为可靠的数据。

在介绍Tabpy之前，首先我们要了解为什么要使用Tabpy？机器学习和数据科学彻底改变了分析世界。数据科学家们希望利用ML的功能来增强其传统的BI报告，并利用人工智能、机器学习和数据科学的力量做出更好的业务决策。这就是Tableau引入Tabpy的原因。

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。

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。

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。

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？

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！