如何做數據分析圖SEARCH AGGREGATION
回答:首先我認為，業務數據分析是業務和數分這兩大塊內容的集合體，學習業務和學習數據分析是同等重要的，既然題主問的是學習路徑，那么我就分開說：先說數據分析，要學些什么按照我一貫推崇的學習路徑，數據分析一定要先學基礎和方法，再學工具和技能，但是很多人都恰恰本末倒置了，下面我就按照基礎和工具的順序，說一下應該學習哪些內容1、數據分析基礎包括：（1）統計學基礎。數理統計學是數據分析的基礎之一，很多人連統計學概念...
selfimpr
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回答:謝邀~本君自薦一下。我們的產品諸葛io（www.zhugeio.com）可能更偏向于非技術人員的業務分析，比如產品經理、市場、運營人員。從某種意義上也具有可視化分析的特性，但區別于其他工具的是我們面向互聯網產品推廣運營過程中的分析需求定義了一些分析模型，比如事件、漏斗、自定義留存、粘性、用戶分群等，很多工具可以任意拖拽去做分析，但很多時候客戶也會因為太靈活反而有一定門檻，所以，當一些模型被標準化以...
bang590
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回答:數據分析是干什么的？在企業里收集數據、計算數據、提供數據給其他部門使用的。數據分析有什么用?從工作流程的角度看，至少有5類分析經常做：工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做工作開始前預測型分析：預測一下目前走勢，預計效果工作中的監控型分析：監控指標走勢，發現問題工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策工作后的復盤型分析：積累經驗，總結教訓那數據分析是什么的？數據分析大體上分3步：1：獲...
B0B0
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回答:謝謝邀請！數據分析師通常分成兩種，一種是應用級數據分析師，另一種是研發級數據分析師，區別就在于是否具備算法設計及實現的能力。應用級數據分析師通常需要掌握各種數據分析工具，把業務模型映射到數據分析工具上，從而得到數據分析的結果。數據分析工具比較多，比如Excel就是一個傳統的數據分析工具，另外還有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握這些工具的使用需要具備一定的數學基礎和統計學基礎。通常...
txgcwm
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回答:當然非常不錯，作為一門應用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數據可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：老牌工具matplotlib這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴展豐富，幾乎你...
notebin
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回答:真利益相關，不請自來，人在中國，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實大家不知道他是國內做數據分析產品最好的公司。在企業數據分析領域低調做了十幾年，入選Gartner市場指南。一開始做報表工具finereport，后來研發BI商業智能finebi，產品打磨了好多年。之后又增值行業化的數據管理解決方案，包括阿米巴經營管理，數字化運營體系搭建項目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報表軟件是一款純...
ssshooter
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...數據中心龐大、復雜的運維問題，以及設備老化問題；但如何采納云計算仍有沒有成熟做法，是否應該公有云+私有云一體，即混合云的方式？2.云計算對大型企業的挑戰與機會，主要原因是傳統企業決策者、管理者對于新技...
...做算法的開發，而是對需求的定義和數據的治理。所以，如何更好的結合現實業務，讓數據真正產生價值成了一個更有意義的話題。 數據科學項目的完整流程通常是這樣的五步驟：需求定義=》數據獲取=》數據治理=》數據分析=...
...分將介紹一個示例數據模型的實現，第三部分將深入探討如何將數據遷移到MongoDB的機制。 什么是360°視圖以及應該關注的理由 那么，什么是360°視圖呢？或許你也聽過術語——數據總線、360°視圖或者多渠道顯示。所有的...
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...改進實現閉環，才能在產品上精益求精。今天就來探討下如何從項目經理的角度出發，將這些環節形成閉環，更好的為產品的精益求精服務。 近期，筆者所在的團隊也正在探討全流程項目管理的探索。項目經理在理清這些環節...
...知識。 最后，給出一些助你學習數據分析的網站 零基礎如何自學MySQL數據庫？ SQL 教程 編程零基礎應當如何開始學習 Python ？ 如何快速成為數據分析師？ 造數 - 快來感受最棒最好用的 新一代智能云爬蟲
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
