lk414
第一步:数据准备:（70%时间）· 获取数据（爬虫，数据仓库）· 验证数据· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）· 抽样（大数据时。关键是随机）· 存储和归档第二步:数据观察（发现规律和隐藏的关联）· 单一变量:点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数· 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜· 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图第三步:数据建模· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）第四步:数据挖掘· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）· 大数据考虑用Map/Reduce· 得出结论，绘制最后图表循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。数据为王，业务是核心· 了解整个产业链的结构· 制定好业务的发展规划· 衡量的核心指标有哪些 有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。思考指标现状，发现多维规律· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘 发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。规律验证，经验总结 发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。sc-cpda 数据分析公众交流平台。 
第02期1+X电子商务数据分析师（初级）视频课程，这节课我们继续学习数据分析岗位发展，觉得对资格证考试有帮助的话，帮忙点赞和转发一下，关注并私信我，发送文字“初级课程”就能获取全部视频课程资料，下期再见。
你还是自己多去看看汉斯出版社官网上的文献吧，多看看你就不会不知道怎么写了
论文常用数据分析方法 论文常用数据分析方法，对好的论文分析研究方法应该从哪些方面展开，如何表达才能显得自己对该论文真的有所理解，应该看哪些书呢？下面我整理了论文常用数据分析方法，一起了解看看吧! 论文常用数据分析方法1 论文常用数据分析方法分类总结 1、 基本描述统计 频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。 描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。 分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。 2、 信度分析 信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。 Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。 折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。 重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。 3、 效度分析 效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示： 论文常用数据分析方法2 4、 差异关系研究 T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。 当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。 如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。 如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。 5、 影响关系研究 相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系，以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。 回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。 回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
