2.3 截面数据与时间序列数据 3. 数据来源 3.1 数据来源介绍 3.2 常见购买平台 3.3 常见开源数据平台 4. 数据预处理方法 4.1 数据清洗 4.3 数据规约 4.4 数据变换 5. 数据分析模型 5.1 对比分析 5.2 漏斗分析 5.3 留存分析 5.4 A/B测试 5.5 用户行为路径分析 5.6 用户分群 5.7 用户画像 6. 数据分析方法 6.1...
数据处理是根据数据分析目的,将收集到的数据,用适当的处理方法进行加工、整理,形成适合数据分析的要求样式,它是数据分析前必不可少的工作,并且在整个数据分析工作量中占据了大部分比例。数据处理包括数据清洗、数据抽取、数据合并、数据计算、数据分组等操作。在进行数据处理之前,先要了解数据变量。 文/黄成甲 数据变量...
一、定义 二、类型 1、指标一致化处理 2、无量纲化处理 三、常见问题 适用背景:在数据分析时,我们往往会遇到以下场景——原始数据指标属性、量纲差异过大,此时若直接使用原始指标数据做分析,会导致结论的准确性大幅下滑,通俗来讲就是此时原始指标数据不具可对比性。为了使原数据有可比性,保证结果的可靠性,我们在分...
目前,企业需要使用ETL工具从分布式和异构数据源(例如关系数据和平面数据文件)中提取数据到临时中间层进行清理,转换和集成,并将这些数据从前端导入到集中式大型分布式数据库或分布式存储集群最终被加载到数据仓库或数据集市中,并成为在线分析处理和数据挖掘的基础。对于数据源的导入和预处理,最大的挑战主要是导入的数据量,...
二、数据排序和排序条件 数据排序是一种常见的数据处理和分析技巧。通过对数据进行排序，可以更好地理解数据的分布规律和趋势。在Excel中，可以利用排序功能对数据进行升序或降序排列，或者按照多个条件进行排序。在数据库软件中，也可以使用ORDER BY语句对数据进行排序。三、数据透视表 数据透视表是一种强大的数据处理和...
对分析师而言,这步需要分析师将数据根据脑中的分析框架处理成所需要的数据。 1. 处理内容 会涉及数据异常值处理、缺失值处理、数据转换、数据聚合、数据分组归类以及数据准确性的校验,为下一步的数据分析奠定好基础。 井井有条的数据更有利于分析: 剔除无效数据,比如异常值、缺失值、重复值等。
数据分析是一个检查、清理、转换和建模数据的过程,目的是发现有用的信息、告知结论和支持决策。数据分析有多个方面和方法,包括不同名称下的不同技术,并用于不同的商业、科学和社会科学领域。数据处理,是对数据的采集、存储、检索、加工、变换和传输。数据分析与处理包括数据集成、数据管理、数据应用。
数据分析与数据处理之间的关系可以归结为以下几点:1. 数据处理是数据分析的基础。在进行数据分析之前,需要对数据进行预处理和清洗,以保证数据的质量和可靠性。同时,数据分析也需要基于数据处理的结果来进行,因此数据处理是数据分析的基础和保障。2. 数据分析是数据处理的重要应用。数据分析的目的是通过数据揭示现象背后...
标准化是一种最为常见的量纲化处理方式。其计算公式为：（X-Mean）/ Std。此种处理方式会让数据呈现出一种特征，即数据的平均值一定为0，标准差一定是1。针对数据进行了压缩大小处理，同时还让数据具有特殊特征（平均值为0标准差为1）。在很多研究算法中均有使用此种处理，比如聚类分析前一般需要进行标准化处理...
对分析师而言,这步需要分析师将数据根据脑中的分析框架处理成所需要的数据。 1. 处理内容 会涉及数据异常值处理、缺失值处理、数据转换、数据聚合、数据分组归类以及数据准确性的校验,为下一步的数据分析奠定好基础。 井井有条的数据更有利于分析: 剔除无效数据,比如异常值、缺失值、重复值等。