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从统计学的角度来看，我们会对数据异常进行界定：日常工作中的流量数据、用户数据、转化数据、交易数据都有固定的波动周期，每个周期内的数据变化应该是趋于稳定的，如果某天的数据不在符合预期的范围内稳定变化就是数据异常。对数据异常的敏感度主要有：数据波动是否为异常？成立以来，DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分... 阅113 转1 评0 公众公开 19-06-01 07:04 |
什么是“备份、容灾、集群、负载均衡”，今天我终于懂了！！！''''''''备份''''''''只是将数据COPY一份，在其他介质保存，当数据丢失了，有''''''''备份''''''''可以用于恢复，无论手动还是自动，而有副本... 阅2159 转18 评0 公众公开 19-03-03 23:06 |
做数据分析不懂统计学很可怕！别以为你拿到一组数据，可以照猫画虎做出一组漂亮的图表，你就是数据分析师了，那么你懂数据上统计学的意义吗？如果一个公司有200人，普通员工180人，工资月薪3500元;管理层员工19人，月薪假设平均为5000元;老总1人月薪是20万;那么该公司的平均月薪是13625元，员工一年的平均工资十几万了，可是实际情况却并不是像... 阅129 转1 评0 公众公开 19-02-06 14:01 |
科普｜说说大数据是什么，及其特点与应用。数据的汇聚是大数据流程最关键的一步，你可以在这里加上数据标准化，你也可以在这里做数据清洗，数据合并，还可以在这一步将数据存档，将确认可用的数据经过可监控的流程进行整理归类，这里产出的所有数据就是整个公司的数据资产，到了一定的量就是一笔固定资产。数据汇聚的难点在于如何标准化数据，... 阅119 转1 评0 公众公开 19-02-06 13:52 |
数据埋点是数据产品经理、数据运营以及数据分析师，基于业务需求或产品需求对用户行为的每一个事件对应的位置进行开发埋点，并通过SDK上报埋点的数据结果，记录汇总数据后进行分析，推动产品优化和指导运营。而流量数据或者说用户行为数据，则需要识别具体的每个行为。②数据形式非业务导向，因为是对所有事件数据的自动收集，没有按照业务需求... 阅1765 转13 评0 公众公开 19-02-06 13:07 |
如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么每个用户的总活跃天数基本可以反映用户在流失之前在APP上耗费的天数，这是反映用户质量或黏性，尤其是用户活跃度很重要的指标。用户画像分析包括人口统计学特征分析、用户个人兴趣分析、用户商业兴趣分析。①用户获取模型：AARRR从整个用户生命周期入手，包括Acquisition用户获取，Activation用户... 阅709 转12 评0 公众公开 19-02-06 12:27 |
做数据分析，软件工具少不了，比较常用的数据分析软件。大批量 – 大数据体积庞大。多样化 – 大数据超越了结构化数据，它包括所有种类的非结构化数据，如文本、音频、视频、点击流、日志文件等等都可以是大数据的组成部分。可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的... 阅42 转1 评0 公众公开 19-02-06 06:43 |
入门数据分析的一些建议和经验。概率与统计是数据分析的基石，像一些概率分布、抽样、线性回归、时间序列都是数据分析当中经常会用到的，可以说日常碰到的大部分的分析需求都可以用统计分析来解决。R是为数据分析而生的一门语言，但Python在数据分析方面有后来居上的趋势。数据分析相关的，推荐这本《利用Python进行数据分析》，豆瓣评分8.5分... 阅84 转1 评0 公众公开 19-02-05 21:18 |
FineBI的操作大体也是依据这样的思路，分为五个步骤：数据导入、数据清洗、数据关联、可视化探索分析、DashBoard整合。用FineBI图表分析，整个界面分为7大区域。四、Excel重复导入文件更新数据 VS FineBI Spider大数据引擎。除此之外，FineBI还提供了基于业务主题的业务包形式，一次性构建数据之间的关联关系，高可复用性的元数据管理模式，为... 阅33 转2 评0 公众公开 19-01-23 22:44 |
10 种可视化呈现方式秀出你的 KPI！看到这篇文章的你有救了，接下来我将给你展现使用可视化BI工具FineBI来将 KPI 可视化有多么的方便且直观，在年底汇报上，让领导眼前一亮！3、刻度仪表盘。这类图的颜色条部分代表着 KPI，横线部分代表着目标值，所以这类的好处是可以看到是否完成此次 KPI 值，但随之带来的弊端就是很容易搞混这些数据。本文... 阅255 转1 评0 公众公开 19-01-23 22:41 |
