如何使用占比同期比分析-FineExcel数据分析教程
(大数据)北邮大数据技术课程重点总结
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5.数据化与数字化的区别 数据化：将现象转变为可制表分析的量化形式的过程； 数字化：将模拟数据转换成使用0、1表示的二进制码的过程 6.基于协同过滤的推荐机制 基于协同过滤的推荐（这种机制是现今应用最为广泛的推荐机制）——基于模型的推荐（SVM、聚类、潜在语义分析、贝叶斯网络、线性回归、逻辑回归） 余弦距离（又称余弦相似度）：表示是否有相同的倾向 欧几里得距离（又称欧几里得相似度）：表示绝对的距离 这种推荐方法的优缺点： 它不需要对物品或者用户进行严格的建模，而且不要求物品的描述是机器可理解的；推荐是开放的，可以共用他人的经验，很好的支持用户发现潜在的兴趣偏好。 数据稀疏性问题，大量的用户只是评价了一小部分的项目，而大多数的项目是没有进行评分；冷启动问题，新物品和新用户依赖于用户历史偏好数据的多少和准确性，一些特殊品味的用户不能给予很好的推荐。 7.机器学习：构建复杂系统的可能方法/途径 机器学习使用场景的核心三要素：存在潜在模式、不容易列出规则并编程实现、有历史的数据 8.机器学习的基础算法之PLA算法和Pocket算法（贪心PLA） 感知器——线性二维分类器，都属于二分类算法 二者的区别：迭代过程有所不同，结束条件有所不同； 证明了线性可分的情况下是PLA和Pocket可以收敛。 9.机器为什么能学习 学习过程被分解为两个问题： 能否确保Eout(g)与Ein(g)足够相似？ 能否使Ein(g)足够小？ 规模较大的N，有限的dVC，较低的Ein条件下，学习是可能的。 切入点：利用具体特征的，基于有监督方式的，批量学习的分析，进行二分类预测。 10.VC维： 11.噪声的种类： 12.误差函数（损失函数） 13.给出数据计算误差 14.线性回归算法：简单并且有效的方法，典型公式 线性回归的误差函数：使得各点到目标线/平面的平均距离最小！ 15.线性回归重点算法部分：
淘宝数据分析怎么做
淘宝数据分析怎么做 除了以上的数据点外，电子商务网站上的日常运营数据还包括网站相关数据、商品相关数据、订单相关数据、客户相关数据和品牌相关数据等等。 不得不做的数据分析 电子商务运营的各个环节都需要以数据为依据，而对于数据我们也需要进行处理。当然，不需要等到所有的数据都准备好了再来做数据分析，可以根据手中有限的数据开始，等有了更多的数据之后，再启用新的方式和算法对新的数据做分析。 1.流量分析 分析流量来源最主要的原因是让我们能够更好地了解自己的潜在客户。要做好用户体验，我们首先就需要了解潜在客户的人群属性、时空属性和兴趣属性，相当于对他们做了背景调查。只有详细了解了访客，我们才能有的放矢。 分析流量的来源特点：流量的来源包括搜索引擎、关键词购买、外部链接和直接访问等。不同的流量都有各自的特点，而因为这些特点，各自的作用也是不尽相同的。 分析访客的时空属性：如果访客时空属性可以和我们网站的商品属性相匹配，那么流量变现的效果会有提升。 分析访客的人群属性：关于访客的信息(包括访客的年龄、性别、学历、收入信息等)可以从大量的网页浏览记录和网络行为中识别出来。关于访客的信息越多，访客网页浏览记录越多，我们对这些人群属性的判断就越精准。如果我们能够准确把握流量来源的人群属性，就可以使得商品的推送更加精准。 分析客户的兴趣属性：通过流量来源的特性分析我们可以对客户的兴趣点有一定分析，从客户的兴趣点出发，我们能更好的推送产品信息。 不过我们要注意对于流量的分析，关于访客的人群属性和兴趣属性的判断对于每个人不是100%准确的。 2.网站分析 如果你的网站相对比较简单，则可以直接采用谷歌分析等网站分析工具来对网站做流量分析。不过如果网站比较复杂，那么我们需要使用构建系统工具通过日志分析来了解网站访问的详细信息。如果能够结合多个网站上的日志分析，我们可以了解客户在进入网站前和进入网站后的行为，从而更加深入了解客户对网站上的商品和内容的兴趣。 因为每个客户的使用习惯是不同的，因而他们对于网站的要求也是不一样的。在做优化页面的时候，我们只能考虑到大多数人员的需求。当然，如果我们能够很清晰地把对页面有特殊要求的人群区分出来，针对他们做特定的优化也是可以的。 网站内容：频繁更新的文章、和商品相关的专题、公司的官方博客以及微博的链接、网站上各个位置的网络分享功能，此外，应当提供便捷的客户沟通工具。 页面跳出率和二跳率：跳出率和二跳率是用来衡量外部流量质量的重要指标。简单来说，跳出率越低越好，而二跳率是越高越好的。
数据处理与分析教案课程.doc
授课教案 班级： 17 计 1 班课程：office2010授课教师：黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解，让学生了解数据处理的步骤，理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法，正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣，有 欲望了解之后的操质 作，激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式
教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课， 8 课时实践课，共720 分钟课前准备了解学情，备好教学素材，操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况，对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中，应多鼓励会的同学多多指道不会的同学，这样可以提高学生的兴趣，被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进，这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时，这样才会印象深刻。
教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课（3 分钟）讲授新课（20 分钟） 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看，教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象， 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列，使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列，使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式
微信小程序数据分析教程
微信小程序数据分析教程 功能概述 小程序数据分析，是面向小程序开发者、运营者的数据分析工具，提供关键指标统计、实时访问监控、自定义分析等，帮助小程序产品迭代优化和运营。主要功能如下： 概况：提供小程序关键指标趋势以及top页面访问数据，快速了解小程序发展概况； 访问分析：提供小程序用户访问来源、规模、频次、时长、深度以及页面详情等数据，具体分析用户新增和活跃情况； 实时统计：提供小程序实时访问数据，满足实时监控需求； 自定义分析：配置自定义上报，精细跟踪用户在小程序内的行为，结合用户属性、系统属性、事件属性进行灵活多维的事件分析和漏斗分析，满足小程序的个性化分析需求； 留存分析：提供小程序新增用户和活跃用户的留存数据，分析用户留存与流失，功能正在开发中； 用户画像：提供小程序的用户画像数据，包括用户地域、性别、平台类型、设备、网络类型等，功能正在开发中。 概况 昨日概况 查看昨日关键用户指标，反映小程序昨日用户活跃概况，以及对比一天前、一周前、一月前的增长率。
趋势概况 查看关键指标的趋势，包括累计访问用户数、打开次数、访问次数、访问人数、新访问用户数、分享次数、分享人数、人均停留时长、次均停留时长（参见【指标解释】），可选择时间进行对比。 Top页面
查看用户最常访问的页面，以及页面访问次数和占比（单个页面访问次数/总访问次数），区分入口页和受访页。其中，入口页指用户进入小程序访问的第一个页面；受访页指用户访问的每一个页面。 实时统计 查看实时用户访问数据，可以选择所有页面或单个页面为分析对象，可以选择具体的时间粒度（1分钟、5分钟、10分钟、30分钟、1小时），可以按时间进行对比。为了更好地查看数据趋势，时间粒度为分钟时，请注意合理选择时间范围。 详情数据查看每一个页面在所选时间范围内的总访问次数及占比。 访问分析 访问趋势
数据分析工具视频教程大全
数据分析工具视频教程大全 工欲善其事必先利其器，没有金刚钻怎么揽瓷器活。作为数据分析师必须掌握1、2个的数据处理、数据分析、数据建模工具，中国统计网建议必须掌握Excel+专业的统计分析工具，例如：Excel+SPSS（Clementine）/SAS（EM）/R... 下面是中国统计网从网络上收集、整理的一些不错的视频教程，供大家学习交流。 1、Excel2007实战技巧精粹 视频由Excelhome出品，全集17集 目录： 01-从Excel 2003平滑过渡到Excel2007 02-精美绝伦的Excel 2007商务智能报表A 03-精美绝伦的Excel 2007商务智能报表B 04-玩转Excel 2007单元格样式 06-探究Excel 2007斜线表头 07-Excel 2007排序新体验 08-Excel 2007名称管理器的使用 09-Excel日期和时间相关计算-上集 10-Excel日期和时间相关计算-下集 11-Excel 2007函数应用之条条大路通罗马
12-轻松掌控Excel 2007循环引用 13-Excel 2007中巧设图表时间刻度单位 14-使用Excel 2007创建工程进度图 15-使用Excel 2007处理图片 16-使用Excel 2007数据透视表进行多角度的销售分析 17-Excel 2007 VBA新特性及创建自动延时关闭消息框【视频地址】 https://www.sodocs.net/doc/0414934474.html,/playlist_show/id_4051518.html 2、SPSS从入门到精通视频教程 中国统计网整理自优酷视频网，全集17集，资源来源于网络，转载请注明出自本站。 PS:老师普通话真的挺普通，老师讲的挺不容易，大家仔细听。 视频列表 1、初识SPSS统计分析软件 2、建立和管理数据文件 3、SPSS数据的预处理 4、spss基本统计分析 5、参数检验 6、方差分析 7、非参数检验
淘宝用户行为数据分析(例)
淘宝用户行为数据分析报告（例）
01 分析背景 选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路
03 分析过程 3.1 前提 数据来源：阿里天池。 分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。 对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览
从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率
复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户 跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户 从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。 因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析 用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。
因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。 将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析 以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点
python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作
从入门到精通pandas操作 Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件
food_info.csv文件的局部预览图： 每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件，并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型
print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果： 补充：DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values
史上最全的生意参谋数据分析使用教程
史上最全的生意参谋数据分析使用教程2015年淘宝常用的数据分析工具换新了，生意参谋替代了量子恒道，强大自己的数据分析能力才能让店铺发展更为的顺利。 对于免费的数据分析工具，当下最好的选择无疑是生意参谋了，它拥有和量子恒道一样功能，同时也有量子没有的功能，总之可以称之为量子的升级版。可能新手开始对于一个店铺的数据分析并不是那么的看重，往后面你会发现店铺一出现问题，比如销量停滞不前、流量出现瓶颈、引流效果差等等问题。你就会慌得找不出问题出现在哪个地方。这时如果你能利用好生意参谋就可以完美的帮你找出问题所在，并想方法解决店铺现状。 生意参谋怎么看关键词？怎么做数据分析？这一系列的问题我们都需要搞清楚，我们现在来彻底的学会生意参谋如何使用？ 一、生意参谋实时数据： 1、【产品类目】 每个商家都希望做类目的NO.1，成功只会留给那些有准备并且已经走向巅峰的商家。你，准备好了吗？生意参谋赶紧用起来！ 红色：产品所属类目； 蓝色：支付行业排名、访客排名、买家数排名（淘宝活动有些是慎选top100卖家*）；
黄色：根据实时的市场数据分析截止目前行业指数，虽然是平均值但也能分析行业淘商挤进前十能拿到多少份额的市场额挤进前百能占有多大的盈利业绩。 2、【全屏模式】 建议在活动大促等机会投到电视机或大屏，用于激励，数据快速增长，效果非常震憾！ 3、【实时趋势】 实时数据柱状图，针对需要的指数(浏览量/访客/支付买家/支付金额)； 三个月的数据来说明实时的差距和对比； 把控时间段，根据流量的来源和费用的支取综合分析和研究下流量动态把控转化时机。
4、【PC端和无线端实时来源】 付费：访客占比多少，付费渠道多少，付费转化多少（直通车/淘宝客/钻展/麻吉宝/聚划算）； 免费：top文化.品牌.产品都是免费的来源（做不到top就想想如何花费变成自主免费）； 自主：被动的让消费者购买难，让顾客主动来成交容易（购物车，店铺收藏，宝贝收藏）。 【优化给出的流量来源，开发自主访问客服活动，侧重品牌服务，打造产品文化】 5、【地域分布】 追溯产品喜好区域：把控34个省级行政区的分布前10的动态； 区域分布数据应用：直观流量来源区域覆盖支付转化区域黏性
大数据分析培训课程可以这么学
从零基础到精通入门，大数据分析培训课程可以这么学 大数据是一门复杂的学科，学起来相对于其他学科比较难，这与他的薪资是想匹配的，我们都知道，对于大数据人才，公司都是视为瑰宝的，薪资给的都比较高，对于大数据分析培训课程来说，只是可以让你系统的学习大数据知识，找到大数据的项目进行实战，相对于自学来说时间会短一些，学的更加系统一点。下面关于大数据分析培训的问题来纠正一下对于培训观念的正确理解以及有些大数据培训的偏见的一些看法： 1、有很多不经过培训的大数据工程师经常说不需要培训，但当你错失了毕业前的机会，或者你自己当初没好好学(大家都会犯错误)，你再想入这个行，又没有人脉，你除了找培训还有什么办法呢。有很多大学，老师就没项目，学生到哪去参加项目。 2、还有一些没经过培训的大数据工程师瞧不起培训过的，事实上，经过培训出来的，现在变成大牛的，大有人在，有CEO的，有首席架构师的，只是起步的方式不一样，英雄不问出处 大数据培训和你学习一样，首先要注意以下四点： 1、学习的第一个月是关键，再累再苦一定要努力和坚持，过了一个月后，后面学习越来越轻松;4个多月学习你当成一次旅行，有兴奋自然有辛苦，只要坚持一个月，只要坚持一个月，只要坚持一个月，重要的事说三遍! 2、学大数据无非是多敲代码，碰到问题15分钟解决不了就问老师。帮你卸下包袱，轻装前进，才是培训机构的价值，多敲代码多问老师。 3、想成为好的大数据工程师，在解决了问题以后要思考为什么，有没有更好的办法，掌握编程思想的工程师才叫工程师，否则就是代码民工，你的职业生涯发展会受到不少限 制。 总之：大数据培训要根据自己的自身情况来看，不管是培训还是自学都需要好好学习，对目标有不断的追求，不断完善自己。 了解了大数据分析的具体情况大家有没有想跃跃欲试呢？现在就给大家推荐一个优秀的平台——容大职业全平台大数据分析课程。不仅聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，即使刚开始学习的小白也可以掌握了解大数据分析。 希望以上这些对于想学大数据分析的人有所帮助！更多大数据课程相关问题，欢迎咨询容大
课程名称大数据分析与应用
课程名称：大数据分析与应用 一、课程编码： 课内学时：32学分：2 二、适用学科专业：计算机专业硕士 三、先修课程：无 四、教学目标 通过本课程的课堂学习与应用案例，建立科学的大数据观，掌握大数据架构、大数据精准语义搜索、大数据语义分析挖掘、知识图谱等关键技术，熟练使用常用的大数据搜索挖掘与可视化工具，提升大数据的综合应用能力。 五、教学方式 课堂学习、研讨班与应用实践 六、主要内容及学时分配 1.科学的大数据观2学时 1.1.大数据的定义，科学发展渊源； 1.2.如何科学看待大数据？ 1.3.如何把握大数据，分别从“知著”、“显微”、“晓义”三个层面阐述科学的大 数据观。 2.大数据技术平台与架构4学时 2.1云计算技术与开源平台搭建 2.2Hadoop、Spark等数据架构、计算范式与应用实践 3.机器学习与常用数据挖掘4学时 3.1常用机器学习算法：Bayes,SVM，最大熵、深度神经网络等； 3.2常用数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类、聚类、奇异点分析。 4.大数据语义精准搜索4学时 4.1.通用搜索引擎与大数据垂直业务的矛盾； 4.2.大数据精准搜索的基本技术：快速增量在线倒排索引、结构化与非机构化数 据融合、大数据排序算法、语义关联、自动缓存与优化机制； 4.3.大数据精准搜索语法：邻近搜索、复合搜索、情感搜索、精准搜索； 4.4.JZSearch大数据精准搜索应用案例：国家电网、中国邮政搜索、国家标准搜 索、维吾尔语搜索、内网文档搜索、舆情搜索； 5.非结构化大数据语义挖掘10学时 5.1.语义理解基础：ICTCLAS与汉语分词 5.2.内容关键语义自动标引与词云自动生成； 5.3.大数据聚类； 5.4.大数据分类与信息过滤； 5.5.大数据去重、自动摘要； 5.6.情感分析与情绪计算；
《大数据分析报告》课程实用标准
《数据分析》课程标准 1．课程定位与课程设计 1.1课程的性质与作用 本课程是电子商务专业的专业基础课程。通过本课程的学习，使学生掌握调查方案设计、数据资料的收集、整理、分析和数据分析报告的撰写方法和思路，及运用EXCEL进行数据分析的基本方法。该课程主要是培养学生完整市场调查的理念与运用EXCEL进行数据分析的能力，为学生学习和掌握《网络营销与策划》、《店铺运营》、《客户服务》等其他专业课程提供必备的专业基础知识，也为学生从事电子商务运营与推广、客户服务等电子商务相关岗位工作打下良好的基础。 1.2课程设计理念 课程设计遵循“以学生为主体”教育思想，依据“任务引领”为课程内容设计原则，以提高学生整体素质为基础，以培养学生市场调查与数据分析工具的使用能力、特别是创新能力和实际操作能力为主线，兼顾学生后续发展需要，选取符合电子商务职场所要求的知识、素质和能力为教学内容；在基本理论和基础知识的选择上以应用为目的，以“必需、够用”为度，服从培养能力的需要，突出针对性和实用性 （2）遵循能力本位的教学观。注重培养学生在工作中对数据资料的收集、整理和分析处理能力，训练学生的专业能力、社会能力和方法能力。课程设计以能力为核心，围绕能力的形成学习相关知识。 1.3 课程设计思路 在课程设计上根据电子商务专业就业岗位群任职要求，改革传统的课程体系和教学方法，形成以就业为导向，立足于学生职业能力培养和职业素养养成，突出课程的应用性和操作性。数据分析工作是一个有序开展的工作，顺序性和过程性很强，课程设计的思路正是依据工作任务的顺序和过程开展的，数据分析工作过程主要分为五个步骤，这五个步骤也就是五个工作项目，构成了本课程学习内容的框架。通过任务驱动充分发挥学生的主体作用，让学生在完成具体任务的过程中来构建相关理论知识，发展职业能力，并提升职业素养。在教学内容上遵循“理论够用、适度，重在应用”的原则，弱化理论，剔除抽象的公式推导和复杂计算分析，把数据资料的收集特别是利用互联网收集数据资料及运用数据分析工具软件进行数据分析，作为重点内容进行讲授和训练，适应社会经济和科技进步给市场信息分析与预测带来的发展。 2．课程目标 通过本课程的学习，学生掌握从调查方案设计、数据资料的收集、处理、分析到数据分析报告的撰写整个工作流程，学会运用EXCEL进行数据分析的基本方法。同时还要培养学生自主学习能力、自我管理能力、沟通能力、组织协调能力、市场开拓意识、竞争意识和团队
淘宝营销之路—精准数据分析
淘宝营销之路—精准数据分析 孙子兵法谋攻篇说道:知彼知已者，百战不殆;不知彼而知已，一胜一负;不知彼，不知已，每战必殆。 商场如战场，在这里想借用这句话来概括本文的主旨:做到知彼知已，你方可能百战不殆。那么，如何才能做到既“知彼”又“知已”,这个问题，如果我们不是电商，是传统的“实商”，那这不是一个简单的问题，需要投入很多有人力、物力、钱力才能充分解决。很幸运的是，我们是电商，这个问题，也就不难求解了～为什么我可以很轻易的下这样的定论呢,在这里我可以先简单说下我的理由:一方面，由电商及电子商务的优势决定，你有没思考过这样一个问题:电子商务(线上)相比线下的核心优势在哪里,是资金，是品牌，是人才，是供应链,我认为都不是(相反，这些都是电商的短板)，是数据可挖掘性和营销的可精准性;另一方面，得益于淘宝网对数据挖掘、数据分析的重视及投入，下文的分析也是借助于淘宝网几个重要的数据工具:数据魔方专业版、量子统计(淘宝官方版)。 由于本人是做时尚休闲男装，在这里就以自家经营的淘宝商城店做为分析案例，经营其他行业或类目的朋友，也可以借用这种分析思路进行分析，以提高你的运营效率。 , 如何做到“知彼”, (一)如何找到同级别竞争对手或为自己不同发展阶段找参照对手, 工具:数据魔方(专业版或标准版)—市场研究分析—热销品牌排行工具 具体数据分析过程: , 打开“热销品牌排行”，选择时间段:建议选择最近7天(本来 时间是越长数据越充分，但由于淘宝竞争度大，上个月或上季度 的数据反而不能客观反应出当前情况)
如图<一>所示，并选择每页显示100条。 图<一> 2、将所有数据拉选复制，用EXCEL表格拷贝制成表格(希望数据魔方能增添报表导出功能方便大家)，如表<一>所示，依据你店面所处争取位置，最多可以将该目类前500强网店都捉取进来分析。 表<一> 3、对系统数据进行二次加工:大家对比下表<一>与图<一>，前面是拷贝的系统统计数据，后面是经过简单数据加工后的数据:日均销售件数=成交商品数?7;日均销售笔数=成交人数?7;每单件数=成交商品数?成交人数;日销售额=成交金额?7;客单价=成交金额?成交人数; 4、数据分析:
大数据分析(A)教学大纲
清华大学大数据方向硕士学位 公共必修课课程 数据分析学（I） Data Analytics (I) 开课单位：数据分析学（I）课程组 授课教师: 黎波、张楠、郑路、庞珣、苏毓淞、罗昊、王程韡（暂定） 教学目的： 本课是针对社会科学和管理类研究学开设的数据分析基本课程。通过本课的学习，学生将对（大）数据分析的价值、意义和基本原理建立清晰和比较全面的认识，掌握有关数据发掘、处理、建模和解释的基本原理和方法，了解和熟悉数据分析在社会科学研究、商业分析和公共管理等领域的实际案例。 Data Analytics (I) is a graduate level course mainly designed for students with socialsciences and management background. The objective of the course to give students a broad overview of the basic principles and applications of data analytics. Students will also be familiar with the various aspects of data analytics such as exploring, managing, modeling and interpreting data. Students’ learning will also be enhanced by their exposure to real life applications of data analytics in social science research, business analysis and public management. 主要教材： by Johannes Ledolter, 2013, Wiley
SPSS数据分析实用教程
《SPSS数据分析实用教程》部分习题参考答案 人民邮电出版社 作者：李洪成 2017年5月
目录 第1章 思考与练习参考答案 (3) 第2章思考与练习参考答案 (5) 第3章思考与练习参考答案 (6) 第4章思考与练习参考答案 (7) 第5章思考与练习参考答案 (8) 第6章思考与练习参考答案 (9) 第7章思考与练习参考答案 (10) 第8章思考与练习参考答案 (11) 第9章思考与练习参考答案 (12) 第10章思考与练习参考答案 (12) 第11章思考与练习参考答案 (12) 第12章思考与练习参考答案 (12) 第13章思考与练习参考答案 (13) 第14章思考与练习参考答案 (13)
第1章 思考与练习参考答案 一、选择题 一、选择题 题号 解答 1 B 2 A 3 D 4 D 5 D 6 D E 7 E 8 A B 二、 问答题 1. 指出下列变量是定性变量还是定量变量。然后，指出每个变量的度量水平。 1）年销售量 2）星巴克咖啡杯的大小（{大杯，中杯，小杯}） 3）每股收益 4）支付方法（{现金，支付宝，信用卡，微信}） 变量 定性变量或者定量变量 度量水平 年销售量 定量变量 尺度变量 星巴克咖啡杯的大小（{大杯， 中杯，小杯}） 定性变量 定序数据 每股收益 定量变量 尺度变量 支付方法（{现金，支付宝，信用卡，微信}） 定性变量 名义数据 2. 指出以下变量的度量类型 1）民族：名义数据 2）年级（如一年级、二年级等）：定序数据
3）去年家庭收入：尺度数据（比例数据） 4）昨天的最高温度：尺度数据（区间数据） 3．什么是总体？什么是样本？二者有什么区别？ 参照教材第1~2页。 所研究的对象的全体所组成的集合称为总体（Population）。选取的总体中具有代表性的一个子集合称为样本。样本是总体的一个具有代表性的子集，从一个总体中可以抽取若个干样本。 4．什么是参数？什么是统计量？二者有什么区别？ 用来描述总体特征的数值指标称为总体的参数（Parameter）。用来描述样本特征的指标称为统计量（Statistic）,一般而言，统计量是样本所蕴含信息的概括和浓缩。
大数据培训课程安排有哪些
大数据培训课程安排有哪些 大数据的火爆我们是有目共睹的，学习大数据无疑都会选择一家专业的大数据培训学校，因为一般自学的效果都不是很好，大数据包含的技术知识太多了，首先要先了解大数据培训的课程安排有哪些。 首先是大数据的一些基本概念 一、基本概念 在讲什么是大数据之前，我们首先需要理清几个基本概念。 1.数据 关于数据的定义，大概没有一个权威版本。为方便，此处使用一个简单的工作定义：数据是可以获取和存储的信息。 直观而言，表达某种客观事实的数值是很容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。但实际上，人类的一切语言文字、图形图画、音像记录，所有感官可以察觉的事物，只要能被记下来，能够查询到，就都是数据(data)。 不过数值是所有数据中很容易被处理的一种，许多和数据相关的概念，例如
下面的数据可视化和数据分析，都是立足于数值数据的。 传统意义上的数据一词，尤其是相对于今天的“大数据”的“小数据”,主要指的就是数值数据，甚至在很多情况下专指统计数值数据。这些数值数据用来描述某种客观事物的属性。 2.数据可视化 对应英语的data visulization(或可译为数据展示)，指通过图表将若干数字以直观的方式呈现给读者。比如非常常见的饼图、柱状图、走势图、热点图、K 线等等，目前以二维展示为主，不过越来越多的三维图像和动态图也被用来展示数据。 3.数据分析 这一概念狭义上，指统计分析，即通过统计学手段，从数据中精炼对现实的描述。例如：针对以关系型数据库中以table形式存储的数据，按照某些指定的列进行分组，然后计算不同组的均值、方差、分布等。再以可视化的方式讲这些计算结果呈现出来。目前很多文章中提及的数据分析，其实是包括数据可视化的。
如何利用淘宝数据分析竞争对手流量
店内数据分析 店内运营简单来看，就是流量和转化这两件事。所以分析也主要从这两个指标出发。因为流量结构和精度直接影响转化，转化好坏再反过来影响流量，所以在分析时，先做流量盘查，再做转化分析。 一、流量 1、搜索流量 工具：搜索诊断助手、直通车 A.基础条件：不违规，可在“卖家工作台”-“搜索诊断助手”-“宝贝诊断里”检查。 B.相关性：类目属性相关性、标题关键字相关性。 C.人气分：是否橱窗推荐、是否加入消保、DSR评分、支付宝使用率、旺旺效应速度、拍货与发货的时差。 D.图片：很多卖家在优化主搜流量时，经常会忽略图片的优化，然而图片点击率的差距，直接影响了最后的搜索流量。买家不是直接搜索进来的，而是被图片吸引进来的，优化图片就显得非常重要。建议可以用直通车来测试图片(方法下文会介绍到)。 E.价格与销量：销量相当的产品，价格高的有更多展示的机会；价格相同的产品，销量高的有更多展示机会。而检查该项指标主要检查自己与直接竞争对手的差距，尤其是7天销量的差距，以做调整。 F.标题优化：在销量相对低的时候多使用长尾词，销量高的时候多使用泛词、中心词，并反复测试，得出搜索流量×搜索转化率的最大值。 2、付费流量 工具：各付费工具的数据报表、量子。 A.直通车：诊断直通车主要看点击率和转化率这两个指标。 点击率直接影响淘宝直通车的收入，在行业利润如此透明的年代，每家的出价其实都不可能差很多，而点击率越高，直通车本身的收入就越高，就会提供更好的位置给你。
查看工具：行业解析报表。 优化办法：挖掘USP。 转化率则是淘宝看重的用户体验，直通车转化率要做到约等于或略低于该宝贝整体转化率才算比较健康。 查看工具：直通车转化报表、量子-销售分析-宝贝销售排行; 优化办法：在销量较低的时候重点优化长尾词，销量高时优化泛词和定向。 B.钻石展位：诊断钻展其实也和直通车原理基本一致。也是优化图片，然后选择精准的店铺来定向。 查看工具：钻展广告位对应类目数据、钻展定向报表-手工统计各项回报率; 优化办法：总结同行优秀素材的构成因素和失败素材的特点、把收集店铺ID 的维度做细。 C.淘客：淘客诊断只要看自己与竞争对手的销量和佣金有何差距即可。 二、内功 1、转化率 工具：量子、数据魔方 A.内页：首先看销量，其次看评价质量，再来看单品转化率、页面停留时间和询单率。如果连基础销量都没有，评价很差，转化率是不可能好的。两个先决条件解决了，再看单品转化率、页面停留时间和询单率是否不低于行业均值(或店内卖的好的宝贝)。若低于，则一一优化USP卖点、逻辑顺序(是否都做到围绕USP)、展现内容多样化(数据、图表、细节图、权威认证报告、大量实证、视频等)、展现方式(字体、字号、背景色、配色)。 B.访问深度：由于80%的顾客入店都是从内页进来，所以主要优化内页可导流的位置，分别为店招、宝贝页关联、宝贝页侧边栏、店尾进行优化。再优化首页。 查看工具：量子-销售分析-销售总览-平均访问深度、量子-流量分析-宝贝被访排行、量子-流量分析-首页被访数据(停留时间、点击率、跳失率)、量子-店铺装修。
淘宝数据研究分析主图表
淘宝数据分析主图表
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1不同地区消费人群购买能力（购买的金额、次数）的差异分析（研究意义：广告投放地区选择广告费出价参考） 地区最高消费 金额平均消费水平（平均客 单/元） 平均消费周期 （平均购买次 数） 消费人数所占 比例 建议广告投放 比例 浙江108 48 2 20% 15% 上海78 46.6 3 15% 13% 广东88 48 1 13% 13% ……………………………… 2不同地区消费人群选择物流的差异分析 （研究意义：选择合作物流） 地区XX物流地区价格 （元）XX物流平均到达时间 （天） XX物流消费人 群平均评分 浙江 4.5 1.5 5 上海 4.5 1.5 4.9 广东7 3 4.5 …………………… 3 不同地区消费人群对产品（颜色偏好、面料偏好、款式偏好）差异分析 （研究意义：选择适当产品做广告推广） 颜色 区域 大红黄色……黑色浙江48% 50% ……30% 上海30% 60% ……20% …………………… 平均所占比例（48%+30%+……+）/(区域数目) 建议颜色生产配比平均所占比例/ 所有颜色平均所占比例之和 面料 区域 纯棉粘纤……蕾丝浙江48% 50% ……30% 上海30% 60% ……20% …………………… 平均所占比例（48%+30%+……+）/(区域数目)
建议面料生产比例平均所占比例/ 所有面料平均所占比例之和 款式 区域 低腰中腰高腰浙江48% 50% 30% 上海30% 60% 20% ……………… 平均所占比例（48%+30%+……+）/(区域数目) 建议款式生产比例平均所占比例/ 所有款式平均所占比例之和 4消费人群对产品不同促销方案的选择差异分析（研究意义：选择适当广告创意） 促销方案区域XX产品促销 方案一 XX产品促销方案二……XX产品方案比 例之和 浙江48% 20% ……100% 上海30% 20% ……100% …………………… 平均所占比例（48%+30% +……+）/(区 域数目) 建议广告重点宣传促销方案的比例平均所占比例/ 所有方案平均所占比例之和 5不同地区消费人群不同时间段成交的差异分析 （研究意义：选择广告投放时间） 时段 区域 01:00-00:30 00:31-00:60 ……23：31-24:00 所占比例总和浙江1% 2% ……1% 100% 上海1% 2% ……100% 100% ………………………… 平均所占比例（1%+2%+ ……+1%） /(区域数目) 建议广告投放平均所占比
Python数据分析基础教程-教学大纲
《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号： 学分：8学分 学时：128学时（最佳上课方式：理实一体化上课） 适用专业：大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程，本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库，如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习，学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念，还可以运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例，介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时，为便于读者能更好地理解Python的数据分析，介绍了Python 的基础语法。最后，运用所学的数据分析技术，完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码，通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念，同时，为提高读者对数据分析技术的综合运用能力，在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统：Windows 7 开发工具：Python3.6.3，PyCharm、Jupyter notebook
四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析
第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算
高校大数据专业课程解析
高校大数据专业课程解析
从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考? 具体内容 专业名称：数据科学与大数据技术; 人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。 学制：四年;学位：工学或理学学位。 目前已有35所高校申报了大数据专业： 第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学; 第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。 数据科学与大数据技术专业都学些什么?
属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。 以中国人民大学为例： 基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。 必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。 选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。 数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样? 根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。 目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师