当前位置：文档库 › 事业单位联考基础阶段资料分析3

事业单位联考基础阶段资料分析3

第四章题型与技巧

第二节增长量

第三节增长率

第四节比重

游戏数据分析基础知识

时间 2015-1-31 数据分析——基础知识一、新登用户数日新登用户数每日新注并登录游的用户数周新登用户数本周7天日新登用户数累计之和新登用户数：本 30天日新登用户数累计之和可解决的问题： 1)渠道贡献的新用户份额情况 2)宏走势，是否需要进行投放 3)是否存在渠道作弊行二、一次会话用户数日一次会话用户数即新登用户中只一次会话，且会话时长于规定阈值周一次会话用户数：本周7天日一次会话用户数累计之和一次会话用户数：本 30天日一次会话用户数累计之和可解决的问题： 1) 广渠道是否刷量作弊行

2)渠道广量是否合格 3)用户导入是否存在障碍点，如网络状况载时间等; 4)D步SU 于评估新登用户量，进一分析则需要定活跃用户的一次会话用户数三、用户获取本 CAC 用户获本义广本/ 效新登用户可解决的问题： 1)获效新登用户的本是多少 2)如何选择确的渠道优化投放 3)渠道广本是多少四、用户活跃 Activation 日活跃用户数 DAU ：每日登录过游的用户数周活跃用户数 WAU 截至当日，最一周含当日的7天登录游的用户数，一般按照自然周进行计算

活跃用户数正AU 截至当日，最一个含当日的30天登录过游的用户数，一般按照自然计算可解决的问题： 1)游的心用户规模是多少游的总体用户规模是多少 2)游产品用户规模稳定性游产品周期化趋势衡量 3)游产品老用户流失活跃情况渠道活跃用户存周期 4)游产品的粘性如何正AU结合广效果评估备注正AU层级的用户规模化相对较小，能够表现用户规模的稳定性，但某个时期的广和版本更新对正AU的影响也可能比较明显外游命周期处于同时期，正AU的化和稳定性也是同的五、日参与次数 DEC 日参次数用户对移游的使用记一次参，即日参次数就是用户每日对游的参总次数可解决的问题： 1)衡量用户粘性日均参次数

_商业智能：数据分析基础

第1章商业智能：数据分析基础本章目标： ●理解商业智能系统的用途和结构 ●理解多维数据分析的概念 ●学习如何使用数据仓库实现维度数据模型 ●学习如何使用分析服务实现维度数据模型 1.1 商业智能简介商业智能(Business Intelligence，BI)是从一个公司的运行系统或外部资源所包含的数据中获得的信息。商业智能有助于我们更好更快地做出决策。假设你现在是一家新创公司的总经理，公司名为Adventure Works Cycles(下文简称AWC公司)，面向北美、欧洲以及亚洲制造和销售自行车、自行车部件、运动服饰和相关配件。AWC公司需要发展，可目前有限的资源无法支撑其壮大。但是为了公司的发展你必须做出决策，而为了做出合理的决策，你需要一些特殊的信息。你可能会阅读《华尔街日报》来把握最新的商业趋势，或者在收藏夹中保存https://www.wendangku.net/doc/065644086.html,网站的书签。所有这些信息以及你积累的经验会让你做出一个主观的、凭直觉的(gut-feeling)决策。但事实上，你可能希望自己的决定是客观的、有数据支撑的。需要的数据包括公司的订单处理、会计报表、人力资源以及其他的商业系统。同时还需要一个由第三方提供的市场预测数据和汇率信息。这时，需要一个能将所有这些信息汇总起来供今后使用的工具，这个工具就是商业智能系统。商业智能系统是一种解决方案，它能从多个数据源收集数据，将各种数据进行转化使之一致并能存储在同一个位置，为你进行分析和制定决策提供数据支持。商业智能系统至多由以下五层组成： (1) 数据源层 (2) 数据转换层 (3) 数据存取层 (4) 分析层 (5) 表示层数据源层包含的数据有：①维护公司日常运作的系统中的数据，包括文本文件、Excel电子表格文件或Access数据库文件中的数据；②从外部源中获取的数据。由于这些数据从不同的数据源中获得，因此很难直接利用它们创建报表和进行分析。数据转换层用于从不同数

[数据分析] 神图数据分析师的完整流程与知识结构体系

干货&神图：数据分析师的完整流程与知识结构体系【编者注】此图整理自微博分享，作者不详。一个完整的数据分析流程，应该包括以下几个方面，建议收藏此图仔细阅读。完整的数据分析流程：1、业务建模。2、经验分析。3、数据准备。 4、数据处理。 5、数据分析与展现。 6、专业报告。 7、持续验证与跟踪。（注：图保存下来，查看更清晰）作为数据分析师，无论最初的职业定位方向是技术还是业务，最终发到一定阶段后都会承担数据管理的角色。因此，一个具有较高层次的数据分析师需要具备完整的知识结构。 1. 数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题；同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如： Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量（超过的字符会被截断）。在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出

限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送；而在325之后的Pixel版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。（Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低）。当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如： o数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。 o数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。 o生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。 o生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。

Stata软件基本操作和大数据分析报告入门

Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲 Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况 Stata最初由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）研制，现在为Stata公司的产品，其最新版本为7.0版。它操作灵活、简单、易学易用，是一个非常有特色的统计分析软件，现在已越来越受到人们的重视和欢迎，并且和SAS、SPSS一起，被称为新的三大权威统计软件。 Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大，其最新的7.0版整个系统只有10M左右，但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能，尤其是他的统计分析功能极为全面，比起1G以上大小的SAS系统也毫不逊色。另外，由于Stata在分析时是将数据全部读入内存，在计算全部完成后才和磁盘交换数据，因此运算速度极快。由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员，因此他的操作方式也别具一格，在Windows席卷天下的时代，他一直坚持使用命令行／程序操作方式，拒不推出菜单操作系统。但是，Stata的命令语句极为简洁明快，而且在统计分析命令的设置上又非常有条理，它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下，而不同命令族又可以使用相同功能的选项，这使得用户学习时极易上手。更为令人叹服的是，Stata语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性，用户可以充分发挥自己的聪明才智，熟练应用各种技巧，真正做到随心所欲。

除了操作方式简洁外，Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁，数据格式简单，分析结果输出简洁明快，易于阅读，这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。 Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件（ADO文件），这些文件可以自行修改、添加和下载。用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。事实上，Stata的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿，用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata程序版本，而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。由于以上特点，Stata已经在科研、教育领域得到了广泛应用，WHO的研究人员现在也把Stata作为主要的统计分析工作软件。第二节 Stata操作入门一、Stata的界面图1即为Stata 7.0启动后的界面，除了Windows版本的软件都有的菜单栏、工具栏，状态栏等外，Stata的界面主要是由四个窗口构成，分述如下： 1．结果窗口：位于界面右上部，软件运行中的所有信息，如所执行的命令、执行结果和出错信息等均在这里列出。窗口中会使用不同的颜色区分不同的文本，如白色表示命令，红色表示错误信息。 2．命令窗口：位于结果窗口下方，相当于DOS软件中的命令行，此处用于键入需要执行的命令，回车后即开始执行，相应的结果则会在结果窗口中显示出来。

电商数据分析基础知识.doc

电商数据分析基础知识电商数据分析基础知识信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台(如淘宝)还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 1、电商总体运营指标电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标：

(1)流量类指标独立访客数(UV)，指访问电商网站的不重复用户数。对于PC 网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上种一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如(一天)统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。页面访问数(PV)，即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。人均页面访问数，即页面访问数(PV)/独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。 (2)订单产生效率指标总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 (3)总体销售业绩指标

数据分析数学基础

数据分析数学基础统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学；归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距；组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形频率分布=某一组频数/总频数累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 1、平均值/集中趋势的度量：趋向落在根据数值大小排列的数据的中心算术平均：加权算术平均： 2、中位数：一组数根据数量大小排列后的做兼职或者两个中间值的算术平均值 3、众数：一组数出现次数最多的那个数，众数不一定存在，也不唯一均值、中位数和众数之间的关系： 4、几何平均G 5、调和平均H 算术平均、几何平均和平均之间的关系 6、均方根RMS 离差/变差：数值数据围绕其平均值分布的分数与集中程度，常用的有全距、平均偏差、半内四分位数间距，10-90百分位数间距、标准差； 1、全距：最大值-最小值 2、平均偏差 3、半内四分位数间距 4、10-90百分位数间距 5、标准差 6、方差：标准差的平方离差度量间的关系 1、矩 2、r阶中心矩 3、偏度：分布不对称程度或偏离对称程度的反映 4、峰度：分布的陡峭程度，尖峰、扁峰、常峰态 1、概率 2、条件概率，独立和不独立事件 3、互不相容事件：两个或多个事件中，任意两个事件都不能同时发生 4、概率分布离散型：离散型概率分布连续型：概率密度函数、连续型概率分布 5、数学期望如果一个人活得S美元的概率为p，则他的数学期望=pS

数据基础知识及数据处理

数据处理（从小数据到大数据）一、小数据 1、信息的度量在计算机中：最小数据单位：位（bit） Bit: 0 或1 （由电的状态产生：有电1，无电0）基本数据单位：字节（Byte, B） 1B=8bit 1KB=1024B 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB。 …… 2、不同数制的表示方法十进制(Decimal notation)，如120, (120) 10，120D 二进制(Binary notation) ，如(1010)2 , 1010B 八进制(Octal notation) ，如(175)8 , 175O 十六进制数(Hexdecimal notation) ，如(2BF)16 , 2BF03H

3、不同数制之间的转换方法（1）任意其他进制（二、八、十六）转换成十进制，可“利用按权展开式展开”。例如： 10110.101B =1×24＋0×23+1×22＋1×21＋0×20＋1×2-1＋0×2-2＋1×2-3 =22.625D 347.6O =3×82＋4×81＋7×80＋6×8-1 =231.75D

D5.6H =D×161＋5×160＋6×16-1 =213.375D （2）十进制转换成任意其他进制（二、八、十六），整数部分的转换可按“除基取余，倒序排列”的方法，小数部分的转换可按“乘基取整，顺序排列”的方法。（除倒取，乘正取）例，十进制数59转换为二进制数111011B

例:十进制数0.8125转换为二进制数0.1101B 同理：317 D= 100111101B = 475O = 13DH 0.4375D = 0.0111B = 0.34O = 0.7H （3）八进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆三位”的方法。(8421法) 例如：3107.46O = 3 1 0 7 . 4 6 O =011 001 000 111 . 100 110 B =11001000111.10011B （4）十六进制数转换成二进制数，可按“逐位转换，一位拆四位”的方法。（8421法）

2018数据分析师考试大纲

2018CPDA 数据分析师考试大纲第一部分考试介绍一、考试目标数据分析师专业技术考试主要测试考生是否具备数据分析基础知识，是否了解数据分析工作流程及数据分析技术，是否具备利用数据分析知识解决实际业务问题的能力。侧重考查考生对数据分析知识的掌握和应用，借助数据分析知识解决实际数据分析工作和企业决策工作的能力，根据企业决策的需要，对各种相关数据进行分析和评估能力。考点涉及数据分析统计基础、数据获取、数据预处理、数据可视化、数据算法模型及客户数据分析、产品数据分析、营销数据分析、采购数据分析、物流数据分析、生产制造数据分析、智能供应链及投资收益风险分析等。二、考试科目及考试形式考试分为理论机考和实操笔试，考试时限分别为90 分钟和120 分钟，满分都为100分。 CPDA 数据分析师的认证考核采取全国统一时间，每年四次。三、教材与资料《数据分析基础》《营销数据分析》《供应链优化与投资分析》《战略管理》《面授讲义》是数据分析师考生必修必考教材与资料。四、知识点要求注释识记：要求掌握概念、熟悉理论、重点考试要求范围；理解：要求应知应会，非重点考试要求范围；应用：掌握实际使用方法，运用计算工具或分析软件进行实和分析，考试要求范围；了解：拓展性知识，非考试要求范围。第二部分考试内容根据数据分析师专业技术考试的考试目标、科目和考试形式等要求，数据分析师专业技术考试科目要点包括但不限于以下内容：一、数据分析理论知识数据分析理论知识是对考生数据分析基础知识的掌握程度的测试。数据分析基础主要从数据分析的整个流程去考查学生知识，其中涵盖了数据获取、数据预处理、数据可视化、数据分析算

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案

人教版初中数学数据分析知识点训练及答案一、选择题 1．某地区汉字听写大赛中，10名学生得分情况如下表：那么这10名学生所得分数的中位数和众数分别是（） A．85和85 B．85.5和85 C．85和82.5 D．85.5和80 【答案】A 【解析】【分析】找中位数要把数据按从小到大的顺序排列，位于最中间的一个数（或两个数的平均数）为中位数；众数是一组数据中出现次数最多的数据，可得答案．【详解】把这组数据从小到大排列，处于中间位置的两个数都是85，那么由中位数的定义可知，这组数据的中位数是85；在这一组数据中85出现的次数最多，则众数是85；故选：A．【点睛】此题考查众数与中位数的意义．解题关键在于掌握众数是一组数据中出现次数最多的数据；中位数是将一组数据从小到大（或从大到小）重新排列后，最中间的那个数（或最中间两个数的平均数），叫做这组数据的中位数．如果中位数的概念掌握得不好，不把数据按要求重新排列，就会出错． 2．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A．84分B．85分C．86分D．87分【答案】A 【解析】【分析】按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 ?+?=（分） 809084 1010

故选A 【点睛】本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 3．在学校的体育训练中，小杰投掷实心球的7次成绩如统计图所示，则这7次成绩的中位数和平均数分别是（） A．9.7m，9.9m B．9.7m，9.8m C．9.8m，9.7m D．9.8m，9.9m 【答案】B 【解析】【分析】将这7个数据从小到大排序后处在第4位的数是中位数，利用算术平均数的计算公式进行计算即可．【详解】把这7个数据从小到大排列处于第4位的数是9.7m，因此中位数是9.7m，平均数为：(9.59.69.79.79.810.110.2)79.8 ++++++÷=m，故选：B．【点睛】考查中位数、算术平均数的计算方法，将一组数据从小到大排列后处在中间位置的一个数或两个数的平均数就是这组数据的中位数，平均数则是反映一组数据的集中水平． 4．某校共有200名学生，为了解本学期学生参加公益劳动的情况，收集了他们参加公益劳动时间（单位：小时）等数据，以下是根据数据绘制的统计图表的一部分．学生类型人数时间010 t ≤＜1020 t ≤＜2030 t ≤＜3040 t ≤＜40 t≥ 性别男73125304女82926328 学初中25364411

数据分析基础体系

互联网产品数据分析基础体系互联网产品的数据指标体系主要分为五个维度，包括用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。用户规模和质量维度主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；参与度分析主要分析用户的活跃度；渠道分析主要分析渠道推广效果；功能分析主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率；用户属性分析主要分析用户特征。一、用户规模和质量用户规模和质量的分析包括活跃用户、新增用户、用户构成、用户留存率、每个用户总活跃天数五个常见指标。用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。１、活跃用户指标活跃用户指在某统计周期内使用过产品的用户。手机端产品活跃用户数一般按照设备维度统计，即统计一段周期内使用过的设备（如手机、平板电脑）数量。活跃用户是衡量产品用户规模的指标。通常，一个产品是否成功，如果只看一个指标，那么这个指标一定是活跃用户数。活跃用户数根据不同统计周期可以分为日活跃数（DAU）、周活跃数（WAU）、月活跃数（MAU）。２、新增用户指标新增用户是指注册后，首次登录产品的用户。按照统计时间跨度不同分为日、周、月新增用户。新增用户量指标主要是衡量营销推广渠道效果的最基础指标；另一方面，新增用户

占活跃用户的比例也可以用来用于衡量产品健康度。如果某产品新用户占比过高，那说明该产品的活跃是靠推广得来，这种情况非常值得关注，尤其是关注用户的留存率情况。３、用户构成指标用户构成是对周活跃用户或者月活跃用户的构成进行分析，有助于通过新老用户结构了解活跃用户健康度。以周活跃用户为例，周活跃用户包括以下几类用户，包括本周回流用户、连续活跃n周用户、忠诚用户、连续活跃用户。本周回流用户是指上周“未使用”过产品，本周使用产品的用户；连续活跃n周用户是指连续n周，每周至少使用过一次产品的活跃用户；忠诚用户是指连续活跃5周及以上的用户；连续活跃用户是指连续活跃2周及以上的用户；近期流失用户是指连续n周（大约等于1周，但小于等于4周）没有使用过产品的用户。４、用户留存率指标用户留存率是指在某一统计时段内的新增用户数中再经过一段时间后仍使用该产品的用户比例。用户留存率可重点关注次日、7日、14日以及30日留存率。次日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户在第二天（如明天）再次使用产品的比例；7 日留存率即某一统计时段（如今天）新增用户数在第7 天再次使用该产品的比例；14日和30日留存率以此类推。用户留存率是验证产品用户对吸引力很重要的指标。通常，我们可以利用用户留存率对比同一类别产品中不同产品对用户的吸引力。如果对于某一个产品，在相对成熟的版本情况下，如果用户留存率有明显变化，则说明用户质量有明显变化，很可能是因为推广渠道质量的变化所引起的。５、每个用户总活跃天数指标每个用户的总活跃天数指标（TAD，Total Active Days per User）是在统计周期内，平均每个用户在产品的活跃天数。如果统计周期比较长，如统计周期一年以上，那么，每个

如何零基础入门数据分析

如何零基础入门数据分析随着数据分析相关领域变得火爆，最近越来越多的被问到：数据分析如何从头学起？其中很多提问者都是商科背景，之前没有相关经验和基础。我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景，由于个人兴趣爱好，从大三开始到现在即将硕士毕业，始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课，Datacamp上100多门课里，刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经验，希望对想要入门这个领域的各位有帮助。 1. 基本工具学习数据分析的第一步，是了解相关工具 Excel excel至是最基础的数据分析工具，至今还是非常有效的，原因是它便于使用，受众范围极广，且分析结果清晰可见。相信大多数人都有使用excel的基本经验，不需要根据教材去学习了。重点掌握：基本操作的快捷键；函数：计算函数、if类、字符串函数、查找类(vlookup 和match)，一定要熟悉函数功能的绝对和相对引用；数据透视表功能等。另外，excel可以导入一些模块来使用，典型的包括数据分析模块，作假设检验常用；规划求解，作线性规划和决策等问题非常有效。利用这些模块可以获得很不错的分析报告，简单且高效。 SQL 数据分析的绝对核心！大部分数据分析工作都是对数据框进行的，在这个过程中，需要不断的根据已有变量生成新变量、过滤掉一些样本还有转换level。

SQL的设计就是为了解决这些问题。其他常用的数据操作工具，包括R语言的数据框、Python里的pandas，基本都是借鉴了SQL的思想，一通百通。 SQL入门容易，它的语法极其简单，基本可以说上过一门相关的课或看过一本相关的书就可以了解大概，但融会贯通并能够进行各种逻辑复杂的操作，就需要长时间的锤炼了。 SQL的学习建议，随便找一本书或者网课就好，因为主流的课程基本都是一个思路：先讲SELECT、WHERE、GROUP BY(配合简单的聚合函数)、ORDER BY这类单表操作，之后讲JOIN进行多表连接。除此之外，必会的基本技能还应该包括WINDOW FUNCTION和CASE WHEN等等。学了基本的内容之后，就是找项目多练，不断提升。 R/Python 熟练SQL之后，对数据操作方面的内容就得心应手了。接下来更复杂的问题，如搜索和建模，则需要使用编程语言。 R vs Python 目前最主流的数据分析编程语言就是R和Python，网上遍是关于这两者的争论，有兴趣的可以简单看一下，但不用陷入过度的纠结。我个人的经验来看，熟练两者其中的任何一个都可以胜任数据分析中的大部分工作，不存在某一个语言有明显缺陷的情况。这里不想大篇幅的比较两者，但是想简单的说一下两者的侧重点： R语言是为了解决统计问题而设计的，因此它有一个很人性化的地方：最大程度的简化语言，从而让分析人员忽略编程内容，直面数据分析。也因为是统计语言，很多基本的统计分析内容在R里都是内置函数，调用十分便捷。此外，R

数据处理基础知识

检测数据处理基础知识来源:czyxyq 时间:2009-02-04 字体:[大中小] 收藏我要投稿误差及相关概念→真实值与标准值误差是测量值与真实结果之间的差异，要想知道误差的大小，必须知道真实的结果，这个真实的值，我们称之“真值”。 1.真实值从理论上说，样品中某一组分的含量必然有一个客观存在的真实数值，称之为“真实值”或“真值”。用“μ”表示。但实际上，对于客观存在的真值，人们不可能精确的知道，只能随着测量技术的不断进步而逐渐接近真值。实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。 2.标准值采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的结果平均值，是一个比较准确的结果。实际工作中一般用标准值代替真值。例如原子量、物理化学常数：阿佛伽得罗常数为6.02×10等。与我们实验相关的是将纯物质中元素的理论含量作为真实值。 1.准确度准确度是测定值与真实值接近的程度。为了获得可靠的结果，在实际工作中人们总是在相同条件下，多测定几次，然后求平均值，作为测定值。一般把这几次在相同条件下的测定叫平行测定。如果这几个数据相互比较接近，就说明分析的精密度高。 2.精密度精密度是几次平行测定结果相互接近的程度。 3.精密度和准确度的关系（1）精密度是保证准确度的先决条件。（2）高精密度不一定保证高准确度。 1.误差（1）定义：个别测定结果X、X …X与真实值μ之差称为个别测定的误差，简称误差。（2）表示：各次测定结果误差分别表示为X -μ、X -μ……X -μ。（3）计算方法：绝对误差相对误差对于绝对误差——测定值大于真值，误差为正值；测定值小于真值，误差为负值。对于相对误差——反映误差在测定结果中所占百分率，更具实际意义。 2.偏差偏差是衡量精密度的大小。误差的分类→系统误差 1.定义由某种固定的原因造成的误差，若能找出原因，设法加以测定，就可以消除，所以也叫可测误差。

初中数学数据分析知识点

初中数学数据分析知识点一、选择题 1．对于两组数据A ，B ，如果s A 2＞s B 2，且A B x x =，则（） A ．这两组数据的波动相同 B ．数据B 的波动小一些 C ．它们的平均水平不相同 D ．数据A 的波动小一些【答案】B 【解析】试题解析：方差越小，波动越小. 22,A B s s >Q 数据B 的波动小一些. 故选B. 点睛：本题考查方差的意义．方差是用来衡量一组数据波动大小的量，方差越大，表明这组数据偏离平均数越大，即波动越大，数据越不稳定；反之，方差越小，表明这组数据分布比较集中，各数据偏离平均数越小，即波动越小，数据越稳定． 2．某射击俱乐部将11名成员在某次射击训练中取得的成绩制成如图所示的条形统计图，由图可知，11名成员射击成绩的众数和中位数分别是（） A ．8，9 B ．8，8 C ．8，10 D ．9，8 【答案】B 【解析】分析：中位数，因图中是按从小到大的顺序排列的，所以只要找出最中间的一个数（或最中间的两个数）即可，本题是最中间的那个数；对于众数可由条形统计图中出现频数最大或条形最高的数据写出．详解：由条形统计图知8环的人数最多，所以众数为8环，由于共有11个数据，所以中位数为第6个数据，即中位数为8环，故选B ．点睛：本题主要考查了确定一组数据的中位数和众数的能力．注意找中位数的时候一定要先排好顺序，然后再根据奇数和偶数个来确定中位数，如果数据有奇数个，则正中间的数字即为所求．如果是偶数个，则找中间两个数的平均数．

3．有甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元．根据调查，将两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合，取得了较好的销售效果．现在糖果价格有了调整：甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%，但按原比例混合的糖果单价恰好不变，则x y 等于（） A．3 4 a b B． 4 3 a b C． 3 4 b a D． 4 3 b a 【答案】D 【解析】【分析】根据已知条件表示出价格变化前后两种糖果的平均价格，进而得出等式求出即可．【详解】解：∵甲、乙两种糖果，原价分别为每千克a元和b元，两种糖果按甲种糖果x千克与乙种糖果y千克的比例混合， ∴两种糖果的平均价格为： ax by x y + + ， ∵甲种糖果单价下降15%，乙种糖果单价上涨20%， ∴两种糖果的平均价格为： 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ， ∵按原比例混合的糖果单价恰好不变， ∴ ax by x y + + ＝ 1520 (1)(1) 100100 a x b y x y -?++ + ，整理，得 15ax＝20by ∴ 4 3 x b y a =，故选：D．【点睛】本题考查了加权平均数，解决本题的关键是表示出价格变化前后两种糖果的平均价格．4．小明参加射击比赛，10次射击的成绩如表：若小明再射击2次，分别命中7环、9环，与前10次相比，小明12次射击的成绩（）

数据分析师的完整流程与知识结构体系

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：

1.数据采集了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。这会帮助数据分析师更有针对性的控制数据生产和采集过程，避免由于违反数据采集规则导致的数据问题;同时，对数据采集逻辑的认识增加了数据分析师对数据的理解程度，尤其是数据中的异常变化。比如：Omniture中的Prop变量长度只有100个字符，在数据采集部署过程中就不能把含有大量中文描述的文字赋值给Prop变量(超过的字符会被截断)。在Webtrekk323之前的Pixel版本，单条信息默认最多只能发送不超过2K的数据。当页面含有过多变量或变量长度有超出限定的情况下，在保持数据收集的需求下，通常的解决方案是采用多个sendinfo方法分条发送;而在325之后的Pixel 版本，单条信息默认最多可以发送7K数据量，非常方便的解决了代码部署中单条信息过载的问题。(Webtrekk基于请求量付费，请求量越少，费用越低)。当用户在离线状态下使用APP时，数据由于无法联网而发出，导致正常时间内的数据统计分析延迟。直到该设备下次联网时，数据才能被发出并归入当时的时间。这就产生了不同时间看相同历史时间的数据时会发生数据有出入。在数据采集阶段，数据分析师需要更多的了解数据生产和采集过程中的异常情况，如此才能更好的追本溯源。另外，这也能很大程度上避免“垃圾数据进导致垃圾数据出”的问题。 2.数据存储无论数据存储于云端还是本地，数据的存储不只是我们看到的数据库那么简单。比如：数据存储系统是MySql、Oracle、SQL Server还是其他系统。数据仓库结构及各库表如何关联，星型、雪花型还是其他。生产数据库接收数据时是否有一定规则，比如只接收特定类型字段。生产数据库面对异常值如何处理，强制转换、留空还是返回错误。生产数据库及数据仓库系统如何存储数据，名称、含义、类型、长度、精度、是否可为空、是否唯一、字符编码、约束条件规则是什么。接触到的数据是原始数据还是ETL后的数据，ETL规则是什么。数据仓库数据的更新更新机制是什么，全量更新还是增量更新。不同数据库和库表之间的同步规则是什么，哪些因素会造成数据差异，如何处理差异的。

初中数学数据分析基础测试题及答案解析

初中数学数据分析基础测试题及答案解析一、选择题 1．一组数据1，5，7，x的众数与中位数相等，则这组数据的平均数是（）A．6 B．5 C．4.5 D．3.5 【答案】C 【解析】若众数为1，则数据为1、1、5、7，此时中位数为3，不符合题意；若众数为5，则数据为1、5、5、7，中位数为5，符合题意，此时平均数为1557 4 +++ = 4.5；若众数为7，则数据为1、5、7、7，中位数为6，不符合题意；故选C． 2．某实验学校女子排球队12名队员的年龄分布如图所示，则这12名队员的年龄的众数、平均数分别是() A．15岁，14岁B．15岁，15岁 C．15岁，15 6 岁D．14岁，15岁【答案】A 【解析】【分析】根据众数、平均数的定义进行计算即即可．【详解】观察图表可知：人数最多的是5人，年龄是15岁，故众数是15．这12名队员的年龄的平均数是:123131142155161 14 12 ?+?+?+?+? = 故选：A 【点睛】本题主要考查众数、平均数，熟练掌握众数、平均数的定义是解题的关键． 3．某学校组织学生进行社会主义核心价值观的知识竞赛，进入决赛的共有20名学生，他们的决赛成绩如下表所示：决赛成绩/分95908580

人数 4 6 8 2 那么20名学生决赛成绩的众数和中位数分别是( ) A ．85，90 B ．85，87.5 C ．90，85 D ．95，90 【答案】B 【解析】试题解析：85分的有8人，人数最多，故众数为85分；处于中间位置的数为第10、11两个数，为85分，90分，中位数为87.5分．故选B ．考点：1.众数;2.中位数 4．某单位招考技术人员，考试分笔试和面试两部分，笔试成绩与面试成绩按6:4记入总成绩，若小李笔试成绩为80分，面试成绩为90分，则他的总成绩为（） A ．84分 B ．85分 C ．86分 D ．87分【答案】A 【解析】【分析】按照笔试与面试所占比例求出总成绩即可. 【详解】根据题意，按照笔试与面试所占比例求出总成绩： 64 8090841010? +?=（分）故选A 【点睛】本题主要考查了加权平均数的计算，解题关键是正确理解题目含义. 5．在某次训练中，甲、乙两名射击运动员各射击10发子弹的成绩统计图如图所示，对于本次训练，有如下结论：①22 s s >甲乙；②22 s s <甲乙；③甲的射击成绩比乙稳定；④乙的射击成绩比甲稳定．由统计图可知正确的结论是（） A ．①③ B ．①④ C ．②③ D ．②④

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

数据分析基础知识(一)

数据分析基础知识 ●动销率=销售商品品种数量÷有库存的商品品种数量 ○说明：比率越高，表示经营效率越高或品种结构越好，比较适应目标消费群；比率越低，表示经营效率越低或品种结构越差，不适应目标消费群。 ●库存周转率=销售额÷[(期初库存金额+期末库存金额)/2]（以零售价计） ○说明：比率越高，表示每件商品的固定费用（成本）减低、相对降低由损坏和失窃引起的亏损、能适应流行商品的潮流、能以少额的投资得到丰富的回报、减少存货中不良货品的机会、容易出现断货、陈列不够丰满、进货次数的增加，进货程序和费用相应增加。 ●存货周转期间=平均存货÷销货净额/365 ○说明：期间越长，表示经营效率越低或存货管理越差；期间越短，表示经营效率越高或存货管理越好。 ●退货率=退货金额÷进货金额 ○说明：比率越高，表示存货管理控制越差，订货不合理；比率越低，表示存货管理控制越好，订货合理。 ●销售毛利率=毛利÷销售额 ○说明：比率越高，表示获利的空间越大；比率越低，表示获利的空间越小；从经营角度来讲，并不是毛利率越高越好，它应该是一个合适的区间。

●销售净利率=净利÷销售额 ○说明：比率越高，表示净利越高，费用控制越合理；比率越低，表示净利越低，费用开支过大； ●品效=营业收入÷品项数目 ○说明：品效越高，表示商品开发及淘汰管理越好；品效越低，表示商品开发及淘汰管理越差； ●坪效（面积效率分析）=营业收入÷营业面积 ○说明：坪效越高，表示卖场面积利用率越高；坪效越低，表示卖场面积利用率越低。 ●来客数=通行人数×入店率×交易率 ○说明：来客数越高，表示客源越广；来客数越低，表示客源越窄。 ●客单价=营业额÷来客数 ○说明：客单价越高，表示一次平均消费额越高，消费者购买力越强，商品宽度能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性能够不断激发消费者购买欲望；客单价越低，表示一次平均消费额越低，消费者购买力越弱，商品宽度不能够满足消费者一站式购物所需，商品陈列的相关性和连贯性不能够不断激发消费者购买欲望。●销售占比=大分类销售净额÷总销售净额 ○说明：销售占比越高，说明该分类商品所作贡献率越高；销售占比越低，说明该分类商品所作贡献率越低； ●品类毛利贡献率=品类综合毛利率×品类销售占比 ○说明：品类毛利贡献率越高，表示该品类商品带来的毛利收益越高，