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数据分析
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创建于2025-12-18
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像搭积木一样思考:数据科学中的“自下而上”之道
最近几年,基本已经不做应用系统的开发了,主要做一些数据分析和机器学习相关的应用(业务复杂度不高),因此,对于以前熟悉的各种软件模式也逐渐生疏。 今天,偶尔又翻到保罗·格雷厄姆(Paul Graham)
倾听数据的声音:给数据分析初学者的温馨建议
提到 “数据分析”,你的脑海里浮现的是什么?是密密麻麻的Excel表格,是复杂的Python代码,还是令人眼花缭乱的仪表盘? 很多想踏入这个行业的新人,往往一上来就陷入了工具的学习中。 但实际上,工具
数据可视化五大黄金原则:让你的图表“会说话”
在日常工作中,你是否遇到过这种情况:你辛辛苦苦跑完数据,画了一张图表发给老板或客户,结果对方盯着看了半天,问了一句:“所以,你想表达什么?” 这就像讲笑话没人笑一样尴尬。图表的本质不是 “画图”,而是
数据分析师的“水晶球”:时间序列分析
很多刚入行的小伙伴问我:“我想预测下个月公司的销售额,或者预测一下明天的股价,该学什么?” 我的回答通常只有六个字:时间序列分析。 如果在数据分析的世界里有一种魔法能让你“预知未来”,那一定就是它。
拒绝“凭感觉”:用回归分析看透数据背后的秘密
在数据分析的江湖里,有一个绝对的核心技能,叫做回归分析(Regression Analysis)。 无论你是刚入行的新手,还是想要进阶的老手,掌握它,你就拥有了预测未来的“水晶球”。 很多初学者一听到
掌握相关性分析:读懂数据间的“悄悄话”
在数据分析的江湖里,我们经常会听到老板或业务方抛出这样的问题: “现在的年轻人越晚睡,买护肤品是不是越疯狂?” “我们APP的各种优惠券,真的能提升用户的留存率吗?” “天气越热,这只股票是不是跌得越
搞懂“元数据”:给数据办一张“身份证”
你是否经历过这样的场景: 同事发给你一个 Excel 表格,文件名叫 data_final_v2.xlsx。 你满怀期待地打开,结果发现: 表头是 cryptic 的英文缩写(如 c_amt, usr
数据点的“社交距离”:衡量它们之间的相似与差异
在数据分析的世界里, “距离” 不仅仅是地图上两点之间的路程。 距离 ,本质上是衡量两个事物 “相似度” 的尺子。 距离越近 = 相似度越高 距离越远 = 差异越大 如果你想做用户画像聚类、想做商品推
数据分析师的基本功总结
你是否对数据分析这个行业充满好奇,但又不知从何下手? 别担心,这篇文章将用最通俗易懂的语言,系统地介绍数据分析师需要具备哪些“基本功”, 并且结合实际生活中的例子和Python代码,为你铺平通往数据分
深入浅出理解你的“数据”
对于想要学习数据分析的同学,如果你问我:"数据分析的第一步是什么?" 我的回答是:"理解数据本身。" 数据是我们所有分析工作的起点,本文主要探讨如何辨别我们面对的是什么样的数据,包括它的分类方法和描述
告别盲人摸象,数据分析的抽样方法总结
当你踏入数据分析的大门时,可能会被海量的数据淹没,感到无从下手。 想象一下,你想了解一座巨大森林里所有树木的平均高度,难道要一棵一棵地去测量吗?这显然不现实。 这时,“抽样” 这个强大的工具就该登场了
用样本猜总体的秘密武器,4大抽样分布总结
数据分析时,我们经常需要从样本数据推断总体特征。 而抽样分布就是连接样本与总体的重要桥梁,如果你不理解它,就无法理解为什么我们可以通过调查几千人来预测全国的选举结果,也无法理解A/B测试背后的逻辑。
数据会说谎?三大推断方法帮你“审问”数据真相
很多刚入行甚至想入行数据分析的朋友,往往会陷入一个误区:以为数据分析就是不停地做报表、画饼图。 其实,数据分析的核心魅力在于 “推断”——即见微知著。 在现实生活中,我们很难获取“全量数据”(比如你不