数据分析

技术领导者们希望利用数据的力量来了解客户的需求和需求方式，这就是为什么整体数据和分析（D&A）市场预计将以惊人的速度增长。

本文探讨了如何通过数据分析、自动化和AI等关键驱动因素，制定清晰的创新目标，提升客户体验。强调与董事会的有效沟通，以及如何将创新融入企业的战略与投资组合中，以满足客户隐含的期望。

本文专为那些希望深入了解并掌握NumPy核心功能的数据分析新手设计。我们将通过10个实用的应用示例，带你从基础操作到一些高级技巧，让你的数据分析之旅更加顺畅。

计划类工作在跳槽的时候也很好用。因为制定计划涉及整个公司经营分析指标体系，经营方向确认，通过计划类项目，能很好地建立全局认知，在面试官面前显得很有水平。

数据交叉表是数据分析中非常重要的工具，掌握它可以让你更加高效地进行数据处理和可视化呈现。

火花思维作为在线教育领域的佼佼者，深知数据对于决策和运营的重要性。为进一步释放数据资源的价值，公司从 0 到 1 构建了一站式数据开发治理平台，实现了数据集成、数据开发、数据分析、数据服务等全流程整合，为公司的长远发展奠定了坚实的数据基础。

从经验上来看：投诉类来电，在业务上性质特殊，属于高风险行为。别的来电都能用小程序替代，唯独怒气冲冲的客户，必须用人工来服务，至少让人家消消气。

蚂蚁作为互联网企业，数据建设通常是面向互联网场景围绕个人开展，传统业务上的数据应用构建与互联网存在着比较大的差异。蚂蚁尝试从大宗领域切入，探索能否基于已有能力去服务传统产业，帮助其实现产业数字化升级，并落地相关的风控场景应用。

今天，我们将一起踏上Python数据分析之旅，以处理CSV文件为例，通过十个简单易懂的步骤，带你领略Pandas的强大之处。

深入分析、建模、提业务建议，标签是很重要的一环。同学们可以试着多建有业务含义的标签，特别是涉及“盲盒”状态的业务，比如线上广告投放，线下销售跟进，商品选品等，标签的作用更大。​

就像软件测试开发工程（SDET）等其他业务一样，生成式人工智能也颠覆了数据分析领域。从数据处理和清理到数据可视化，生成式人工智能为从大规模和复杂的数据集中获得见解创造了新的途径。

在本文中，我们将介绍csvkit库的基本用法，并通过一个实际的案例来演示如何使用csvkit进行数据分析。

时间序列是最流行的数据类型之一。视频，图像，像素，信号，任何有时间成分的东西都可以转化为时间序列。

本文详细介绍了留存分析模型的概念及基本原理，并阐述了其在产品中具体实现。针对在实际使用过程问题，探索了基于ClickHouse留存分析模型实践方案。

WOE和IV是数据分析和建模中的重要工具，它们能够帮助我们发现特征与目标变量之间的关系，并指导我们做出更好的决策。通过深入理解这些技术的原理和应用，我们可以更好地优化模型，提高预测准确性，从而实现更好的业务结果。​