数据分析

非结构化数据资源对于获得业务洞察和解决问题非常有价值，关键是弄清楚如何创造这种价值。熟练利用这些海量信息资源的企业可以在向关键业务流程提供可操作的洞察方面获得显著优势。

本身，数据分析能力是个底层能力，各种岗位，各类公司都有需求。特别是最近各行各业的数字化转型大潮，使得做数据的同学在业务上，技术上都多了很多公司和行业可以选择。

在这篇文章中，我们使用数据可视化在数据集上做了一系列的实验和测试，基于各个变量对数据集做了一些分析，比如单变量分析和可视化（条形图、饼图、折线图、直方图）；热力图可看作是双变量分析，因为它呈现了两两变量之间的相关性。

聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。

自从 MMoE 和 PLE 大杀四方，获得 RecSys Best Paper，多任务 CTR/CVR/StayTime 还有什么做法？本文介绍了 Shopee 提出的在用户分群基础上进一步细化多任务效果的优化方法--用户生命周期视角下的多任务推荐模型。

面对细节数据缺失，可以用管理手段配合数据建设。比如要求客服在首次接单且售后无异常的情况下，接单30分钟内完成分配，有异常就人工反馈标注。

本文将从业务指标建立、业务指标体系搭建到常用的数据分析方法进行介绍。

周期分析法，还是更深入分析的基础。比如做预测，如果能拆分出整体数据中周期规律，预测就非常简单！比如做指标异动分析，如果已知有几个因素在影响，每个因素自身周期规律，那么追溯真实原因也很容易。很多同学做得不深入的原因，就是对基础规律了解不够。​

本文介绍了如何使用Python打造可视化数据分析应用，以及NumPy、Pandas和Matplotlib这些常用模块的使用方法和代码案例。

通过自动化各种分析任务和简化分析生命周期，AI将错误降至最低，释放人力资源用于战略工作，并削减运营成本。在AI和数据之间的这种共生关系中，企业为扩展分析和推动数据驱动的决策找到了一个强大的支持力量。

Python的Pandas库是数据分析的基本工具，提供了强大的数据操作和分析功能。在本文中，将探讨每个数据科学家都应该将其掌握的15个高级Pandas代码片段。这些代码片段将帮助简化数据分析任务，并从数据集中提取有价值的见解。

在这个数字时代，技术和数据引导成功的营销活动，数据分析已成为企业在这个动态环境中生存和发展不可或缺的工具。通过利用数据分析，企业可以根据洞察做出决策，个性化营销策略，精确定位目标受众，并准确评估营销计划的结果。

最近，我的一位证券行业的铁哥们想要学习SQL，来取代Excel做数据处理。因此，我决定开设一个系列，从基础知识开始，介绍数据分析的相关内容。这个系列不仅涵盖MySQL的SQL语句，还将涉及使用pymysql操作、Pandas用法、PySparkSQL、PySpark算子的使用以及商业智能（BI）报表平台等方面的内容。

本次将分享内容推荐策略的道与术，其中“道”指价值观，“术”指方法论。本篇内容比较口语化，既适合一线同学，又适合从事搜广推的团队管理者阅读。

Ydata_profiling能够直接完成数据探索的工作，只需要几行代码，它会生成互动网页形式的报告，里面包含数据概览、字段分布、统计学特征、相关性、缺失值、样本信息等。