数据分析
涵盖数据分析相关研究热点、技术难点与应用场景，让用户更好地学习、使用数据分析的各种工具。
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我用了五步，搭建一个数据分析体系
企业有部门分工，因此第一步要认准：我在为哪个部门服务。这非常关键！因为即使同一个问题，不同部门的关注点会不同。同样是销售问题，如果是销售部看，关注的是每一支销售队伍完成率、进度、质量。如果是供应链看，那关注的就是...
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酷炫，Python实现交通数据可视化！
TransBigData是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的Python包。
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聊聊用户行为分析
对不同部门关注的用户行为重点缺乏了解。不知道重点，就可劲拼凑数据，忽视了如何从数据提炼结论，结果反而画蛇添足。想破局，就得从认真思考：到底业务看用户行为能看出啥？
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商业智能和数据分析的区别是什么?
商业智能和数据分析的区别是什么?在数据驱动的企业中，商业智能(BI)和数据分析经常交替使用。虽然两者不同，但很难弄清楚其中的区别。
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数据分析终极一问：自然增长率，到底怎么算！
自然增长率的争吵，还会无穷无尽地进行下去。特别是，有时候数据分析岗位就是设在运营下边，运营的老板需要数据分析帮自己站台，这时候科学不科学，合理不合理就管不上那么多了。食君之禄，分君之忧，想办法圆过去就好。但是，...
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我手把手修改了一篇数据分析报告
如何提升业务表现”的要求。在规划阶段，很多东西都可以再调整，因此思路会更开阔。在复盘阶段，业务执行已结束，盖棺定论的时候不用做监控，但复盘需更细致。
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从管、存、算、规、治看数据资产管理
如果你参与过大型企业BI系统的建设，那就一定能有所感触。无数的决策分析系统成为临时的“政绩工程”，一时名声大噪之后却无人问津，大多因为后续数据不准确，无法真正为业务、管理提供实质的服务。这实则为数据分析项目建设...
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数据分析MVP方法是什么？该怎么用？
MVP（Minimum Viable Product）原本是应用于产品设计的方法。指在正式推出产品前，先推出一个版包含核心功能的简单版本，测试用户需求与反馈，从而快速判断产品是否符合市场需求，做出调整。
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IT科技生态的三代论
怎么定义科技生态的“代”？这似乎没有一个定论，更何况，不同技术的更新速率也不尽相同，难以统一。
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九种常用数据分析方法！
9种最常用数据分析方法，解决90%分析难题！
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为什么你做的活动分析总被DISS
做活动本身是一个“指哪打哪”，高度目标导向的事情。因此活动分析中，目标是最关键的，清晰了目标才好判定效果。活动过程监控，则是用来诊断问题的，一般采用漏斗分析法+对比分析法，看哪个环节掉链子。
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Pandas的疯狂融合之路
merge和concat的表连接，都有各自的特点，我们需要按自己所需要的结果去用，想匹配内容的，就用merge，想全部连接到一起的，就用concat。
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四大标签，构建高质量用户画像
很多同学习惯了做网上的现成数据集。所谓的用户画像，大部分是现成的字段，尤其以直接收集的表单字段居多。这种现成的数据集练手很爽，可与实际情况差距非常大。实际工作中，即使能用表单采集，也得考虑采集过程中错误、造假、...
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为什么你做的数据监控分析，总被人Diss
做业务监控同理。如果只收集了总销售收入结果，那就只能提供结果监控。如果有对组成销售收入各个渠道，各个客群做数据收集，就能看到是哪个部分出问题；如果对销售转化过程有数据记录，就可以看到哪些节点出了问题。越详细的...
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数据分析，如何给出有价值的建议
想要服务好业务部门，首先得考虑的，就是：“这些人对数据了解多少“，然后对症下药。相比之下，对数据了解多的人，会更期望我们给到具体建议，因此先讨论这个情况。
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十种常用的数据分析思路
数据分析的思路及其重要，以致于我们总是忽略它，重“术”而轻“道”，但其实应该一视同仁。这篇文章讲了表单分析、用户分析、埋点分析、聚类分析等10种分析方法，先学为敬~
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企业需要不断推进数据战略
企业在使用大数据这件事上已经不是一件新鲜事，虽然出发点或有不同，但最主要的原因还是为了提升客户体验、降低风险、增加收入和利润。
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一学就会，一做就废！为什么数据分析上云这么难？
与传统的内部数据分析方式相比，将数据分析迁移到云端需要新的方法、技能和架构。
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数据分析必知必会的Excel函数
数据分析虽然是以业务为主，工具为辅，业务为目的，工具为手段，但巧妇难为无米之炊，只有掌握了基础的工具才能够进行数据分析。
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深度学习性能提升的诀窍
在今天的文章中我会列举一些我认为能够提升性能的方法， 这些想法不仅可以用于深度学习，事实上可以用在任何机器学习的算法上。
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