数据分析干货满满!

    以帮助管理决策为目的,对数据进行采集、整理、分析,HR分析和业务分析在技术上区别不大,主要差异在于分析思路和数据体量。
    数据提取
    包括数据源选择(如筛选行为数据和特征数据)和抽样选择(一般不同的抽样选择带来不同的分析效果)。
    数据清洗
    1. 缺失值处理:例如直接删去,或者用某一数值补上(如插值法确定数值或者补上0)。
    2. 异常值处理。
    描述性统计
    包括频数分析、集中趋势、离散趋势、分布、各类统计图表等。
    一般的,描述性统计是下一步数据分析的基础,也是判断下一步数据处理价值的标准之一。
    数据分析
    常见分析思路
    1.  相关分析:包括单因素和多因素相关性分析,常用的方法有回归分析和假设检验。
    2.  用户分群:按照一定维度对于用户进行分群。
    3.  转化漏斗:如通过转化率指标寻找有待优化的环节。
    4.  A/B test。
    建模
    综合评价模型:多用于较优排序,如方案选择问题。常见的模型有TOPSIS和AHP。
    预测模型:应用实例如信用风险评分。过程包括数据处理、特征工程和模型选择及调参。
    A. 数据处理:包括数据标准化(归一化处理消除量纲导致的数据不可比问题)、数据离散化。
    B. 特征工程:包括变量选择、变量组合/分解。可以通过相关性分析、机器学习计算变量贡献度等判断某一变量是否对模型有影响进行变量选择;通过变量组合/分解可能使得变换后的变量显著影响模型。
    C. 模型选择,调参:常见模型有SVM、随机森林等,应根据不同应用场景灵活选择。
    自然语言处理
    常用方法为将文本转化为向量进行处理,经常会用到的有关键词提取和情感分析。
    可视化
    数据分析也是产品,如dashboard、关键指标、数据预警等的展示。
    主要使用的工具是Tableau。



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