更多優(yōu)質(zhì)干貨內(nèi)容可look共 粽 號：【數(shù)據(jù)分析星球】查看，get數(shù)據(jù)分析資料包拂盯！ 01 寫在前面 數(shù)據(jù)分析SQL面試筆試題系列第6篇來啦窒百！ 數(shù)據(jù)分析面試會重點(diǎn)考查候選人兩方...
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【數(shù)據(jù)分析面試】字節(jié)跳動數(shù)據(jù)分析面試題（附答案解析） -
數(shù)據(jù)處理之歸一化璧帝、標(biāo)準(zhǔn)化倒戏、正則化十月啦午绳！離解放也就剩下一個(gè)月啦复局！要熬住，要堅(jiān)持晤柄，要努力擦剑！ 今天就簡單記錄一點(diǎn) 數(shù)據(jù)常用在分析預(yù)測中常用的處理方法。 1.歸一化 What?什么是歸一化：歸一化方法有兩種形式...
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【數(shù)據(jù)分析面試】淘寶數(shù)據(jù)分析面試題（附答案解析）數(shù)據(jù)分析SQL筆試題系列第5篇來啦芥颈！惠勒。之前筆試題的文章如果沒有看可以移步公粽號【數(shù)據(jù)分析星球】，還有更多面試題庫領(lǐng)冉浇琛： 【數(shù)分面試寶典】大廠高頻SQL筆試題（一） 【數(shù)分面試...
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如何分維度查看某一指標(biāo)捉撮？
在數(shù)據(jù)分析的過程中，想要從數(shù)據(jù)中洞察機(jī)會妇垢，一般就需要對數(shù)據(jù)不斷展開下鉆巾遭，分不同維度查看核心的數(shù)據(jù)漏斗。比如不同年齡段闯估、不同城市灼舍、不同購買力、不同性別涨薪、XXX的瀏覽轉(zhuǎn)化率骑素。 作...
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卡方檢驗(yàn)出現(xiàn)非常多個(gè)卡方值和P值的原理和實(shí)現(xiàn)步驟很多期刊論文中會有下圖這樣的表格，可以看出是對定類數(shù)據(jù)做了卡方檢驗(yàn)刚夺，但很多剛接觸統(tǒng)計(jì)分析的人會疑惑為什么會一張表中有這么多卡方值和P值献丑？而自己做的卡方檢驗(yàn)怎么只得到了一個(gè)卡方...
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數(shù)據(jù)清洗的內(nèi)容
一致性檢查一致性檢查(consistency check)是根據(jù)每個(gè)變量的合理取值范圍和相互關(guān)系，檢查數(shù)據(jù)是否合乎要求侠姑，發(fā)現(xiàn)超出正常范圍创橄、邏輯上不合理或者相互矛盾的數(shù)據(jù)。 例...
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服裝商品數(shù)據(jù)分析怎么做莽红？動態(tài)可視化模板來了
假設(shè)服裝銷售管理者想對公司所售賣的服裝商品進(jìn)行調(diào)整妥畏，為了讓商品更好地適應(yīng)市場，更好賣安吁，以達(dá)到服裝商品的最大售罄率醉蚁，需要對各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在分析過程中鬼店，如何能直觀知道各個(gè)...
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數(shù)據(jù)分析進(jìn)階必看干貨网棍！銷售額下滑詳細(xì)分析案例寫在最前：最近工作一直在忙，終于能得空寫篇文章妇智。本篇文章是以一個(gè)案例的方式呈現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識滥玷。涉及詳細(xì)的分析思路及多種分析方法捌锭，如多維度拆解、假設(shè)檢驗(yàn)罗捎、相關(guān)性分析、回歸...
