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晚上十一点睡觉のBlog1-数据分析理论知识 返回首页
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1-数据分析理论知识

发表于2023-06-12|更新于2026-10-03|Python数据分析
|总字数:9|阅读时长:1分钟|浏览量:|评论数:
文章作者: 晚上十一点睡觉
文章链接: https://11pmsleep.gungnir.top/posts/8798/
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 晚上十一点睡觉のBlog!
Python私密笔记数据分析
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个人学习日志,学习领域:网络安全和Python爬虫。近一年blog更新至语雀,等有时间再推送至此,后续blog会以全新版本进行发布
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目录
  1. 1. 数据分析介绍
    1. 1.1. 什么是数据分析:
    2. 1.2. 数据分析步骤:
    3. 1.3. 数据分析的误区:
    4. 1.4. 数据分析的方法和工具:
    5. 1.5. 工具和代码该怎么选:
  2. 2. jupyter环境搭建
    1. 2.1. Spyder:
    2. 2.2. jupyter notebook:
    3. 2.3. 使用jupyter notebook的姿势:
  3. 3. Jupyter notebook使用
    1. 3.1. 命令模式(按Esc键):
    2. 3.2. 编辑模式:
    3. 3.3. 注意事项:
  4. 4. 业务及数据指标
    1. 4.1. 什么是业务
    2. 4.2. 什么是数据指标 ?
    3. 4.3. 常见的基本数据指标
      1. 4.3.1. 用户数据
        1. 4.3.1.1. 存量(DAU/MAU):
        2. 4.3.1.2. 增量(新增用户)
        3. 4.3.1.3. 健康程度(用户留存率)
      2. 4.3.2. 行为数据
        1. 4.3.2.1. 次数/频率
        2. 4.3.2.2. 做了多久(访问时长)
      3. 4.3.3. 业务数据
    4. 4.4. 基本数据指标总结
    5. 4.5. 选择数据指标的通用方法论
  5. 5. 常见业务场景的数据指标
    1. 5.1. 常用流量类指标:
    2. 5.2. 常用交易类模块指标
    3. 5.3. 常用浏览类模块指标
    4. 5.4. 常用社区类模块指标
  6. 6. 数据分析思维
    1. 6.1. 数据思维重要性
    2. 6.2. 如何培养数据思维
    3. 6.3. 数据思维三大分析思维:
    4. 6.4. 案例
      1. 6.4.1. 用户流失分析
      2. 6.4.2. 用户转化与付费分析
  7. 7. 五步搞定可视化看板
    1. 7.1. 1. 明需求
    2. 7.2. 2. 看数据
    3. 7.3. 3. 定图表
      1. 7.3.1. 选对合适的图表
    4. 7.4. 4. 定排布
    5. 7.5. 5. 画看板
  8. 8. refer
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