数据分析实战

一、什么是线性回归线性回归是利用线性的方法，模拟因变量与一个或多个自变量之间的关系；对于模型而言，自变量是输入值，因变量是模型基于自变量的输出值，适用于x和y满足线性关系的数据类型的应用场景。线性回归应用于数据分析的场景主要有两种：驱动力分析：某个因变量指标受多个因素所影响，分析不同因素对因变量驱动力的强弱（驱动力指相

在近几年做产品的过程中，我经历了一个有趣的工作经验。经历了从对“APP付费投放”一无所知，到从0-1搭起APP的投放推广流程体系。把获客单价降低了 1.6倍 ，也将投放的新用户次日留存率提升至自然新增渠道的 1.4倍！在这过程当中，发现对投放数据的分析尤为重要，也是“降本增效”的关键！

本文共约4600余字，阅读所需15分钟原文地址： https://mp.weixin.qq.com/s/zjoxGshM2opB3qFVi5W6Qw 用户行为数据分析篇章终于开始续写了，前两篇由于一些特殊原因中断，但没关系，这篇文章将会是满满的干货篇，我将会在我所认知范围内最为实用的几种有效手

 本文以《少年的你》为例, 简单实现了爬取数据--保存数据--分析数据--图表展示的全流程. 此为第一个版本, 有很多需要地方将在后续版本中改进.具体代码见github: https://github.com/shaoecho/DataAnalysis_01_douban 1.豆瓣短评数据抓取1.1

一. 为什么你需要这本书？很多读者使用过不少数据统计和分析工具，比如 Google Analytics、百度统计、友盟等。这些工具虽然功能很强大，但是总感觉少了点什么。我们看到了 PV、UV、DAU 这样的概览性指标，但是没法指导自己做的更好。在通过这些粗糙的数据得知用户做了什么后，还要看到他们是怎么做的，明白他们为什

作者：孙健波在我们这仅仅两三步简单的操作以后，就可以看到哪些十分有价值的数据呢？实时总用户访问量(请求数统计)，如图 1 所示图 1 实时总用户访问量机器请求数随时间变化趋势，如图 2 所示图 2 机器请求数随时间变化趋势实时请求状态码占比，如图 3 所示图 3 实时请求状态码占比实时请求TOP排名，如图 4 所示图

本文是《 如何七周成为数据分析师 》的第二十二篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉Python，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。 大家学习Python，不练习怎么行？这次依旧使用网络抓取的数据分析师的招聘薪资作为练习数据。在早期我们已经

本文是 《 如何七周成为数据分析师 》的第三篇教程，如果想要了解写作初衷，可以先行阅读七周指南。温馨提示：如果您已经熟悉Excel，大可不必再看这篇文章，或只挑选部分。 在   《如何七周成为数据分析师01：常见的Excel函数全部涵盖在这里了》  和

很多人都在问：如何提高数据分析能力？笔者（申悦）认为一方面要掌握基本的分析框架和分析思路，另一方面就要不断实践。一种很好的实践方式就是： 分析行业内典型产品的设计、运营思路，假设自己就是该公司的数据产品经理，你会如何对其进行分析 。 前一阵在“在行”上就遇到一个案例，学