数据分析 – 第5页小小书 XXshu

大Q

Tabby-leau❤已经有一年多了，这是一段漫长的旅程。随着Tableau功能的扩展，我们的工作从报告演变为讲故事。上次我们写有关使用Tableau的故事点作为指导性见解的文章，这些故事讲述了一个大故事，真正揭示了虚拟化的力量。一切始于解决大问题的需要-我们真正想回答的问题是什么。 2018年只是从那一笔记开始-提出正确的问题。我们必须进行一个分析项目，这为我们提供了以完全不同的方式使用Tableau的机会。不同但同样强大。没有仪表板，没有交互-只是可视化又是视觉答案！（我们将在另一篇文章中详细介绍该项目。）最重要的问题-您如何使人们理解提出正确问题的重要性？我们如何摆脱只想了解一切的需求，转而问一个问题，这将有助于我们获得答案，从而推动采取有用的行动？在广告行业中，数据无疑是所有对话的皇冠上的明珠。在过去的几年中，突然意识到“大数据”的力量。因此，我们基本上已经从不测量任何东西变成了要测量所有东西！客户数据，广告系列数据，归因，印象，覆盖率，点击率，相关性得分，频率，可寻址的受众规模，客户生命周期价值，客户相似度，客户行为，客户思想，客户梦想…

四边形可以做的5件事

随着数据的爆炸式增长，拥有能够以新颖的方式帮助解释信息的工具变得至关重要。有很多工具可以帮助您做到这一点。但是，有些学习曲线陡峭，需要开发技能和实践。 Quadrigram不需要任何编程技能，其目的是使您尽快启动并运行故事。您可以在Quadrigram中完成五件事。 1.格式化Google云端硬盘中的表格在Quadrigram中创建帐户时，编辑器会创建一个单独的文件来帮助存储您的所有数据。这样一来，您就可以在需要时轻松获取文件，而无需在桌面上不断查找文件。使用Google驱动器的优点是，它还使您有机会格式化数据表，而不必更改文件。这是极大的便利。 2.创建数据透视表 Quadrigram的另一个功能是能够在编辑器中创建数据透视表。公式功能使用户可以管理和过滤文件中的数据。这包括数据透视表，这些数据透视表允许通过选择要查看的列和行字段以各种方式浏览数据。 3.添加用户互动与excel和其他数据可视化程序不同，Quadrigram是专为数字时代设计的网络产品。它提供的功能使用户可以单击数据故事并与之交互，从而获得独特的用户体验。控件菜单中有多种选项，包括列表，下拉列表和其他交互功能。…

发布后

在数据分析时代，当每个人都在寻找数据及其解释时，作者/出版者/企业也应该拥有捕获和分析其著作的方法。 Medium为您提供了使用该工具的强大工具。在主页上，单击您的个人资料，然后选择统计信息。一般分析您可以查看过去30天内所有故事和回应的总观看次数，阅读次数和建议。将鼠标指向某个日期以获取各个每日数字。 “前30天”选项可让您查看自己过去的表现。个体分析在图表下方，您可以查看个人的故事统计信息。 “观看次数”是访问您故事的人数。 “阅读次数”估计有多少观众阅读了整个帖子。 “阅读比例”是“阅读次数”除以“观看次数”，它为您提供了完全阅读的访问者与仅部分阅读或短暂访问的访问者的比例。最后，在此处非常重要的“建议”是单击心脏图标的人数。

数据科学与大数据与数据分析

数据无处不在。实际上，现有的数字数据量正在快速增长，每两年翻一番，并改变着我们的生活方式。根据IBM的数据，2012年每天产生25亿千兆字节（GB）的数据。福布斯》（Forbes）发表的一篇文章指出，数据以前所未有的速度增长，到2020年，地球上每一个人每秒将创建约1.7 MB的新信息。至少了解该领域的基础知识非常重要。毕竟，这是我们未来的所在。在本文中，我们将根据数据科学，大数据和数据分析的用途，用途，成为该领域专业人士所需的技能以及每个领域的薪资前景来区分数据科学，大数据和数据分析。数据科学：在处理非结构化和结构化数据时，数据科学是一个包含与数据清理，准备和分析有关的所有内容的领域。数据科学是统计，数学，编程，解决问题，以巧妙的方式捕获数据，以不同方式看待事物的能力以及清理，准备和整理数据的活动的结合。简而言之，它是尝试从数据中提取见解和信息时使用的技术的总括。大数据：大数据是指无法使用现有的传统应用程序有效处理的大量数据。大数据的处理始于未聚合的原始数据，通常是不可能将其存储在单台计算机的内存中的。用来描述庞大的数据量（无论是非结构化还是结构化数据）的流行语每天都会淹没企业。大数据可以用来分析洞察力，从而可以做出更好的决策和战略业务转移。 Gartner对大数据的定义是：“大数据是高容量，高速和/或多变的信息资产，需要经济高效的创新信息处理方式，以增强洞察力，决策能力，和过程自动化”。数据分析：数据分析是检查原始数据的科学，目的是得出有关该信息的结论。…

书评：数学毁灭性武器-大数据如何增加不平等并威胁民主

根据同事的推荐（这是我还没有见面的人）挑选了这本书。到目前为止，互动一直是虚拟的 IT行业的佼佼者，无论是股票市场上的数亿美元宠儿还是新兴的新兴企业，都可以听到鹰派他们的大数据（ mal ）软件的声音。它几乎是当今IT世界中的“蛇油” 。这是解决所有现实问题的“ 银弹 ”。一枚“ 银弹 ”。是的，大数据的潜力绝对是有道理的，但是它已经远远超出了理解范围。在过去的几年中，我有机会与跨领域的客户一起工作，他们一直非常谨慎地将其婴儿步伐带入BigData的世界。他们中的绝大多数人敬畏地看着大数据平台。他们想加入潮流，为未来的BigData计划创建一个“数据湖” 。听说过这些吗？…

Microsoft Excel —数据透视表魔术

一键式从压缩格式到经典格式数据透视表-压缩为经典格式介绍大多数数据透视表用户最终发现需要将默认格式的数据透视表转换为较旧的“经典”样式格式（经典是表格布局，各列并排）。如果您曾经这样做过，它会记住并执行几次单击，可能会重复显示列标签等。一定有一种更简单的方法。有… 将数据透视表压缩为经典宏-实际-https://www.youtube.com/watch?v=qSt1l8Nxicw

R4DS：第1周反思

社区愿景当我创建“ R for Data Science”在线学习社区时，其愿景是将能够在安全，支持性的在线环境中通过“ R for Data Science”文本发展的学习者和指导者聚集在一起。为此，我们取得了一些不同的成功。社区绝对是一流的 -人们友善，支持，参与并真正希望提供帮助。另一方面，大多数对话并不围绕基础的“…

R4DS第1周：不要惊慌！

现在是星期三，我们准备结束“ R for Data Science”在线学习社区的第1周，而第2周从星期五开始。本周的目标是通读并完成以下部分中的相关练习：欢迎第1节，简介：无练习题第4节，工作流程：基础知识：练习题1-3 第6节，工作流程：脚本：练习问题1和2 第8节，工作流程：项目：没有实践问题如果您还没有开始，而您又担心自己应该知道和能够做些什么，那么我们已经为您服务！接下来是逐步说明您需要在最短的时间内完成哪些工作。它可以掩盖很多东西，但是它将在大约20分钟内使您启动并运行。您可以从那里返回本周的阅读材料，并查看仍不清楚的任何内容领域。做这个：安装R 安装RStudio…

R4DS：入职思考

“ R for Data Science”在线学习社区昨天拉开帷幕，WOW真是了不起的体验！首先，我们通过了第一天！您知道有时您会计划什么，每个人似乎都很兴奋，但是您不确定是否有人会出现？星期一早上的大部分时间都是我，因为人们逐渐开始加入Slack频道。进入欢迎委员会！但是在最初的几分钟内，一群成员开始花费大量时间欢迎新面孔-打个招呼，确保人们在所有频道中聊天，并留下许多表情符号。我开始收到有关每个人的友善和乐于助人的评论，然后发生了更好的事情：人们开始问问题。考虑一下这有多么可怕-您是数百人的新手，现在您要提出一个问题。那就是那里的脆弱性和信任。这些不是“您住在哪里？”或“您想在业余时间做什么？”的问题。这些是“我如何在R中执行此操作？”和“您能否查看我的代码并提供反馈？”类型的问题。但是下次 Slack最终成为了绝对的野兽。…

美国性别薪酬差距

今天，我调查了2015年美国的性别工资差异数据。《 Information is Beautiful》一书中的数据集凸轮，我使用R语言创建了可视化文件。左侧的所有紫罗兰色点代表女性的薪水，右侧的绿色点代表男性的薪水。最大间隙最小间隙第一个数字显示了男性和女性之间薪资差异最大的工作。另一方面，第二个数字显示了男女之间最低工资差异的工作。我们可以推断出，薪金高得多的工作有巨大的薪水差额，而薪金低的工作往往在男性和女性的薪水上差距较小。这是有关数据可视化和故事讲述的＃5博客。来源可以在Github上找到。欢迎任何反馈和建议。谢谢！