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November 8, 2025 – Saturday Data Analytics Seminar] Your Competitive Report is still missing this “Data Decoder”! Still Relying on “Guessing” Rival’s Pricing Strategy? You’ve been looking through competitor reviews …
📌Responsibilities: 🔸Develop SQL/Python program to prepare data for the monthly Data Promotion process. 🔸Complete data wrangling to support credit risk model development and analytics 🔸Conduct ad hoc analysis by using …
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正在学数据分析却不知道从哪款工具开始？Power BI和Tableau确实让人选择困难！别急，看完这篇对比，你就能找到最适合自己的选择，更重要的是——文末还为你准备了一个彻底搞懂它们的机会！基础认知：它们是什么？ Power BI 是微软推出的可视化工具，非常适合Windows用户和Office全家桶使用者。它由几个部分构成： Tableau 是行业领先的专业可视化工具，以强大的交互和美观的图表著称，主要包括： 两款工具都支持常见数据源：Excel、CSV、各类数据库和云服务。对于新手日常学习来说，完全够用！数据处理：哪个更简单？ 价格对比：哪个更亲民？ 新手该如何选择？ 如果你：—–零基础转行数据分析—–日常使用Office办公软件—–预算有限—–希望快速上手→ 推荐从PowerBI开始 如果你：—–需要制作专业级可视化报告—–所在企业已使用Tableau—– 有充足的学习时间—– 对图表效果要求极高→ 可以考虑学习Tableau 不过，工具选择只是数据分析学习的第一步！想要真正掌握数据分析技能，仅仅了解工具是远远不够的——你需要建立完整的数据思维体系，学会如何用数据解决实际问题。 好消息来了！本周四晚上8点，资深数据专家张老师将举办一场免费直播讲座，带你一次性搞懂： 无论你是完全小白还是正在转行，这场讲座都将帮你少走弯路，快速找到学习方向！ 2025-09-25 Toronto Time 8:00pm Zoom ID: 83677278872 Password: idata99
一、数据分析的六大步骤 1. 问题定义 2. 数据收集 3. 数据清洗 4. 数据探索与可视化 5. 建模与预测 6. 结果解释与部署 1. 问题定义 在数据分析的起点，明确的目标定义至关重要。企业需要思考以下问题： 我们希望从数据中获得什么信息？ 我们的业务痛点是什么？ 有哪些可能的影响因素？ 案例：电商网站客户流失率预测 例如，一个电商网站希望通过分析用户行为数据预测客户流失率（Churn Rate），从而进行个性化营销挽留客户。在这个案例中，我们的问题定义为：通过历史购买数据预测哪些客户可能在未来的一个月内不再购买商品。 2. 数据收集 数据收集是数据分析的基础环节。常见的数据来源包括：数据库中的业务数据、外部公开数据源、网络爬虫或API接口收集的实时数据。 Python 代码示例：从数据库中收集数据 import pandas as …
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