数据分析

数据分析的坑很大，一开始走上这条路，就要明确基本的方向，依托于核心的思想，不然只会越走越偏，最后觉得山太高水太深，不了了之。

本文将通过一个真实的案例出发，进行分析和探讨，针对用户历史行为数据建立信用评分模型，并通过该模型改进信用评估的预测效果。

本文主要研究气象数据对销售的影响，进而利用气象数据特性完成天气驱动行业销售的预测。

现在确实是属于数据分析师的天下了，如果你有能力，有经验，充满好奇心以及永不倦怠的热情，作为数据分析师的你可谓前景广阔，有一大批公司乖乖站在你家门前挂着牌子等着你的挑选。

数据分析是一个很复杂的过程，当你成为一名数据分析师，你的身上不知不觉就有了以下这些特征，让我们一起来看看是不是这样！！

数据分析师你一定要去了解业务，熟悉业务。 所以相关的业务数据知识结构都没有，何以谈数据？何以得到别人的认同？This is the common sense!

要成为一名卓有成效的数据科学家，你必须认识到，你的工作不只是研究。你必须对自己的工作进行定量和定性，使全公司都能理解。

数据分析到底都包括些什么？从完成数据采集到做出数据产品，到底有多远的路程要走？

在运营过程中，AB测试用得更加普遍，比如发送邮件或者广告，先拿小样本，测试多个版本，数据表明哪一个广告或邮件的转化率高，就用哪一个邮件或广告。

大数据时代到来，如何从数据中提取、挖掘对业务发展有价值的、潜在的知识，为决策层的提供有力依据，为产品或服务发展方向起到积极作用，有力推动企业管理的精益化，对于每个企业都意义重大，而这些工作，大多需要数据分析师才能完成，但如何才能成为一个合格的数据分析师呢？

APP数据分析有意义吗？当然！数据分析的用意本不在于数据本身，而是要打造一个数据反馈闭环。

『创业团队最佳选择是Oracle+MongoDB，而不是MySQL』，当深蓝在QQ群里抛出这样的观点的时候，就像是在马蜂窝里丢了一串鞭炮一样热闹起来。

现在有一句话很流行”人人都是数据分析师”，就是因为只要我们能够理解业务，即使没有数据，也可以制定出分析思路。

数据分析（Data Analysis）——这个词真的是如雷贯耳，装B一绝啊！

逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。