京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
CDA数据分析师俱乐部从2013年3月开始成功举办了很多次线下聚会讨论,积累了丰富的经验,基于大数据狂潮和数据分析业务的发展,现在我们改变聚会的形式和时间,将以CDA数据分析师驿站的形式,在每周六(18:30-20:30无特殊情况时间不变)邀您与大家围在一起,喝喝咖啡,谈谈合作,听听大数据牛人的真知灼见 。会员也可以发言和主题分享,只需要提前告知申请,并准备简单的ppt!
9月19日,CDA俱乐部周末线下聚会回顾
主题:电商之用户行为分析
在9月19日晚七点,来自不同行业的CDA俱乐部会员,聚集到经管之家(原人大经济论坛),活动开始,每位会员进行简短的自我介绍,他们有的从事证券,有的从事外卖,有的从事电商等等,他们都为 “用户行为分析”这个主题聚集到一起,这更说明了 数据分析不分行业,知识交流更没有行业障碍。
在中、小型电商里,数据分析的重要性可能刚刚被重视,然而如何将数据的价值挖掘出来,如何掌握数据分析的方法,如何将数据分析结合到现有的业务中,还是个大问题。
针对以上问题,在场的19位会员进行了交流讨论,下面为部分聚会提纲.
如何将用户数据转化成企业价值
俱乐部特邀嘉宾:丁亚军老师,从用户数据的质量讲起,如何将数据进行清洗,进一步处理分析,最后形成报告。将数据分析的具体流程进行了详细讲解,并针对电商的用户数据进行简单分析, 例如对用户基本信息 地理位置 历史购买行为等角度进行分析,最后形成个性化推荐体系,降低营销成本、增加营销收入等。
俱乐部特邀嘉宾:常国珍老师,从公司内部各部门之间的协调合作方面讲起,讲解了一个数据分析项目运营过程中,涉及到的各个部门之间的分工合作,例如产品部门提出用户数据需求,由技术部门进行后台支持,通过制作网页、或者网页爬虫等进行数据收集,将收集到的数据提交数据分析部门进行处理分析,提交报告给产品部或者其他由需求的部门。最后还讲到企业间的数据合作,例如银行数据等。
针对两位嘉宾的发言,其他会员进行了半个小时的提问,针对会员的各种问题,两位老师都一一解答。在主题演讲环节之后是自由交流环节,十九位会员分成三部分进行交流讨论,有的讨论如何有效地利用现有数据和外部数据,有的讨论数据分析软件选择,有的讨论公司业务的具体流程,例如APP开发各项功能选取等。
当投入到一件事情后,时间就会过得很快。不知不觉两个小时已经过去,会员们还在积极讨论,但时间已经很晚了,不得不结束本次活动。相信会员们都收获了一定的知识或者想法,但还没有尽兴,我们创建了微信群,以便后期交流。后续俱乐部互动会持续展开。希望大家多多参与交流
期待下一期活动:Hadoop从部署到应用:http://bbs.pinggu.org/thread-3906550-1-1.html
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23