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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 数据分析师(CDA)专版
2015-11-16 15:33:01
真心希望能看到有价值的回帖。
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2015-11-16 16:15:24
支持一下
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2015-11-16 16:31:56
evergreen5893 发表于 2015-11-16 10:46
个人感觉异常值和缺失值的处理极为关键,会影响整体的分析效果。
我是研究金融风险管理的,异常值在金融里属于“低频高损”,即发生概率很小,但造成的经济损失非常大。你可以看看极值理论方面的,主要有GEV和POT两种方法
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2015-11-16 16:36:22
YUZCP 发表于 2015-11-15 23:43
年鉴的数据大多被挖掘干净,有价值的数据很难获得,自己搜集数据的成本太高。虽然是计量外行,但是学写实 ...
说得不错,数据分析就是技术活。
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2015-11-16 16:39:56
向大家学习
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2015-11-16 16:56:03
从个人的经验看,写论文时想采用数据分析可从如下思路着手:选题——采用的分析方法——找数据——数据处理分析。分析方法相对容易,很多能从网上下载学习(只是相对容易,如果不是统计专业和数学专业的人,其实也不易);选题不太容易,感觉你能想到的别人多半都做过了(难、难、难);找数据是最费时间的,尤其是周边没有图书馆等资源的,个人多从网上寻找年鉴,网上的数据都比较旧,并且从下载下来的年鉴找自己要的数据非常耗时(曾经花了一个月找数据,真正处理分析只用了几天)。唉,现在很多C刊文章用模型,数据分析,都看不懂了。
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2015-11-16 16:58:28
支持。行业之间也需要交流。
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2015-11-16 17:47:02
支持一下
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2015-11-16 18:45:20
我曾经用的是eviews,现在在学系统动力学,我的感受是,第一:在建模之初,有一个清晰的目标很重要,我在刚开始做的时候,一味的将重点放在具体方法的选择、数据的收集上,虽然似乎很快能够看到效果,但是最终会发现得出的结果并没有解决想要解决的问题,后面越来越难做,如果说在一切工作之前有一个清晰的目标,那么无论是模型的选取还是数据的收集都会有针对性,遇到一些麻烦也更容易找到解决的办法。第二:学习各种模型的时候对操作的每一步要有自己的理解,软件的计算过程一般都由计算机来完成,并不需要必须每一步的公式原理都清楚,但是,每一步操作的目的和意义还是要懂得的,这一方面能确保模拟过程的准确完整,在需要具体变形的时候自己才会有思路。第三:初学的时候一定要耐下心来,最好可以看一本比较经典的书,不用全部记起来,看完总会有一个大概的印象,再学习的软件模型的时候对照操作,会轻松一些。第四:一定要多与大家交流,很多问题自己是很难发现的,因为自己的思维定式会让自己很容易忽略自己的问题,与别人交流的时候能够更加容易的发现自己操作思路上的问题。
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2015-11-16 18:46:26
希望大家相互交流共同进步
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2015-11-16 18:59:43
。。。。。
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2015-11-16 19:41:13
好帖
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2015-11-16 20:19:42
顶顶顶的顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶顶
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2015-11-16 20:39:05
赶紧来分享吧
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2015-11-16 20:44:30
数据复杂的时候简直要疯了
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2015-11-16 20:54:38
每次数据分析的时候都试图用新方法, 感觉会比较有长进.
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2015-11-16 22:00:41
歧视开始只是选择傻瓜式的软件,像eviews、SPSS,后来觉得模型和编程好重要
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2015-11-16 22:04:16
其实想做出自己东西还是努力学编程吧,或者至少看得懂别人的code
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2015-11-16 23:06:27
moretc 发表于 2015-11-16 16:31
我是研究金融风险管理的,异常值在金融里属于“低频高损”,即发生概率很小,但造成的经济损失非常大。你 ...
多谢多谢!
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2015-11-16 23:52:56
哇 期待干货
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2015-11-17 00:56:03
分享一些在项目中的经验:
很多人开始作数据分析,比较多的关注自己的长项,比如数据清洗,数据的统计分析等技术层面的东西。当然这些在整个项目并不是不重要,而是我们作为项目来看,更多的需要关注客户的需求,讲一些客户能够理解的信息。
关注项目的最终结果和客户需求非常重要。
所以,我们需要了解更多的业务信息,将业务信息和数据分析更好结合起来,然后提供给客户有价值的信息。比如,你说这个模型是通过什么方法建立的,转换率是多少,模型准确度等等,他们不关心;但你说这个模型可以把你高价值客户提取出来,你给这类型客户作推广的时候要给他们多余一般客户百分之30的优惠,那么这些客户中有60%会增加2倍的购买量,你的收益率提高40%。
那你就算一个比较合格的数据分析师。
所以大家在介入数据分析项目时,一定要深入理解数据背后的业务意义。
这也是我的一些经验和教训吧。
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2015-11-17 01:17:41
数据源是非常重要的
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2015-11-17 04:28:37
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2015-11-17 04:29:51
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2015-11-17 04:30:32
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2015-11-17 05:40:05
yangqin4587 发表于 2015-11-17 00:56
分享一些在项目中的经验:
很多人开始作数据分析,比较多的关注自己的长项,比如数据清洗,数据的统计分析 ...
这个看是怎样的数据分析师了。如果你是市场数据分析师,那么对于数据转化收益的敏感度是需要的。其他行业,还是有一些高层对你个人使用的新模型新方法持保守态度。他们更倾向于相信一些即有的已经被证明的方法。
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2015-11-17 07:32:39
evangelin198873 发表于 2015-11-17 05:40
这个看是怎样的数据分析师了。如果你是市场数据分析师,那么对于数据转化收益的敏感度是需要的。其他行业 ...
是啊。数据分析的目的还是以解决问题为主导的。
给客户带来了价值,客户才会认可。
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2015-11-17 09:29:59
最开始是做数据清洗,后来做预测分析,现在正在做产品,能做出一个好的产品真的很不容易
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2015-11-17 09:31:04
想看各位大牛的分享
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2015-11-17 11:26:47
happy_287422301 发表于 2015-11-15 20:53
RT:欢迎大家在每天一个数据分析师版块共享自己在数据分析领域的经验、教训、心得体会,奖励丰厚!

1.凡是 ...
现在只是在课堂上来学习,但是觉得基础的统计和计量方面的内容很重要
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