服務內(nèi)容全部包含:
數(shù)據(jù)清洗與預處理:清洗和處理數(shù)據(jù),包括處理缺失值、異常值、重復值等,使數(shù)據(jù)符合分析要求。
數(shù)據(jù)探索與可視化:通過統(tǒng)計分析和可視化工具對數(shù)據(jù)進行探索性分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關系、趨勢和規(guī)律。
數(shù)據(jù)建模與預測:利用機器學習和統(tǒng)計建模技術構建預測模型,對未來趨勢進行預測和分析。
業(yè)務分析與指標制定:根據(jù)業(yè)務需求和目標,制定相關指標和業(yè)務分析方案,評估業(yè)務績效和效果。
服務優(yōu)勢:
深入的技術專業(yè)知識:具備扎實的統(tǒng)計學、機器學習和數(shù)據(jù)挖掘等技術專業(yè)知識,能夠運用各種數(shù)據(jù)分析工具和編程語言進行數(shù)據(jù)處理和建模分析。
優(yōu)秀的溝通能力:具備良好的溝通能力和團隊合作精神,能夠與不同崗位的人員進行有效的溝通和協(xié)作,將復雜的數(shù)據(jù)分析結果以簡潔清晰的方式呈現(xiàn)給決策者。
創(chuàng)新思維:具備創(chuàng)新思維和問題解決能力,能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的見解和機會,提出創(chuàng)新的數(shù)據(jù)分析方法和解決方案,為企業(yè)帶來更大的
服務前需客戶提供的信息:
數(shù)據(jù)來源:客戶需要提供數(shù)據(jù)的來源,包括數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)庫、API接口等,以便分析師可以獲取所需數(shù)據(jù)進行分析。
業(yè)務需求:客戶應清楚地描述他們的業(yè)務需求和目標。例如,他們想要了解客戶行為模式、產(chǎn)品銷售趨勢、市場競爭情況等。
數(shù)據(jù)格式:客戶應指明數(shù)據(jù)的格式,例如CSV、Excel、數(shù)據(jù)庫格式等,以確保分析師能夠正確讀取和處理數(shù)據(jù)。
分析方法:客戶可以說明他們希望采用的分析方法或技術,如統(tǒng)計分析、機器
結構化數(shù)據(jù)半結構化數(shù)據(jù)移動數(shù)據(jù)人為數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)關系型數(shù)據(jù)庫描述性分析預測性分析診斷性分析趨勢分析細分分析對比分析