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一、入门数据分析1.大数据时代的基本面大数据产业发展现状：现在数据已经呈现出了爆炸式的增长，每一分钟可能就会有：13000个iPhone应用下载Twitter上发布98000新微博发出1.68亿条Email淘宝双十一10680个新订单12306出票1840张在大数据时代，出现了三大变革：从随机样本到全量数据

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描述性统计分析（DescriptionStatistics）是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间的关系进行估计和描述的方法。描述性统计分析分为集中趋势分析和离中趋势分析。提到用python来进行描述性统计分析，第一反应就是用：dataframe.describe()，我们不妨用一组数据来展示：

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2020魔幻之年，疫情下就业大受影响，很多岗位缩招，而数据分析相关工作岗位恋习Python（如数据分析师、数据挖掘师等岗位）却在增加。非专业数据分析岗位（如运营、市场、销售等岗位）也要求“数据分析”能力。大数据时代的未来，数据分析将是每个岗位的必备技能。!(https://oscimg.oschina.net/oscn

1.numpy\支持多维数组与矩阵的科学计算器包功能：常用功能16条a.ndarrayn维数组/矢量的操作。b. 支持高级大量的n维数组与矩阵的运算。c.针对数组运算提供大量的数学函数库。2.scipy\配合numpy完成对矩阵的计算，因此依赖于numpy，且含多个子模块功能：常用15个函数a. 标准导

当下，逢运营必谈数据分析，APP运营更是如此。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。收集数据，设计基础数据指标，多维度交叉分析不同指标，以数据甄别问题，再反向作用产品，最终形成数据驱动产品设计的闭环。从运营小白到产品经理，提到APP数据分析，必谈DAU、MAU、留存率、频率、时长…..那么，究竟如何将这些数据分析和日常运营结合起来呢

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