避坑指南：数据分析中这些常见错误你犯了几个？
数据分析是一项科学、严谨的工作，分析结果常被作为企业决策的重要指导，因此必须确保分析结果的可靠性。然而，在进行数据分析时工作人员很容易犯一些常见错误，导致分析结果不准确，为企业决策带来失误。今天小编就来盘点一下数据分析中的常见错误，希望大家能够及时规避。
10个数据清洗小技巧，快速提高你的数据质量
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提，并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
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学会Excel这个最基础的工具，你就能处理绝大部分的数据分析工作！
虽然现在数据分析的工具越来越多了，但是只有Excel、SAS、R、SPSS、Python这 5 大软件比较常用。而Excel对于很多数据分析人员来说，是最初级也是最主要的分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。那么，如何利用Excel进行数据分析呢？
学会数据分析背后的挖掘思维，分析就完成了一半
在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言,了解数据挖掘背后的思想,可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。
弄懂 2B 业务的核心逻辑，让运营更加高效。
众所周知，现阶段互联网 2C 流量红利已经开始枯竭，恰逢资本寒冬，2B 业务凭借强调服务、结果导向、稳扎稳打的特点，迎来了利好。
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什么是数据湖？有什么用？终于有人讲明白了……
数据湖概念的诞生，源自企业面临的一些挑战，如数据应该以何种方式处理和存储。最开始，企业对种类庞杂的应用程序的管理都经历了一个比较自然的演化周期。
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