数据分析人士必看的10个中文博客 (1)
中文短文本的情感分析.docx
中文短文本的情感分析一、内容概括随着互联网的普及和社交媒体的发展，中文短文本在人们的H常生活中扮演着越来越重要的角色。
这些短文本包含了丰富的信息，如新闻报道、评论、博客文章等。
通过对这些短文本进行情感分析，可以帮助我们更好地理解用户的需求和态度，为企业提供有针对性的市场策略建议，为个人提供更好的人际交往方式。
本文将介绍中文短文本情感分析的基本方法和应用场景，以及如何利用现有的中文情感分析工具和技术来实现这一目标。
二、短文本情感分析的基本概念和技术情感词典走一•种包含一定数量词汇及其对应情感极性的数据库，用于表示文本中每个词汇的情感倾向。
情感词典可以是人工构建的，也可以是基于机器学习的方法自动生成的。
在情感分析任务中，首先将文本中的每个词汇与情感词典中的词汇进行匹配，得到一个情感向量，该向量表示了文本的整体情感倾向。
语言模型是用来衡量文本的连贯性和完整性的一种方法，常用的语言模型有N元语法模型(ngrammode1.)、隐马尔可夫模型(HMM)等。
在短文本情感分析中，语言模型主要用于去除文本中的噪声，提高情感向量的准确性。
机器学习算法是短文本情感分析的核心技术之一，常见的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NaiVeBayes)、决策树(DecisionTree)›随机森林(RandomForeSt)等。
这些算法可以根据训练数据学习到文本的情感分布规律，从而对新的短文本进行情感分析。
近年来深度学习方法在短文本情感分析领域取得了显著的成果。
主要的深度学习方法包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(1.STM)等。
这些方法可以捕捉文本中的长距离依赖关系，提高情感分析的准确性。
为了提高短文本情感分析的性能，研究者们还提出了集成学习方法。
集成学习是指通过组合多个分类器来提高分类性能的方法，常见的集成学习方法有Bagging、Boosting,StaCking等。
在短文本情感分析中，集成学习方法可以有效提高模型的泛化能力，降低过拟合的风险。
数据分析师岗位的主要职责(三篇)
数据分析师岗位的主要职责数据分析师的主要职责是收集和分析大量数据，为企业提供决策支持和业务发展方向。
他们通过统计、建模和数据可视化等技术手段，从海量数据中发现关联性和潜在趋势，以帮助企业提高效率、降低成本、优化业务流程，并制定战略计划。
以下是数据分析师的主要职责：1. 数据采集与整理：数据分析师负责从各种数据源中收集数据，并进行数据清洗和整理。
他们会使用各种工具和技术，解析数据格式，去除重复和错误数据，并将数据转化为可用于分析的形式。
数据分析师还需要关注数据的质量和准确性，确保数据的完整性和可靠性。
2. 数据挖掘与分析：数据分析师利用统计学和数学模型等方法，进行数据挖掘和分析。
他们使用统计软件和编程语言，如Python和R，运用回归分析、时间序列分析、聚类分析等方法，发现数据背后的规律和模式。
数据分析师还需要理解业务需求，将数据结果与业务指标和KPI进行对比和解释，为企业提供有针对性的建议和决策支持。
3. 数据可视化与报告：数据分析师将分析结果通过数据可视化工具如Tableau、Power BI等，转化为直观和易于理解的图表、报告和仪表盘。
他们通过可视化展现数据的关键指标和趋势，使领导层和业务部门能够快速理解数据，做出正确的决策。
数据分析师还需要具备良好的沟通能力，能够清晰、简洁地向非技术人员解释数据分析结果。
4. 业务需求分析与解决方案设计：数据分析师需要与业务部门密切合作，理解业务需求和挑战，并提供定制化的解决方案。
他们通过对业务流程的分析和优化，识别潜在的改善和增长机会。
数据分析师还可以根据市场趋势和竞争对手的情报，提供战略建议和预测模型，帮助企业制定长期发展计划。
5. 数据治理与风险管理：数据分析师需要确保数据的合规性和安全性。
他们负责建立和维护数据处理和保护方面的流程和政策，确保数据的合法和可靠。
数据分析师还需监测和解决数据质量问题，预防和解决数据泄露和安全漏洞的风险。
6. 技术工具与趋势掌握：数据分析师需要持续学习和掌握最新的数据分析工具和技术趋势。
百度发布中文博客发展报告
有 ｌ 岁 ，９ ％都是 中小学生 。于是 ，调研 小组迅速组织 了 ｌ０名志愿者与其 中 １０多个 网瘾青 少年家庭进行 了结 对帮扶。 １ ０ Ｏ ３
人笔记本 电脑 ，特 别是 对设备配 置要 求不高的教育应用 。
济 南有 的放 矢破 解 网瘾
济南市关 工委 、团市委联合开展 “ 除网瘾”大型公益活动短短 一周 内，家长 的咨询 、报 名电话就达 １ ０ 戒 ２ ０多个。两单位联合 组成 调研小组进行 网瘾 青少年问题的调研 ， 调研计划用半年至 ８ 月的时 间完成 。目前 ， 此 个 调研活 动处于座谈走访 、实地考察 、 收 集资料阶段 。
维普资讯
１ ０ 元笔 记本 电脑 国 内下线 美 ０
１０ ０ 美元笔记本 电脑 已经在 中国上海 广达 计算机厂下线。 这款 电脑使用 了一些直观的操 作界面 ，如基于 Ｌ ｎ ｘ的操作 系统 ，简单的 网页浏 览器、聊 天工具 ，还有文 字图像应用和 ｉｕ 游戏等 。不过 最新消息显示 ，这款 ｌ０美元 笔记本 电脑的价格将上调 ，估计在 １ ０ Ｏ ３ 美元 左 右 。如果加上维护和培 训等 额外费用 ，价格 会更高。 另据报道 ，ｎ ｅ也计划 制造便宜的 闪存式 笔记 本电脑 。 Ｉｔｌ 这说 明市场需要廉价实用 的个
２６ ． 个博 客 ，博客数和博客 用户数均比去年有一定 程度的增长 ，人均拥 有博 客数与去年相 比也 略有上升 。
中国教 育技 术协 会 职 业教 育年 会 召 开
近 １，中国教育技术协 会职业教育技术专业委 员会第 ５ ３ 届年会在重庆 隆重召开 。据悉 ，本届年会 旨在总结 协会成立 ５ 年以来 在职 业教育领域取得 的成 果 ， 进一步推动全 国职 业学校 、 校企 合作等建立长期的 合作 和交流机制 。 为本次大会￣ Ｉ 作 ｔ ＴＶ商方面的 ｉ 唯一 协办单位 ， 捷网络有限公 司在会 议期 间推 出了面 向中职的 网络实训 基地整体解决方案 ，以及安全２ ０ 年 １ 月 ６１博客数据分析 ，２ ０ ０ ６年中国博客发展 权威报告正式发布 。
3.2数据分析与可视化教学设计2023—2024学年华东师大版(2020)高中信息技术必修1
四、学生小组讨论（用时10分钟）
1.讨论主题：学生将围绕“数据分析与可视化在实际生活中的应用”这一主题展开讨论。他们将被鼓励提出自己的观点和想法，并与其他小组成员进行交流。
2.引导与启发：在讨论过程中，我将作为一个引导者，帮助学生发现问题、分析问题并解决问题。我会提出一些开放性的问题来启发他们的思考。
3.综合评价
（1）学生自评：鼓励学生进行自我评价，反思自己在学习过程中的优点和不足，制定改进措施。
（2）同学互评：组织学生进行相互评价，了解彼此的学习情况，相互借鉴好的学习方法和经验。
（3）教师评价：根据学生的课堂表现、作业完成情况等方面，对学生进行综合评价。
板书设计
①数据分析与可视化的基本概念
-数据分析：数据收集、处理、分析和解释
其次，我在课堂上引入了一个具体的案例，以展示数据分析与可视化在实际中的应用。然而，我发现学生在分析和解释案例时存在一定的困难。他们难以将案例中的数据处理和可视化方法应用到实际问题中。为了提高学生的实践能力，我需要在未来的课程中增加更多的实践活动，让学生在实际操作中学习和应用数据分析与可视化方法。
此外，我在课堂上组织了一次小组讨论，以激发学生的创新思维和团队合作能力。然而，我发现学生在讨论过程中存在一些问题。有些小组缺乏组织和领导能力，导致讨论进展缓慢；有些小组成员过于依赖小组领导者，缺乏自己的独立思考和贡献。为了改善小组讨论的效果，我需要在未来的课程中加强对小组讨论的指导和反馈，帮助学生提高组织和领导能力，培养团队合作精神。
3.重点难点解析：在讲授过程中，我会特别强调数据处理和可视化这两个重点。对于难点部分，我会通过举例和比较来帮助大家理解。
三、实践活动（用时10分钟）
《Excel图表之道》高清PDF精美样章(50页)
专家要控制感情，并靠理性而行动。
他们不仅具备较强的专业知识和技能以及伦理观念，而且无一例外地以顾客为第一位，具有永不厌倦的好奇心和进取心，严格遵守纪律。
以上条件全部具备的人才，我才把他们称为专家。
——大前研一 《专业主义》２００９年底，作为博文视点的评审专家，我有幸拜读了这本《Ｅｘｃｅｌ图表之道》。
虽然那个时候此书还只是初稿，但内容的详实以及分析的透彻，已经足以让我感到汗颜。
说来惭愧，作为微软的十佳金牌讲师，一直以来我都认为自己的Ｅｘｃｅｌ玩得很不错，熟练游刃于各种表格和图表之间，各种设定也可以说是烂熟于心。
但从来没有认真想过，原来一个简单的图表还有这么多门道！作者只用简单实用的方法，居然就可以轻松制作媲美商业杂志的专业图表，一些图表的思路更是精巧绝伦，令人无比佩服。
但更打动我的是作者对于商务图表之道的探讨。
我很欣赏这本书的名字——《Ｅｘｃｅｌ图表之道》，取题简单但是有力，通俗但又透着那么一股子深邃。
《道德经》上说：“道生一，一生二，二生三，三生万物”，意思就是说“道”是万物运行，自然变化的规律和法则，是一切的本源，没有规律的一切顶多称得上是个空中楼阁。
本书恰恰起到了指明规律和原则的目的――当我读罢此书之后，再打开那些自认为十分得意的报表时，却发现原来很多东西根本没有遵从一些基本的“道”，貌似琳琅满目，或是花里胡哨，但却缺少一种精髓，甚至是背离了图表用来表达数据的本意。
这是一个很容易让人疯狂的时代，包括我在内的很多人往往会头脑发烫，做事情的时候来不及或者不愿意花时间去想清楚“我要做什么”、“我要怎么做”。
这是一本能够让人从繁杂的事物和浮躁的环境中沉静下来的书，能让你看到一棵棵繁茂的大树下面那些清晰的根茎脉络，从而理解如何让自己的大树枝繁叶茂。
孔文达微软（中国）有限公司解决方案技术经理微软十佳金牌讲师推荐序ｖ本人是中高层销售管理人员，期间在很多家公司也经历过诸多培训，期间包含了商业数据分析等等关于数据统筹及框架分析的培训课程。
新媒体数据分析工具推荐
新媒体数据分析工具推荐在当前数字化浪潮下，新媒体的迅速发展对于企业的营销策略提出了新的挑战和机遇。
而数据分析作为新媒体营销的核心，为企业提供了客观、准确的反馈和指导。
本文将向您推荐几种优秀的新媒体数据分析工具，帮助您在竞争激烈的市场环境下更好地了解受众需求、优化营销方案，提升企业竞争力。
一、工具一：Google Analytics作为目前最受欢迎和广泛应用的数据分析工具，Google Analytics可以帮助企业了解网站和APP的使用情况，包括访问量、用户行为、转化率等。
它提供了丰富的数据分析图表和报告，用户可以根据需要自定义分析指标，进行深度挖掘和细分分析。
通过Google Analytics，企业可以掌握用户喜好、受众特征，从而调整营销策略，提高转化率和用户体验。
二、工具二：社交媒体管理工具Hootsuite随着社交媒体的广泛应用，企业需要管理和分析多个平台的运营情况。
Hootsuite是一款优秀的社交媒体管理工具，可以管理和推广多个社交媒体账号，同时提供数据分析功能。
通过Hootsuite，企业可以一站式管理不同社交媒体平台，了解用户互动、趋势变化等情况，帮助企业更好地制定社交媒体营销策略。
三、工具三：舆情监测工具Cision在新媒体时代，企业需要关注公众对其品牌的评价和舆论，及时发现和应对危机。
Cision是一款专业的舆情监测工具，可以实时监测新闻、社交媒体和博客等渠道的舆情信息，进行情感分析、关键词触达等处理。
通过Cision，企业可以快速了解公众对品牌的态度和看法，及时做出回应和调整，保护和提升品牌形象。
四、工具四：影响力评估工具Klout在新媒体时代，影响力成为企业评估传播效果和选取合作对象的重要指标。
Klout是一款常用的影响力评估工具，通过对用户社交媒体账号的分析，综合考量关注数、互动情况等指标，给出用户的影响力分数。
企业可以通过Klout寻找和联系具有高影响力的人士，提高品牌的曝光度和口碑，实现更好的社交媒体营销效果。
Python数据分析工具：Pandas之Series
Python数据分析⼯具：Pandas之SeriesPython数据分析⼯具：Pandas之SeriesPandas概述Pandas是Python的⼀个数据分析包，该⼯具为解决数据分析任务⽽创建。
Pandas纳⼊⼤量库和标准数据模型，提供⾼效的操作数据集所需的⼯具。
Pandas提供⼤量能使我们快速便捷地处理数据的函数和⽅法。
Pandas是字典形式，基于NumPy创建，让NumPy为中⼼的应⽤变得更加简单。
1、Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的⼀种⼯具，该⼯具是为了解决数据分析任务⽽创建的。
Pandas 纳⼊了⼤量库和⼀些标准的数据模型，提供了⾼效地操作⼤型数据集所需的⼯具。
pandas提供了⼤量能使我们快速便捷地处理数据的函数和⽅法。
你很快就会发现，它是使Python成为强⼤⽽⾼效的数据分析环境的重要因素之⼀。
2、Pandas 是python的⼀个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4⽉开发，并于2009年底开源出来，⽬前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护，属于PyData项⽬的⼀部分。
Pandas最初被作为⾦融数据分析⼯具⽽开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的⽀持。
Pandas的名称来⾃于⾯板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。
panel data是经济学中关于多维数据集的⼀个术语，在Pandas中也提供了panel的数据类型。
3、数据结构：Series：⼀维数组，与Numpy中的⼀维array类似。
⼆者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，⽽Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使⽤内存，提⾼运算效率。
Time- Series：以时间为索引的Series。
常见的大数据术语表（中英对照简版）
常见的大数据术语表（中英对照简版）大数据的出现带来了许多新的术语，但这些术语往往比较难以理解。
因此，我们通过本文给出一个常用的大数据术语表，抛砖引玉，供大家深入了解。
其中部分定义参考了相应的博客文章。
当然，这份术语表并没有100%包含所有的术语，如果你认为有任何遗漏之处，请告之我们。
A聚合(Aggregation) –搜索、合并、显示数据的过程算法(Algorithms) –可以完成某种数据分析的数学公式分析法(Analytics) –用于发现数据的内在涵义异常检测(Anomaly detection) –在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息匿名化(Anonymization) –使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据应用(Application) –实现某种特定功能的计算机软件人工智能(Artificial Intelligence) –研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习B行为分析法(Behavioural Analytics) –这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式大数据科学家(Big Data Scientist) –能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人大数据创业公司(Big data startup) –指研发最新大数据技术的新兴公司生物测定术(Biometrics) –根据个人的特征进行身份识别B字节 (BB: Brontobytes) –约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。
1 B字节包含了27个0！商业智能(Business Intelligence) –是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解C分类分析(Classification analysis) –从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta data),是描述数据的数据云计算(Cloud computing) –构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端）聚类分析(Clustering analysis) –它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。
数据分析必备｜你不得不知道的11款数据分析工具
详细介绍
数说立方
数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。
最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点；另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式
分析”和“秒级响应”的两个核心功能。
同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。
优点：
即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好；
与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据；
功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台；
可视化视图展现、友好的客户感知页面；
支持SAAS，私有化部署，有权限管理；
缺点：
产品新上市，操作指导页不太完善；
体验过程中有一些小bug；
神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。
而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。
目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等
数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。
数据观数据来自云端，如：网盘、微盘、salesforce等。
数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。
另外产品的使用没有
个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧！
人人都是产品经理（）中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。
【优质blog、网址】置顶
【优质blog、⽹址】置顶⼀、⼤公司等技术blog：blog1:blog2:美团点评技术博客：龙果学院博客董的博客--yarn简书--源码解析spark，streamingSpark on Yarn遇到的⼏个问题spark性能调优03-shuffle调优Spark源码系列（⼆）RDD详解Spark性能优化指南——基础篇使⽤ Spark MLlib 做 K-means 聚类分析机器学习库SparkMLlib实战⼆、java、python、scala、Linux、Hadoop、spark等JAVA_blog:JAVA_blog2(设计模式等):JAVA_blog3(leetcode):JAVA_blog4:⼩甲鱼论坛（数据结构，python）：⼤数据论坛（spark，hadoop，hive，hbase，kafka）：菜鸟教程： 鸟哥的Linux私房菜（Linux）treemap过往记忆博客三、计算机⽹络blog：四、数据库数据库原理五、机器学习七⽉在线教育：研究者july神经⽹络（莫凡python)---⼩甲鱼机器学习速成六、编程、论坛推酷app：⽜客⽹OJ（剑指offer，LeetCode部分，华为oj,acm,公司真题）：赛码⽹： LeetCode：交⼤acm：北⼤acm：杭电acm：七、资料下载视频下载（itsource）⾍部落⼋、求职相关：1.公众号：2.app：3.⾯经:blog1:⽜客⽹：友答⽹。
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数据分析人士必看的10个中文博客
(文 / ExcelPro的图表博客)
小博的主题定位在专业有效的商务图表，很多朋友希望我能推荐一些类似主题的博客，其实我自今年才开始接触
博客那个事物，了解也不多。在网上搜索，发觉类似的专门主题中文博客超级少。只是，这1年的博客经历，我
也熟悉了几位博友，今天整理在一路，成为：数据分析人士的中文博客资源，聊作答复。
数据分析的进程大致能够分为调查研究、图表分析、文档制作、演示汇报等4个时期（略有牵强哈），每一个时
期都有些中文博客能够学习参考。
调查研究时期 搜集数据 分析数据 挖掘数据
小蚊子乐园 blog.sina/xiaowenzi22
博主专注在市场调查研究，SPSS使得很熟练，对PPT、excel也酷爱有加，博客开的似乎很早了，有很多好内容。
数据挖掘者 idmer.blog.sohu/
此刻的分析，不弄点挖掘、模型的，似乎就不够高级、不够唬人。这位博主可是数据挖掘的牛人，SAS、SPSS
Clementine 的专家顾问啊。
图表分析时期 分析、挖掘的结果，要制成专业的图表来讲明，呈现。
ExcelPro的图表博客 excelpro.blog.sohu/
确实是小博了，专注于最专业、有效的商务图表沟通方式，追求图表的有效沟通，和专业的商务气质。
里外里博客 liwaili/
博主对水晶易表数据呈现超级有爱好，博客刚开不久，希望能多多分享体会。
文档制作时期 分析都做好了，就要写成份析报告文档，PPT或word。
PPT设计及其他 pptdesign.blogbus/
博主关注PPT设计的有效沟通，对PPT设计制作很有心得，PS技术很牛，据称flash也很厉害哟。只是我建议
他把博客改个有特点的名字：）
没有迷失的世界 blog.ganlei/
甘教师仿佛是office培训师，开发尖端演示课程，确实很尖端，博客里有很多office技术。
IdeaPPT blog.sina/ideappt
扑奔PPT的版主，够厉害吧。他的完美演绎*幻灯传奇，一些作品超级酷，还为大伙儿提供
免费模板。还有，他超级讲义气，主动要为我提供免费模板：）
交流演示时期 文档写好了，就要汇报演讲了，如何才能成功演讲沟通？
孙小小 xiaoxiaosun1978.blog.sohu/
博主爱好普遍，最令我佩服的是她的演讲，仍是英文演讲，厉害！不久前她成为Toastmasters
上海人民广场俱乐部的主席，演讲能力可见一斑。
臧贤凯图形试探 zangxiankai.blog.sohu/
博主跟踪国外视觉试探、图形引导的最新趋势，并踊跃实践，已经开始提供效劳，是国内的
前驱。我也很喜爱国外那种边讲边画的形式和感觉。
孙湘明讲故事 uniledge.blog.sohu/
博主研究如何讲故事，storytelling在国外也是专门的艺术，把你的观点用故事的形式讲出来，
引人入胜，令人印象深刻。
怎么样？这些博客不错吧，全程伴随你的数据分析，为你提供思路注入灵感：）也欢迎你推
荐好的博客。
上面的博主们也在那个地址现个身吧，大伙儿熟悉熟悉。