pear是什么意思电商的mat什么意思，meat什么意思 _睿知

一、市场分析中MAT是什么意思
销售预测计算方法移动年趋势，月度滚动年销售趋势计算方法是计算时间之前全年的数据，好处是不会出现每个月都可能出现的大起大落。

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二、尼尔森“YTD” ， “MAT” ， “YTD” ， “TY” ， “MAT”和“TY”分别是什么意思？
尼尔森“YTD”、“MAT”、“YTDTY”是时间段指标， TY是指今年的情况， MAT是指滚动的年度总数。1.YTD(Yeartoday)是指从年初到当前日期的自然月份的情况。2.MAT(移动年度总数)是指滚动年度总数。3.TY(今年)指今年。拓展信息：尼尔森的业务范围：尼尔森利用各种信息源，为客户提供最全面、最综合的市场信息、先进的信息管理工具、精准的分析系统和方法、专业的客户服务，寻找最佳的业务增长模式。1.衡量客户的市场表现。2.分析市场动态。3.诊断和解决营销问题。4.识别并抓住增长机会。来源：百度百科-尼尔森
三、最近泡泡玛特很火啊？还有盲盒什么的？有人解释一下吗？
很受欢迎，有盲盒产品，因为是时尚产品所以受欢迎。POPMARTPOPMART成立于2010年。十年来， POPMARTPOPMART以“创造潮流，传递美好”的品牌文化为目标，打造覆盖时尚玩具全产业链的综合运营平台，专注于艺人挖掘、IP孵化运营、消费者触达和时尚玩法文化推广培育四大领域。截至2020年6月30日， POPMART已在中国33个一二线城市的主流商圈开设136家零售店。截至2020年6月30日， POPMART在中国33个一二线城市的主流商圈拥有136家零售店，在62个城市拥有1001家机器人店铺。2020年上半年，天猫旗舰店产生的营收为1.47亿元。POPMARTboxextractor于2018年9月上市， 2020年上半年营收达1.62亿元。POPMART通过中国快速增长的线上渠道(包括天猫旗舰店、泡泡盒子提取器、帕趣等主流电商平台)提供便捷有趣的购物体验。行业监管2021年1月26日，中消协点名盲盒消费，指出消费者不要太沉迷，以引起行业关注。行业公司POPMART相关负责人回应每经采访人员称，近年来，盲盒、福袋、闷袋等常见营销方式逐渐被大众接受，但也确实被一些无良商家所利用。该人士表示， “我们欢迎监督。监管的目的不是扼杀行业，而是促进行业健康有序发展。”以上内容参考百度百科——POPMART 。

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四、java培训哪个比较好？
近年来，大量的人被java行业的高薪和前景所吸引，想要加入这个行业。但是众所周知， java毕竟还是有很高的门槛的，所以很多人选择通过培训来快速掌握这种能力，以达到入门的要求。于是，就造成了培训机构遍布全球的局面。这样在选择的时候，也给大家造成了一些困难。如果你在网上问相关培训机构哪家好，得到的信息鱼龙混杂，各说各的，让你很难分辨正确的信息。如果你想找一个真正好的学校，建议你自己行动起来，线上线下都要考虑。在线：查询官网，看看官网的信息，不过参考一下就业薪资，就业率，学校奖项等等还是不错的。具体需要了解的是课程大纲。要看学校的课程设置是否涵盖全方位的行业知识，是否及时更新，是否有实用的项目课程。线下：直接去学校查询，旁听试听课，感受真实的课堂质量和学习氛围。直接问学校的学生，得到学校的口碑。做这些作业可能会花费很多时间和精力，做起来会比较麻烦，但是不得不说，找学校真的是每个人学习道路上很重要的一部分。如果被一个不好的学校骗了，最后不仅达不到预期的效果，还会浪费时间和精力，伤害自己的主动性。
五、女生零基础学大数据分析可行么
学习大数据分析的关键区别不在于男生还是女生，而在于个人的能力。数据分析行业有着天然的专业鄙视链(文理逻辑思维能力、编程语言接受程度、数理统计基础都存在着真实的差异，这也是甲方更信任理工科背景的重要原因，因为社科或文艺类专业很少有学校会严格按照数理逻辑来制定学生的课程培养计划) ，但不代表文理生没有任何机会，因为在大学之前，其实我们并没有正式接触编程或者统计，本科更多的是提升。所以文科专业的朋友、兴趣、决定也是重要因素，不能仅凭客观的专业背景就否定自己。想要坚定的选择这条路，就必须克服各种依赖，比如安装一个R语言或者Python软件，从庞大的数据中得出客观的结论，用所学的知识分析数据的价值等等。你必须动手动脑做实战，而不是单纯依靠以前的文科思维(更注重思维的创造和个性的发展) ，理性思维和客观科学更重要。文科生其实在学习数据分析或者零基础转行的过程中是快乐而纠结的，但是在任何一个时间点，如果一直停滞不前，犹豫不决，就会错过一切可能或者可能的机会。我庆幸自己虽然浑浑噩噩，但一路走来历尽艰难，时间却没有辜负我。
付出终究收获成果！愿所有文科生想进入数据分析行业或转行的小伙伴一切都顺利。

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六、如何快速成为数据分析师诚然，任何一门技术都不可能一蹴而就，更不可能一夜成才。这世上，没有什么牛逼的事情是能够速成的，越是专业、越是基层、收益周期越长的技能越是这样，数据分析师也不例外。但这并不代表，我们不能通过一些有效的方法，把学习的过程变得高效而有趣，让自己的数据分析师学成之旅起到事半功倍的作用。倘若真的想一口吃成一个胖子，到时去面试去工作，你会被自己的好不扎实的专业基底伤害得遍体鳞伤。学习数据分析师之前，你必须清楚自己想要达成什么目标。也就是说，你想通过这门技术来解决哪些问题或实现什么计划。有了这个目标，你才能清晰地开展自己的学习规划，并且明确它的知识体系。只有明确的目标导向，学习必备也是最有用的那部分，才能避免无效信息降低学习效率。1、明确知识框架和学习路径数据分析这件事，如果你要成为数据分析师，那么你可以去招聘网站看看，对应的职位的需求是什么，一般来说你就会对应该掌握的知识架构有初步的了解。你可以去看看数据分析师职位，企业对技能需求可总结如下：SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理；会用Excel/SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析， Python or R；有获取外部数据的能力加分，如爬虫或熟悉公开数据集；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、分类、聚类方法；高效的学习路径是什么？就是数据分析的流程。一般大致可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实现一个数据分析师的学成之旅。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。然后每学习一个部分，你就能够有一些实际的成果输出，有正向的反馈和成就感，你才会愿意花更多的时间投入进去。以解决问题为目标，效率自然不会低。按照上面的流程，我们分需要获取外部数据和不需要获取外部数据两类分析师，总结学习路径如下：1.需要获取外部数据分析师：python基础知识python爬虫SQL语言python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn统计学基础回归分析方法数据挖掘基本算法：分类、聚类模型优化：特征提取数据可视化：seaborn、matplotlib2.不需要获取外部数据分析师：SQL语言python基础知识python科学计算包：pandas、numpy、scipy、scikit-learn统计学基础回归分析方法数据挖掘基本算法：分类、聚类模型优化：特征提取数据可视化：seaborn、matplotlib接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。数据获取：公开数据、Python爬虫如果接触的只是企业数据库里的数据，不需要要获取外部数据的，这个部分可以忽略。外部数据的获取方式主要有以下两种。第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。另一种获取外部数据费的方式就是爬虫。比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数（链接的菜鸟教程非常好）……以及如何用成熟的 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。如果是初学，建议从 urllib 和 BeautifulSoup 开始。（PS：后续的数据分析也需要 Python 的知识，以后遇到的问题也可以在这个教程查看）网上的爬虫教程不要太多，爬虫上手推荐豆瓣的网页爬取，一方面是网页结构比较简单，二是豆瓣对爬虫相对比较友好。掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、模拟用户登录、使用代理、设置爬取频率、使用cookie信息等等，来应对不同网站的反爬虫限制。除此之外，常用的的电商网站、问答网站、点评网站、二手交易网站、婚恋网站、招聘网站的数据，都是很好的练手方式。这些网站可以获得很有分析意义的数据，最关键的是，有很多成熟的代码，可以参考。数据存取：SQL语言你可能有一个疑惑，为什么没有讲到Excel 。在应对万以内的数据的时候， Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据，如果你是一个分析师，也需要懂得SQL的操作，能够查询、提取数据。SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据：企业数据库里的数据一定是大而繁复的，你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2018年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据…… ， SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。数据库的增、删、查、改：这些是数据库最基本的操作，但只要用简单的命令就能够实现，所以你只需要记住命令就好。数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系：这个部分是SQL的进阶操作，多个表之间的关联，在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用，这也让你可以去处理更复杂的数据。数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。比如空气质量的数据，其中有很多天的数据由于设备的原因是没有监测到的，有一些数据是记录重复的，还有一些数据是设备故障时监测无效的。比如用户行为数据，有很多无效的操作对分析没有意义，就需要进行删除。那么我们需要用相应的方法去处理，比如残缺数据，我们是直接去掉这条数据，还是用临近的值去补全，这些都是需要考虑的问题。对于数据预处理，学会 pandas 的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：选择：数据访问（标签、特定值、布尔索引等）缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除空格和异常值处理：清楚不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识数据整体分布是怎样的？什么是总体和样本？中位数、众数、均值、方差等基本的统计量如何应用？如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的？如何在不同的场景中做假设检验？数据分析方法大多源于统计学的概念，所以统计学的知识也是必不可少的。需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。通过可视化的方式来描述数据的指标，其实可以得出很多结论了，比如排名前100的是哪些，平均水平是怎样的，近几年的变化趋势如何……你可以使用python的包 Seaborn（python包）在做这些可视化的分析，你会轻松地画出各种可视化图形，并得出具有指导意义的结果。了解假设检验之后，可以对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，已验证结果是否在可接受的范围。python数据分析如果你有一些了解的话，就知道目前市面上其实有很多 Python 数据分析的书籍，但每一本都很厚，学习阻力非常大。但其实真正最有用的那部分信息，只是这些书里很少的一部分。比如用 Python 实现不同案例的假设检验，其实你就可以对数据进行很好的验证。比如掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。比如DataCastle的训练竞赛“房价预测”和“职位预测” ，都可以通过回归分析实现。这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类，然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去学习如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。这就有点数据挖掘和机器学习的味道了，其实一个好的数据分析师，应该算是一个初级的数据挖掘工程师了。系统实战这个时候，你就已经具备了数据分析的基本能力了。但是还要根据不同的案例、不同的业务场景进行实战。能够独立完成分析任务，那么你就已经打败市面上大部分的数据分析师了。如何进行实战呢？上面提到的公开数据集，可以找一些自己感兴趣的方向的数据，尝试从不同的角度来分析，看看能够得到哪些有价值的结论。另一个角度是，你可以从生活、工作中去发现一些可用于分析的问题，比如上面说到的电商、招聘、社交等平台等方向都有着很多可以挖掘的问题。开始的时候，你可能考虑的问题不是很周全，但随着你经验的积累，慢慢就会找到分析的方向，有哪些一般分析的维度，比如top榜单、平均水平、区域分布、年龄分布、相关性分析、未来趋势预测等等。随着经验的增加，你会有一些自己对于数据的感觉，这就是我们通常说的数据思维了。你也可以看看行业的分析报告，看看优秀的分析师看待问题的角度和分析问题的维度，其实这并不是一件困难的事情。在掌握了初级的分析方法之后，也可以尝试做一些数据分析的竞赛，比如 DataCastle 为数据分析师专门定制的三个竞赛，提交答案即可获取评分和排名：员工离职预测训练赛美国King County房价预测训练赛北京PM2.5浓度分析训练赛种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在。现在就去，找一个数据集开始吧！！
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