01 理论类模型
02 指标类模型
这类模型在我们的日常工作中最为常见，就像是漏斗分析、AARRR 模型、矩阵模型以及杜邦分析法等。
03 算法类模型
这些模型能够帮助我们深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更加精准的预测和决策。
01 导入数据
02 处理数据
03 数据分析
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全部10分！！！AI+数据分析助力全红蝉满分一跃！
引言前两天，在2024巴黎奥运会跳水女子十米台决赛中，中国跳水“梦之队”再一次以无可匹敌的表现包揽冠亚军。 全红婵更是在首跳中惊艳全场，成功拿到满分，再现水花消失术！ 这一刻，注定成为跳水史上的经典。 经典的背后不仅仅是运动员日复一日的刻苦训练和对卓越的执着追求，也离不开AI科技的强力助攻。 据报道，在国家队的跳水训练泳池边，有一整套AI辅助训练系统，这套系统将为运动员录制一套高速视频，并通过3D视觉技术和AI算法转换为三维数据，让教练可以根据这些数据对运动员进行精准指导。 运动员也可以通过Ai更直观地看到自己的动作细节，将自己以前无法察觉的问题一一进行改进。 国家队用的“AI捕捉数据”是个新鲜东西，但是“数据分析”可不是。 “数据分析”说白了，就是从数据中找规律，然后帮助我们做判断。 从某种角度上来讲，大家每天规划几点起床才能不迟到，公司每个月给员工发多少工资，这些都是数据分析的结果。 所以，数据分析其实是一种与我们日常生活息息相关的技能。 在这里我就分享给大家三类常用的数据分析模型！ 从我个人的经验来讲，这类模型就像是数据分析工具箱里的指南针，例如 SWOT 分析和 PEST 模型。 它们本身并不涉及具体的数据，更像是一种思维方式，指导我们如何对数据进行分析。 这类模型在我们的日常工作中最为常见，就像是漏斗分析、AARRR 模型、矩阵模型以及杜邦分析法等。
它们被用来进行企业经营分析和构建数据体系，例如用来计算员工的kpi。 这些模型能够帮助我们深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更加精准的预测和决策。
常见的算法类模型，既有简单的时间序列也有复杂的机器学习、回归分析、聚类分析等。 Ai+这些数据分析模型虽然说起来简单，但是真正应用却不容易，很多人在进行分析的前置工作——数据整理就需要花费大量的时间和精力。 但是现在有了AI工具，一切都变得简单了，毕竟AI大模型的本质也是一个个数据分析模型嵌套而成。 所以“数据分析”恰好就是Ai的强项，今天我给大家分享一个专门用于数据评估和分析的AI工具，由商汤科技出品的“小浣熊”，感兴趣的小伙伴，可以复制下方的链接到浏览器尝试一下。 https://raccoon.sensetime.com/ 下面我给大家简单介绍一下“小浣熊”的使用步骤和几个常见的使用方法。 在注册成功之后呢，我们就可以单击【选择本地文件】选项，上传我们的相关数据； 也可以选择【导入数据库文件】，导入我们预先整理好的数据库。 在这里，我上传了一份带有缺失数据的表格。 在我们的数据文件上传完成后，在右侧会展示上传的数据表格。 我们可以在左侧的输入框中输入“小浣熊”需要执行的操作。 在这里，我要求小浣熊，帮我找出缺失值，进行标注，并导出为表格，方便我们下载使用。 或者我们也可以直接让小浣熊帮我们对缺失数据进行处理，比如让AI直接以平均值的方式，进行缺失值的填补。 除了对数据进行处理外，我们还可以利用AI对相关数据进行分析，并生成图表，将分析结果直观地展现出来。 比如我上传了一份历届奥运会赛事数据表，并让AI帮我分析中国队历届奖牌数走势图。 或者我们也可以通过提出更加详细的需求，来让AI更加深入的分析数据。 比如我让Ai帮我生成一份关于女子跳水运动员的招募标准。 Ai就会根据历届女子跳水奖牌的获得者的身体情况，为我生成一个这样的基础标准： 并为这个标准生成了一份有理有据、一目了然的配套图表。 通过刚才演示的几个功能，大家肯定对“小浣熊”的数据分析能力有所了解。 我在这里也只是抛砖引玉，想要解锁“小浣熊”更多高阶的功能，还需要大家结合自己的实际需求，去亲自探索和使用了。 为了帮助大家更好的使用Ai数据分析工具，我这里还整理了一份常用的“36个数据分析模型及方法”， 有需要的朋友只需点击文末的“点赞”+“在看”，在公众号后台回复关键词【数据分析】，就能轻松领取了。 我是周家栋，前哨Ai创始人，同时也是一名职业讲师，有着超15年的从业经历，服务过超50家世界500强企业。 2024年我和团队重新出发，潜心探索Ai训练模式，针对不同行业、不同岗位、不同场景，持续研发Ai应用课程。 而这个公众号将持续记录我和我的团队在这个过程中的所思所想、所悟所得，欢迎大家点击下方名片，关注我们。 三句话.今天我的分享就这里了，最后我想用3句话来总结一下： 1、AI辅导训练系统，让教练可以根据更直观科学的数据对运动员进行精准指导。 2、数据分析模型分为三类：理论类模型、指标类模型、算法类模型。 3、“小浣熊”既能整理数据，也能快速分析数据，为用户决策提供数据支持。
这类模型在我们的日常工作中最为常见，就像是漏斗分析、AARRR 模型、矩阵模型以及杜邦分析法等。
这些模型能够帮助我们深入挖掘数据背后的规律和趋势，从而做出更加精准的预测和决策。
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