探索性数据分析是指在数据建模前，通过可视化、统计汇总等方式初步理解数据特性，发现潜在模式、异常值与关联关系。它强调以开放性思维探索数据，不预设假设，适用于数据理解与建模准备阶段。本栏目将介绍探索性数据分析的方法体系，并学习如何借助数据分析工具实现高效、直观的数据探索与解读。
你有没有过这样的时刻：花了大力气做营销活动，结果用户反应冷淡，最终业务数据几乎没有提升？或者，面对领导的“用户行为到底怎样”“我们哪些环节能优化？”的追问，却发现自己一头雾水，不知道该从哪儿下手去分析用户触点。其实，这并不是技术人员的专属难题。用户触点分析，早已成为企业数字化转型的“必答题”，而在帆软等领先的数据分析平台的助力下，非技术人员也能轻松入门。这篇文章将带你彻底理解“用户触点分析”的底层
你有没有想过，医院里的数据除了医生能用，普通工作人员也能看懂、用起来？在中国，区域医疗数据的年增长率已突破30%，但据《中国医院数字化转型白皮书（2023）》显示，超六成医护和管理人员仍停留在“用Excel做汇总”阶段，对更深入的数据分析和业务洞察望而却步。其实，非技术人员并非“数据门外汉”，只要有合适工具和流程，区域医疗数据完全可以为他们所用，从提升病人满意度，到优化资源调配，甚至推动医院数字化
在数据驱动的时代，企业对数据洞察的渴望前所未有地强烈。你是否曾经为“分析模型那么多，到底哪个才是最适合我的实际业务？”而苦恼？或者在面对庞杂的真实世界业务场景时，发现传统的数据分析方法不仅难以落地，甚至让团队陷入无效的“数字泥沼”？据《中国企业数字化转型白皮书2023》调研，超过72%的企业在数据分析过程中遇到模型选型困惑、数据洞察滞后和业务决策脱节等问题。事实上，真正高效的数据洞察并不是“用最复
你真的了解自己的数据吗？在代谢组学研究领域，数据分析常常被视为“最后一步”，但实际上，每一个环节都可能埋藏着影响结论的陷阱。根据《中国生命科学前沿报告2023》统计，全球约有40%的代谢组学研究因数据分析误区导致结果偏差或重复性差。研究人员投入数月甚至数年时间收集样本、检测数据，却可能在分析阶段因误区而前功尽弃。曾有顶级期刊撤稿案例显示，错误的数据预处理直接导致结论失效。你是否也曾遇到：数据标准化
你有没有遇到这样的困扰：实验室里一堆代谢组学数据，分析软件跑出来的结论却让人一头雾水？或者，明明投入了大量时间和成本，却发现数据解读不到业务价值，甚至连结果都没法复现。事实上，代谢组学数据难以解读已成为国内外生物信息领域的“老大难”问题。根据《数字生物学与数据科学》（2023年清华大学出版社），超过60%的行业科研人员表示，代谢组学数据的解读难度直接影响项目进展与成果转化。究竟是什么让代谢组学数据
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