还有一种，举个栗子 ， 有一次你去参加某峰会，上面一个竞争对手的boss说，我们的用户量突破1000万，客单价360 ， 活跃用户数达到400万
这时候的你，脑海里一定要有几个思考：
1、同样的时间戳，我们发展了多少用户？差异悬殊吗？
2、客单价和我们的差距在哪？是品类引起还是高净值用户引起？
3、活跃用户的口径是什么？最活跃的区域在哪？存在我们的机会市场吗？
等等类似这样的问题，这都是要给予数据的敏感性去判断，大脑永远都是碰见异常、悬殊的数据才能带动我们的深思，所以你的敏感性很重要
数据讲故事能力所谓的数据洞察和分析，到最后就是再用数据讲一个好的故事，好的故事不但需要严密的逻辑 ， 而且需要好的素材（数据），好的场景（框架），好的展示（可视化），好的表达能力（沟通）很多人认为昨晚数据分析报告就可以，其实打错特错 ， 你要把你所有的发现和观点能够串起来，和汇报的对象进行深度分享和共鸣 ， 你才配提“价值”二字
首先要搞清楚WHO，你汇报的对象是谁？这对你的报告能否产生彼此的共鸣很重要，没有共鸣就没有价值可言，这是底线
其实WHAT ， 你要讲什么？整个故事的主人公是你，你要用数据和商业的sense造出一个好故事出来，而不是每一页一页的念下去，对别人来讲，误以为你只是做了数据到图表的展示，还没有到洞察，数据分析只是假设验证的过程 ， 更重要的是能够将观点都串起来讲一个故事，多站在用户的角度去分析
最后NEXT，需要下一步做什么？好的报告不是数据，也不是图表，而是通过简洁的展示和表达，让对方知道我要如何去做，那我们更应该深度去思考，用什么样的展示能够让对方赏心悦目，传达精确 ， 这需要下很大的功夫去思考，切记不要忽略?。。?
方法论和算法这里就不多说了，这类说过很多了，记住我所说的算法是常用算法 ， 一般人知道什么场景下如何应用即可，知道结果的解读，如何用软件来操作就行，你不是搞科研的，你需要的只是严谨
好的分析不仅仅只是会用算法和模型，定性也很重要?。?
最后想告诉大家，能不能成为一名优秀的数据分析师，和你会不会编程没有绝对关系，会只是能够加分，仅此而已
Python读不出图片，这是怎么回事？谢邀，Python要读取图片，首先要确认一下图片文件所在路径 ， 路径正确的情况下要考虑下使用的函数 。下面举几个读取图片的例子
1、使用opencv读取和显示图像importcv2
image=cv2.imread(‘cat.jpg’)
cv2.imshow(image)
2、使用PIL库读取和显示图像fromPILimportImage
Image=Image.open(‘cat.jpg’)
Image.show()
如果未能正常读取，先考虑图片路径是否正确，其次检查对应的第三方库是否正确引入
如何用vb6或python读文本文件中的某一列数据并写成JSON文件(可追加写入）？不知道你问题的重点在哪？如果是因为每日新增数据要写入旧json中，那最好还是将旧json读入，然后将每日新增合并在转出成新的json，（想了一下并没有想到可以直接后接写json的python包 。）读json和合并pandas都能搞定 。或者也可以自己写一个函数或者类，读旧json，指定在最后一个｝前插入新的字典数据 ， 然后每次调用，感觉上就像在追加写 ， 其实也还是读写 。
马上要读人文地理学硕士，学python好还是WebGL好？这要看你以后的发展定位：
1.py偏向于地学分析 ， 也有一些可视化的库但是不是主流 ， 如果以后想偏地学方面或者算法方面的工作可以优先选择py;
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