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学习哪些分析方法可以学习数据分析?
1、如何学好数据分析？ 这个一个比较大的命题，很难一两句话弄说的清楚，所以这个的问题很在QQ群里不太能得到一个满意的答案。
2、掌握Python数据分析处理基础库，具有应用Python语言解决数据分析中实际问题能力。
3、数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。形成自己结构化的思维。
...截尾就没有可选的模型吗?因设置arima(0,1,0)就会报错。
1、arima（0，0，1）没有意义。ARIMA模型没有arima（0，0，1）。ARIMA模型是差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。
2、Best model： ARIMA（0，0，0）（0，1，0）[12] with drift，说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR（0），MA（0）和季节差分一次的Arima模型。
3、而时间序列分析中，ARIMA模型是最典型最常用的一种模型。ARIMA模型的原理 ARIMA的含义。 ARIMA包含3个部分，即AR、I、MA。
数据分析在商品全生命周期运营的落地
1、常用的商品的数据分析指标可以从整个商品的生命周期生产-***购-入库-销售-售后方面进行分析。因此一般针对一个月或者一年的零售数据，可以分析整个商品进销存以及售后的状态，查找每个节点存在的问题。
2、数据分析并不要求掌握python，精通算法等，只要有合适的分析方法，找到关键性的指标，便能顺利完成。众所周知，产品运营的职责是通过对产品各个层面的优化，以吸引更多的用户。
3、数据基础平台层，金字塔的最底层也是整个金字塔的基础层，如果基础层搭建不好，上面的应用层也很难在企业运营中发挥效果。没有数据或者没有高质量的数据，所有的分析都是误导，所有的数据挖掘都是错误的引导。
4、制定协作和沟通策略：促进各个生命周期阶段之间的协作和沟通。建立沟通渠道和协作流程，确保信息能够在各个团队和部门之间流通。实施智能化和分析：利用数据分析和人工智能技术来提取洞察信息，支持决策制定。
5、迭代策略：此时产品功能单一，少上新功能，快速迭代核心功能，保证核心功能完善和稳定。运营策略：探索期，用户对产品还缺乏了解信任，运营应该开始逐步推广产品。
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