1 数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中,假设以朝阳医院2018年销售数据为例,目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况,这就需要知道几个业务指标,例如:月均消费次数,月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括:获取数据数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
  大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域,其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章,足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。    by Igor Bobriakov 来源:Data Science Central  介绍  大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域,其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
不用任何公开参考资料,估算今年新生儿出生数量 解答:1)采用两层模型(人群画像人群转化):新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2)从数字到数字:如果有前几年新生儿出生数量数据,建立时间序列模型(需要考虑到二胎放开的突变事件)进行预测 3)找先兆指标,如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率,如X2007/新生儿2007位为20
1、读取数据import pandas as pd df = pd.read_csv('快餐数据.tsv', sep = '\t') print(df)2、查看基本信息查看前五条数据df.head()查看整体信息df.info()可以看到,一共有4622条数据,只有 choice_description列有缺失值, item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。 打印列名称
原创 2023-08-03 18:12:01
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要想做好数据分析必定要理解和熟悉掌握各类数据分析模型,但大部分文章只是给你罗列出了有哪几种数据分析模型及对应理论,并未用实例来辅助说明。很多时候这些模型都进了收藏夹吃灰,大家也没有深刻理解这种分析模型,等到下次要开始分析数据了,又是一脸懵,然后再去收藏夹里翻文章。学东西在精不在多,老李今天就分享1个常用的数据分析模型——购物篮分析模型,并附上应用实例,希望能让大家真正掌握这个分析模型,并在之后分析
SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图,以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征,以便我们对数据的分布特征形成初步的认识,发现隐藏在数据背后的信息,为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析    &nb
题目1:找出每个部门工资第二高的员工现有一张公司员工信息表employee,表中包含如下4个字段。employee_id(员工ID):VARCHAR。employee_name(员工姓名):VARCHAR。employee_salary(员工薪资):INT。department(员工所属部门ID):VARCHAR。employee表的数据如下表所示。 还有一张部门信息表department,表中包
Python数据分析(一)NumpyNumPy,Pandas和 Matplotlib“工欲善其事,必先利其器。” Numpy ,pandas 和 Matplotlib被称为Python数据分析的三剑客模块。首先我们来讲讲安装问题,推荐直接傻瓜式安装Anaconda,里面封装了大量的第三方库,其中就包括了我们的三剑客模块。推荐到清华大学开源镜像站下载。NumPy是一个科学计算库,提供了矩阵运算的功能
现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品,的确是件难事,因为很多工具具有相似的特征和功能。此外,有些工具的差异是非常细微的。所以,关键区分因素可能还是要根据企业的能力以及在数据分析方面的成熟度,重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商的产品进行对比,即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 M
1、MapReduce程序读取文件的输入目录上存放的相应文件2、客户端在submit()方法执行之前获取要处理的数据信息,根据集群中的配置形成一个任务分配规划3、客户端提交切片信息给Yarn,Yarn中的resourcemanager启动MRAppmaster----------------------maptask开始4、MRAPPmaster启动后根据本次job的描述信息计算出需要mapta
网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面网站日志分析项目案例(二)数据清洗:网站日志分析项目案例(三)统计分析:一、项目背景与数据情况1.1 项目来源   本次要实践的数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。 图1 项目来源网站-技术学习论坛apache common日志进行分析,计算该论坛的一些关键指标,供运营者进行
转载 2023-09-13 23:49:58
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数据分析1.概念详细的研究和概括总结的过程。2.目的与意义集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。3.功能简单的数学运算统计快速傅里叶变换平滑和滤波基线与峰值分析在统计学领域中,划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。探索性数据分析:侧重于发现新的特征。验证性数据分析:侧重于已有假设的证实或伪证。4.应用场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户的评价的产品设计基于数据分析
一、分析思路前面已通过python+tableau实现对淘宝用户行为数据分析此次使用MySQL实现同等分析操作。分析思路依旧:二、数据背景数据来源阿里天池:https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649 三、数据清洗①数据拆分出于电脑性能考虑,源数据过大,利用python拆分3000000条数据进行分析。 ②导
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目录1、聊天软件数据分析案例需求2、基于Hive数仓实现需求开发2.1 建库2.2 建表2.3 加载数据2.4 ETL数据清洗2.5 需求指标统计---都很简单3、FineBI实现可视化报表3.1 FineBI介绍3.2 FineBI配置数据3.3 构建可视化报表 1、聊天软件数据分析案例需求MR速度慢—引入hive背景:大量的用户在线,通过对聊天数据分析,构建用户画像,为用户提供更好的服务、
一、数据倾斜的原理在执行shuffle操作的时候,大家都知道是按照key来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的values,一定是分配到一个reduce task进行处理的。假设多个key对应的values,总共是90万。但是问题是可能某个key对应了88万数据,key-88万values,分配到一个task上去面去执行。另外两个task,可能各分配到了1万数据,可能是数百个
通过分析出租车数据,然后使用KMeans对经纬度进行聚类,然后按照(类别,时间)进行分类,再统计每个类别每个时段的次数。数据地址 链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz数据格式以及意义:111,30.655325,104.072573,173749 111,30.655346,104.072363,173828 11
文章目录一.数据分析1.概念2.数据分析的重要性3.数据分析应用的九大领域4.数据之美二.Excel1.Excel起源2.Excel的重要性3.Excel用户级别 一.数据分析1.概念官方说法:   数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。案例说明:   例子1:在09年流感爆发的时候,google通过对人们输入词条
转载 2023-09-01 13:28:36
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数据时代,数据对于企业越来越重要。数据能够降低员工之间的沟通成本、帮助企业规范内部管理,通过数据分析处理提升科学决策能力,因此商业数据分析报告贯穿了企业经营管理的方方面面。数据分析报告有哪些形式?数据分析报告一般分为日常工作类、综合分析类两种。1.日常工作类报告日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现,通过产品数据,了解数据发生的原因,然后进行具体的分析判断,得出一些可行性的建议和措施,当然,
背景:给定一数据集,结构如下:数据说明:字段字段说明positionName职位名称salary薪水workYear工作年限city城市companyShortName公司简称companySize公司规模district所在区financeStage融资阶段industryField所在领域thirdType职位类型resumeProcessDay简历日处理resumeProcessRate简历
目录标题案例1 :Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别?1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布?1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 :Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景:对Ap
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