在学习数据分析的过程中，我们可能经常只关注于数据本身，却忽略了数据背后的业务需求，常常是自己埋头苦干做出的分析结果，却被业务一句话给否掉：“你这个结果不符合业务逻辑！”比如领导让你分析一下最近业绩下降的原因，你分析了一大堆流量、客单量、留存等等数据，业务人员却看都不看，因为他觉得业绩下降可能就是销售的问题，你分析的数据根本毫无价值。这种情况该怎
数据项目分析流程 文章目录数据项目分析流程1.明确问题2.数据加载与理解3.数据清洗4.数据分析和可视化4.1 购买商品前十的国家4.2 销售额前十的国家4.3 2011前十国家月营业额趋势4.4 那些月份销量较佳？4.5 客单价多少？4.6 用户消费行为分析5.1 营收分析5.2 用户行为分析 1.明确问题1.购买商品数前十的国家是？2.交易额前十的国家是？3.2011前十国家月营业额趋势4.那
一、项目介绍项目背景：根据已有数据，对给定车型进行数据分析，得出给定车型近半年每个月在各个城市真实搜索指数数据来源：数据使用百度指数给出的数据，通过对给定车型关键词进行数据抓取，得到车型的全国搜索指数。省份搜索热度、城市搜索热度。 数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1h5KKVESgRRHaP4DYgM8AaA 提取码：ke0o二、项目处理1、处理全国指数趋势表打开百度
4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结项目简介利用最近一次的营销活动的信息，分析什么对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI机器学习库的经典营销银行数据集，该数据集提供了有关金融机构营销活动的信息，但在本篇博客当中我们
数据分析实战项目资料是一份非常有用的资料，它提供了一些实际项目中使用的数据分析技巧和实例。在这篇文章中，我将会介绍一些基本的数据分析概念，并用代码示例来说明这些概念的应用。
## 什么是数据分析？
数据分析是指通过对数据进行收集、处理、分析和解释，从中提取有价值的信息和洞察力的过程。数据分析可以帮助我们了解数据中的模式、趋势和关联性，以及做出基于数据的决策。
## 数据分析的步骤
数据分析
# Excel数据分析项目实战
## 概述
在Excel数据分析项目实战中，我们将使用Python来处理和分析Excel数据。本文将介绍整个项目的步骤，并详细说明每个步骤需要执行的代码和其作用。
## 项目流程
下表展示了Excel数据分析项目实战的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取Excel文件 |
| 3 |
一、前言分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案，更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量。在进行数据库读写分离的时候，我们首先要进行数据库的主从配置，最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话，当然会很复杂，这里只是分析了最简单的情况)。通过主从配置主从数据库保持了相同的数据，我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave，
目录：0x00 前言0x01 工作内容0x02 工作内容优势0x03 工作内容劣势0x04 核心能力0x05 发展路线0x00 前言 大家好，我是一名业务线上的数据分析师，前段时间被自己的职业发展路线所困扰，最近思考后有一些心得与大家分享一下。分享内容大致分为五个模块：工作内容工作内容优势工作内容劣势核心能力发展路线0x01 工作内容 一般业务数据分析师的内容分为以下几块：其中业务专项分析和业务数
数据分析概述：数据分析方法： 业务数据分析： 数据挖掘 大数据分析知识及智慧 谷歌流感趋势预测 啤酒与尿布的故事 数据分析是将数据转化为知识、智慧的手段数据包含文本、音乐、文字 、数字等多种表达形式信息是逻辑、含义及时效性的数据知识是对事物的正确理解及认识，智慧是基于知识找到解决方案的能力。
原创
2021-04-25 23:47:12
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Python 语言是数据分析领域最常用的编程语言，因此本文将向大家介绍一个Python数据分析实战项目，学完这个项目大家可以使用 Pandas 进行数据准备、清洗、整理、计算与可视化，以及掌握最主流的数据可视化框架Seaborn和Echarts，并利用Bokeh实现动态可视化图表与控制面板。如果对学习Python数据分析的相关内容感兴趣就接着看下去吧！1、为什么要学习Python数据分析实战项目？
原创
2020-08-15 15:04:02
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大数据分析在各个行业中都发挥着重要的作用，尤其在银行业中。银行作为一个大规模的金融机构，每天都会产生大量的数据，包括客户的交易记录、账户信息、信用评级等。通过对这些数据进行分析，银行可以更好地了解客户需求、优化业务流程、提高风险控制能力等。
在本文中，我们将以一个银行项目实战为例，介绍大数据分析在银行中的应用。我们将通过Python语言和常见的数据分析库来进行示范。
首先，我们需要从银行的数据
目录numpy 模块matplotlib 模块pandas 模块numpy 模块numpy 模块主要用来做数据分析，对numpy数组 进行科学运算主要方法和常用属性，都是用numpy 生成的对象.出来的import numpy as np属性描述T数组的转置，行和列一一对应，重构，每行2个元素dtype数组元素的数据类型（int32 和 float64）size数组元素的个数ndim数组的维数sh
。数据量如此巨大，除了要满足用户的实时查询和展示之外，还需要定时定期的对已有数据进行离线的分析处理。例如，当日话单，月度话单，季度话单，年度话单
原创
2023-03-21 09:02:35
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数据分析笼统来说，大概分为五个步骤：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。在数据分析中，很基础又关键的一步就是数据清洗，对原始数据的处理会花掉整个分析过程的很大一部分时间，这是因为如果前期数据没有处理好，会影响后续的分析以及建模。那么当我们拿到一份数据，该如何对数据进行处理和分析呢？下面以药店销售数据为例，进行如下分析：导入pandas、numpy包及excel原始数据
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2023-08-11 20:23:36
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做什么事情都要有流程，要知道做什么，怎么做，of course，BigData也不例外。明确分析目的和思路——>数据收集——>数据处理——>数据分析——>数据展现——>报告撰写明确分析目的和思路通俗的说就是你要做什么，你要怎么做，你要做成什么，你要解决什么问题，你的思路是什么。 把需要进行数据分析的事情，拆解成一段一段的来完成，（先给自己定个小目标，挣他一个y,哈哈
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2023-08-21 17:35:45
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在前面我们提到了Excel、数据可视化、数据分析思维、数据库知识，统计学知识，但是有了这些知识还不是足够了，还需要学习Python/R和业务知识，因为数据分析是针对各种各样的业务的，但是很多人对于这些业务不是很清楚的，所以如果想加入数据分析行业的时候一定要多多了解一些业务的知识，这样才能够更好的分析数据。不过，很多人对于业务知识不是怎么重视的，甚至嗤之以鼻，其实，对于数据分析师
一、项目主题电商销售类型数据分析，主要研究在不同地区，不同电子游戏类型的销售额情况，分析最受欢迎的游戏有哪些类型，长时间以来电子游戏销量的趋势。本文主要使用Excel完成对数据集的数据分析。二、数据源阿里云天池Video Games Sales Dataset 电子游戏销售数据集，由Kaggle网站用户上传，共1.6万余条数据。可用字段包括游戏名称、游戏类型、发售平台、发售时间和全球各地
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2023-09-23 13:49:14
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大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了，当真正接触或从事大数据以后，应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢？跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧！ 一、解决大数据问题的主要思路 不同的人，对大数据也有着不同的理解，从实际意义上看，大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
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2023-08-10 00:39:15
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搭建数据分析业务工作流程之前我们介绍了数据分析首先要有数据、其次会使用相应的工具分析，最后一定要给出业务决策建议。那么数据分析是如何来推动业务发展呢？在做数据分析时，需从业务角度切入进去，把整个业务条线的流程梳理清楚。我们需要熟悉：客户怎么来、客户的流向是怎样的、需要什么功能来引导客户、怎样维护管理客户、怎样促进成交等流程。只有找到业务流程中的重要节点，才能精准地发现业务上可能存在的问题，进而针对
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2023-08-26 20:21:09
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