本文为个人复现GitHub项目Hands-on data analysis第二章第四节的练习记录参考教材：《Python for Data Analysis》数据来源 Kaggle-Titanic，Hands-on data analysis
三、模型搭建和评估3.1 模型搭建导入库import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.p
目录：分析方法&模型一、 逻辑树分析法二、 多维度拆解分析法三、 对比分析法四、 假设验证法 / 归因分析法五、 相关性分析法六、 RFM分析模型七、 漏斗分析模型八、 AARRR模型 一、 逻辑树分析法定义： 将一个复杂的大问题，拆解成一个个小的可以解决的子问题，就像一个大树一样，它有很多个分支，那每个分支就是一个子问题。应用： 费米问题：初次听到某种问题的提问时，会觉得已知条件太少，
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2023-06-07 13:39:56
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Python是一门实现数据可视化很好的语言，他们里面的很多库可以很好的画出图形，形象明了。今天我们就来说说:Pandas数据分析核心支持库初识Pandas：Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。 Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas 名字衍生自术语 “panel data”（面板数据）和 “Pyth
建立一座高楼大厦时，除了需要坚实的地基之外，也需要有一个基本的模型框架，按照模型进行风险预测，做到万无一失。在数据分析领域，同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析，这样在数据分析时，明确数据分析思路，运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。1.用户模型数据分析时，我们首先要明确我们的用户是谁，针对用户需求，进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要
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2021-01-08 09:23:58
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文章目录数据分析模型数据分析流程第一：定性法第二：定量法一、数据分析要解决什么问题？1. 研究历史2. 解释现状4. 洞察商机5. 寻求最佳方案二、数据分析师的工作三、数据分析流程1. 数据分析框架2. 数据获取3. 数据处理4. 数据分析5. 撰写报告四、注意事项 数据分析模型数据分析流程对于设计师或者产品经理运营来说，熟练运用数据分析很重要，只有掌握了数据才能摸清用户需求，从而设计出用户满意
一、模型框架设计模型框架 一般在正式分析前，研究者常常需要构建模型框架，基于模型框架进行分析研究，例如数据分析、原理研究等等。那么如何构建基础的模型框架，以下以‘笔记本电脑购买意愿影响因素’来进行举例说明。 模型框架直观展示出‘笔记本电脑购买意愿影响因素’的对应关系，由模型可以看出研究的影响因素共包含四大类，其中包括‘产品’、‘价格’、‘性能’以及‘售后服务’，被影响的因素也就是因变量Y是购买意
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2023-09-14 17:07:12
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整理了python数据分析和建模需要掌握的基本分析方法和实现。基础部分：Numpy, Pandas, Matplotlib，可以结合《利用python进行数据分析》这本书来学习，比较基础，也很简单，书中有实例，可以代码练习快速上手。分析和建模部分：Scipy,Sklearn，可以结合官方文档和别人的笔记学习，比较容易掌握。 scipy学习：http://scipy-lectures.or
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2023-08-17 16:31:35
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言NumPy 进阶操作1.NumPy dtype 层次结构2.NumPy 高阶数组操作2.1数组的重塑2.2数组在行列不同方向重塑2.3数组的分隔和连接2.4数组的元素重复2.5 获取和设置数组子集3.NumPy的特色--广播3.1 广播的基本用法3.2 三维数组的广播和生成新轴3.3 通过广播改变数组的值4.高阶ufun
3 模型搭建和评估–建模本章要做的是运用数据以及结合业务来得到某些需要知道的结果。分析的第一步是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；得到模型的结果之后，要分析建立的模型是不是足够的可靠，接下来需要评估这个模型。 我们拥有泰坦尼克号的数据集，则本章的目的是完成泰坦尼克号存活预测这个任务。 首先加载必要的库和函数。import pandas as pd
import numpy as np
impor
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
大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。那老李研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。1、AARRR模型AARRR模型又叫海盗模型，这个模型把实现用户增长拆分成
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2023-07-28 21:35:47
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目录第三章 模型搭建和评估--建模模型搭建任务一：切割训练集和测试集任务提示1任务二：模型创建提示任务三：输出模型预测结果提示3第三章 模型搭建和评估-评估模型评估任务一：交叉验证提示4思考4任务二：混淆矩阵提示5任务三：ROC曲线提示6思考6 第三章 模型搭建和评估–建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要
一、什么是数据建模？（1）数据模型，就是在数据层面建立起来的一种逻辑关系的算法集合，该算法集合可以运算未来的同源数据，并产生可预期的结果。通俗说，模型就是算法或公式，如模型y=ax+b，通过该公式，输入x，可以得到y值。通过数据建模输出的模型，就是数据模型。（2）数据建模是数据分析的一部分，数据分析是一个数据收集、数据检验清洗、数据重构、数据建模的过程，其目的是发现数据中潜在的信息，得出有建设性的
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2023-05-18 13:25:40
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1、准备 这里用到pandas和numpy库import pandas as pd
import numpy as np引入自带的数据集合df = pd.resd_csv（“/resources/jupyter/DA001/DA001-003/clean_df.csv”）
df.head()#查看前5行输出： 将个体特征模式可视化#先引入包
！pip install seaborn
#导入可视
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2023-09-14 17:13:06
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Python数据分析4. 模块与包4.1 模块创建及import指令运用1. 创建一个模块2. 模块路径问题3. 调用模块语句：import4. python标准模块 —— random随机数5. time时间模块 4. 模块与包4.1 模块创建及import指令运用Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句
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2023-06-19 22:58:12
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结构化分析方法(SA)是一种面向数据流的需求分析方法，适用于分析大型数据处理系统，是一种简单、实用的方法。基本思想是自顶向下逐层分解。分析结果有一套分层的数据流图、一本数据词典、一组小说明(加工逻辑说明)和补充材料。一、数据流1、数据流图(DFD)组成成分：(1)数据流：由一组固定成分的数据组成，表示数据的流向。(2)加工：描述了输入数据流到输出数据流之间的变换，也就是输入数据流经过什么处理后变换
在数据分析领域，有必要建立一个数据分析模型。根据模型分析，使数据分析中明确数据分析思路，使用适当的分析方法得到最终的数据分析结果。下面将介绍几种常用的数据分析模型。 常见的数据分析模型 1.用户模型 数据分析时，我们首先要明确我们的用户是谁，针对用户需求，进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要对已有用户进行分析，时刻了解用户的服务范围，从最终全面
在进行数据分析时，那就会提及数据分析模型。在进行数据分析之前，首先要建立一个数据分析模型。根据模型的内容，将其细分为不同的数据指标以进行详细分析，最后得到所需的分析结果以及分析结论。八种常见的数据分析模型1.行为事件分析行为事件分析方法，研究某种行为事件对企业组织价值的影响程度。公司通过研究与事件发生有关的所有因素来挖掘或跟踪用户行为事件背后的原因，公司可以使用它来跟踪或记录用户行为或业务流程，例
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2023-08-24 19:53:45
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大数据算法1.线性回归（Linear Regression）：线性回归是一种用于预测数值型变量的监督学习算法，它通过拟合一个线性函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 2.逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种用于预测分类型变量的监督学习算法，它通过拟合一个逻辑函数来描述输入变量和输出变量之间的关系。 3.决策树（Decision Tree）：决策树是一种用于分类和预
决策树，随机森林，k邻近模型一. 决策树(Decision Tree)二. 随机森林(random forest)三. K-近邻(KNN)三. 结语 在本章，小弟将与大家分享一些在机器学习里很常用的模型，机器学习这个领域是计算机科学和数据科学的杂糅，过去它有时候经常被称为数据挖掘(Data mining)或者人工智能。但我们又不能很轻易的说机器学习就是统计模型，举个例子，在自然语言处理中有个注
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2023-08-24 14:30:23
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