就目前而言，人们通过网络了解数据分析已经知道了数据分析的好处了大数据的好处就是数据分析的使用能够为企业的决策和未来提供发展方向。很多人看到了这一点就开始研究数据分析，而数据分析师需要一定的步骤，那么大家知道不知道数据分析的步骤是什么呢？一般来说，数据分析有4个过程，这4个过程就是设计数据分析方案、数据挖掘、数据处理及呈现和数据分析。首先给大家说一下数据分析中的设计数据分析方案，
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2024-01-01 22:20:28
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很多朋友咨询如何制作一个大屏， 如何把数据分析的动图保存在ppt里面，如何给客户、领导分享数据报告等，答案真的五花八门。今天我给大家说一下，我平时会如何分享数据分析报告给客户或者领导等偏向业务的人员。先看效果图这是一份简单的数据分析报告，注意这个报告的特点：网页版，可以支持在线观看或者分享HTML文件标题，动图，原始数据应有尽有支持交互，比如plotly交互画面，数据支持filter等各种展现方式
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2024-01-27 17:11:56
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传统的数据仅仅将数据加以组合，通过不同的展现方式提供给用户，用于发现数据之间的关联信息，新型的数据可视化产品必须满足互联网爆发的大数据需求，快速的收集、筛选、分析、归纳、展现决策者的信息。在大数据时代，数据具有以下特性： 实时性：必须快速的收集分析数据、并对数据信息进行实时更新; 简单操作：快速开发、易于操作的特性，能满足互联网时代信息多变的特点; 更丰富的展现：数据丰富的展现方式，能充分满足数据
今天看到一个好玩的数据分析小case，通过对KFC的早餐爬取部分数据，并做简单处理首先读取数据#数据导入，探查数据缺失
data = pd.read_csv(r'D:\ML_data\kfca8585\kfc.csv')
data.head()查看数据 0 1元安心大油条 产品实付满49元（不含外送费），可1元换购安心大油条1根，每单限1份 1.0 https://img.4008823
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2024-07-11 16:40:36
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# 前端页面数据分析方案
在当今互联网快速发展的时代，前端页面的数据分析成为了产品优化和用户体验提升的重要一环。本文将结合一个具体的例子，展示如何进行前端页面的数据分析，包括数据采集、处理和可视化，并提供相应的代码示例。通过这份方案，你将能够深入了解如何实施有效的数据分析策略。
## 1. 背景与问题定义
随着用户访问量的持续上升，我们发现某个电商网站的用户留存率不尽如人意。为了解决这一问题
原创
2024-08-22 05:22:58
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# 实现静态数据分析页面的指南
在现代Web开发中，静态数据分析页面是一个常见的需求。对于刚入行的开发者来说，实现这样一个页面可能会有些困难。不过，别担心，本文将为你提供一个清晰的流程和必要的代码示例，帮助你快速上手。
## 实现流程
下面是实现静态数据分析页面的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-27 03:39:56
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前言： 互联网企业总是花上百万美元在网站分析，但是根据调查很多分析最后因为没有很好的数据支撑而并没有实际的应用价值，有的还导致了产品走向了与用户期望相反的方向。最近十年，数据分析的思想逐渐取代“经验论”成为主流，而“经验论”也逐渐向“方法论”开始转变，更加注重调查分析和研究。对互联网企业而言，精通数据分析技术，精通如何监控和测量数据指标已
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2024-01-09 15:07:06
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文章目录前言一、HTML1.header部分2.navigator部分3.main部分4.footer部分二、CSS1.header部分2.navigator部分3.main部分4.footer部分 前言mooc上的作业，用html和css做的一个简单的web页面，关于咖啡厅的~ 代码放在：https://github.com/titibabybaby/FED/tree/main/coffee
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2023-10-14 05:56:11
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SEO常用统计表格有哪些?相信很多SEOER都有自己的一套网站数据统计表格，可以随时统计网站的数据，以便很好的分析网站以及了解下一步该采取什么操作。一般这些表格都会因人而异，今天给大家举一些科林常用的网站数据统计表格。希望能对某些新手有帮助，如果您也有自己独特的表格，欢迎一起分享。 1、SEO常用统计表格—网站数据统计表 作为一名合格的SEOER,我们需要每天观察网站的数据变化并进行分析，
作者 | AJ Gordon责编 | Carol本文主要介绍如何利用Python的Streamlit库和Heroku云平台来做一个交互式数据分析Web应用。开发环境如下：Windows10系统Anaconda3（python3.7.4）Git（2.26.0.windows.1）Heroku账号Streamlit根据Streamlit官方文档介绍，它是一个开放源代码的Python库，可以轻
# 移动端数据分析页面构建指南
在当今数字化时代，移动设备的使用越来越普遍，数据分析也逐渐从传统的桌面应用转向移动端。本篇文章将从移动端数据分析页面的构建入手，介绍几个关键的实现方案，并提供相应的代码示例。我们将通过一个简单的例子，借助HTML、CSS和JavaScript，构建一个响应式的数据分析页面。
## 一、移动端数据分析页面的设计考虑
在设计移动端数据分析页面时，我们需要考虑以下几
# 国外数据分析页面设计流程
## 1. 确定需求和目标
在开始之前，我们需要明确需求和目标。了解用户的需求，明确要实现的功能和展示的数据。这可以通过与客户或团队成员的沟通来进行。
## 2. 设计数据分析页面
在设计数据分析页面之前，我们需要了解以下几个方面：
- 数据源：从哪里获取数据？数据的格式是什么样的？
- 数据处理：是否需要对数据进行清洗和处理？需要使用哪些算法或模型进行数据分
原创
2024-01-27 07:37:08
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# 如何实现“预报数据分析页面”
在现代应用中，预报数据分析页面提供了一种直观的方式来查看和分析天气预报或其他相关数据。作为一名刚入行的小白，理解构建这样一个页面的步骤是至关重要的。本文将通过详细的步骤指南及代码示例，帮助你完成这一任务。
## 流程概述
下面是实现“预报数据分析页面”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
大约18个月前，正值新冠疫情爆发最严重的时期，我失去了工作。之前，我在大学期间做兼职家教。我获得的课时费被用来支付伙食费、汽车加油等费用。随着疫情防护政策的升级，要求停课停学，居家隔离，我也不能再去学校了，被迫在家自习。一开始这看起来很糟，但我意识到这能让我有更多的时间。我开始尝试在这段时间里提升自己的技能。在做了一些研究后，我发现一个很有意思的机器学习在线课程。这是我学完的第一个在线课程。在那之
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2024-01-26 21:29:30
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**1，数据是21世纪的石油，而分析则是内燃机。** 这是Gartner研究院高级副总裁Peter Sondergaard在一次报告上的讲话观点。没有内燃机，石油也仅是一堆埋在地下的烃化物。没有分析，数据也就是磁盘中的二进制。价值是“用”出来的。 对《圣经》所有了解的朋友，可能会知道在《圣经》(启示录21章2节)中有个广为传颂的名言： 看哪!上帝的帐幕在人间。他要与人同往，他们要作他的子民；上帝要
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2024-01-15 21:33:09
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# BI页面的数据分析项目方案
## 一、项目背景
商业智能（Business Intelligence, BI）是企业挖掘、分析和使用数据的过程，通过合理的数据分析，可以帮助企业做出更加科学的决策。为了实现这一目标，BI页面的数据分析至关重要。
本项目旨在构建一个系统化的BI数据分析方案，帮助企业从海量数据中提取重要信息，以便洞察市场趋势，优化业务流程和提升客户满意度。
## 二、项目目
在单元格的数据设置这一选项中，有分组，列表，汇总三个选项。分组显示，即将相同的项合并，列表则将每一行的数据逐一的展示，不会合并相同的值，每一行的是完整的一条记录，而汇总则是将数字型数据进行汇总。分组：列表： 条件属性：1.如果单元格为空，则显示新值，，通过设置条件属性——>新值——>输入需要显示的值——>设置条件2.隔行显示不同颜色：添加背景，设置背景颜色，
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2023-12-15 11:21:11
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每篇教你自学技术写作的文章都会首先告诉读者要考虑他们撰写报告的观众。即使如此，或许很少有作者真的这样去做。在统计分析中，你通常会先开始考虑你想要做出推断的那些总体所具有的特征。与之相似的，当你开始撰写一篇分析报告时，你通常会先开始考虑你想要进行交流的那些读者所具有的特征。你必须考虑那些即将阅读你的报告的读者的这些特征：是谁（who）、是什么（what）、为什么（why）、在哪里（where）、什么
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2024-08-27 11:27:09
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数据分析需要很多步骤，在整个过程中，数据的预处理往往会占用项目很长的时间，包含清洗、融合、异常值处理等。而作为数据分析的第一步，数据预处理在人工智能的落地实现中是非常重要的一环，这一步的整体质量直接决定了后续建模的准确性，数据越多、训练模型越复杂，对数据预处理的工作需求量就越大。数据预处理的核心工作往往包含了数据融合、异常值处理、数据类型转换、归一化、去噪等多个方面，这些都是数据挖掘任务中不可缺少
方差分析（analysis of variance，简写为ANOV或ANOVA）可用于两个或两个以上样本均数的比较。应用时要求各样本是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体且各总体方差相等。方差分析的基本思想是按实验设计和分析目的把全部观察值之间的总变异分为两部分或更多部分，然后再作分析。常用的设计有完全随机设计和随机区组设计的多个样本均数的比较。 一、完全随机设计的多个样本均数的比较 又称
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2023-11-15 20:32:47
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