目录前言一、数据集的来源和各个字段的意义二、数据分析1.引入库2.读入数据3.查看数据数量级4.PV（Page View）/UV访问量5.漏斗模型6.用户购买商品的频次分析。7.ARPPU(average revenue per paying user) 计算 ARPPU ARPPU出图8.复购情况分析计算用户购买频次复购周期分析总结前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这
简介本教程通过使⽤数据湖构建（DLF）产品对于淘宝⽤户⾏为样例数据的分析，介绍DLF产品的数据发现和数据探索功能。教程内容包括：1. 服务开通：开通阿⾥云账号及DLF/OSS相关服务2. 样例数据集下载和s导⼊：下载样例数据（csv⽂件），并上传⾄OSS3. DLF数据发现：使⽤DLF⾃动识别⽂件Schema并创建元数据表4. DLF数据探索：使⽤DLF数据探索，对⽤户⾏为进⾏分析，包括⽤户活跃度
天池母婴数据分析是一个综合性的数据分析项目，旨在通过对母婴健康数据的深入挖掘，帮助相关企业和医疗机构了解用户需求、改善服务质量。随着大数据技术的发展，如何高效处理和可视化这些数据成为了一个亟待解决的问题。本文将围绕“天池母婴数据分析”的核心内容，系统地分析其技术原理、架构、源码及性能优化方案。
## 背景描述
在进行母婴数据分析时，我们需要关注以下几个方面：
1. 数据来源与特点
2. 目标
目的学习，实践，不同机器学习算法使用的包及安装pip install numpy
pip install Pandas数据获取阿里云天池大数据竞赛官网获取莫某引入包import pandas as pd
import numpy as np获取数据poke = pd.read_csv('./pokemon0820.csv')获取18项定向攻击的伤害指数# 获取数据
against_ = poke.
实现“天池数据分析案例”的流程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备
2. 数据清洗
3. 数据探索
4. 特征工程
5. 模型建立
6. 模型评估
下面我将逐步解释每个步骤应该做什么，并提供相应的代码和注释。
## 1. 数据准备
在这一步中，我们需要先下载并导入相关的数据集，然后对数据集进行初步的查看和理解。
```python
import pandas as pd
# 读取数据
原创
2023-11-03 06:49:11
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参加过两次天池上的数据挖掘比赛，成绩不是很好，在此期间也看过不少比赛冠军答辩ppt，查看大量的资料。在此总结下，同时也分享给对数据挖掘比赛有兴趣的同学。希望下次比赛能取得个好的成绩。下面我将从下图的流程开始讲起。 上面每一部分我都另外写了博文专门讲解，下面有链接。数据可视化可以通过数据可视化来验证我们对数据分布的一些猜想，使我们对数据分布有一个清晰的认识和理解，并且由此设计一些合理的人工规则。对
赛后数据分析天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测大赛概况进入21世纪，生命科学特别是基因科技已经广泛而且深刻影响到每个人的健康生活，于此同时，科学家们借助基因科技史无前例的用一种全新的视角解读生命和探究疾病本质。人工智能（AI）能够处理分析海量医疗健康数据，通过认知分析获取洞察，服务于政府、健康医疗机构、制药企业及患者，实现个性化，可以循证的智慧医疗，推动创新，实现价值。心血管病、糖
原创
2022-11-20 01:05:54
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登录就可以下载数据从4月到7月，学习了非常多也收获了非常多题目就不多说了。一句话表达就是依据过去一个月的行为预測14年12月19号的购买情况。看题目貌似推荐算法。自然就有队伍想到用协同过滤什么的。当然效果不好。首先是特征的问题，然后是这是基于行为的相似，不太类似用户和商品类似的ItemCF。UserCF，还有非常多其它的原因。比方我买过一部手机，难道还要推荐我再买其它类似的手机吗，当然这个比喻不太
整理下这个项目的思路：对于一般实习或校招生，项目可能比较少。关键要把项目的重点，难点，是如何做的，怎么解决的，学到了什么说清楚。项目中用到的技术栈好好准备，面试的时候一定要讲清楚，如果能在底层深挖一下会更好。 〇、项目简介2020.01 - 2020.02 阿里天池数据挖掘比赛——快来一起挖掘幸福感。数据：Excel形式数
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2024-07-25 20:08:41
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阿里云天池学习赛零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析前言一、赛题描述及数据说明1：数据集的格式如下：2：数据集格式举例：二、task2论文作者统计（数据统计任务）：统计所有论文作者出现评率Top10的姓名；1.题目意思解读及整体思路分析2.各节代码展示与讲解3.完整代码展示4.代码中几个需要注意的地方： 前言本博客主要记录零基础入门数据分析-学术前沿趋势分析的自己的一些理解，主要是解题思路以及代
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2024-02-02 07:36:25
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目录初赛赛题介绍赛题分析赛题求解复赛赛题介绍赛题分析赛题求解总结 前段时间在工作之余参加了阿里巴巴全球调度大赛，打了酱油，复赛成绩最终29名。现在结合参赛过程，以及最终进入决赛成员的分享，总结这篇文章。初赛赛题介绍将数万个实例，分布在数千台机器上，要求满足约束的情况下，目标函数值最小。约束： · 每个实例都标明了CPU、memory、disk此3个维度的资源需求，其中CPU、memory以分时占
1. 赛题说明 天池精准医疗大赛——人工智能辅助糖尿病遗传风险预测，这是明天即将开始的天池大数据比赛。赛题名字看起来很高深，其实是根据年龄
原创
2022-09-16 14:40:06
356阅读
地址传送：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=72423说明：本数据集共有104万条左右数据，数据为淘宝APP2014年11月18日至2014年12月18日的用户行为数据，共计6列字段，列字段分别是： user_id：用户身份，脱敏 item_id：商品ID，脱敏 behavior_type：用户行为类型（包含点击、收藏、加购物车、支付四种行为，分别用数字1、2、3、4表示） user_geohash：地理位置 item_categ.
原创
2022-01-07 15:13:20
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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
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2023-08-21 09:13:32
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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Altair是Python统计可视化库，提供了强大而简洁的可视化语法，可以产出漂亮的数据分析可视化结果，并支持交互式操作和勾选局部数据深入分析。本文以实例讲解Altair的数据分析过程，以及交互文档报告的生成。
原创
2022-10-27 21:42:36
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