一、数组数组（array）是一组数据类型相同的变量，可以存放一组数据，它定义的语法是：数据类型 数组名[数组长度];例如：double money[20];
money是一个数组，包含了20个元素，每个元素都一个double类型的变量，可以通过下标访问数组中元素（element），数组下标的编号从0开始，数组的第1个元素是money[0]，第2个元素是money[1]，以此类推，直到第20个元素m
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2024-06-17 22:26:25
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项目简介：经过前几日的小组讨论和分析，小组最终决定做一款主要面向当今大学生，丰富大学生音乐情操的手机音乐在线听歌和分享软件。项目的功能主要有在线搜歌，K歌，音乐合唱以及基于端到端即P2P的音乐分享功能等。我们小组主打的是高品质的音乐及用户之间的音乐社区。 &nbs
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2024-01-14 20:00:21
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文章目录前言一、缺失值处理？1.查看缺失值1.1.通过info()函数查看缺失情况1.2.通过isnull().sum()函数查看缺失情况2.缺失值处理2.1.缺失值填充的四种方法1.2.各种方法比较1.3.对空值删除处理3.重复值处理二、特征观察与处理1.数值型变量——分箱1.1.平均分箱成n个年龄段1.2.按一定组距分段1.3.按分位数分段2.文本变量——转换1.1.查看变量名种类1.
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2023-11-15 16:07:12
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数据分析小组是一个专注于利用统计学、机器学习和数据挖掘等技术来为企业决策提供支持的团队。在当今数据驱动的商业环境中，数据分析小组的工作变得日益重要。本篇博文将系统地探讨如何解决数据分析小组所面临的问题，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
## 环境准备
为了确保我们的数据分析工具能够顺利运行，我们需要确保技术栈的兼容性。以下是一个包含常用工具的版本兼容性矩阵：
本周小组开会，正式地对项目进行了分工，其实一开始项目计划的筹备有些仓促，这次通过讨论完全达成了一致，主要确定了以下主题。 首先，项目是准备要做pc的客户端和一个放在服务器上运行的服务端程序，大体原理和思路是这样
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2023-11-03 15:45:54
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DataWhale——数据分析组队学习(Day3)前言今天是第三天了，继续淦.今天的任务是继续上一天数据预处理的内容，从数据中提取出来2019年以后的论文内容，以及数据分析和可视化的内容.一、数据预处理我们的任务要求对于2019年以后的paper进⾏分析，所以⾸先对于时间特征进⾏预处理，从⽽得到2019年以后的所有种类的论⽂：data["year"] = pd.to_datetime(data["
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2023-12-18 19:45:33
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数据分析小组是现代企业中的重要组成部分，负责处理并提炼大量数据，助力决策和业务发展。在构建数据分析小组时，需要明确其成员构成和分工，以实现最佳的团队效果。以下是如何解决“数据分析小组构成”问题的详尽过程。
## 环境准备
在开始之前，确保你具备以下工具和环境，方便后续的构建工作。
### 前置依赖安装
```bash
# 安装必要的库
pip install numpy pandas ma
数据可视化小组-第一周解读数据可视化对于数据可视化，还是挺有一些感触的，毕竟正在参与公司的可视化的展示。感觉小组推送的文章中4个步骤是很中肯的。> > 可视化4个过程：
> >
> > > > 1.确定数据可视化的主题
> > > >
> > > > 2.提炼可视化主题的数据
> > >
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2024-01-08 15:15:09
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前言我们做分析时经常要多人群分类，特别是做用户画像时经常用到，将对象划分为不同部分或者类别，在进一步分析，就能够挖掘事物的本质一、分类分析根据指标的性质，分类分析法分为属性指标分组和数量指标分组1.属性指标分组分析法按属性指标分组一般较简单，分组指标一旦确定，组数、组名、组与组之间的界限也就确定。例如，人口按性别分为男、女两组，具体到每一个人应该分在哪一组是一目了然的2.数量指标分组分析法数量指标
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2023-11-11 18:15:53
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前言知乎上有个问题：如何从0-1建立一个数据部门背景：国内大型集团，非互联网。高层有想法建立一个数据部门支持企业的精细化运营，我想了解下一个数据部门如何从0-1建立呢？并且“建立成功”的指标是什么。 目录一 背景说明二 从0-1搭建一个数据分析部门步骤和框架1）第一步：定位和价值是一个部门立足公司的根本2）第二步：设立长期目标并拆解里程碑3）第三步：基于里程碑进行团队搭建4）第
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2023-10-20 08:24:46
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Excel数据分析项目——电商数据分析实战一、明确目的——以业务为核心目的二、理解数据①商品购买记录数据购买用户信息表三、提出问题四、数据清洗①选择子集②列名重命名③数据类型转换④数据去重⑤缺失值处理⑥异常值处理⑦关联数据表⑧数据整理五、描述性统计六、数据可视化①哪些类别（细分）的商品比较特效，总销量前五的产品是哪些类别？各自占比是多少？——确定哪些商品应该多供应②不同种类商品的销售趋势是怎么样
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2023-09-04 20:42:06
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1.数据的集中趋势1.1平均数算术平均数average(X1 + X2 + Xn)几何平均数power(X1 * X2 * Xn, 1/n)1.2中位数升序或降序排列后位于中间位置的数值1.3众数出现的频次最多的数值2.数据的离散程度2.1最大值上限2.2最小值下限2.3极差（全距）最大值-最小值极差越大，离散程度越大2.4方差每个观测值与均值的差的平方和，除以观测量方差越大，越不稳定，波动越大方
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2023-08-04 21:35:37
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上一篇分享了经营分析的基本思路，很多小伙伴习惯性的问：那做经营分析有没有什么模型呢?有的，可以参考OGSM模型，今天跟大家简单分享一下。一、OGSM模型是什么？OGSM是一套企业管理方法论，包含四个部分O（Objective）：目的，指企业要达成的目标，一般是定性描述G（Goal）：目标，从企业目标里拆分出的，可量化/可跟踪的目标S（Strategy）：策略，达成目标的做法组合M（Measurem
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2024-05-29 15:03:25
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什么是Pandas?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 “Python data analysis”（Python 数据分析）。 Pandas 一个强大的分析结构化数据的工具集，基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算）。 Pandas 可以从各种文件格式比如 CSV、
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2024-10-16 19:54:31
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简介临床医生或者研究人员往往在分类资料分析时统计具有某种属性的个体数，调查或科研中清点分类变量资料所得到的数据称之为绝对数。绝对数可以反映研究事物或现象的基本信息，但是不便于相互比较和寻找事物间的内在联系，因此，常常使用相对数（relative number）如率，构成比，相对比等来描述和比较这类资料。 分类变量分为无序分类和有序分类，无序分类包括二项分类和多项分类，如计数资料；有序分类指变量之间
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2024-01-11 13:47:11
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理论上，BI分析部门有三种放法：放在技术部、放在其他部门（如财务）、独立，三种做法各有利弊。下图是埃森哲的一图，对企业BI（数据）分析部门的不同组织架构特征进行了简要的说明，不同的组织架构有不同的优缺点，譬如： 放在技术部，优点是离数据源近、提数方便、分析自主性强，且能够方便的支持BI开发做需求接口，业务部门的数据需求仅需要通过一次跨部门沟通即可实现。 放在财务部，缺点是离
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2024-01-24 15:51:17
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大数据分析师必知的25个术语有哪些?每个领域都有自己的专业词汇。无论是使律师合法化，还是营销人员的首字母缩写，该术语都可能成为正在萌芽的职业改变者进入的恐吓壁垒。 数据分析领域也不例外。如果您在数据分析师会议上不知所措，那么您会听到他们在讨论如何对他们的数据进行各种操作，从挖掘，映射，建模和监视。不过，您不必被吓到。所有这些术语都很简单易懂-在大数据分析师必知的25个术语文章中，我们将对其进
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2023-08-10 19:47:06
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如果您刚开始使用数据分析并且不熟悉某些基本术语，请不用担心。 在Cangler，我们为您提供了十个基本数据分析术语，这些是本领域每个人都应该知道的。 从不同类型的数据分析到数据分析和机器学习之间的交叉，本文将作为必要的介绍，介绍当今该领域使用的一些简单但基本的概念和过程。 本文将介绍以下数据分析术语： · 数据分析 · 描述性分析 · 诊断分析 · 预测分析 · 规范分析 ·
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2023-11-20 07:44:47
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数据分析的别称也叫定性数据分析 数据分析是人们早已想期待被紧急利用的一种科学，但就是由于数据分析这种科学将其转化为可用技术是需要一定苛刻条件的。这就是说，要想进行数据分析，光有数学科学基础知识还远远不够，它必须要有可驾驭大量数据收集与存储，并能实施复杂分析的科学技术。 可用这样说，能驾驭那些大量数据收集与存储的科学技术，只有是计算机技术，只可惜，世界计算机技术还是来得很迟到，这便耽搁了数据分析转
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2023-09-04 20:41:25
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BI部门包括Data warehouse部门，Data Mining部门，Insight部门，PD部门DW：数据仓库的架构，ETL，数据展现，临时数据的处理DM：挖掘数据规律，算法编写Insight：提供网站数据分析，消费者行为调查，市场调研，类似咨询师，通过数据分析，为业务不能提供支持 PD：指的是产品开发人员，这里的产品是指数据产品，如日志统计分析系统、数据portal、营销平台、推
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2023-07-19 14:58:26
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