有一位朋友最近吐槽，他提交了一份7月数据分析报告给领导，报告里面放了很多图表，也摆了很多数据，结果被痛批了一顿，觉得很委屈。其实，这位朋友与很多小伙伴一样，做数据分析时，拿着手里的数据不知道怎么分析、从什么维度分析。
今天DataHunter数猎哥就来给大家分享7种最常用的数据分析方法，让你轻松运用数据分析解决实际工作问题，提升核心竞争力。
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2023-08-29 10:13:32
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1、习题二1. 如何理解“矩阵是 MATLAB 最基本的数据对象”？答：因为向量可以看成是仅有一行或一列的矩阵，单个数据(标量)可以看成是仅含一个元素的矩阵，故向量和单个数据都可以作为矩阵的特例来处理。因此，矩阵是 MATLAB 最基本、最重要的数据对象。2. 设 A 和 B 是两个同维同大小的矩阵，问：(1) A*B 和 A.*B 的值是否相等？答：不相等。(2) A./B 和 B.A 的值是否
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2023-08-15 22:10:17
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北大心理学系matlab数据分析数据分析入门目录数据分析入门 1数据分析的意义和步骤 错误!未定义书签。数据的获取和导入 2数据的预处理 4数据的修剪、整理和变换 4标准化变换 7平滑处理 7描述统计与分类统计 9单变量描述统计——集中趋势和离散度 9多变量的描述统计——相关度10分类统计11参数估计与假设检验 13常用分布的随机抽样、区间估计 13假设检验15曲线拟合22曲线拟合工具包22常用拟
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2023-11-17 20:19:57
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目录1、关联分析/购物篮分析2、回归分析3、聚类分析4、对比分析5、帕累托分析/ABC分析6、象限分析/RFM模型/波士顿矩阵/KANO模型7、ABtest8、漏斗分析9、路径分析10、留存分析11、杜邦分析法1、关联分析/购物篮分析目的：寻找两者间的关联性场景：电商分析和零售分析中，研究用户消费数据指标：支持度：指A商品和B商品同时被购买的概率置信度：购买A之后又购买B的条件概率提升度：先购买A
Überblick机械振动学习笔记第1章 概论1.1 机械振动研究的基本问题研究振动的三要素机械振动研究的三个基本问题1.2 机械振动系统的力学模型与数学模型1.3 机械振动的分类第2章 机械振动系统2.1 构成力学模型的基本原件惯性元件弹性元件阻尼元件2.2 连接、约束和激励2.3 建立力学模型的基本原则2.3 机械振动系统力学模型的建立第3章 单自由度系统的振动理论3.1 单自由度振动系统的
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2024-05-16 19:59:09
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数据结构课后练习题汇编 数据结构课后练习题 第一章 绪论 一、选择题 1、数据结构被形式定义为(D，S) ，其中 D 是( )的有限集合，S 是 D 上的( )有限集合。 A、 算法 B、数据元素 C、数据操作 D、逻辑关系 E、操作 F、映象 G、存储 H、关系 2、数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的( (1) )以及它们之间的( ② )和运 算的学科。 (1)A、操作对象 B
chpater3_answer一、讨论题二、编程练习1.修改从中序到后序的转换算法，使其能处理异常情况。2.修改计算后序表达式的算法，使其能处理异常情况。3.结合从中序到后序的转换算法以及计算后序表达式的算法，实现直接的中序计算。在计算时，应该使用两个栈从左往右处理中序表达式标记。一个栈用于保存运算符，另一个用于保存操作数。4.将在练习3中实现的算法做成一个计算器。5.使用列表实现队列抽象数据类
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2024-04-22 20:45:06
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# R数据分析方法与案例详解
R语言是一种用于统计计算和图形绘制的编程语言，广泛应用于数据分析、数据挖掘和数据可视化等领域。本文将介绍R的基本数据分析方法，并通过代码示例帮助大家理解。
## 数据导入与查看
在进行数据分析时，首先需要导入数据。R支持多种数据格式的导入，比如CSV、Excel等。以下示例展示如何导入CSV文件并查看前几行：
```r
# 导入CSV文件
data %
s
数据分析方法部分总结描述统计假设检验信度分析列联表分析相关分析方差分析回归分析聚类分析判别分析主成分分析因子分析时间序列分析生存分析典型相关分析ROC分析其他分析 描述统计缺失值填充 常用方法： 剔除法 均值法 最小邻居法 比率回归法 决策树法正态性检验 常用方法： 非参数检验的K-量检验 P-P图 Q-Q图 W检验 动差法假设检验参数检验 U检验 T检验 a. 单样本T检验(总体均数已知） b
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2023-08-14 13:08:03
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大数据是时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。本人在与用户沟通大数据问题时经常会遇到一些问题，现将这些常见问题汇总，抛砖引玉，希望可以帮助到大家。1. 大数据安全分析的核心目标是什么?应答：为了能够找到隐藏在数据背后的安全真相。数据之间存在着关联，传统分析无法将海量数据汇总，但是大数据技术能够应对海量
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2024-01-11 12:25:57
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第一章1.试述信息技术发展史上的三次信息化浪潮及具体内容。信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想‘戴尔、惠普等第二次浪潮1955年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业2.试述数据产生方式经历的几个阶段。运营式系统阶段
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2024-01-15 22:55:46
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# MATLAB数据分析方法：深入探索与代码示例
MATLAB是一种强大的计算软件，广泛应用于数据分析、信号处理、图像处理等多个领域。本文将介绍MATLAB在数据分析中的基本方法，提供一些实用的代码示例，并结合一些数据处理的案例，以帮助读者更好地理解MATLAB的应用。
## MATLAB基础
MATLAB（矩阵实验室）是一种基于矩阵的编程语言。其核心思想是将数据视为矩阵，使得数据处理和计算
在这里，我们将讨论如何解决“优化实验设计方法及数据分析课后答案”的问题。许多学生在进行实验设计与数据分析时，会遇到一些常见的困境，比如实验的重复性、结果的可解性以及数据分析的有效性等。接下来，我们将逐步深入这个问题。
### 问题背景
在现代数据驱动的研究中，实验设计和数据分析的优化显得尤为重要。尤其是在用户面对复杂实验方案时，往往会因为设计不当而导致实验结果失真。
> 例如，一个研究团
大家好，我是小z最近收到一些交流群的同学反馈，想要学习更多流程相对完整的分析案例。喏，今天介绍的这篇，就是咯~本文所分析的数据是天猫电商平台关于婴幼儿的产品在2012年7月2日至2015年2月5日的销售详细数据，数据包含两个文件，分别是购买商品的信息以及婴儿信息，主要涵盖的数据字段以及含义如下：向上滑动阅览user_id：用户id，用户登录时的账户名称。auction_id：购买行为编
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2023-11-06 10:52:19
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最近一段时间，工作上花了不少时间用MATLAB处理工厂下线的数据，数据庞大不说，复杂度也高，各种推算和统计。所以今天我打算总结一下，平时我在用MATLAB做数据分析时常用的几个小技巧1. 数据类型的转换有一类问题，不论你MATLAB水平如何，平时写代码的时候多少总会遇到，就是数据类型不一致，需要转换至于什么是数据类型，这个问题我就不科普了，大家可以直接在MATLAB命令栏“doc 数据类型”，如下
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2023-09-22 12:43:30
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推荐序带来革命性改变的并非海量数据本身，而是我们如何利用这些数据。大数据解决方案的强大在于他们可以快速处理大规模、复杂的数据集，可以比传统方法更快，更好的生成洞见。 大数据解决方案通常包含多个组件，但数据处理引擎之于大数据就像CPU之于计算机。 Spark允许用户程序将数据加载到集群内存中用于反复查询，非常适用于大数据和机器学习。译者序如今，硬件产业的不断发展使得内存计算成为了可能，Spark
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2024-05-29 05:42:48
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第三章 数据分析基础一、 数值型属性的概率基础1.一元变量分析一元变量分析聚焦于一个属性。因此数据矩阵D表示为一个n×1的矩阵：经验概率质量函数经验累积分布函数逆经验累积分布函数均值
均值：X所有值的平均值样本均值：X的样本的平均值，是均值的估计值中位数众数数据离散度量
健壮性：如果一个统计量不受数据中极端值（如异常值）的影响，我们就说这个统计量是健壮的极差四分位差方差和标准差 随机变
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2024-05-15 06:17:17
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# MATLAB数据分析方法综述
MATLAB（矩阵实验室）是一种广泛应用于数学计算、算法开发和数据可视化的高性能语言。在数据分析中，MATLAB不仅提供了丰富的内建函数和工具箱，还允许用户根据需要扩展功能。本文将对MATLAB数据分析方法进行探讨，并提供相应的代码示例，同时结合流程图和类图进行结构展示。
## 数据分析的基本流程
数据分析通常遵循以下几个步骤：
1. 数据收集
2. 数据
一、操作题1、要求：显示出当前单元格的公式而不显示公式结果。答：点工具，点选项，点“视图”标签，勾选“公式”点确定。完成2、要求：设置在EXCEL 中会提供函数工具提示。答：点工具，点选项，点“常规”标签，勾选“函数工具提示”，点确定。完成3、要求：使用工具栏上的按钮，统计当前人数。答：点工具栏的自动求和工具按钮 的小三角，点计数，回车。完成4、要求：通过名称框插入函数，计算当前数据的平均值。答：
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2023-09-12 17:01:08
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1、概述 近来开始做kangle的项目，从Titanic开始，一个星期，不断试验，将很多之前学习过的东西都用起来了。这里统一汇总一下，记录下数据分析常用的一些函数、方法等。这些东西属于数据分析的范畴，是特征工程的基础。 下面以Titanic、Iris等数据尽量给出示例。2、Pandas做数据分析的常用函数(1)DataFrame.describe
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2024-08-02 19:10:45
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