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。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的
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2023-12-12 18:30:58
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目录1 项⽬背景与⽬标 1.1 项⽬背景 1.2 项⽬⽬标 2 客户数据预处理与客户交易⾏为分析 2.1 数据集介绍 2.2 数据预处理 2.2.1对客户数据进行格式转换 2.2.2数据统计分析 2.2.3查看客户总数 2.2.4交易时间异常值检测 2.2.5交易时间异常值处理 2.2.6交易金额异常值处理 2.2.7交易附言缺失值处理 2.2.8时间格式和时区转换 2.2.9量纲转换 2.2
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2024-01-14 16:00:38
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数据分析实战数据分析基础数据分析全景图及修炼指南学习数据挖掘的最佳路径学数据分析要掌握哪些基本概念用户画像：标签化就是数据的抽象能力数据采集：如何自动化采集数据数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论如何自动化下载王祖贤海报数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？数据变换数据分析算法决策树朴素贝叶斯如何让机器判断男女如何对文档进行分类？SVM如何用一根棍子将蓝红两色球分开？
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2024-02-02 11:30:33
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今天公司做了下关于专题数据分析的培训，恰巧最近在做一个关于和教育的数据分析，还有就是今天听培训的时候拿了一个不知道从什么时候带到公司的草稿本（已经没有可以写的地方了==）做的笔记，恐怕只有自己才看的懂了，所以就想记录下来，巩固下培训的内容，因为人的瞬时记忆是有限的，最好的记忆方法就是晚上回顾当天的知识点，形成自己的知识体系。好了说了这么多，开始进入正题了。明确业务问题——议题——子议题——分析假设
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2023-11-09 21:49:10
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在数据分析实训中，我常常需要处理大量数据，并通过各种工具和框架去进行分析。本文将详细记录完成一项数据分析实训的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理，以确保整个过程可以顺利进行。
## 环境预检
首先，对环境进行了全面的检查，确保软件与硬件环境可以支持数据分析实训的需求。
### 环境思维导图
```mermaid
mindmap
root
环境预
文章目录一、项目概况1、项目介绍2、项目要求3、爬取字段4、数据存储5、数据分析、转化、演示二、环境配置1、JDK2、Hadoop集群3、zookeeper4、hive5、sqoop6、flume三、爬取数据1、创建项目2、编写主程序进行数据爬取3、编写pipelines，进行数据保存4、编写settings，进行相关配置5、编写items，进行字典定义6、爬取数据四、数据分析1、Flume收集
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2023-12-15 11:42:53
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什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
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2024-01-09 23:06:22
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数据分析师技能从事数分3年时间，最大的感受是业务sense，数据解读，从数据上可以帮助业务成长。前期了解业务目的及运作，在数据侧，提供业务数据完备性及准确性建议，业务运行过程中提供丰富的可视化看板，并对业务做复盘分析及业务建议。不同工作经验的数分会有不同的感受，欢迎交流～进入一家新公司，建议先了解业务、再了解指标和表、看公司看板，接着就可以着手做负责业务的需求了下面就技能进行交流（各行业对exce
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2023-08-10 10:41:39
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数据分析是一个要从一堆数字中看到真相的过程。这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。第一部分：我们获得一个要分析的数据，我要学会如何加载数据，查看数据，然后学习Pandas的一些基础操作，最后开始尝试探索性的数据分
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2024-02-13 21:15:52
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学前思考学前，我想通过这个专栏学到什么？平时的工作主要是平台开发，产品规划。之外是技术学习，了解一些新技术；研究产品使用过程中产生的问题，进行分析改进。这个专栏不是很专业的基础课，主要是结合场景的思维培训课，带你去养成看到一个问题，首先从思考问题的方式，思维的角度去提升。属于学习过程中“道法术”中“道”的层面。在实际应用中涉及到某一专享问题需要专业知识再去根据这套思维去学习相应的专业知识。如果是我
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2023-11-27 14:15:14
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数据分析的内容根据业务需求有所侧重，大致分为三个部分：一、描述性分析1.数据可视化数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息。可视化的作用：使人们能够快速的吸收大量的信息；
可视化可以清晰的展现数据背后的意义；
数据可视化可以帮助人们做出准确的决策。2.PPT报告PPT报告是了解情况的最简单形式，好的数据分析报告是企业决策的重要依据，专业的数据分析报告能体现数据分析师的太冰了
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2023-08-10 14:20:45
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在进行数据分析的实训中，记录每个阶段的学习和探索过程显得尤为重要。本文将以数据分析实训日记为主题，系统回顾我在此过程中所经历的技术原理、架构解析和源码分析，并对数据分析的需求和未来发展进行展望。
### 背景描述
在2023年的数据分析实训中，我经历了几个关键的学习阶段，我们的实训分为以下几个步骤：
1. **准备阶段**：了解数据分析的基本概念与工具，搭建分析环境。
2. **数据收集**
# RFID实训数据分析
## 引言
射频识别（RFID）技术是近年来兴起的一种自动识别技术，通过无线电波对标签进行读取，实现物体的追踪和管理。随着物联网技术的发展，RFID在物流、零售、生产管理等各个领域得到了广泛应用。本文将重点探讨RFID的数据分析方法，并提供代码示例，通过实际数据来展示其应用效果。
## RFID系统概述
RFID系统一般由三部分组成：RFID标签、RFID读取器和
第三章数据分析作业import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
##读取数据
url = r"E:\py mathph\JupyterLab-Portable-3.1.0-3.9\shujuwajue\data\catering_fish_congee.xls"
data = pd.read_exce
很多做数据的同学，最怕听“有用”俩字。做个数据分析项目已经很难了。做个有用的项目更难。今天我们举个场景，手把手教一下该咋弄。请听题：某短视频平台，游戏直播业务的日活用户1000万左右，但90%观看时间不足10分钟，运营希望尽可能多的让用户观看10分钟以上，请分析下该干哪些事情。拿到题目，先不要着急跑数，牢记灵魂三问（自己问自己哦）：问1：这是个啥层级问题？ A．战略级 B．战术级 C．战斗级问2：
==**我的学习心得：**== 1.找准报告受众以及目的，对症下药 2.框架、思路得清晰,这样才能快速高效的将自己要表达的信息传递给受众。 3.基于真实数据得出的分析报告才具有可用性 4.图表虽然可让传达更直接，但不能简单粗暴的将图表过分堆砌。这样会让信息庞杂，不能使受众得到他们所关心的结论 5.图表的标题、图例不能弃用，因为他们集中了主要信息 6.视觉呈现不要局限于PPT+Excel，可以尝试
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2024-01-14 13:56:58
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在今天的内容里，我们将探讨“Python大数据分析实训”中的一些关键技术与实践。随着大数据的快速发展，数据分析工具变得越来越普及，而Python凭借其简单易学的优势，成为了这一领域的热门工具。我们将通过背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论，深入研究这个主题。
## 背景描述
在当今的信息时代，数据已成为一种宝贵的资源。企业和组织可以通过分析数据，获得市场趋势、客户行为和运
本学习笔记为阿里天池龙珠计划金融风控训练营的学习内容，学习链接为https://tianchi.aliyun.com/specials/activity/promotion/aicampfr?spm=5176.22758685.J_6770933040.3.6f103da1BKXXWZ一、学习知识点概括1、数据总体了解2、缺失值和唯一值3、深入数据-查看数据类型4、数据可视化5、用pandas_p
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2024-07-18 13:47:11
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在现代信息技术背景下，大数据分析成为了推动企业决策、优化资源配置的重要手段。因此，进行大数据分析实训具有重要的实践意义和应用价值。通过实训，学生能够深入理解大数据处理的流程、技术架构以及性能优化的方法。
> **背景描述**
在过去的几年中，大数据已逐渐成为各行业的重要资产。根据Gartner的报告，预计到2025年，全球数据量将达到175ZB。随着数据量的增加，传统的数据处理方法渐渐显得无
# 数据分析实训日志
在现代社会，数据分析已经成为各行各业不可或缺的一部分。通过对数据的整理、分析和可视化，企业能够更好地了解市场趋势、客户需求和运营效率，从而做出更加明智的决策。本文将通过一个简单的数据分析实训流程，介绍如何进行数据分析，并给出相应的代码示例。
## 数据分析流程
数据分析一般可以分为以下几个关键步骤：
1. **数据收集**：通过各种渠道获取数据。
2. **数据清洗*
