利用Python进行数据分析这本书，介绍了高效解决各种数据分析问题的Python语言和库，结合其他学习资源集中总结一下Python数据分析相关库的知识点。数据分析相关库(1) NumPyNumPy(Numerical Python)是Python科学计算的基础包，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。也就是说，Numpy是一个运行速度非常快的数学库，主要功能包括：快
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2023-09-04 09:12:08
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目录一、对比分析法二、群组分析法三、RFM分析法四、漏斗分析法一、对比分析法通常将两个及以上的数据进行对比，分析他们之间的差异，能直观的看出不同数据的差距或者趋势，称之为对比分析法。假设我们经营一家零售企业，2季度的销售额是300万，那怎么去衡量我们的经营成效如何呢？可以通过以下多方面去进行对比：与目标数据进行对比，例如销售部门本季度已完成的业绩与目标业绩相比较是未达成还是超额达成呢？与去年二季度
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2023-08-30 17:01:36
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数据分析工作中都是有很多的数据分析方法的，我们掌握了数据分析方法以后才能够做好数据分析的工作。那么数据分析的方法都有哪些呢？常用的数据分析方法有描述统计、信度分析、相关分析、回归分析、聚类分析等。如果你想了解如何做数据分析，就接着看下去吧~ 1、描述性统计分析 绝大多数的报纸、杂志、公司报告上的统计信息都会以简单、易懂的方式汇总和展示，这种将数据以表格、图形或数值的
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2023-08-11 12:11:02
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**第五章 Excel数据分析的基本技能** **一、数据排序** 1，简单排序： 1）按照数值大小排序 2）按颜色排序 3）按照笔画/字母排序：单击【数据】选项卡当中的【排序】按钮，设置规则即可。2，复杂排序法 1）自定义序列。打开【排序】对话框，设置主要关键字，在【次序】下拉列表框中选择【自定义序列】，在【输入序列】当中按照商品分类名称，注意名称与名称之间用英文逗号隔开，然后单击【添加】按钮。
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2023-09-02 10:34:14
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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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一、描述性统计分析1.1 数据的计量尺度名称特征数据类型定类尺度只能用来比较相等或不相等定性数据定序尺度可比较是否相等以及大小 关系定性数据定距尺度可比较是否相等、大小关系以及进行加减运算定量数据定比尺度可比较是否相等、大小关系以及进行加减、乘除运算定量数据1.2 数据的度量指标1.2.1 数据集中趋势的度量指标常见的是平均数、中位数、众数等指标名称定义适用的数据类型备注平均数所有数之和除以其个数
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2023-09-05 20:52:08
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数据分析的基本思路明确分析目的和思路做任何事情都要有明确的目的，目的在我们完成一件事情的过程中起到指导的作用，一切以解决问题为中心当分析目的明确后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解为若干个不同的分析要点，也就是如何开展数据分析，就能够使分析 结构化和体系化结构体系化的方法营销方面的理论模型有4p，用户使用行为，STP理论，SWOT，管理方面的理论模型有PEST，5W2H，时间管
一、数据的分类二、统计分析流程 三、数据分析的误区1.展示元素不宜大于3个2.时间序列数据最好使用折线图，而不宜使用柱状图3.研究数据最好不适用三维立体图4.为避免图表的欺骗性，图线最好占据2/3至3/4的高度（调整Y轴刻度）四、常用的统计抽样方法主要有三种：4.1随机抽样法总体中每个个体都有同等可能被抽到，常用抽签或随机表来保证样品的代表性-----当个体的种类不多时，样本总数较少，且抽取
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2023-06-01 16:08:06
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大家好，我是小z，也可以叫我阿粥今天给大家分享一篇关于常用数据分析方法的干货~ 一、关联分析 关联分析，也叫作“购物篮分析”，是一种通过研究用户消费数据，将不同商品之间进行关联，并挖掘二者之间联系的分析方法。关联分析目的是找到事务间的关联性，用以指导决策行为。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。
MySQL数据类型数值值数值是诸如48或193.62这样的值。MySQL支持说明为整数（无小数部分）或浮点数（有小数部分）的值。整数可按十进制形式或十六进制形式表示。（字符）串值串是诸如“Madison,Wisconsin”或“patientshowsimprovement”这样的值。既可用单引号也可用双引号将串值括起来。序列说明\0NUL(ASCII0) \n新行 \’单引号 \r回车 \”双引
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2023-07-06 08:20:26
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SQL的学习分为三个步骤：一是对基础知识的系统理解、整合和掌握，方法就是系统地看相关课程，并做思维导图笔记进行归纳整理；二是进行相应的实操作业练习，我是在sqlzoo网站完成了所有的操作练习；三是项目实战操作，所以我把自己实战的经过整理成了这篇文章。业务是数据分析的核心目的，在进行数据分析之前，首先应该要明确分析目标。接下来要用MySQL对数据分析职位进行分析。一、明确目标1、数据分析在不同城市的
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2023-08-13 14:26:49
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今天给大家分享的是在数据分析中很重要的一环，也就是描述统计。在百科的解释中，描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。在这三个部分当中，集中趋势主要是靠数据当中的平均数、中数、众数等统计指标来表示。离中趋势主要是靠数据当中的四分差、平均差、方差和标准差等统计指
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2023-07-14 14:51:44
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作为一名数据分析师，你又没有发现，自己经常碰到一些棘手的问题就没有思路，甚至怀疑自己究竟有没有好好学过分析？譬如：KPI又出现较大波动，待会领导估计要问起来，赶紧分析数据找原因；再比如，新上线某个产品，需要监控转化率效果，既要看总体情况，也要看细分渠道；又或者策划营销活动，预算有限，要看看选择哪些目标用户群、采用哪种方案带来的销量更高(更能拉动KPI)。总归是有问题，但是又不知道怎么处理才好？那么
注：以下内容针对MySQL5.0及以上版本MySQL的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要，本文是我结合网上看到的一些blog加上《高性能MySQL》一书上的内容整理而成的。三大原则：1，更小的通常更好，应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。2，简单就好，简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。3，尽量避免NULL，如果查询中包含可为NULL的列，对MySQL来说更难
大家好，我是小z~最近有粉丝私信问我，怎么样用言简意赅的表述来应对面试中的概念提问。像“什么是同比环比？”、“什么是相关系数？”等等今天分享的这篇内容，就是对一些常用指标精炼概括的汇总，适合查漏补缺：1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反
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2023-09-05 20:52:36
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MySql数据类型分析（数值(整形)类型） Part1MySql数据类型总结分析包括三大类：数值类型字符类型日期时间型数值类型分析MySQL的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。 整形包括：TinyintSmal
数据分析思路需要以营销、管理等理论为指导，把跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。进行专题分析时，如果方法论不正确或不合理，得到的分析结果就不可能正确。
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2023-06-01 06:16:57
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面板数据分析步骤阅读笔记，1. 单位根检验分析数据的平稳性，避免出现虚假回归或伪回归。李子奈认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。对面板数据绘制时序图，粗略观测时序图中是否含有趋势项和（或）截距项；检验单位根的方法：LLC法：该方法允许不同截距和时间
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2023-08-07 07:48:07
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所谓市场调研就是对某一目标，收集、整理、分析有关信息，通过对数据或信息的分析，得到相应结论，从而为企业决策提供参考，实现企业利益最大化。数据分析是市场调研中重要组成部分，在分析过程中我们会遇到许多统计分析方法。今天我们就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法，以及如何在SPSSAU使用这些方法。01 频数分析：分析比例，掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析，频数分析都是最常用的方法。在市场调研
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2023-09-19 08:30:56
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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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