## 离婚原因数据分析：了解离婚原因对婚姻关系的影响
### 引言
离婚是一种复杂的社会现象，涉及到个人情感、家庭关系等多个因素。了解离婚原因对婚姻关系的影响，可以帮助我们更好地理解离婚现象，并为改善婚姻关系提供参考。本文将介绍如何使用数据分析来探究离婚原因与离婚率之间的关系，并通过代码示例展示数据分析的过程。
### 数据收集与预处理
要进行离婚原因数据的分析，首先需要收集相关的数据。数
原创
2023-09-10 15:23:02
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项目中要加个月签到详情页面。需求：就是用户选择月份，查询该月员工签到详情（包括请假）。数据库（mysql）中已有休假表（tt_offwork），表结构如下：CREATE TABLE `tt_offwork` (
`offwork_id` varchar(32) NOT NULL,
`create_time` datetime DEFAULT NULL,
`day_num` decima
在Excel中通过数据间的关系选择合适的图表，轻松创建折线图、柱状图、饼图使其表达的主题和内容更加简单清晰。下面我们通过Smartbi大数据分析工具介绍excel分析图表制作方法，如何制作常用的图形折线图、柱状图、饼图。excel分析图表制作操作步骤1、在excel上拖出数据集，并且【刷新数据】如下图2、刷新数据后，全选数据，在【插入】选项卡上选择【数据透视表】，如下图点击【确定】，操作数据透视表
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2020-10-14 18:28:26
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近期，从观察评论记录来看，雪球上的朋友对于投资基础课程颇感兴趣。其实，从个人角度出发建议大家还是多看一些投资基础的书籍，做到开卷有益。当然，绝大部分书籍难免晦涩，也不好懂。今天就整理一篇如何玩转杜邦分析法的文章给分享给大家，做个抛砖引玉，希望雪球越来越多有兴趣共同学习、进步的朋友加入，分享更多的干货。 当然，在玩转杜邦分析法的前提是，你必须得知道每一个财务指标的含义，这是最根本的要求。找本财务
芯片质量分析芯片数据预处理获取差异表达基因GO和KEGG分析聚类分析
(本文于2013.09.04更新）
基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。存储探针水平数据的是AffyB
一、商业理解1、网络数据分析的数据来源：Server保存的网络日志 2、网络数据分析的分类网站级别 • 对网站级别的数据挖掘，通常会将网站作为一个整体进行分析，主要任务包括： – 访问网站的用户识别； – 网站购买情况分析； – 网站销售金额分析； – 网站访问的错误情况分析。 • 通常情况下，只需要根据网络日志就可以进行网站级别的数据分析工作。页面级别 • 对于页面级别的数据挖掘，还要关注各个页
在数据分析中，数据分析思维是框架式的指引，在一些通用的分析场景下可以快速使用，而且对未来构建数据分析模型也有帮助。接下来就分享常见的20种数据分析方法：一、指标思维 我们平时表达内容基本可以分为事实和观点两部分，事实不可否认，而观点则可以不认同，但是大部分人很容易将事实和观点混淆数据分析的工作中也是如此，我们做数据分析的目的是为了提升公司的决策水平，如果不能描述客观事实，那么信息在沟通过程中很容易
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2023-09-14 16:29:21
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随着精益化运营的概念不断深入人心，数据分析已经成为了互联网人的必修课。相比于高深的概率统计、算法模型，简单、直观的图表工具得到了更为广泛的应用。那么图表都有哪些类型?不同类型的图表又该怎么用?来，让我们深入浅出，看图说话。初阶 -维度和指标初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可
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2023-08-07 10:57:50
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大数据分析过程中经常遇到那13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数
在互联网高速发展的当下，大数据分析已是潮流，各行各业中都在引用。通过分析能够获取很多智能的、深入的、价值的信息。然而，在日常工作生活中，大数据分析驱动业务增长同样伴随着存在着诸多现实瓶颈。诸如业务发展瓶颈、IT中心瓶颈、大数据应用瓶颈。 业务发展的瓶颈：1、数据分析需求得不到及时响应，公司发展仿佛在一片漆黑中前行。缺乏对业务现状的准确把握，报表固定且老化，数据利用率低；市场占有率、用户画像、服
无论是专业的数据分析师还是销售、人力等基本的业务岗位，在汇报时总是免不了要用到各种各样的数据分析，为了让数据展现更加直观，基本上利用数据图表将数据可视化，然后再配合文字的解读，让报告看起来更直观。常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，初级玩家做出来大概就是下面这样： 如果想要逼格更高一些，那就要同时掌握Exce
常用数据分析模型，主要包括：对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等。1、对比分析对比分析 主要是指将两个相互联系的指标数据进行比较，从数量上展示和说明研究对象的规模大小，水平高低，速度快慢等相对数值， 通过相同维度下的指标对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。常见的对比方法包括：时间对比，空间对比，标准对比。时间对比： 包含同比、环比、定基比，时间
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2023-09-15 22:07:10
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说明：实际项目中的统计分析模块不仅需要数据以表格的方式显示，还需要用图形化的方式进一步渲染，以提升数据的可观性，以下是使用echarts来进行绘制统计分析图表的案例： 文章目录一。第一个静态echarts示例二。动态echarts示例（从后台获取数据） 一。第一个静态echarts示例1.echarts的使用教程在官方网站上有详细说明：echarts官网如下图所示：2.这里做一个简单的介绍：首先你
微软数据挖掘算法:Microsoft 目录篇介绍： Microsoft 决策树算法是分类和回归算法，用于对离散和连续属性进行预测性建模。对于离散属性，该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。 它使用这些列的值（也称之为状态）预测指定为可预测的列的状态。 具体地说，该算法标识与可预测列相关的输入列。 例如，在预测哪些客户可能购买自行车的方案中，假如在十名年轻客户中有九名购买了自行车，
1 - 概念与定义如果分析思维是一种结构化思考的体现，那么数据分析思维（简称数据思维）则是以数据为依托的结构化分析方式。 不同于“我觉得”、“以前是怎样”、“其他人如何”这些直觉化、经验化、类比化的思考方式，数据思维是以数据为导向，依据严格的分析、统计和证明来指导具体的应用与操作。首先，要对事物本身有一个全面和客观的认识。以辩证思维来认识和看待事物，进行事物的分解和集成，全面客观地以数据说话，同时
本文主要介绍几种数据分析阶段常用的统计图，可以用来验证数据分布，发现数据之间的关系，或进行异常值检测等。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import math
import warnings
大数据研究正在由前几年的新鲜技术变得越来越普及和商业化。同时，由于研究的向前推进，以数据为基础的人工智能、机器学习和物联网等其他各个领域也将会取得越来越大的成果。那么大数据分析取得的成果有哪些?简单给大家分享如下： 一、积极主动&预测需求 企业机构面临着越来越大的竞争压力，它们不仅需要获取客户，还要了解客户的需求，以便提升客户体验，并发展长久的关系。客户通过分享数据
数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最后选择如何解释结果。即使使用相同的数据集，两个人也可以得出截然不同的结论。这是因为数据本身并不是“地面真实”——能够反应客观现实的、可观察的、可证明的数据。 你如何概念化一个现象，确定要测量什么，并决定如何测量，将影响你收集的数据。你利用AI解决问题的能力很大程度上取决于你如何表述你的问题，以及你
0x00 前言本文来自，一位数据分析师朋友对数据分析发展方向的困惑，觉得自己没有核心竞争力。这个问题也很常见，居士的观点是如下：明确自己岗位在行业、公司、团队中的定位，先确定什么是核心竞争力！确定什么是核心竞争力之后，再考虑如何增加竞争力很多小伙伴，在最开始并没有抓住方向，感觉没有核心竞争力就开始各种去学，有点病急乱投医。当然，第一步如何明确核心竞争力也往往是最难的，这一点并没有统一的答案，需要不
大数据无处不在，几乎迫切需要收集和保存正在生成的数据，因为害怕错过重要的事情。周围有大量数据。我们用它做什么才是最重要的。这就是大数据分析处于IT前沿的原因。大数据分析已变得至关重要，因为它有助于改善业务，决策和提供最大优势的竞争对手。这适用于Analytics域中的组织和专业人员。对于熟悉大数据分析的专业人士来说，那里有大量的机会。 为什么大数据分析是最佳职业选择？ 1.分析专业人员需求飙升 数
