文章目录前言一、大O表示法是什么？二、时间复杂度分析1.只关注循环执行次数最多的一段代码2.加法法则3.乘法法则三、四个复杂度分析方面的知识点1.最好情况时间复杂度（best case time complexity）2.最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）3.平均时间复杂度（average case time complexity）4.均摊时间复杂度（am
1.描述性数据分析侧重于数据之间中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于验证已有假设的真伪证明。2.描述性数据分析属于初级数据分析，常见的分析方法有对比分析法、平均分析法、交叉分析法等。而探索性数据分析以及验证性数据分析属于高级数据分析，常见的分析方法有相关分析、因子分析、回归分析等。3.数据分析在企业的日常经营分析中主要有三大作用:现状分析、原因分析、预测分析。4.一般来说，数据挖掘侧重解决四类
很多做数据分析或者刚接触数据分析的小伙伴，不知道怎么做数据分析。一点思路都没有，今天就给大家盘点数据分析师常用的数据分析方法。希望看完此文的小伙伴，有一个清晰的数据分析思维。方法论和方法有什么区别?方法论是从宏观角度出发，从管理和业务的角度提出的分析框架，指导我们接下来具体分析的方向。方法是微观的概念，是指我们在具体分析过程中使用的方法。数据分析方法论数据分析的方法论很多，这里我给大家介绍一些常见
数据分析方法论1、5W2H分析法2、PEST分析法3、逻辑树分析法4、4P营销理论5、用户使用行为理论6、波特五力7、SWOT分析 8、内外因素评价矩阵数据分析法 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如从哪几方面开展数据分析，各方面包含什么内容和指标。数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像一个数据分析前期的规
案例分析（case study）的考核形式有很多种，它即可以作为考试中的压轴题出现，也可以作为课堂作业的形式出现，不少同学在首次接触案例分析题,时感觉无从下手。别担心，其实无论案例分析的出现形式是什么，它的得分要点都基本相同。今天小编就来带大家一起看看案例分析的五大得分要点。 案例分析得分点一：独创性 独创性并非是要同学们说出一个前无古人后无来者的新鲜想法，而是在于提出自己独到的讲解及观点
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到，如果想找两个指标之间相关关系，可以用相关分析法。但很多时候，我们想找的关系，不能用指标来表达。大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到，如果想找两个指标之间相关关系，可以用相关分析法。但很多时候，我们想找的关系，不能用指标来表达。比如：是不是社区店比步行街店，生意更
矩阵分解推荐算法的优点矩阵分解结合了隐语义和机器学习的特性，能够挖掘更深层的用户和物品间的联系，因此预测的精度比较高，预测准确率要高于基于邻域的协同过滤以及基于内容的推荐算法；比较容易编程实现，随机梯度下降法和交替最小二乘法均可训练出模型。同时矩阵分解具有比较低的时间和空间复杂度，高维矩阵映射为两个低维矩阵节省了存储空间，训练过程比较费时，但是可以离线完成；评分预测一般在线计算，直接使用离线训练得
第五章：数据分析方法 主要内容：数据分析方法 / 数据分析工具一、数据分析方法数据分析作用基本方法数据分析方法现状分析对比对比分析平均分析综合评价分析…原因分析细分分组分析结构分析交叉分析杜邦分析漏斗图分析矩阵关联分析聚类分析…预测分析预测回归分析时间序列决策树神经网络…1.1 对比分析法 定义：是指将两个或两个以上的数据进行比较，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律。
Part1描述统计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。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
数据分析领域，有一个简单，但非常致命的核心问题：“到底指标是多少，才算好？”
为了这个问题，公司里经常吵成一团。矩阵分析法就是试图解决这个问题。
它的逻辑非常简单：比平均值高，就算好！
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2022-04-20 16:24:42
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为什么叫漏斗？漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。
反应在数据上，参与各个顺序步骤的人，是越来越少的。
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2022-04-20 16:34:11
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大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。一、为什么叫“漏斗”漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。举个简单的例子，当你打开电商APP想买东西的时候，你至少会经历以下几步：打开APP进入首页点击首页上某个商品广告页进去商品详情页，看了觉得还不错，点购物车进入购物车页面
原创
2021-11-01 00:37:27
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大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。一、为什么要做分层分层分析，是为了应对平均值失效的场景。这就是典型的平均值失效。统计的时候，因为一个张老财，把人均数值搞得不可信了。而分层分析法处理这个问题的思路也很简单：把张老财单独分一层“老财主”把其他人单独分一层“穷光蛋”“老
原创
2021-12-25 01:58:06
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为什么要做分层？分层分析，是为了应对平均值失效的场景。
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2022-04-20 16:21:22
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大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问：下雨和业绩下降有多大关系？销售上涨和新品上市有多大关系？营销投入与业绩产出有多大关系？这些问题，都有一个基础分析方法有关：相关分析法。一、什么叫“相关”简单来说，相关就是两个事件之间有关系。比如：广告投入与销售业绩下雨刮风和门店人流用户点击和消费行为即使没有做分析，直观上看这些事件之间也有关系。但是不做
原创
精选
2021-11-09 23:07:23
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# 数据挖掘：大数据分析法的一种
在当今数字化时代，数据挖掘 (Data Mining) 成为了解析海量数据的一种重要方式。它属于大数据分析法的范畴，主要用于从数据中提取有用信息和知识。本文将带你了解数据挖掘的流程和主要步骤，并提供相应的代码示例和注释，帮助你在实践中更好地应用数据挖掘。
## 数据挖掘的过程
下面是一个简单的流程表，概述了数据挖掘的一般步骤：
| 步骤 |
随着大数据时代的来临，大数据分析也应运而生。那么关于大数据分析的基本方面你又了解多少，大数据分析需要考虑六个方面，具体如下： 第一、Analytic Visualizations——可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。 第二、Data Mining Algorithms——数据挖
同环比计算BDP的同环比计算分为【维度为日期字段】和【维度为非日期字段】两个case。当前置条件变动之后，之前的高级计算配置会立即清空。BDP有专门的时间筛选器去控制对比。（1）维度为日期字段当时间字段在维度中的最左侧时，才认为维度为日期字段。当维度为日期字段时，时间粒度已经划分好了，此时只能根据时间字段计算同环比。在「高级计算」选项中，直接选中对应的对比周期，如环比、月同比、年同比等，即可得到相
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2022-03-25 15:37:00
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disp('请输入判断矩阵A(n阶)');
A=input('A=');
[n,n]=size(A);
x=ones(n,100);
y=ones(n,100);
m=zeros(1,100);
m(1)=max(x(:,1));
y(:,1)=x(:,1);
x(:,2)=A*y(:,1);
m(2)=max(x(:,2));
y(:,2)=x(:,2)/m(2);
p=0.0001;i=2;k
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2020-03-01 17:51:00
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