数据分析标准环境Anaconda1、Anaconda介绍1.1概述Anaconda就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，包括了python和很多常见的软件库和一个包管理器conda。常见的科学计算类的库都包含在里面了，使得安装比常规python安装要容易，同时对环境可以统一管理的发行版本Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科
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2024-01-16 01:10:15
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量
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2023-11-30 11:11:24
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近日，全球领先的专业市场调查机构IDC，分析了企业在人工智能应用开发的建设现状及在数据服务方面的挑战和需求，并发布调研报告称：澳鹏Appen作为一家全球领先的AI训练数据服务提供商，在中国市场提供覆盖AI全生命周期的数据解决方案，具备独特优势。IDC观点►中国AI市场快速发展，各行业AI落地的渗透率在逐步提高。►企业采用AI的过程中，存在隐私问题和数据缺乏等挑战，对数据服务的需求正在发生巨大变化。
数据分析需要很多步骤，在整个过程中，数据的预处理往往会占用项目很长的时间，包含清洗、融合、异常值处理等。而作为数据分析的第一步，数据预处理在人工智能的落地实现中是非常重要的一环，这一步的整体质量直接决定了后续建模的准确性，数据越多、训练模型越复杂，对数据预处理的工作需求量就越大。数据预处理的核心工作往往包含了数据融合、异常值处理、数据类型转换、归一化、去噪等多个方面，这些都是数据挖掘任务中不可缺少
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
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2023-12-07 15:13:54
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Excel无疑是我们手头最便利的报表汇总及数据分析利器，但由于微软对EXCEL定位的问题，当我们遇到大容量数据需要存储、处理和分析的时候，excel就显得力不从心了。这种情况下我们有两种选择：①加装Power Pivot以打破excel工作表行容量的限制。但熟练运用Power Pivot进行数据处理与分析仍是一项门槛比较高的任务；②把数据导入Excel的大哥Access里面，然后通过查询的手段把具
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2023-09-14 16:36:24
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数据源于CDNOW网站的用户购买记录，通过以下字段利用python对CD销售数据分析分析需要基于业务，首先需要对数据进行了解数据字段包括user_ud 用户IDorder_dt: 购买日期order_products: 购买产品数order_amount: 购买金额分析思路：
0：数据准备阶段（数据预处理）
1：按月数据分析
2：用户个体消费分析
3：用户消费行为分析
4：复购率，回购率分析0：数
直接回答“能帮企业赚钱/省钱”往往会被一句话怼穿：你的分析报告包括没包括执行方案？如果没有包括，那落地都不是你做的，凭什么说钱是你挣的。如果包括，你的方案有没有资源人力投入，那你怎么证明是数据分析起而不是资源投入导致的效果？当然，大部分数据分析报告，压根就没有配套的落地方案，这个问题到第一步就已经被怼死了。侥幸活到第二问的，也无法解释。毕竟数据就是数据，数据能帮助业务但不能
# 数据分析中的VBA应用
在数据分析领域，VBA（Visual Basic for Applications）是一种强大的工具。VBA不仅能够自动化Excel等Office应用程序中的重复任务，还可以用于创建复杂的数据处理和分析功能。本文将探讨如何使用VBA进行数据分析，并通过代码示例加以说明。
## VBA的优势
使用VBA进行数据分析有许多优势：
- **自动化重复任务**：通过编写
用Python进行数据分析的时候，你会不会烦恼要安装那么多的模块？比如Pandas、Numpy、matplotlib、scipy等等，而当你接手的项目是由不同的Python版本编写的时候你又得下载那个Python版本，然后安装所需要的依赖，非常麻烦。而使用Anaconda则能减少许多这样的烦恼，因为Anaconda具有以下特点：1.自带180多个科学包，包括conda、numpy、scipy、pa
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2024-06-18 09:15:50
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众所周知，R和Python都是开源的编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用作数据分析……那么，当我们学习数据分析时，学哪种语言会更好呢？Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。同样，R语言也具有很多Python没有的优势。话不多说，小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。
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2023-09-26 11:10:17
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Date_Analysis1.环境安装1.安装Anaconda,进入官网https://www.anaconda.com/Anaconda集成了当前系统下，大多数Python的模块库，包含了1500+/R的用于科学技术的数据包，是一个环境集。conda工具，便于管理依赖库及创建虚拟环境anaconda2常用于python2 anaconda3常用于python3.7及以上按住window +R,输
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2023-11-10 10:56:04
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常用模块import pandas as pd常用函数1、pd.read_csv(): 读取csv文件Data = pd.read_csv('Data.csv',sep=',',dtype=object)2、pd.to_csv(): 写入csv文件链接: link3、head(): 返回前n行的dataframetail():返回后n行的dataframehead() 函数：返回前n行的dataf
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2023-05-23 18:01:44
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大圣众包小编根据平时工作需要及以往遇到的问题给大家总结些EXCEL中的函数。 1、先说说统计函数吧： large，small，max，min，median，mode，rank，count，countif，countifs，average，averageif，averageifs 统计函数在数据分析中十分有用，求平均值，最大值，中位数，众位数都用得到，用法就不一一解释了，大家看英文也应
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2023-09-11 17:09:08
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一、漏斗分析法漏斗分析法能够科学反映用户行为状态，以及从起点到终点各阶段用户转化率情况，是一种重要的分析模型。漏斗分析模型已经广泛应用于网站和APP的用户行为分析中，例如流量监控、CRM系统、SEO优化、产品营销和销售等日常数据运营与数据分析工作中。比如，对一些电商产品来说，最终目的是让用户下单并支付，但转化率取决于整个流程。这时，我们就可以通过漏斗模型一步一步地进行监测。二、A/BtestA/B
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2023-05-24 09:46:22
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首先，对于传统分析和商业统计来说，常用的软件工具有Excel、SPSS和SAS。 Excel是一个电子表格软件，相信很多人都在工作和学习的过程中，都使用过这款软件。Excel方便好用，容易操作，并且功能多，为我们提供了很多的函数计算方法，因此被广泛的使用，但它只适合做简单的统计，一旦数据量过大，Excel将不能满足要求。 SPSS和SAS都是商业统计才会用到的软件，为我们提供了经典的统计分析处
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2023-09-25 09:16:58
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“ 在计算机领域，分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式。它也是更广泛范畴的所谓商业智能的一部分。” 什么是分析型系统？ 在计算机领域，分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式。它也是更广泛范畴的商业智能(BI)的一部分（商业智能还包含数据库、报表系统、数据挖
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2023-10-11 23:04:35
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大家都知道，大数据最重要的是分析，只有通过分析才能获取智能的、深入的、有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是复杂的，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢?1.可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对
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2023-12-28 06:14:30
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数据分析中如何探究两个或者多个变量之间的相关性？注意⚠️相关性并不等于因果性，因此基于相关性，数据分析师还会开展一系列的因果性分析。相关性分析是数据分析中较为常用的方法，数据分析师在日常工作中经常会使用该方法。举个例子，对于游戏用户留存分析来说，数据分析师会去探讨用户在线时长、好友组队、比赛场次等多种因素与用户留存之间的相关性，以辅助运营人员或产品专员及时调整策略提升用户留存率。一、相关系数两变量
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2023-11-07 00:34:03
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使用python进行数据分析时，numpy和pandas这两个包对数据处理具有重要的意义，对于它们的基本用法我会单独写一篇文章。一、提出问题在与业务部门沟通后，通常会更加明确我们要分析的业务问题。本案例中从销售数据中主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋势四大业务指标。二、理解数据注意：使用网页版jupyter notebook读取桌面Excel文件时，刚开始我写的文件路径的代码如下：fi
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2023-09-21 22:19:39
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