1 数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法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。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
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2023-09-04 10:55:59
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大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
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2023-11-16 21:57:39
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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1、读取数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('快餐数据.tsv', sep = '\t')
print(df)2、查看基本信息查看前五条数据df.head()查看整体信息df.info()可以看到，一共有4622条数据，只有 choice_description列有缺失值， item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。
打印列名称
原创
2023-08-03 18:12:01
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SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们对数据的分布特征形成初步的认识，发现隐藏在数据背后的信息，为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析 &nb
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2023-11-06 20:43:55
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要想做好数据分析必定要理解和熟悉掌握各类数据分析模型，但大部分文章只是给你罗列出了有哪几种数据分析模型及对应理论，并未用实例来辅助说明。很多时候这些模型都进了收藏夹吃灰，大家也没有深刻理解这种分析模型，等到下次要开始分析数据了，又是一脸懵，然后再去收藏夹里翻文章。学东西在精不在多，老李今天就分享1个常用的数据分析模型——购物篮分析模型，并附上应用实例，希望能让大家真正掌握这个分析模型，并在之后分析
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2024-01-09 15:58:39
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# ETL数据分析实例
在现代数据分析和数据科学中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个关键的工作流程。ETL的主要目标是从不同的数据源中提取数据，经过洗涤和转换后再加载到目标数据仓库中。本文将通过一个具体的ETL数据分析实例，介绍ETL的过程，以及如何用Python实现这些过程。我们还将用mermaid语法展示类图和序列图，以便更清晰地理解ETL流程。
## ET
# 使用SPSS进行数据分析的实例
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场研究和健康科学等领域。本文将通过一个简单的实例，讲解如何在SPSS中进行数据分析，并展示代码示例和结果。
## 数据准备
首先，准备一份数据集。在这个实例中，我们使用一份关于学生成绩的数据。数据集包含以下变量：
# 应用数据分析实例：旅行App用户行为分析
在当今数字化时代，移动应用已经成为人们日常生活中不可或缺的工具之一。而对于开发者来说，了解用户行为是提高应用体验和用户满意度的关键。在本文中，我们将以旅行App为例，介绍如何通过数据分析来深入了解用户行为并优化应用。
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集用户数据。常见的方式是通过集成第三方分析工具，如Google Analytics或Fire
原创
2024-02-21 07:18:53
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Jupyternotebook基本操作Jupyternotebook是一个基于网络的交互式开发环境。可以通过下载 Anaconda打开Jupyternotebook。 下面是一些基本的操作：点击工具栏加号，新增一行两次点击D，删除行shift+enter执行并换行control+enter执行不换行绿色边框为当前行基本语法数据类型字符串：单引号和双引号是等价的三引号来输入包含多行文字的字符串s='
2020年5月份，184个R新包收录于CRAN(2020年4月份收录148个)，累计收录16,606个R包！由于CRAN会不定时进行R包增删，所以具体数量会随时间略有变化。此次整理了11个类别，分别为数据、效率工具、可视化工具、金融、基因组学、市场营销机器学习、医学、科学、统计学、时间序列。以下是本期(总第42期)R新包的核心功能介绍：一. 数据1. covid19nytimes: 支持
数据分析1.概念详细的研究和概括总结的过程。2.目的与意义集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。3.功能简单的数学运算统计快速傅里叶变换平滑和滤波基线与峰值分析在统计学领域中，划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。探索性数据分析：侧重于发现新的特征。验证性数据分析：侧重于已有假设的证实或伪证。4.应用场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户的评价的产品设计基于数据分析的
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2024-01-15 11:51:55
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目录1、聊天软件数据分析案例需求2、基于Hive数仓实现需求开发2.1 建库2.2 建表2.3 加载数据2.4 ETL数据清洗2.5 需求指标统计---都很简单3、FineBI实现可视化报表3.1 FineBI介绍3.2 FineBI配置数据3.3 构建可视化报表 1、聊天软件数据分析案例需求MR速度慢—引入hive背景：大量的用户在线，通过对聊天数据的分析，构建用户画像，为用户提供更好的服务、
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2023-09-01 09:03:04
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通过分析出租车数据，然后使用KMeans对经纬度进行聚类，然后按照（类别，时间）进行分类，再统计每个类别每个时段的次数。数据地址 链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz数据格式以及意义：111,30.655325,104.072573,173749
111,30.655346,104.072363,173828
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2023-07-05 09:25:36
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一、数据倾斜的原理在执行shuffle操作的时候，大家都知道是按照key来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。假设多个key对应的values，总共是90万。但是问题是可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个
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2023-10-13 22:59:49
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一、分析思路前面已通过python+tableau实现对淘宝用户行为数据的分析此次使用MySQL实现同等分析操作。分析思路依旧：二、数据背景数据来源阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649 三、数据清洗①数据拆分出于电脑性能考虑，源数据过大，利用python拆分3000000条数据进行分析。 ②导
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2023-06-25 16:12:43
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# Github数据分析实例教程
## 1. 流程概述
为了完成Github数据分析实例，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Github上获取数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 分析数据 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：从Github上获取数据
在这一步，我们将
原创
2024-04-24 03:34:03
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# 截面数据分析实例
截面数据分析（Cross-sectional Data Analysis）是一种在特定时间点对多个个体（如人、公司或国家）进行研究的方法。它通过分析同一时刻收集的数据，帮助我们理解变量之间的关系。本文将通过一个实例来探索如何进行截面数据分析，并提供相应的Python代码示例。
## 数据准备
在本例中，我们将使用一个假设的数据集来分析个人收入与教育水平之间的关系。我们假
总第107篇前言jupyter_notebook是数据相关岗位从业者的一个不错的选择，很清晰、很方便，可以将分析过程和分析结果同步显示在一起。但是有的时候随着你的分析增多，你的代码就会变得很长，这个时候就需要目录这样的功能，来帮助你整理框架以及快速定位对应内容。jupyter_notebook提供了目录功能，可以更好地帮助你梳理框架以及快速定位。 图注:效果图
配置目录环境第一步打开A
题目1：找出每个部门工资第二高的员工现有一张公司员工信息表employee，表中包含如下4个字段。employee_id（员工ID）：VARCHAR。employee_name（员工姓名）：VARCHAR。employee_salary（员工薪资）：INT。department（员工所属部门ID）：VARCHAR。employee表的数据如下表所示。 还有一张部门信息表department，表中包
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2024-01-11 12:32:19
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