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。
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2023-10-31 10:44:21
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数据分析方法汇总(1)很长时间没有写过关于数据分析师的文章了，做数据分析师也好多年了，近期好多数据小白们在问，数据分析师的数据分析方法都有哪些，下面是对数据分析方法的总结。 一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。1、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。2、正态性检验：很多统计方法都要求数值
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2023-08-25 16:46:01
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<谁说菜鸟不会数据分析>--读书笔记1.分析步骤： 明确分析目的和思路->数据收集->数据处理->根据目的和思路进行数据分析->用图表展现分析结果->撰写分析报告 2.分析方法： 基本:对比分析法，分组分析法，交叉分析法，结构分析法，漏斗图分析法，综合评价分析法，因素分析法，矩阵关联分析法 高级：相关分析法，回归分析法，聚类分析法，判别分析法，主成分
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2023-09-14 22:18:10
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Tips：问卷设计好了之后，一般要先进行预调查，收集到数据后进行题目区分度检验和信效度检验，合格之后才能发放给调查对象。在正式发放并回收问卷后，一般依然需要再做信效度分析（当然，不重要的问卷调查都忽略了预调查，可能只是随便编一编话术。信效度分析是每份问卷必须的）一、影响关系类研究分析这类分析思路倾重于关系，并且是影响关系的研究。比如各种因素对员工薪酬满意度的影响关系研究、员工离职倾向影响关系研究、
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2023-08-26 23:34:16
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一、数据处理缺失值填充对分类变量缺失值：填充某个缺失值字符(NA)、用最多类别的进行填充 对连续变量缺失值：填充均值、中位数、众数二、数据分析数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。数据清洗 我们要进行数据的缺失值、重复值、字符串和数据转换等处理操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子1.缺失值 1.1观察 df.info() #显示完整的数据信息 df
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2023-10-25 16:09:19
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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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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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数据分析的重要性相信大家都知道，但数据分析到底要怎么做呢？很多人错误地认为数据分析就是运用各种数据统计方法，对数据进行归总、模型分析等，实际上，真正的数据分析还包含了问题定义、数据清理、数据展示等五大步骤。为了更好地掌握数据分析的五大步骤，我们会结合使用专业的思维导图软件MindManager来讲解。MindManager思维导图拥有简洁的排版、清晰的层级关系，有助于我们更好地理解数据分析中的知识
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2023-05-29 14:34:58
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－数据分析展示就用 DataHunter－虽然现在数据分析的工具越来越多了，但是只有Excel、SAS、R、SPSS、Python这 5 大软件比较常用。而Excel对于很多数据分析人员来说，是最初级也是最主要的分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。那么，如何利用Excel进行数据分析呢？
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2024-01-14 16:12:36
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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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数据分析的完整流程（个人学习）课程学习 数据集：UCI的wine quality数据集 首先用pandas的read_csv获得wine quailty数据一.大致了解数据，并作必要的预处理 1.wine.info()来了解每一列数据的类型 必要时用astype（）函数转换数据类型 2.wine数据中很可能有很多重复的数据，因此需要去重 wine.duplicated().sum()可以获得重复的
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2024-02-02 07:37:46
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上面，我们存储了：1)文字“ Facebook”作为字符串2)价格为0.0的浮动3)文本“ USD”作为字符串4)评分计数2,974,676作为整数5)用户评级3.5为浮动为数据集中的每个数据点创建变量将是一个繁琐的过程。幸运的是，我们可以使用list更有效地存储数据。这是我们可以为第一行创建数据点列表的方式：要创建上面的列表，我们：1)输入一系列数据点，并用逗号分隔每个数据点： 'Faceboo
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2024-08-23 15:16:00
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一.营销概述 营销是关于企业如何发现、创造和交付价值以满足一定目标市场的需求，同时获取利润的学科。营销学用来辨识未被满足的需求，定义，度量目标市场的规模和利润潜力，找到最合适企业进入的细分市场和适合该细分市场的供给品。 1.营销的主要过程： 1.机会的辨识【Opportunity Identification】 2.新产品开发【New Product Development】
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2023-08-13 19:34:16
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网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。1.Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报
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2023-08-10 13:32:08
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一、应用数据包络分析DEA是一种多指标投入和产出评价的研究方法，其应用数学规划模型计算比较决策单元（DMU）之间的相对效率，对评价对象做出评价。比如有10个学校(即10个决策单元DMU,Decision Making Units)，每个学校有投入指标（比如学生人均投入资金），也有产出指标（比如学生平均成绩，学生奥数比赛比例等），有的学校投入多，有的学校投入少，但是投入多或少，均会有对应的产出，那么
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2024-01-11 22:55:20
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CogDataAnalysisTool 数据分析工具使用教程简介CogDataAnalysisTool工具可以设定公差范围，来对其他视觉工具产生的数据进行逻辑判断，并可以进行统计分析。对于输入的每一个数据，都可以设定单独的阈值。如下图所示： 您不必为所有类别启用公差范围。例如，您只能针对高拒绝限制测试值。此外，您可以在任何时候启用或禁用每个公差范围。如果是对多个数据通道进行分析，你也可以对所有数据
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2023-10-09 00:40:36
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hr员工数据分析项目实战（数据已脱敏）背景说明某公司最近公司发生多起重要员工意外离职、部分员工工作缺乏积极性等问题，受hr部门委托，开展数据分析工作。 经与hr部门沟通，确定以下需求：制定数据仪表盘实时监控人员变动情况（比如能预知员工离职节点），制作员工画像。原始数据说明：共两个sql数据，“hr数据”、“员工满意度及绩效考核数据”。其中hr数据中，转过岗的员工有转岗前和转岗后的两条数据
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2023-09-13 17:34:38
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0 此式总成立，说明“无约束”。n 情况二：-(x-1)0此为“约束”，满足题意。n /8(1)通过符号计算求的导数。(2)然后根据此结果，求和。〖目的〗l diff, limit指令的应用。l 如何理解运行结果。〖解答〗syms ty=abs(sin(t))d=diff(y) %求dy/dtd0_=limit(d,t,0,'left') %求dy/dt|t=0-dpi_2=limit(d,t,p
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2023-12-08 16:20:45
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概述: 1 clc;
2 clear all;
3 p1=[4 3 2 1];
4 y=poly2sym(p1) %由向量创建多项式
5 disp(y) %显示多项式 1 多项式的求值与求根 1 clc;
2 clear all;
3 p=[1 -1 -6]; %多项式的系数向量
4 x=2:5;
5 y=polyval(p,x)
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2024-06-25 15:21:26
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matlab课后习题答案.doc习题二1. 如何理解“矩阵是 MATLAB 最基本的数据对象 ”答因为向量可以看成是仅有一行或一列的矩阵，单个数据(标量)可以看成是仅含一个元素的矩阵，故向量和单个数据都可以作为矩阵的特例来处理。因此，矩阵是 MATLAB 最基本、最重要的数据对象。2. 设 A 和 B 是两个同维同大小的矩阵，问1 A*B 和 A.*B 的值是否相等答不相等。2 A./B 和 B.
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2024-01-15 17:16:51
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