很多同学呼唤想看实战案例，今天它来了。全文硬核干货，大家做好扶稳慢慢看哦。问题场景：某互联网大厂TOB业务线，可以向平台商家提供SaaS/Paas类服务，但苦于销售水平不高，沟通话术质量不佳，转化率不足。现计划做话术培训，提升客户转化率。一、原始模型最简单的做法，定义话术A，话术B，俩版本。直接看转化率，哪个高了用哪个就好了！（如下图）那么，这么做有啥问题不？二、高级建筑最简单的做法，可能有几层问
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2024-02-12 07:43:19
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## Python数据分析项目实例
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索分析]
C --> D[数据可视化]
D --> E[建模分析]
E --> F[结果呈现]
```
### 2. 项目实例步骤
| 步骤 | 描述 | 代码
原创
2024-07-04 04:02:07
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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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每个JJ Abrams的电视连续剧疑犯追踪从主要人物芬奇先生一个下列叙述情节开始：“ 你是被监视。
政府拥有一个秘密系统-每天每天每小时都会对您进行监视的机器。
我知道是因为...我建造了它。
“当然，我们的技术人员知道得更多。
庞大的电气和软件工程师团队需要花费多年的时间来制造如此高性能的机器，而预算却是无法想象的……或者不是吗？
等一下，我们有了Had
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2024-09-22 11:19:34
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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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# Kettle在大数据分析项目实例
在数据分析与ETL（提取、转换、加载）流程中，Kettle（也称为Pentaho Data Integration）是一款非常流行的开源工具。Kettle提供了一个图形化界面，使得用户可以通过拖拽方式构建数据处理流程。本文将通过一个简单的例子来展示如何利用Kettle进行大数据分析，并结合代码示例，以及可视化的饼状图与旅行图，为大家提供一个全面的理解。
#
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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俗话说，知识改变命运。很多人通过学习知识使得自己获得很大的成功。现在很流行的就是数据分析行业，如果学好了数据分析知识，那么拿到高薪就指日可待。也正是因为如此，很多人都开始学习数据分析，那么学习数据分析知识都需要学习什么知识呢？下面就由小编为大家一一道来。首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务
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2023-08-21 13:40:10
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一 知乎数据清洗整理和数据研究 1 import matplotlib.style as psl plt.style.available psl.use() 2 plt.merge() 这里方法的功能超出我的想象。如果存在两张表，实际上不用对两张表清理的很彻底，就可以用merge方法，将两个表融合在一起，牛牛牛，非常有傲气。而且，有how参数，默
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2023-10-30 12:13:22
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经过前面的学习，下面来看⼀些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会⽤之前介绍的⽅法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的⽅法适⽤于其它数据集，也包括你的。本篇包含了⼀些各种各样的案例数据集，可以⽤来练习。案例数据集可以在Github仓库找到。一、来⾃Bitly的USA.gov数据
2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府⽹站USA.gov合作，提供了⼀份从⽣成.gov或.mil短链接的⽤户
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2023-06-05 20:57:17
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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='
一、项目介绍项目背景：根据已有数据，对给定车型进行数据分析，得出给定车型近半年每个月在各个城市真实搜索指数数据来源：数据使用百度指数给出的数据，通过对给定车型关键词进行数据抓取，得到车型的全国搜索指数。省份搜索热度、城市搜索热度。 数据： 链接：https://pan.baidu.com/s/1h5KKVESgRRHaP4DYgM8AaA 提取码：ke0o二、项目处理1、处理全国指数趋势表打开百度
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2024-05-08 19:26:09
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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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