一、统计分析方法论：1.描述统计（Descriptive statistics）：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。目的是描述数据特征，找出数据的基本规律。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。（1）数据的频数分析：在数据的预处理部分，我们曾经提到利用频数分析和交叉频数分析来检
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2024-05-09 21:42:37
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困扰着我的用户激活次数分析，让人很是头疼。在此就谈谈自己的今天一天的收获和感受吧。 数据可信度。从用户那边获取过来的数据占用户实际操作的比例是多大，用户的激活次数和用户的窗口打开次数理论上是一致的，可实际得到的数据确相差甚远。我就开始怀疑收集这些的数据是否具有可靠性，r如果一开始收集得到的数据可信度就低，那么以后分
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2023-11-30 15:25:10
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文章目录Numpy1、创建数组2、数组属性3、numpy函数4、随机random5、数组的索引5.1 一维5.2 二维5.3 布尔6、数组变化6.1、一维变二维6.2、二维变一维6.3、拼接6.4、分割7、矩阵7.1、矩阵的创建7.2、矩阵运算7.3、numpy运算7.3.1 + - * / 比较运算7.3.2 广播机制，二维与一维8、numpy文件读写9、统计分析MatplotlibPanda
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2024-01-11 16:58:46
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因素之间存在着相互依赖又相互制约的关系，通常是复杂的非线性关系。为了分析其相互作用机制，揭示内部规律，可根据理论推导，或对观测数据的分析，或依据实践经验，设计一种模型来代表所研究的对象。模型分析数据分析和模型Codd根据处理数据的范围、用户-分析人员的交互需要、多维分析需求及现有工具的支持等因素,将数据分析模型分为四种模型：1.绝对模型(categorical model); 2.解释模型(exe
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2023-06-07 14:09:40
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# 游戏的数据分析与可视化
在当今数字时代，游戏产业不仅是娱乐的代表，也是数据分析的重要领域。游戏开发者和运营商通过收集和分析数据，以优化用户体验、提高用户留存率和增加游戏的盈利能力。本文将探讨游戏数据分析的基础，展示如何用代码实现数据分析，并通过可视化方法，如甘特图和类图，将数据以更直观的方式呈现。
## 1. 游戏数据分析的基础
游戏数据可以通过多种方式收集，例如玩家行为、互动次数、游戏
2021年研究生数模B题论文记录1.常见数据处理方法：2.相关性系数选择3.聚类算法4.一种数据降维方式5.预测模型 2021年全国大学生研究生数学建模竞赛优秀论文集合，B题，文章编号：B211001300671.常见数据处理方法：针对缺失值，文章使用的是拉格朗日插值法，相较于平均值插值法，更加适用于有时间序列性质的数据，同时插值后的数据属于预测的一部分，文章中的观点是保留小数针对异常值，一种
经常有粉丝问我XX数据是从哪里获取的。除了爬虫获取，还有一些常用数据/报告来源网站，今天给大家分享一波~1.中华人民共和国统计局国家统计局 2. 中国互联网络信息中心中国互联网络信息中心 3. 中国信通院中国信息通信研究院 4. 艾瑞网报告_艾瑞网 5.前瞻网经济学人 - 让您成为更懂趋势的人_细分产业市场分析_前瞻经济学人App - 前瞻网 6. 极光大数据数据报告列表 - 极光7.中
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2024-01-30 19:13:23
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数据分析-美国小孩英文名分析数据抓取数据集的获取是我们进行数据分析的第一步。现在获取数据的主要途径一般为：现成数据；自己写爬虫去爬取数据；使用现有的爬虫工具爬取所需内容，保存到数据库，或以文件的形式保存到本地。博主用的是现有的数据进行数据分析。如果是想通过自己写爬虫来爬取数据，那么整体思路大致分为：确定爬取的内容、对主页面解析、子页面的获取、子页面的解析、数据的保存。现在的网站或多或少都有一些基本
运营GCMail网站那么久了，收获到了不少的经验，下面我就对针对网站运营的数据分析做个标准性的衡量，让我们大家都知道如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。
原创
2011-07-08 10:36:01
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# 指导如何使用Python进行数据分析并制作简历
在当前的数据驱动世界中，数据分析师的需求越来越高。对此，学会如何用Python进行数据分析不仅能提升你的技能，也能够为你的简历增添光彩。本文将引导你完成这一历程，并提供详细的代码示例及注释。
## 流程图
首先，了解完成整个流程的步骤。在表格中，我们将展示数据分析的整体流程。
| 步骤 | 任务描述
原创
2024-08-30 05:15:40
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文章目录数据集数据加载数据探索和清洗评分最多电影评分最高分析评分人数中最多的百部电影评分与年龄关系 数据集数据集包含3个csv文件，文件中包含电影名字，发行时间，评分用户信息，评分等信息http://grouplens.org/datasets/movielens/ （使用的dataset是older datasets）评分表 （u.data） 196 242 3 881250949 186 3
面试中常见的大数据问题主要有：对大数据进行去重，对大数据进行排序，取大数据的Top K等等。大数据相关问题的花样数不胜数，但其根本考点是不变的——内存。碍于内存的限制，不能对大数据进行一次性全部处理，所以首先想到的是分治处理，再合并。但怎么分治，需要好好琢磨，怎么合并，也需要好好琢磨。分治法只是一种通用的方法，并不适用于所有情况。1. 大数据去重大数据去重的方案有很多，不同的题目采取的方
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2024-01-05 21:57:43
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春节长假转眼已过，即将迎来的是一年一度的金三银四跳槽季。假如你准备在金三银四跳槽的话，那么作为一个Java工程师，应该如何利用这不到1个月的时间，快速的为即将到来的面试进行充分的准备呢？面试官考察候选人的时候主要是从技术广度、技术深度、基础功底、系统设计、项目经验几个角度来进行的。今天小编也准备美团内推（一面+二面+三面）面试题目，小伙伴可以试试。需要答案详解的可以加小编QQ群8515318105
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2023-10-27 16:38:21
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9月22日下午消息，中国信通院数据显示，2021年8月，国内市场手机出货量2430.6万部，同比下降9.7%，其中，5G手机1768.8万部，同比增长9.4%，占同期手机出货量的72.8%。今年前八个月，国内市场手机总体出货量累计 2.27 亿部，同比增长 12.3%，其中，5G 手机出货量 1.68 亿部，同比增长 79.7%，占同期手机出货量的 74.1%。2021 年 1-8 月，国内市场手
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2023-08-13 17:01:53
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这样得出的结论不仅具备条理性和逻辑性，而且还更具备结构化和体系化，并保证分析结果的有效性和准确性。今天从以下6个维度36种分析模型和方法逐个简略介绍，赶紧点赞收藏！战略与组织质量与生产营销服务财务管理人力资源互联网运营一、战略与组织1、SWOT分析主要应用于商业和管理领域，通过内部环境：机会与威胁，外部环境：优势与劣势两个维度，将企业的战略与之结合起来的一种分析方法。最终依照矩阵形式排列，得出SO
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2024-08-23 10:40:54
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现如今，智能手机是人手一份。每天我们都通过手机与外界沟通交流，手机作为必不可少的媒介，无形中记录着我们日常生活中的点点滴滴。这些信息主要包括个人位置信息、通信信息、账号密码信息、存储文件信息等四大类。由于Android是开源的，软件用户可自行对软件进行修改、复制及再分发，直接进行信息交换。有些用户还会自己对系统进行破解，获取权限，窃取个人信息。一些山寨手机甚至还
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2023-06-08 14:47:56
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“数据为王”的时代，金融大数据被誉为“金矿”，其价值已成为共识。近年来，数据成为金融业的话题之王，大数据平台已经站在了一个新的节点，金融机构越来越依赖客户服务、创新产品和内部管理“数字”。尤其是传统征信行业，经常存在“覆盖面有限，审计周期长，信息采集面有限”等待缺点，而这正是AI，大数据、云计算等新技术优化，重塑服务链的发力点。在金融企业和非金融企业中，大数据不仅改变了传统的数字运营模式，而且为金
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2023-10-06 00:18:10
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周老师的书，对神经网络写了一个小的Demo是最简单的神经网络，只有一层的隐藏层。这次练习依旧是对西瓜的好坏进行预测。 主要分了以下几个步骤1、数据预处理对西瓜的不同特性进行数学编码表示（0~1），我是直接编了对应数字。含糖量已经是一个0~1之间的数，所以就没有进行处理 青绿 1乌黑 0.5浅白 0 蜷缩 1稍蜷
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2024-07-12 12:12:23
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# Python中关于数据分析的包实现流程
## 1. 数据准备
在进行数据分析之前，首先需要准备好要分析的数据。可以从文件、数据库或网络获取数据，并将其加载到Python中进行后续处理。
## 2. 导入必要的包
在进行数据分析之前，需要导入一些必要的Python包，以便使用其中提供的函数和方法进行数据处理和分析。常用的数据分析包有：
- Pandas：用于数据处理和分析，提供了强大的
原创
2024-01-18 03:36:26
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1、请您简单介绍一下数据的可视化技术、商业智能技术、和数据挖掘的技术。答：数据可视化本身也是一种数据分析技术，是将数据以统计图表和视觉形态表现出来的分析展现技术。我常说：看得见才能做得到，看得见才能做得好！随着数据分析技术的发展，数据存储、报表、分析和展现逐渐融合和一体化，过去是从数画图，现在往往先画图再洞察数据异常；可视化领域：报表可视化、绩效仪表盘、社会网络可视化、信息图、一页式管理图表。商业
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2024-08-02 14:56:58
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