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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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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数据读取理解数据数据清洗数据分析1、数据读取#导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport re#正则解析from wordcloud import WordCloudimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')#连接mysqlimport pymysqlpymysql.install_as_MyS.
原创
2021-05-31 13:49:06
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环境：
shell工具：git bash(自行下载)，对比cmd：几乎接近linux命令
jupyter lab是jupyter notebook升级版实操：
桌面右键点击git bash here进入mingw64界面
输入jupyter lab进入网页
点击python3进入操作页面数据分析与可视化的具体实现内容：1.订单表的长度：shape，columns2.统计菜名的平均价格（amount
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2023-06-19 14:51:38
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数据分析项目总结（一）项目综述踩过的坑总结 项目综述做的第一个数据分析的项目。项目背景是属于探索型项目，即有一些数据，想看看这些数据可以做些什么？当然是从业务的角度出发，想利用数据为业务决策提供数据支撑。踩过的坑首先要明确业务方想得到什么？在确定完前期的目标及相关的基本统计量后，写报告时，出现得到的报告结果不是业务方想要的；重新设计统计量。（一定要注意：在连成宽表之前，先看一下要统计的指标，是否
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2023-11-06 22:17:32
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文章目录一、前言二、项目需求三、数据结构Customer表Transaction表Store表Review表四、项目实战通过UDF自定义 MD5加密函数对表内容进行检查，为数据清洗做准备开启动态分区，通过窗口函数对数据进行清洗数据分析Customer分析Transaction分析Store分析Review分析 一、前言Hive 学习过程中的一个练习项目，如果不妥的地方或者更好的建议，欢迎指出！
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2023-11-27 15:38:52
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内容爬虫，数据分析可视化项目 岗位数据分析可视化 通过Python进行招聘数据的抓取，并对数据进行储存和数据的处理，以及数据分析的可视化 涉及知识点： 1.Python 基础语法、数据类型、流程控制、函数 2. 爬虫的请求过程、requests库的安装和使用、Http请求与POST 3. 爬虫与反爬、请求头Headers、Cookie 4. Json数据的处理及储存、jieba分词、词频统计 5.
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2023-11-26 23:11:03
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一、分析背景和数据来源分析背景：随着互联网购物的发展，越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中，2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次，但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向，以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析，意图为商家后续的商品销售进行指导，获取更多的客流以及销售量。数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集
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2023-08-10 16:01:37
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电信信号强度诊断项.知识点1 项.背景⼿机⽬前已经是⼈们⽣活必不可缺少的⼯具，给我们带来⽅便的同时，特带来⼀些困扰，例如：由于 信号强度差、⽹络速率低导致的抢红包慢，通话的质量较差。本项⽬主要⽤于分析⽤户附近的信号强 度，⽹络质量，为⽤户提供⼀些建议，例如：⽤户附近哪家运营商的⽹络质量好，信号强度⾼ ，例如， ⽤户的哪个⽅向⾃⼰使⽤的运营商信号好。 为运营商提供⼀些合理的建议，例如某⼀地理区域，某
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2023-11-21 14:58:23
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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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一 SparkSQL 是什么1.1 SparkSQL 的出现契机数据分析的方式 数据分析的方式大致上可以划分为 SQL 和 命令式两种：命令式在前面的 RDD 部分, 非常明显可以感觉的到是命令式的, 主要特征是通过一个算子, 可以得到一个结果, 通过结果再进行后续计算.命令式的优点操作粒度更细, 能够控制数据的每一个处理环节操作更明确, 步骤更清晰, 容易维护支持非结构化数据的操作命令式的缺点需
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2023-10-03 16:46:00
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本文适合刚学习完 Java 语言基础的人群，跟着本文可了解和使用 Tablesaw 项目。示例均在 Windows 操作系统下演示本文作者：HelloGitHub-秦人HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列，今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目——TablesawTablesaw是一款 Java 的数据可视化库。它主要包括两部分：一部分是数据解析库，另一部分是数
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2023-09-06 19:44:25
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本项目仅仅是对Java数据结构的一些知识的使用，不涉及很深的数据结构，如果是新手学习的，可以来写一写，可以锻炼自己的一些api的使用。 项目介绍：只是简单的实现电影院买票的一些流程，对象有用户和店铺经营者组成。项目下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1b6LNO9JbL0i1xi7XRVLxgw 提取码：73yj功能介绍：首页： 店铺经营
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2023-07-20 19:02:06
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分析工具：Google Analytics：多纬度分析能力 数据的作用：多维度报表分析用于业务，运营，推荐策略公司内部搭建数据平台，搭建整个数据指标体系，用数据和实验驱动增长 对数据使用的发展阶段，以及互联网数据思维的培养：与业务相关，如何衡量业务，反哺业务？别人看啥我看啥-->主动获取数据-->GA的预制报表-->主动搭建指标模型-->数据反哺业务与分
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2024-01-14 14:10:39
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一、目的 虽然说python很好写爬虫，并且Java也有很多爬虫框架，比如，crawler4j，WebMagic，WebCollector，我写的这个爬虫框架呢，只能解决特定的小问题，还没办法达到很好的通用性，但是通过这个项目，我们可以了解熟悉一下爬虫的整体思路，以后用第三方爬虫框架的时候也就很好上手了。二、分析以及实现
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2024-01-04 15:57:10
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分析方法01方差分析定义：用数理统计分析试验结果、鉴别各因素对结果影响程度的方法称为方差分析（Analysis Of Variance），记作 ANOVA。我们关心的试验结果称为：指标试验中需要考察、可以控制的条件称为：因素因素所处的状态称为：水平根据因素数目的不同可以划分为单因素方差分析和双因素方差分析。01.1单因素方差分析只考虑一个因素A对所关心的指标的影响， A取几个水平，在每个水平上作若
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2024-01-29 02:38:40
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数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西，就是a和b之前是否存在相关性以及因果性。很多报告、甚至研究都只发现了相关性，利用相关性系数就能得出；还要用假设检验来得出因果性关系才算完整。1.分析背景数据集背景介绍政策：2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，十八届五中全会公报提出实施全面二孩政策。技术：自2012年起，母婴AP
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2023-11-15 22:12:08
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Excel数据分析项目——电商数据分析实战一、明确目的——以业务为核心目的二、理解数据①商品购买记录数据购买用户信息表三、提出问题四、数据清洗①选择子集②列名重命名③数据类型转换④数据去重⑤缺失值处理⑥异常值处理⑦关联数据表⑧数据整理五、描述性统计六、数据可视化①哪些类别（细分）的商品比较特效，总销量前五的产品是哪些类别？各自占比是多少？——确定哪些商品应该多供应②不同种类商品的销售趋势是怎么样
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2023-09-04 20:42:06
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