个人欠缺1-数据库类必修：NoSQL(MangoDB, Redis)选修：了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra2-大数据开发hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说 3-工具类可视化：http://plot.ly、d3.js、
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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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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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
入行数据分析可行吗？适不适合学习？近几年数据分析很火很多人都涌入数据分析看似热火朝天的行业，学习数据分析的出发点很多，有的为了让自己不落伍紧跟时代步伐，有的为了一份高薪体面的工作，还有的为了公司的发展逼着自己要去了解数据分析，还有一些啥都想学的学霸。入行数据分析怎么样？1、数据分析不是技术很多人学习数据分析不知道学什么?开始就是python、模型，硬生生把数据分析当成了一门技术，到企业中工作傻眼了
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2023-09-14 21:32:27
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是的，数据分析入门并不难，只需要具备一定的数学基础、编程技能和实践经验，再结合一些有效的学习方法和注意事项，就可以快速地掌握数据分析的基本概念和方法。以下是几个做好数据分析入门的关键点：建立数学和统计学基础数据分析离不开数学和统计学的基础知识，因此需要学习线性代数、微积分、概率论、假设检验等基础课程，这些知识将对数据建模和解释提供帮助。学习编程语言和工具Python和R是目前最流行的数据科学编程语
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2023-08-02 21:45:31
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pandas数据分析基本数据结构对象类型含义用途DataFrame二维数据对象按列组织的表格数据Series一维数据对象单一（时间）数据序列 Series相当于是特殊的DataFrame数据DataFrame类import pandas as pd #导入pandas
df = pd.DataFrame([10,20,30,40],
columns=['numbers'],index=['a
数据分析生涯规划与等级从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。要从“使命必达”的助理数据分析师，成长为“独挡一面”的数据分析专家，其中必然需要学习很多知识、积累很多经验、提升很多技能，这对从事数据分析的人有一定的指导意义，在做职业规划时可以参考。按照不同分析方法所能给人带来的智能程度，可以
一、什么是数据分析 专业的解释：有针对性的收集、加工、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术。 从行业的角度：数据分析是基于某种行业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价值信息的一个过程。 数据
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2023-09-18 15:55:23
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摘要Numpy是利用python来进行数据分析中必须要掌握的基础。是高性能科学计算和数据分析的基础包。利用numpy能对整组数据无需循环就能进行快速的标准数学函数计算，同时能进行线性代数，随机数，以及傅里叶变换等等功能，而对于数据分析来说，比较重要的用途就是数据的清理，过滤，子集构造，转换，排序，描述统计等等。创建多维数组1.利用array来生成基本数组，如：>>> import
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2023-11-03 19:14:05
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目前很多设计师都不明白设计为啥需要看数据，然而他们也不看数据，做出来设计的外观还是那么的美感，但这样真是真正UI交互设计吗？UI设计师看数据的必要性：商业产品需要更理性的设计，数据是理性化的一种途径。设计师是感性的，数据可以帮助设计师提升设计的正确率。设计需要了解用户，数据是了解用户的一种方式。 虽然数据不是做好设计的唯一因素，但它却可以让你的设计更加完美。那么，很多人都想问，究竟是什么
Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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什么是数据分析？数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析的流程：matplotlib :能将数据进行可视化，更直观的呈现使数据更加客观、更具说服力matplotlib：最流行的Python底层绘图库，主要做数据可视化图表，名字取材于MATLAB，模仿MATLAB构建。一、matplotlib折线图示例：from matplotlib impor
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2023-09-22 12:52:49
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数据包裹着我们每一个人，推攘着向前，向前，向前；我们也不断的需要在数据中发现知识，快速成长。怎么更好的完成数据分析呢？发现问题，认识问题，解决问题。看过万卷书，走过万里的路。发现数据分析也是一件有门有道，有章有法的事。简单而言六个字：“构成，对比，趋势”构成是数据内部的组合分布，主要描述“我”是谁？知道“我”是谁是最为关键的一步，正如一句古语：“知己知彼，百战不殆”。对比是组成部分的对比知道我最重
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2023-10-24 10:06:48
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首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？战略目标的实现情况：BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者了解企业的战略目标，制定并跟踪实现这些目标的具体指标和计划。通过BI数据分析，企
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2023-07-06 12:30:26
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
EIQ分析法源自日本物流研究所铃木震。铃木震在日本有着很大的影响力，作为一位知名的物流顾问，在研究了众多的物流实务案例的基础上，发展出了这样一套完整的分析管理工具。EIQ在台湾也得到了很好的应用和发展，所以在台企的物流系统里，人人言必称EIQ，如果你恰巧要去台企面试，如果又恰巧提到了EIQ，绝对加分；如果恰巧你不了解EIQ，而你应聘的岗位又与物流相关，那就有点悬了。 掌握了这个工具，对于你的工作
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2023-09-29 11:29:11
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一、探索Chipotle快餐数据导入库
import pandas as pd1. 将数据集存入一个名为chipo的数据框内chipo = pd.read_csv('./data/chipotle.csv')
chipo2. 查看前10行内容chipo.iloc[0:11,:]3. 数据集中有多少个列(columns)？chipo.shape[1]
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在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习以及深度学习的内容，其实这两门技术都是为人工智能服务的，现在人工智能是一个十分火爆的名词，很多人都在关注人工智能，那么什么是人工智能呢？人工智能的知识都有哪些？下面我们就给大家介绍一下。我们听到的AI其实就是人工智能，人工智能称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也
