数据分析DID(离散时间数据分析)是一种面向数据挖掘与统计分析的有效方法,能够帮助我们深入理解数据变化趋势及其背后的驱动因素。本篇博文旨在记录解决数据分析DID相关问题的过程,包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展,适合任何希望掌握此技术的人士。 ### 环境准备 为了正确执行数据分析DID,我们需要确保环境的兼容性。在此环境中,我决定使用Python和R进行数据处理,
原创 6月前
74阅读
# DID 数据分析:探索因果效应的强大工具 ## 引言 在现代数据分析中,因果推断是一项至关重要的技能。尤其在社会科学、医疗研究和经济学等领域,理解干预措施如何影响结果是研究者的一项基本任务。DID(Difference-in-Differences,差分中的差分)分析便是用来评估处理效应的重要工具之一。本文将带你深入了解DID分析,包括其原理、实施方法、代码示例,以及创建相关图表。 ##
原创 7月前
238阅读
本篇可能需要有一点点计量经济学基础。 DID(Differences-in-Differences),中文名是双重差分法,看名字就能看出来是两次差分出来的一个结果。在政策研究等领域较为常见,例如一带一路对政策接受国与本国带来的影响。公式形式假设我的脚标都写了,表示个体,表示时间其中 代表是否政策发生节点已经过去,已发生为1,否则为0。例如2013年发一带一路,那么2013年后均为1。代表此政策或行
转载 2023-06-14 18:52:12
3769阅读
1. DID参数定义      参数dataIdentifier (DID)逻辑上表示一个对象(例如,进气门位置)或对象的集合。这个参数应该在服务器的内存中可用。如果由服务dynamallydefinedataidentifier动态定义,则dataIdentifier值要么存在于固定内存中,要么临时存储在RAM中。一般来说,很多诊断服务请求都可以使用dataIden
一、掌握Excel  重点是了解各种函数,包括但不限于sum、count、sumif、countif、find、if、left/right,时间转换等。  Excel函数不需要学全,重要的是学会搜索。即如何将遇到的问题在搜索引擎上描述清楚。 二、数据可视化  数据分析界有依据经典名言,字不如表,表不如图。数据可视化是数据分析的主要方向之一。除掉数据挖掘这类高级分析,不少数据分析就是监控数
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
转载 2023-10-03 08:52:17
206阅读
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
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
1588阅读
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
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
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
转载 2023-09-14 21:32:27
246阅读
数据分析准备介绍章节内容数据分析前关于数据的收集、存储以及预处理等准备工作考试内容数据收集 (1) ⼆⼿资料数据的收集 (2) 样本数据的收集 (3) ⼤数据的收集数据存储 (1) 数据规模的度量 (2) 数据存储系统 (3) 数据存储与管理 (4) ⼤数据存储数据预处理 (1) 数据预处理的含义 (2) 数据预处理的基本原则 (3) 数据预处理的基本流程 (4) 数据预处理的⽅法 (5) 常⽤的
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
Orange不可能全部介绍,只能去阅读官方资料。这里就做一个聚类的小实验,把实验过程中的问题总结起来,避免后面的人走弯路。记录实验的目的,绝对不仅仅是证明成功,更是提醒后来者实验的问题,去解决重现实验的问题,这才是正确的态度。我选取的小实验主题为聚类分析,专门是层次聚类。 3.1 在小实验之前的内容在说到聚小实验类之前,不得不提到Orange可以作为模块导入python,因此不仅可以使用可视化操作
转载 2024-01-11 20:30:55
179阅读
Gartner近日公布了2021年十大数据分析技术趋势,这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner近日公布了2021年十大数据分析技术趋势,这些技术趋势将帮助企业组织应对这一年中的各种变化、不确定性和机遇。Gartner杰出研究副总裁Rita Sallam表示:“疫情给企业组织带来颠覆的速度,迫使数据分析领导者必须采用恰当的工具和流程应对这些关键技术趋势
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task 2 数据分析EDA分析EDA步骤其他工作 EDA分析探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索,通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。特别是党我们对面对大数据时代到来的时候,各种杂乱的“脏
转载 2024-06-16 12:10:48
85阅读
intraclass correlation coefficient (ICC)中文叫做同类相关系数。为什么要做icc呢。比如在标注的过程中,我们要衡量这个人标注的怎么样,我们可以这样做: 1.从总体样本中选择N个样本。每一个样本都由两个人标注,然后检查两个人标注的差别有多大。 2.还是N个样本,一个人标注完了,第二天再让他标注一次,检查两次标注的差别有多大。 上面1过程就是组间差异性,2就是组内
转载 2023-09-17 22:18:58
390阅读
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
键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。 今日,市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告,数据显示,2017年第四季度,全球平板电脑总出货量仅有4960万台,比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。 第四季度,苹果平板电脑出货量位居全球第一,与同期基本持平。IDC方面表示,
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] ————————————————————————
转载 2023-12-14 00:57:46
595阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5