1 数据分析目的数据分析是指用适当统计分析方法对收集来大量数据进行分析,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
  大数据分析已经应用于我们生活中各个领域,其最佳功能之一就是适应性和广泛应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域应用系列文章,足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关数据科学应用案例。    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各个领域,其最佳功能之一就是适应性和广泛应用范围。我们阅览了有关
近年来,数据分析已经逐步应用到生活各个领域。就在刚刚结束不久#2020年线上智博会#上,马云在8分钟演讲中,30次提到数字化问题。马云表示,数字化以前只是让一些企业获得更好,而今天是企业活下去关键。随着数字化加速推进,未来一二十年,中国有望实现数字化。并且,在未来,大到企业、小到个人,都将从数据分析中获益。由此观之,未来十年中,数据分析将成为指导企业科学决策运营关键指标,数字化也将
一、数据分析简介:作为常识,数据分析中至少80%时间都用在数据预处理,分析、建模、测试等工作占比不到20%。During the course of doing data analysis and modeling, a significat amout of time is spent on data preparation: loading, cleaning, transforming,
栏目简介: 这里记录着小编对于数据一些思考和反想, 希望对大家有所帮助,也希望各位大佬出来指点一二,探讨如何在数据领域更好应用。一、数据思索和应用一 :什么是数据企业中数据最多点之一就在于数据分析,我们此案从数据分析角度来聊一聊。数据分析目的一个公司为什么做数据分析呢,无非是为了探寻一些信息 从历史,到现在,展望将来, 那么根据这个目的来细分的话。历史&n
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突变事件)进行预测 3)找先兆指标,如婴儿类用品新增活跃用户数量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转化率,如X2007/新生儿2007位为20
 题目大意: Matt去发快递,快递点有N个职员,职员处理一个客户时间服从指数分布:f(t)=λe−λt,其中参数λ为职员效率,现在给出每个职员效率,同时给了一个场景:现在每个职员都有且只有客户在服务中,此人还从信息牌得知了每个职员已经为当前客户服务了c时间,题目中也给出了,一旦有客户被服务完毕,则这个人就立刻去接受服务。问在此场景下,这个人发快递需要时间期望是多少
原创 2023-05-18 15:02:31
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MATLABMATLAB是Matrix Laboratory(矩阵实验室)缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品商业数学软件。MATLAB不仅仅是一款可以用来做统计分析软件,它还可以高效地处理其他很多数学问题。它常被用于各种数学建模和工程设计,相比于它强大统计分析功能,这可说是大材小用。它具有丰富库函数(工具箱);内嵌绘图功能,可实现数据多维度展现;同时有良好交互设计
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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一、什么是多维度折解法说到多维度拆解法,那我们首先要理解两个关键词:维度和拆解,下面咱举个栗子:这马上过年了,相信大部分朋友已经在回家路上了,有的甚至在家葛优躺好几天了。回到家了七大姑八大姨最喜欢问你什么呀?七大姑八大姨:听你妈说你还没对象呢,给你介绍一个吧,我这儿有个特别优秀,第一,他个子高,第二,家庭条件很好,第三,长特别的帅。那在这个例子里,拆解维度就是把优秀拆分成三个维度即个子高、家
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各种统计量来描述数据分布特征,以便我们对数据分布特征形成初步认识,发现隐藏在数据背后信息,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频率分析和连续变量频率分析。1.1 分类变量频率分析    &nb
      想必大家在刚接触AIS时,对AIS数据解码感到困惑,其是采用6位ASCII压缩码传输,所以对AIS数据正确解析,就是完成任务关键所在。通过最近一个项目,了解了AIS数据解码分析过程,现将其流程和相关代码列出,此参表可以参见快乐鹦鹉AIS解码算法一文。Public Function fun_Decode(ByVal AISD
转载 2023-07-28 22:34:17
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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
背景知识 数据分析主要运用于市场营销和风险管理 数据分析建模需要先明确业务需求,然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。如果分析目的是描述目标行为模式,就采用描述型数据分析,描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类如果是预测型数据分析,就是量化未来一段时间内,某个事件发生概率。有两大预测分析模型, 分类预测 和 回归预测。 分类与回归用处:用卡申请人
Python数据分析__20210103 学习之路开始咯一、Python StudyPython基础是本次进入数据分析核心工具,因此最先开始学习。下面的学习大纲有什么问题, 欢迎各位大佬指点。(一)python基础1.环境搭建两部分:Python解释器和Pycharm 安装教程_网上漫天飞,主要有几个方面需要注意。(1)python解释器环境变量添加 添加环境变量这个很重要!!!
# Github数据分析实例教程 ## 1. 流程概述 为了完成Github数据分析实例,我们需要按照以下步骤进行: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 从Github上获取数据 | | 2 | 数据预处理 | | 3 | 数据可视化 | | 4 | 分析数据 | ## 2. 具体步骤及代码示例 ### 步骤1:从Github上获取数据 在这一步,我们将
# 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。常见方式是通过集成第三方分析工具,如Google Analytics或Fire
原创 7月前
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题目1:找出每个部门工资第二高员工现有一张公司员工信息表employee,表中包含如下4个字段。employee_id(员工ID):VARCHAR。employee_name(员工姓名):VARCHAR。employee_salary(员工薪资):INT。department(员工所属部门ID):VARCHAR。employee表数据如下表所示。 还有一张部门信息表department,表中包
网站日志分析项目案例(一)项目介绍:当前页面网站日志分析项目案例(二)数据清洗:网站日志分析项目案例(三)统计分析:一、项目背景与数据情况1.1 项目来源   本次要实践数据日志来源于国内某技术学习论坛,该论坛由某培训机构主办,汇聚了众多技术学习者,每天都有人发帖、回帖,如图1所示。 图1 项目来源网站-技术学习论坛apache common日志进行分析,计算该论坛一些关键指标,供运营者进行
转载 2023-09-13 23:49:58
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现在很多厂商都说自己产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品,的确是件难事,因为很多工具具有相似的特征和功能。此外,有些工具差异是非常细微。所以,关键区分因素可能还是要根据企业能力以及在数据分析方面的成熟度,重点考虑如何在易用性、算法复杂性和价格之间寻找平衡。我们将在本文对九个主流大数据分析软件厂商产品进行对比,即Alteryx、 IBM、KNIME.com、 M
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