解决常见问题：微信公众号中阅读量最高的前10篇文章是哪些？药店中每个月的销售金额是多少？数据分析过程分为以下步骤：（1）提出问题：数据分析首先要有个明确的问题。是所有数据分析开始的第一步。（2）理解数据：采集数据（根据定义的问题来采集数据）、导入数据（excel、sql）譬如，读取excel到python二维框中、了解数据（3）对数据进行清洗（对数据进行预处理）（4）构建模型（对清洗后
数据分析常用三种方法：趋势分析、对比分析、细分分析1. 趋势分析趋势分析般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。趋势分析，较好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比：是本期统计数据与上期比较，例如2月份与1月份相比较；环比可以知道较
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2023-08-27 15:36:51
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# 大数据分析日志 对格式要求
## 引言
在当今数字化时代，大数据分析已经成为了各个行业中不可或缺的一环。大数据分析通过对大量的数据进行收集、存储、处理和分析，可以帮助企业做出更加准确、科学的决策。而对于大数据分析而言，日志是非常重要的数据来源之一。本文将介绍大数据分析中对日志格式的要求，并给出相应的代码示例。
## 日志的重要性
在大数据分析中，日志记录了各种操作的详细信息，包括用户行
原创
2023-08-10 03:57:20
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1、绝对数和相对数绝对数：是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，也是数据分析中常用的指标。比如年GDP，总人口等等。相对数：是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）2、百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的
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2023-09-05 20:51:56
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数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。这种文体是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及发展情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。在撰写报告之前，我们一般会经历6个步骤：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。那么，大数据的关键技术有哪些呢?今天就来了解下吧! 1、数据收集 大数据时代，数据的来源极其广泛，数据有不同的类型和格式，同时呈现爆发性增长的态势，这些特性对数据收集技术也提出了更高的要求。数据收集需要从不同的数据源实时的或及时的收集不同类型的数据并发送给存储系统
Excel数据分析：Excel必须掌握的7个操作技巧老铁们，我又来啦，上次分享了Excel最基本的操作，那今天的内容有所升级哦，来看看Excel中有哪些操作技巧，学会这些，日常数据处理工作just-so-so啦！1. 定位2. 选择性粘贴3. 快速填充4. 查找与替换5. 分列与合并6. 去除重复项7. 日期格式规范定位1.如何快速定位到不连续的空值，填充为01.在任意空单元格里复制02.选中数据
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2023-07-12 19:03:23
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本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：pandaspandas10分钟入门，可以查看官网：10 minutes to pandas也可以查看更复杂的cookbookpandas是非常强大的数据分析包，pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。就好比 Numpy的核心是 ndarray，pandas 围绕着 Ser
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2023-08-16 17:44:06
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一些同学在接触数据分析时，不知从哪方面入手开展分析，分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整，自己也说不出个所以然。所以接下来介绍一些常用的数据分析方法论。1. PEST 分析法PEST 是一种针对行业所处宏观环境进行分析的模型。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时。由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容会有差异，但一般都应对 政治(
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2023-06-01 17:39:35
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Part1描述统计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。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。集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用
分析分类数据一.列举变量的三种方法：1.直接罗列变量 2.variable_name_1 -- variable_name_2表示包含了数据集从variable_name_1到variable_name_2之间依次排序的所有变量。 3.有相同字根的变量可以使用ROOTn-ROOTm，如果我们记录了50个选择题，则可以命名为QUES1、……、QUES50二.添加标签1.为变量添加
模型Xgboost import xgboost as xgb
def xgb_model(X_t, X_v, y_t, y_v, test):
print("XGB model start")
xgb_val = xgb.DMatrix(X_v, label=y_v)
xgb_train = xgb.DMatrix(X_t, label=y_t)
xgb
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2023-07-23 20:51:39
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数据分析的8种方法详解 对于具体的业务场景问题，我们该怎么办呢?我们以一个电子商务网站为例，用数据分析产品 GrowingIO 对该网站进行快速地数据采集、清晰和可视化展示，然后给大家分享这 8 种常见的数据分析方法。 1 数字和趋势 看数字、看趋势是最基础展示数据信息的方式。 在数据分析中，我们可以通过直观的数字或趋势图表，迅速了解例如市场的走势、订单的数量、业绩完成的情况等等，
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2023-09-14 16:44:46
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决策树，随机森林，k邻近模型一. 决策树(Decision Tree)二. 随机森林(random forest)三. K-近邻(KNN)三. 结语 在本章，小弟将与大家分享一些在机器学习里很常用的模型，机器学习这个领域是计算机科学和数据科学的杂糅，过去它有时候经常被称为数据挖掘(Data mining)或者人工智能。但我们又不能很轻易的说机器学习就是统计模型，举个例子，在自然语言处理中有个注
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2023-08-24 14:30:23
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Python数据分析简介本教程将介绍如何使用Python进行大数据分析。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，具备丰富的数据分析库和工具。在本教程中，我们将涵盖以下主题：
数据分析准备工作
导入数据
数据清洗和预处理
数据探索与可视化
数据分析与建模
1. 数据分析准备工作在开始数据分析之前
本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
当刚涉足数据挖掘分析领域的分析师被问及，数据挖掘分析人员最重要的能力是什么时，他们给出了五花八门的答案。
其实我想告诉他们的是，数据挖掘分析领域最重要的能力是：能够将数据转化为非专业人士也能够清楚理解的有意义的见解。
使用一些工具来帮助大
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2023-08-08 16:36:33
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# 如何实现常用的数据分析模型
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现常用数据分析模型的整体流程，可以用下面的表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ------------ |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征工程 |
| 4 | 模型选择 |
| 5 | 模型
一、何为数据分析（一）数据分析的含义数据分析是指用适当的统计分析方法，对收集来的大量数据进行分析，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的过程。（二）数据分析的统计学分类在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。1、描述性统计分析，是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。它要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，
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2023-07-25 10:52:57
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数据分析师日常工作会涉及各种任务，比如数据预处理、数据分析、机器学习模型创建、模型部署。在本文中，我将分享10个 Python 操作，它们可覆盖90%的数据分析问题。1、阅读数据集阅读数据是数据分析的组成部分，了解如何从不同的文件格式读取数据是数据分析师的第一步。下面是如何使用 pandas 读取包含 Covid-19 数据的 csv 文件的示例。import pandas as pd # rea
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2023-08-11 10:29:28
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Excel中的函数引用一些预定义的公式，可以通过输入参数值来计算函数的对应函数，并且函数名称基本上与函数相对应，这很容易记住。在日常工作中，功能可用于数据统计、计算、处理和分析。本文主要介绍EXCEL中一些常用公式，excel函数公式大全看这里，供大家参考。操作环境：
演示机型：Dell optiplex 7050
系统版本：Windows 10
一、SUM函数SUM函数是用来求和的：
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2023-09-05 22:32:54
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