最近一段时间，因为工作的需要，使用GA（GA是Google Analytics的简称）比较频繁，所以花时间研究了一下，从不太了解到会使用（呵，远还没有到精通的地步），发现了很多有价值的地方，今天在这里做个总结和分享。希望大家能扔个砖头什么的。第一步：注册GOOGLE帐号 要使用GA，必需先成为GOOGLE的注册用户，如果没有请去注册。当然，你有GMAIL邮箱就可以。邮箱就是帐户名。第二步：开启Go
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2024-01-09 13:26:14
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们首先需要确定芯片平台。不同的芯片平台技术不同，既有单通道，也有双
原创
2022-06-21 08:59:37
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高斯过程回归分析（GPR）是一种强大的非参数贝叶斯回归技术，用于处理各种复杂的数据建模任务。在实际应用中，GPR可以用于预测、时间序列分析及决策支持等领域。然而，GPR的实现与调优过程往往伴随着一些错误和问题，尤其是在使用Python进行建模时。本文将针对“GPR 高斯过程回归分析 Python”这一主题展开讨论，涵盖错误现象到解决方案的全过程。
## 问题背景
在一个机器学习项目中，我们应用
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
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2024-01-13 20:01:43
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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
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2024-05-10 00:37:19
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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，
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2023-12-17 14:10:23
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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
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2024-01-13 06:53:55
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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
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2024-01-16 22:10:02
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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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2023-12-14 00:57:46
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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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随着互联网技术和计算机技术的发展，数据已经成为了当今社会的一种重要的资源。特别是在过去几年中，大数据技术的快速发展，让我们看到了数据对于社会和产业的重要性。而人工智能（AI）作为一项基于数据的技术，与大数据的结合更是让人们看到了前所未有的机遇和挑战。本文将从以下几个方面探讨AI与大数据的结合。一、AI与大数据的基本原理AI与大数据的结合，是基于AI技术和大数据技术的基础之上的。AI技术包括机器学习
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2023-07-28 14:21:40
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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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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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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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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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文章目录一、已有ROS仿真器，自行编写控制器节点1、利用rostopic list明确仿真器可用的topic2、rostopic info 找到对应话题的类型3、rosmsg show查找msg定义4、编写控制器节点补充：Twist定义的介绍二、自己构建Publisher和Subscriber节点（一）ROS中消息类型的结构框架1、common_msgs2、geometry_msgs3、Twis
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2024-01-15 22:28:38
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