不懂数据分析的程序猿不是好的产品经理之前写过一篇关于获取流量的文章，里面提到了数据分析在提升收入里会起到至关重要的作用，笔者有幸毕业后从事第一份的工作便是与数据挖掘与分析相关，做的是网站方面的统计分析，公司是覆盖了几十万中小站长的统计平台，每天漂浮在脑子里的就是各种各样的指标和数据——PV、UV、IP、新增用户、活跃用户、用户属性、页面跳转率、页面到达率、访问深度、访问时长......之后便慢慢学
MATLAB提供了两种方法进行聚类分析：1、利用clusterdata 函数对数据样本进行一次聚类，这个方法简洁方便，其特点是使用范围较窄，不能由用户根据自身需要来设定参数，更改距离计算方法；2、分步聚类：（1）用pdist函数计算变量之间的距离，找到数据集合中两辆变量之间的相似性和非相似性；（2）用linkage函数定义变量之间的连接；（3）用cophenetic函数评价聚类信息；（4）用clu
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2023-08-31 19:56:46
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如何利用AIGC技术实现数据分析
在当今数据驱动的时代，AIGC（人工智能生成内容）技术为数据分析提供了全新的解决方案。通过自动化生成内容，AIGC能够帮助分析师快速洞察数据背后的趋势和模式。以下将详细描述如何利用AIGC技术实现数据分析的过程。
### 问题背景
数据分析在各个行业中均扮演着至关重要的角色。随着数据量的不断增加，传统的数据分析方法正在逐渐显现出效率低下和无法满足快速决策的短板
数据分析与统计实验目的实验内容与要求实验程序与结果 实验目的掌握数据的基本操作；认识协方差与相关系数；认识有限差分。实验内容与要求掌握matlab中数据的基本操作，能够运用一系列函数解决基本数学问题；认识协方差与相关系数，能够进行基本的协方差以及相关系数的运算；认识有限差分，能够求元素之差并进行数值梯度的运算。实验程序与结果已知矩阵 1.1 求解矩阵M的各行和 1.2 求解矩阵M的各列和 1
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2023-10-10 20:18:55
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Hi，大家好，本期小编跟同学们聊聊如何利用python进行数据分析。说到数据分析，分析方法五花八门，且应用场景各不相同，本篇文章不针对具体的分析方法进行说明，主要描述数据分析的基础——数据处理。作为长年使用MY SQL的小编，入坑python的原因竟然是：需分析的数据量大且公司无法安装Navicat软件编辑MY SQL。为了完成工作，小编“不得已”接触了python，并完成了当时第一个python
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2023-07-06 15:17:18
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数据挖掘（金融） 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。客户细分 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 客户细分是指按照一定的标准
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2023-10-12 11:38:21
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下面以一个实际案例来说明淘宝详情API接口在大数据分析和价格监控中的应用。价格监控是电商企业的重要环节之一。通过淘宝详情API接口
原创
2023-12-06 13:57:52
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文章目录1【案例】拼多多如何实现用户规模按月翻倍？1.1 拼多多日活趋势1.2 AARRR简介1.3
原创
2022-12-09 09:56:43
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## 利用Python爬虫数据分析
在当今信息爆炸的时代，数据无疑是最宝贵的资源之一。而利用爬虫技术获取网络数据并进行分析处理，已经成为许多领域的常用手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域也有着广泛的应用。本文将介绍如何利用Python爬虫进行数据分析，并给出代码示例。
### 爬虫获取数据
首先，我们需要使用Python的爬虫库，如requests、Beautif
原创
2024-06-24 04:11:58
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很多人在一开始接触数据分析的时候，往往不知道哪些是内容是有用的，哪些内容是没用的，经常是胡子眉毛一把抓，胡乱分析一大堆数据，根本产生不了什么价值，数据分析的工作也会被老板质疑。其实在我们数据分析的工作中，很多时候都是要在资源有限的情况下，去最大化的撬动效益，这才是数据分析的价值。比如说，用数据分析挖掘创造最大价值的用户，给用户分类针对性营销等，就是一种典型的应用。那么，怎么用数据分析挖掘出企业最有
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2024-01-12 12:15:12
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利用Python进行数据分析大量实践案例教会你如何利用Python库高效解决各式各样的数据分析问题，本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。利用Python进行数据分析目录第1章 准备工作本书主要内容为什么要使用Python进行数据分析重要的Python库安装和设置社区和研讨会使用本书致谢第2
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2023-09-13 21:45:42
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如何利用Python怎么进行数据分析
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2023-06-16 07:44:59
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化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
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2023-06-08 19:04:35
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关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
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2024-02-28 16:01:50
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利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
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2023-10-16 09:32:41
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大约18个月前，正值新冠疫情爆发最严重的时期，我失去了工作。之前，我在大学期间做兼职家教。我获得的课时费被用来支付伙食费、汽车加油等费用。随着疫情防护政策的升级，要求停课停学，居家隔离，我也不能再去学校了，被迫在家自习。一开始这看起来很糟，但我意识到这能让我有更多的时间。我开始尝试在这段时间里提升自己的技能。在做了一些研究后，我发现一个很有意思的机器学习在线课程。这是我学完的第一个在线课程。在那之
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2024-01-26 21:29:30
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**1，数据是21世纪的石油，而分析则是内燃机。** 这是Gartner研究院高级副总裁Peter Sondergaard在一次报告上的讲话观点。没有内燃机，石油也仅是一堆埋在地下的烃化物。没有分析，数据也就是磁盘中的二进制。价值是“用”出来的。 对《圣经》所有了解的朋友，可能会知道在《圣经》(启示录21章2节)中有个广为传颂的名言： 看哪!上帝的帐幕在人间。他要与人同往，他们要作他的子民；上帝要
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2024-01-15 21:33:09
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找到一个Github 上的公开apiurl = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' 网页内容是一个巨大的Python字典，我们来获取一些信息内容包括文章所获得星数，文章名，以及文章的链接。首先，展示一下成品 &nb
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2019-10-07 18:32:00
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导读：上两期，我们分别讲了通过提高并行度和自定义分区策略来解决数据倾斜的方法，同时我们也讲到了他们的共同缺点：针对于不同key倾斜到同一个节点到场景。那如果是同样的key太大怎么办呢？如何将同一个key分配到不同的节点呢？答案就是通过对key增加前后缀的方式，这样就可以重新为这些数据划分分区了。这种方式解决起来比较麻烦，我们可以一步一步来。系列完成会把代码开源～ 本文经授权转自DLab数
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2023-11-27 17:51:52
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在使用Python进行数据分析时，Jupyter Notebook是一个非常强力的工具，在数据集不是很大的情况下，我们可以使用pandas轻松对txt或csv等纯文本格式数据进行读写。然而当数据集的维度或者体积很大时，将数据保存并加载回内存的过程就会变慢，并且每次启动Jupyter Notebook时都需要等待一段时间直到数据重新加载， 这样csv格式或任何其他纯文本格式数据都失去了吸引力。本文将
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2023-09-03 00:59:48
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