背景:这次的数据分析,主要是针对零售商品行为。一般企业的后台都能导出订单数据,但不一定是所有企业都有BI系统。所以这里先简单介绍下订单的简易处理之路。而这,只是一个开篇。数据:共41345条数据,文件格式为csv。数据已经通过数据库导出并保存为csv文件,通常都建议导出为csv文件,因为csv属于通用型文件。工具:使用python+pandas使用的的编辑环境:pycharm下面开始代码演示:导入
EXCEL系列文章目录  Excel系列文章是本人亲身经历职场之后萌发的想法,为什么Excel覆盖如此之广,几乎每个公司、学校、家庭都在使用,但是它深藏的宝藏功能却很少被人使用,PQ、BI这些功能同样适用于数据分析;并且在一些需要简单及时的数据分析项目前,Excel是完胜python、R、SPSS这些科学专业的软件的。因此决心开启Excel篇章。 数据分析为什么要ExcelEXCEL系列文章目录
数据分析是一个通过对原始数据进行分析,从而挖掘有效信息的过程。数据分析广泛运用于各种领域,尤其是商业领域。**那该数据分析师的日常工作是什么呢?**小编将它细分为如下的14个步骤:数据分析师的日常工作1、确定目标 在开始进行数据分析之前,最重要的一个步骤就是和自己的团队开会,确定本次项目的战略目标。如果你连核心的战略目标都没有,那等到自己真正开始分析的时候就会像无头苍蝇一样,不知道从哪里开始分析
文章目录前言一、Map函数的使用案例: 单纯的提取数组对象中的某个属性值,返回一个数组 或 数组对象。map函数总结二、forEach函数的使用案例一: 对数组中的元素进行求和及给所有元素乘2。案例二: 替换数组对象中的某个属性值。三、some函数 和 every函数的使用及区别案例一: 判断数组 / 数组对象中==每一项==是否存在某个属性值。案例二: 判断数组 / 数组对象中==任一项==是
转载 2024-01-11 14:59:05
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项目分享原因:在学习完Numpy,Pandas,matplotlib后,熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中,我会将每一步进行分析与代码展示,       希望能对大家有所帮助。项目名称:CD用户消费行为分析项目概述:本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理,来分析用户消费行为。数据来源与CDNow网站的用户购买明细。数据链接:链接:https://pan.baidu.com
转载 2024-01-12 23:00:38
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刚毕业半年,半吊子水平的数据分析师,面试官基本上也不问你特别深层次的东西,问了一些有关职业的理解和发展规划,现在把他记录在博客上面,后续继续改正,如有不妥之处,还望批评指正。0X01数据分析师的理解一、数据分析师的产生数据分析师并不像产品和开发那样在公司创业初期不可或缺,是公司发展到一定程度之后的产物;因为在产品初期,产品本身就可以数据分析,到后来业务线不断增加,产品那些忙不过来,这个时候就需要
众所周知,R和Python都是开源的编程语言,都有庞大的社区基础,都可以用作数据分析……那么,当我们学习数据分析时,哪种语言会更好呢?Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言,Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。同样,R语言也具有很多Python没有的优势。话不多说,小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。
转载 2023-09-26 11:10:17
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实战项目-消费数据分析import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series import matplotlib.pyplot as plt #CDNOW_master.txt 第一部分:数据类型处理(预处理)数据加载字段含义:user_id:用户IDorder_dt:购买日期order_pro
转载 2024-01-16 16:08:49
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作者:高斌龙,腾讯云大数据Elasticsearch高级开发工程师前言Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎,常用于搜索和日志场景,而在数据分析场景,Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析,并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析一个简单的介绍。概览聚合分析
转载 2023-11-14 13:24:49
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大家好,我是爱学习的小xiong熊妹。很多小伙伴会问:数据分析,需要懂多少统计知识?今天简单跟大家分享一下。一、统计是个啥统计是个历史悠久的学科,有着300年以上历史。随着近代科学的发展,人们不再满足于“普天之下”“众所周知”这一类含糊的描述,希望用精确的数据来描述事物,因此诞生了描述性统计(descriptive statistics)。这是统计最早,也是最普遍的应用。我们经常说的平均
原创 精选 2021-11-02 22:16:47
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文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记,并结合了自己一点的理解,看完本文,可以轻松借助MATLAB对数据进行分析,如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max():求向量或矩阵的最大元素。 min():求
随着数据分析相关领域变得火爆,最近越来越多的被问到:数据分析如何从头学起?其中很多提问者都是商科背景,之前没有相关经验和基础。我在读Buisness Analytics硕士之前是商科背景,由于个人兴趣爱好,从大三开始到现在即将硕士毕业,始终没有停下自学的脚步。Coursera和EDX等平台上大概上过20多门网课,Datacamp上100多门课里,刷过70多门。这篇文章是想谈一谈个人的数据分析学习经
数据是未来发展必然趋势,不懂数据分析很可能在将来会被时代所淘汰,所以现在很多人都争抢学习数据分析,而且很多人都是零基础学习。零基础学习数据分析是有一定难度的,需要大家提前一些准备。下面,小编就来跟大家盘点一下学习数据分析之前那些必须要做的事。1.统计相关知识统计数据分析的基础,因为数据分析需要对大量数据进行统计分析,大家可以通过对统计的学习,培养数据分析最基本的一些逻辑思维。EXCEL
很多小伙伴都知道大数据很火,但其实还不清楚大数据工程师到底做什么,怎么,今天达妹就带领大家看一下。 大数开发做什么?大数据开发是大数据职业发展的方向之一,另一方面是大数据分析。从工作内容看,大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘,数据清洗的发展,数据建模工作,主要负责处理和大数据应用,结合大数据可视化分析工程师,挖掘出价值的数据,为企业提供业务发展支持。大数据数据开发工程
进入大数据时代以来,企业对于数据分析的要求越来越高,甚至每个岗位都需要具备一定的数据分析能力。而对于大部人而言,仅仅能够通过Excel工具完成基础的数据分析工作。面对比较复杂的数据分析需求的时候,往往无法处理。因此很多人选择通过培训的方式提高数据分析能力。那现在数据分析培训要学习多长时间呢?据了解如果选择面授班的方式学习数据分析培训课程,学习周期大概在4个月左右。而参加在线培训班,学习时间完全可以
有人把学习数据分析分成3种境界:第一层境界外功,就是sql,python…等工具;第二层境界内功,就是业务逻辑方面;第三层境界是内外兼修,可以包打一切。下面来说下什么是数据分析数据分析除了python、sql还需要什么?一、什么是数据分析?很多人可能都不清楚数据分析是什么,简单来说,其实就是针对某个问题,将获取后的数据分析手段加以处理,并发现业务价值的过程。数据分析的基本流程:目标确定——
转载 2024-01-14 20:00:28
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作者:我心飞翔 Matlab提供了两种方法进行聚类分析。一种是利用 clusterdata函数对样本数据进行一次聚类,其缺点为可供用户选择的面较窄,不能更改距离的计算方法;另一种是分步聚类:(1)找到数据集合中变量两两之间的相似性和非相似性,用pdist函数计算变量之间的距离;(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
转载 2023-10-11 09:36:24
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  众所周知,伴随着大数据时代的到来,大数据分析也逐渐出现,扩展开来,大数据及移动互联网时代,每一个使用移动终端的人无时无刻不在生产数据,而作为互联网服务提供的产品来说,也在持续不断的积累数据数据如同人工智能一样,往往能表现出更为客观、理性的一面,数据可以让人更加直观、清晰的认识世界,数据也可以指导人更加理智的做出决策。随着大数据的日常化,为了防止大数据泛滥,所以我们必须要及时采取数据分析,提出
根据我从业这么多年的经验,如果为了尽快找到一份数据分析的工作,需要掌握三个核心的点:数据分析基础(一定的数据思维、统计基础和sql能力)——能做最基本的取数工作数据分析能力(使用各种分析工具、套用数据模型、可视化报表等)——能做简单的分析工作业务分析经验(熟悉各种业务逻辑和指标体系)——能做复杂的业务拆解因此对新人来说,强烈建议按照下面的学习路径进行学习:一、数据分析常用的思维判断一个人数据
转载 2024-01-04 18:37:05
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  统计分析基础 (一)数据统计与图表  1 数据统计1.1 统计17世纪中叶产生并逐步发展起来的一门学科。它是研究如何测定、收集、整理、归纳和分析反映数据,以便给出正确消息的科学。统计广泛地应用在各门学科,从自然科学、社会科学到人文学科,甚至被用来工商业及政府的情报决策之上,目前比较热门的应用:经济,医学,心理学等。随着大数据(Big Data)时代来临,统计
转载 2024-01-14 18:05:50
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