使用MySQL进行数据分析——以淘宝用户数据为例1. 背景介绍本文主要是练习使用 mysql 进行数据分析，结合 excel 进行可视化分析，数据来源为阿里云天池的淘宝用户数据集，本数据集(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品I
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2023-10-30 21:49:16
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在开始Pytho数据分析之前，要掌握基础的Python语法，这叫打好基本功，然后我们要练真本事了，就是我要推荐给大家几个必备的工具库?。·NumPyNumPy是Python科学计算的基础包，它给Python提供了真正的数组功能，包括多维数组，以及对数据进行快速处理的函数，Numpy还是更多高级扩展库的依赖库。它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织。Pand
数据分析之MySQL学习参考课程：戴师兄数据分析原始幕布格式笔记：戴师兄数据分析启蒙课：SQL基础语法+运行原理+云端数据库搭建.opml，提取码: jb27基础语法语法结构：select--from--where--group by--having--order by--limit运行顺序：from--where--group by--having--order by--limit--selec
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2023-09-21 14:20:23
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目录模块一：用户数据分析计算 UV PV 留存率 + RFM模型1.数据预处理2 基础指标计算2.1 计算PV UV2.2 计算留存率3 RFM模型3.1 R指标计算3.2 F指标计算3.3 为用户打上标签模块二：商品数据1 商品、品类、平台相关2 行为路径分析模块三：分析 1 UV 2 精细化运营3 路径分析模块一：用户数据分析计算 UV PV 留存率 + RFM模型1.数据
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2023-11-27 01:04:27
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分析的主要步骤为：1.数据导入、缺失值统计
2.统计各月份的订单数和下单人数
3.统计用户的回购率和复购率
4.统计每个用户的消费频次和消费金额
5.统计每天的订单人数和订单数
6.统计用户最近一次的消费时间
7.统计男女用户的消费频次和消费金额
8.统计不同年龄段用户的消费频次和消费金额
9.统计消费的2/8法则我们使用Navicat来进行下面的操作。1.数据导入、缺失值统计采用下列步骤方便导入
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2023-10-18 22:53:35
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原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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注：以下内容针对MySQL5.0及以上版本MySQL的数据类型非常多，选择正确的数据类型对于获得高性能至关重要，本文是我结合网上看到的一些blog加上《高性能MySQL》一书上的内容整理而成的。三大原则：1，更小的通常更好，应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。2，简单就好，简单数据类型的操作通常需要更少的CPU周期。3，尽量避免NULL，如果查询中包含可为NULL的列，对MySQL来说更难
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2023-12-18 06:16:03
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在日常工作中，MySQL 数据分析是重要的一环。无论是性能调优，还是自定义开发，都是提升数据处理能力的关键。本文将详细介绍如何进行MySQL 数据分析，从环境配置到部署方案，帮助你全面掌握这一过程。
## 环境配置
在进行MySQL 数据分析之前，我们需要配置相应的开发环境。以下是所需工具和框架的有序列表及相关版本信息。
1. **Operating System**: Ubuntu 20.
Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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数据无非是放在了别的服务器、或者本地文件中，或者自己手工建立一个数据源，怎么把这些数据放到我们的自己的SQL Sever数据库中，来供我们使用？这个是我们今天要分享的内容。1、获取外部数据1.1、获取Excel文件数据首先、打开SQL Sever，连接数据库其次、要建立一个数据库。我们建立了一个名字是test的数据库。在“数据库”处，右键-->新建数据库-->输入数据库名称-->
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2023-10-23 18:21:18
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MySQL数据类型数值值数值是诸如48或193.62这样的值。MySQL支持说明为整数（无小数部分）或浮点数（有小数部分）的值。整数可按十进制形式或十六进制形式表示。（字符）串值串是诸如“Madison,Wisconsin”或“patientshowsimprovement”这样的值。既可用单引号也可用双引号将串值括起来。序列说明\0NUL(ASCII0) \n新行 \’单引号 \r回车 \”双引
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2023-07-06 08:20:26
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MySql数据类型分析（数值(整形)类型） Part1MySql数据类型总结分析包括三大类：数值类型字符类型日期时间型数值类型分析MySQL的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。 整形包括：TinyintSmal
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2023-10-24 00:16:41
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数据库基础知识数据库是数据存储的集合。数据库是表的集合，一个数据库可以有多张表。表是数据结构化的信息。一张表中有多个行和列。列存储表中的组织信息，行存储表中的明细记录。表中应有一个主键，主键是某行数据的唯一标识， 根据主键可以在表中找到唯一的一行数据。类似于 index
表的主键不做强制要求，但建议设立主键值必须唯一每行必须有一个主键，不可为空（在表设立了主键的前提上）主键值不
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2023-11-10 22:53:26
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一、前言分布式环境下数据库的读写分离策略是解决数据库读写性能瓶颈的一个关键解决方案，更是最大限度了提高了应用中读取 (Read)数据的速度和并发量。在进行数据库读写分离的时候，我们首先要进行数据库的主从配置，最简单的是一台Master和一台Slave(大型网站系统的话，当然会很复杂，这里只是分析了最简单的情况)。通过主从配置主从数据库保持了相同的数据，我们在进行读操作的时候访问从数据库Slave，
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2024-06-07 20:51:31
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数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
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2024-02-27 10:08:52
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1.数据获取我是在招聘网站上爬取了我们需要的数据信息，部分数据截图如下：不会爬虫的可以去我的python专栏里查看，那里有详细的过程。2.分析内容 1).数据分析岗位在不同行业的需求情况 2).数据分析岗位在不同
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2023-10-12 08:52:18
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本篇将基于 Python ，梳理二手房数据分析的整体过程。 文章目录思路整理数据分析步骤的示例代码基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码 思路整理数据收集：从网站或其他数据源收集二手房数据，并将其存储在 CSV 或其他数据格式中。数据清洗：读取数据并进行数据清洗，删除缺失或异常数据。数据分析：使用 Python 中的数据分析库，如 pandas 和 numpy，对数据进行分析。您可以生成
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2023-06-19 23:33:40
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python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
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2023-05-26 23:24:41
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D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
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2023-09-25 14:30:56
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