文章目录一、数据可视化介绍二、matplotlib和pandas画图1.matplotlib简介和简单使用2.matplotlib常见作图类型3.使用pandas画图4.pandas中绘图与matplotlib结合使用三、订单数据分析展示四、Titanic灾难数据分析显示 一、数据可视化介绍数据可视化是指将数据放在可视环境中、进一步理解数据的技术，可以通过它更加详细地了解隐藏在数据表面之
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2023-12-29 17:36:13
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由于最近再做推荐系统的特征处理，需要借助一些工具来筛选特征。最初使用了R，R的安装很简单，而且API也很容易使用，直接就能出图。后来，发现很多人在python和R之间做选择，所以我也在两个工具间摇摆不定。后来，发现Tensorflow里面有很多python的代码，而且python可以做爬虫写web，几乎是万金油的角色。本着想找一门以后日常使用的工具的心态，最终还是选择了python。那么本篇就从下
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2023-10-13 13:32:33
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重要的python库：1.Numpy（http://numpy.org） 是python数值计算的基石，它提供多种数据结构，算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。2.pandas(http://pandas.pydata.org) 提供了高级的数据结构和函数，这些数据结构和函数设计使得利用结构化，表格化的工作快速，简单，有表现力.3.matplotlib(http://matplotl
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2024-01-11 22:15:21
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互联网数据分析的思路（一）首先，明确数据分析的目的。 因为 数据是在产品上线后收集到的，所以便于得到后续一系列全面合理的数据，必须需提前做好数据的规划，明确每一个数据所能产生的价值。 不同的分析目的，所需要的数据指标不一样对于产品需求经理来说，一般有三个场景中的数据应用： 1.每日观测的产品运行数据； 2.为了验证某个想法而做的产品实验数据，如A/B测试； 3.发布某个功能后的反馈数据。不同的产品
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2024-01-01 06:24:34
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文章目录一、介绍二、研究目的三、研究内容：环境分析1、宏观环境分析2、市场环境分析3、竞争环境分析四、定性与定量分析方法1、定性：SWOT分析2、定量：内外因素评价矩阵五、内外因素数据获取六、内外因素得分计算1、评分的计算2、权重的计算七、制作战略选择矩阵图及解读1、分析思路2、图表制作 一、介绍某购物中心计划开展网上商城业务，为此需要进行网上商城战略分析。二、研究目的帮助企业进行战略选择，选择
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2024-01-14 21:38:39
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数据仓库的基本架构这篇文章对数据仓库的基本架构讲的挺好 数据仓库基础架构图
数据统计，数据分析和数据挖掘的关系摘自《网站分析实战》书籍数据统计 数据统计更偏向于描述数据的形态和特征，一般统计学开始讲解的都是数据特征描述和数据分布，之后就会涉及假设检验、方差分析、相关分许、回归分析等，这些方法基本都定位在数据本身，很少上升到具体问题的层面。数据分析 注重从数据中发现问题、寻找规律，与数据统计
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2023-12-19 13:55:29
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数据的价值不仅仅只体现在企业中，个人也可以体会到数据的魅力，用技术力量探索行为密码，让大数据助跑每一个人，除了前面的运营指标外，数据分析还有一些整体的分析指标，请了解：运营指标：一共有八大类：1、总体运营指标：2、网站流量指标：会员的复购率：我们在统计周期内产生两次或两次以上的购买会员占整体的注册用户的比率。会员的回购率：上个周期中有购买行为的会员，在下一个周期中有购买行为比率。3、销售转化指标：
网站数据统计分析可以帮助监控网站、系统运营状态，优化网站结构和体验，以及提升网站推广效果。不管是网站开发人员、产品人员、还是网站运营人员，都应该掌握网站数据统计分析的基本方法和常用工具。恰巧最近在为公司整理这部分内容，因此将自己的部分总结分享出来，仅供大家入门参考。一．数据分析的维度网站数据分析主要从流量、、页面、访客四个维度进行分析。1. 流量分析流量是最基本也是最重要的网站数据分析维度，它
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2023-10-15 19:42:47
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数据分析常见的七种思路：1、简单趋势通过访问趋势了解产品使用情况，便于产品迭代。访问用户量、访问来源、访问用户行为三大指标对于趋势分析具有重要意义。2、多维分解根据分析需要，从多维度对指标进行分解。例如浏览器类型、操作系统类型、访问来源、广告来源、地区、网站/手机应用、设备品牌、APP版本等维度。3、转化漏斗按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。常见的转化情境有注册转化分析、
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2023-06-02 15:07:29
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前面一章，介绍了大数据hadoop生态圈中组件Flume、azkaban、sqoop的相关知识，截止目前，大数据离线分析的技术知识基本已经介绍完（当然，各组件还有一些其它的替代方案，需要小伙伴们下来自己去了解，推荐书籍《网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值》）。本章开始，博主将介绍离线技术分析的实际项目
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2023-08-14 10:03:06
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本文利用pandas库，研究互联网日志，并做可视化分析。
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2022-11-10 09:46:16
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诸葛从以下几个方面入手，什么是数据分析，怎么做数据分析，为什么要做数据分析，如何才能做得更好。 1.什么是数据分析 所谓数据分析就是将产品相关的数据收集整合，然后利用特定的方法去分析这些数据，从中发现规律或是得到结论。 这些特定的方法可以包括专业的统计学、数学建模等，也可以从数据的维度和广度出发，数据收集或对比、总结相似数据的相同性、异常数据出现的可能原因，这
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2023-11-17 21:37:01
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1、点击流数据模型
1.1、点击流概念
点击流（Click Stream）是指用户在网站上持续访问的轨迹。这个概念更注重用户浏览网站的整个流程。用户对网站的每次访问包含了一系列的点击动作行为，这些点击行为数据就构成了点击流数据（Click Stream Data），它代表了用户浏览网站的整个流程。 点击流和网站日志是两个不同的概念。点击流是从用户的角度出发，注
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2023-08-23 15:19:36
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用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的。本篇分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探索
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2024-08-13 10:38:40
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1、pandas数据结构之DataFrameDataFrame生成方式：1、从另一个DataFrame创建。2、从具有二维形状的NumPy数组或数组的复合结构生成。3、使用Series创建。4、从CSV之类文件生成。下面介绍DataFrame的简单用法： a)：读取文件代码：from pandas.io.parsers import read_csv
df=read_csv("H
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2024-08-23 18:53:14
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# Python搭建数据分析网站的简要指南
随着大数据时代的到来，数据分析成为各行业决策的重要依据。借助Python这一强大的编程语言，我们可以快速搭建一个数据分析网站，让数据可视化变得简单、直观。本文将简要介绍如何利用Flask框架与常用数据分析库（如Pandas和Matplotlib）创建一个简单的数据分析网站，并展示饼状图和关系图。
## 一、准备工作
首先，我们需要安装相关的Pyth
原创
2024-08-30 05:40:18
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Python是近年来比较热门的数据分析编程语言，个人本身做了几年的传统BI，一个偶然的机会从公众号上获得一元就可以学习Python课程的机会，于是抽时间在网上学习了，以下是入门课程的学习笔记，和大家分享。一：搭建环境Python 是搭建在Anaconda Jupyter notebook环境上的。Anaconda 作为 Pyt hon 的⼀个集成管理⼯具，它把 Pyt hon 做相关数据计算与分析
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2023-07-28 21:13:56
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由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。
比如通过对某些用户的淘宝浏览记录数据进行分析，可以发现这些客户的潜在消费点，通过分类定点投放广告，增加商品的销售。
再比如信贷领域，可以通过分析申请人的征信数据，建模计算出申请人逾期的可能性大小，决定是否放贷，从而提高公司资金的使用价值。
在数据分析越来越
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2023-11-14 09:20:49
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产品，网站数据分析，运营
原创
2017-09-19 08:17:19
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基础维度：
UV: 独立访客，每台独立上网的电脑视为一位访客
PV/VV 访问页面/视频的浏览量或者点击
IP 独立ip数
人均PV 选择时间内，每个访客访问网站数=PV/UV
IP质量 根据人均PV的数值来评价某个来源，某个关键字，摸个访客的质量和价值。人均PV越高，IP质量就越好，该网站访客的忠诚度就越好
在线人数 5分钟内在先访问的人数
访问深度 在一次完整的站点访问过程中访客
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精选
2012-12-04 21:30:56
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