数据分析报告有2种模式:你问我答、我说你听。如果是你问我答,那我们回答的是对方提出的问题,自然得到的关注很高。这时候就不是写的报告没人看,而是被人各种挑刺了。 写出来没人看的,常常是我说你听型报告。是滴,就是那些最消耗体力,却最不受待见的销售/产品/运营日报、周报、月报、季报、半年报、年报。今天我们就专门来分享一下,这种情况咋办。假设你要处理的报告数据如下,看完思考一分钟:你要怎么报告,
转载 2023-08-21 11:25:23
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大数据行业调研报告 前言:云计算和大数据自发展以来就着密不可分的关系,而对于我们云计算方向的计算机本科生来说,在将来若想找到一份专业对口的好工作,则必须了解大数据行的市场情况,以及大数据市场在未来的趋势,以发展自身能力去应对未来可能出现的挑战,这里我个人通过网上的相关资料,对大数据行业就以下几个方面做一个调研报告。 一、行业基本情况1.1市场规模目前大数据产业的统计口径尚未建立,对于我国大数据产业
“你们的客户中,有多少主动提出要做大数据项目?”记者问。   “现在不是有多少客户提出需求的问题,而是很多用户都已经实际部署了大数据平台或应用。”一位国内数据库厂商的市场负责人指着该公司新制作的一本案例集告诉记者,“这本案例集中列举的客户都已经采用或已经测试了我们的新型数据库,用来解决大数据应用的问题,包括政府、金融、电力、税务等行业的客户。”  在此之前,记者也与一位国外的市场分析师进
所谓市场调研就是对某一目标,收集、整理、分析有关信息,通过对数据或信息的分析,得到相应结论,从而为企业决策提供参考,实现企业利益最大化。数据分析是市场调研中重要组成部分,在分析过程中我们会遇到许多统计分析方法。今天我们就来介绍8种市场调研中常用的数据统计分析方法,以及如何在SPSSAU使用这些方法。01 频数分析分析比例,掌握基础信息无论是哪种领域的统计分析,频数分析都是最常用的方法。在市场调研
调查报告数据分析怎么做?拿到一份调查报告看选题、选题内容、调查的目的,然后清洗数据分析数据提炼观点,过数据变化规律,揭示事物内在发展变化和趋势,抓住问题的本质和关键。一、分析数据提炼观点数据分析是对整理好的数据资料采用科学的统计分析方法进行定性和定量分析,通过数据变化规律,揭示事物内在发展变化和趋势。数据分析一定要基于可靠的数据源有科学严谨的数据分析推导过程,不能有猜测性的结论,太主观的东西会没
现如今,数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好,使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因,数据分析行业的人才也开始变得火热起来,尤其是高端人才,越来越稀缺。当然,对于数据分析这个工作,的确是需要学会一些编程语言的,比如MATLAB,Python,Java等语言。但是对于初学者来说,Python是一个不错的语言,Python语言简单易懂,同时对于大
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居民出行OD调查数据分析应该用什么软件做?以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!居民出行OD调查数据分析应该用什么软件做?不太懂你在说什么~~数据分析 这个你是想做表格么???用Office Excel 就可以了~~Excel有许多强大的功能,可以根据数据,自动生成动态的柱形图~~调查问卷的数据分析该用什么
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
转载 2024-08-23 18:53:14
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首先,是数据分析的模块,numpy 高效处理数据,提供数组支持,很多模块都依赖它,比如pandas,scipy,matplotlib都依赖他,所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。然后,pandas 主要用于进行数据的采集与分析,scipy 主要进行数值计算。同时支持矩阵运算,并提供了很多高等数据处理功能,比如积分,微分方程求样等。matplotlib 作图模块,结合其他数据分析模块,解
对于 Pandas 运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及 Dask ,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask?Pandas 和 Numpy 大家都不陌生了,代码运行后数据都加载到RAM中,如果数据集特别大,我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合 RAM&n
数据分析的步骤 第一步:提出问题 第二步:收集数据 第三步:数据处理和清洗 第四步:数据分析 第五步:可视化,得出结论一、提出问题 一个数据分析的过程,其实是从数据中得到结论的过程。但分析的起点并非数据,而是问题! 先确定问题是什么,再投入精力从相关的数据中挖掘答案。二、收集数据 通常情况下,我们想要收集数据,会有4种数据的来源:1.观测和统计得到的数据2.问卷和调研得到的数据3.从数据库中获取的
数据分析流程数据分析的流程和思路主要分为五部分,分别是 提出问题、收集数据数据处理和清洗、数据分析以及可视化。那我们先从提出问题和数据收集开始,一般想收集数据主要有四种来源:观测、统计、问卷、调研、数据库以及网络爬虫。三、数据清洗1数据预处理#导入数据分析包import pandas as pdimport numpy as np▲理解这份数据集▲结合代码来看数据.2调整数据类型3修改列名4选择
  如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python,那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分,我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中,我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。  数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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作者:东哥起飞对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask?Pandas和Numpy大家都不陌生了,代码运行后数据都加载到RAM中,如果数据集特别大,我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM,这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其他社区项目(如Numpy,Pand
作者:东哥起飞首发于公众号:Python数据科学对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及Dask,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。1、什么是Dask?Pandas和Numpy大家都不陌生了,代码运行后数据都加载到RAM中,如果数据集特别大,我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM,这时候Dask来了。Dask是开源免费的。它是与其
Python数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
 出差中…………,换pc了,没有开发环境,看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据,结合很多包,py类比手机,安装不同app就是安装不同的包知道2神器,火车头,Gephi。数据采集与分析火车头简单教程:A、网址识别  (*)强大的变量,和bs4一样,唯一定位即可原理:超链接 1、1级网址识别,(
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大数据分析是指对海量的数据进行分析大数据有4个显著的特点,海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇,接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。  那什么是大数据分析呢?  1、数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释,而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析数据分析后的结果做出一些预
  互联网为我们的生活增添了不少色彩,提高了我们的生活质量,越来越多的互联网技术融入我们的生活中,还把人类带进了大数据时代,比如大数据可视化、AI智能等等。这些可以提升我们的生产、交易、融资和流通等各个环节的效率,其中在信息安全领域,也由于很多企业希望将大数据转化为信息可视化呈现的各种形式,以便获得更深的洞察力、更好的决策力以及更强的自动化处理能力,数据可视化已经成为网络安全技术的一个重要趋势。 
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