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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一、背景及目的从多维度对某平台2016年电商数据进行分析，总结销售规律，为来年销售计划做准备，指导之后的产品销售。二、理解数据三、提出分析思路四、数据清洗此部分请见我之前写的文章：电商数据分析之数据清洗(python)mh赵：电商数据分析之数据清洗(python)zhuanlan.zhihu.com五、数据分析首先，看下2016年的整体销售情况：2016年，订单总量是104,329，总销售额为9,
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2023-11-20 14:04:24
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推荐几个数据分析网站 随着数据的数量级增长，促进了数据分析的火热。但很多数据分析从业人员却感觉没有很好的获取行业资讯、技术交流的平台，今天就推荐几个经常上的觉得很不错的网站给大家。大数据时代已经来临，我们一起感受数据的力量吧！ 1、商业数据分析论坛[dp论坛] http://www.datapanda.net/foru
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2023-06-01 15:05:42
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义乌购数据接口
原创
2023-08-01 10:35:58
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# 如何实现“复购率数据分析”
## 整体流程
首先，我们需要先明确一下实现“复购率数据分析”的整体流程，然后再逐步讲解每一步的具体操作。
```mermaid
flowchart TD
A(收集数据) --> B(数据预处理)
B --> C(计算复购率)
C --> D(数据可视化)
```
## 具体步骤
### 1. 收集数据
首先，我们需要从数据库或者其他
原创
2024-06-06 05:08:42
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源视频传送门【python教程】数据分析——numpy、pandas、matplotlib_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibiliwww.bilibili.com基础视频看完后决定换个学习方法，看了视频开始的问题，然后开始自己捣腾。问题：对于一组电影数据，了解rating和runtime的分布情况。导入数据后，先查看数据格式：df = pd.read_csv("IMDB-Movie-D
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2023-07-12 21:29:39
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这6道sql题都很好，建议都过一遍；考察知识点：回购率、复购率的理解子查询inner join重点推荐第2题，第5题，第6题理解需求、理解题意 （★★★★★）datediffceil 函数row_number() 、 子查询内容二八定律的应用复购率和回购率分析： 复购率：复购率是指重复购买的频率，用于反映用户的付费频率。复购率指的是一定时间内，消费两次以上的用户数/付费人数。 回购率：曾经购买过的
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2023-12-24 12:51:32
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1.BP神经网络数据可视化import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation
import numpy as np
# 参数初始化
inputfile = 'E:/Python/bankloan.xls'
data = pd.read_exce
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2023-07-04 17:38:46
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课程体系阶段一、人工智能基础 － 高等数学必知必会 本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础，旨在训练大家逻辑能力，分析能力。拥有良好的数学基础，有利于大家在后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。同时对于AI研究尤为重要，例如人工智能中的智能很大一部分依托“概率论”实现的。一、数据分析 1）常数e2）导数3）梯度4）Taylor5）gini系数6）
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2023-11-21 10:35:27
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虽然现在对数据分析师的需求处于历史高位，但国内数据分析行业对于国外知名的数据分析博客网站却不大了解。很难找到好的公正的在线资源和致力于数据专业人员的网站。艾科思BI的数据分析师向大家介绍他们最喜欢的网站，为大家分享数据分析博客和资源中心。 1. Cross Validated 交叉验证 作为开发人员Q＆A社区的Stack Exchange网络的一部分，Cross Va
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2023-09-11 16:51:11
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本文分析主要内容分为下四个部分：一. 项目背景二. 数据集介绍三. 数据清洗四. 分析模型构建五. 总结一. 项目背景项目对京东电商运营数据集进行指标分析以了解用户购物行为特征，为运营决策提供支持建议。 本文采用了MySQL和Python两种代码进行指标计算以适应不同的数据分析开发环境。二. 数据集介绍 数据集共有五个文件，包含了’2021-02-01’至’2021-04-15’之间的用户数据，数
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2023-10-22 21:30:04
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本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。14.1 来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.
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2024-06-21 22:39:21
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电竞数据包含的内容有很多，比如说基础数据（实时比分，关键事件，赛后数据等等），统计数据（阵容分析，选手分析，地图分析等），还有资料库数据（赛事战队，赛程赛果，赛况榜单等等），众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据。在当今电竞世界中，电子竞技的大数据可以用在多个方面，从自身来说：可以用来分析自己的强势点，可以分析对手的弱点，从而运用更好的策略来战胜对手。通过电竞大数据也可以更好地了解游戏，了解当下游
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2024-01-26 12:24:11
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探索性数据分析（Explore data analysis）EDA一定程度上跟描述性数据分析重合，但范围要大于描述性数据分析探索性数据分析：不清楚数据长什么样 不知道数据里有什么 目标不甚明确：大目标清晰，中间途径不清晰 从数据中找到线索 EDA是一种方法论而不是特定技术探索性数据分析的基本面：定量分析展示 统计绘图与数据可视化探索性数据分析的具体方法： 数据基本概况（统计定量分析） 缺失值展示与
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2024-01-15 08:40:35
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# 复购数据减少的数据分析思路
在电商领域，复购率是一个重要的衡量指标，它反映了客户的忠诚度和企业的健康状况。然而，如果我们发现复购数据减少，就需要进行深入的数据分析，以探寻潜在的问题并提出改进的建议。本文将介绍复购率减少的数据分析思路，并提供一些代码示例，包括如何使用Python进行数据分析，以及使用Mermaid语法绘制饼状图。
## 数据收集
首先，我们需要收集与复购相关的数据。这些数
大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。下面整理了一些大数据分析能用到的工具，助力大家更好的应用大数据技术。
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2022-09-28 11:10:20
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一、选题背景 近几年，“数据”这个词语越来越火爆。从整个环境来讲，企业愈发关注数据所带来的巨大价值，并将数据业务逐渐渗透到企业的发展版图中。也正是因为企业对数据方向的逐步重视，数据相关岗位的需求增多，近几年呈爆发式增长。 对于现在的人才需求市场，数据类岗位尤以数据分析师最为突出。数据分析现已
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2024-01-12 22:41:22
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完整数据及操作记录数据的下载链接放在文末。 目录项目简介1 数据理解2 数据清洗3 确定思路4 分析过程4.1 年龄4.2 失信状况default4.3 个人资产balance4.4 housing&loan4.5 上次营销结果poutcome5 总结 项目简介利用最近一次的营销活动的信息，分析什么对推销结果的影响最大，如何确定银行定期产品推销中最具价值的客户。PS: 这是最初上传到UCI
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2023-08-07 01:42:16
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# 社区团购数据分析：探索与实践
随着电子商务的迅速发展，社区团购作为一种新兴的商业模式，正逐渐受到人们的青睐。通过社区团购，消费者可以更加便捷地获取所需商品，同时享受团购价格的优惠。这篇文章将带你了解社区团购数据分析的基本流程，并用代码示例提升你的理解。
## 1. 数据收集
数据分析的第一步是数据的收集。对于社区团购数据，我们可能需要收集如下信息：
- 订单数据（时间、金额、商品种类等
1. 前言
在网络信息时代快速发展的今天，市场的格局已发生变化，很多消费者的购物观念已经发生了变化，想更加快捷方便。因此本系统在这样的社会环境下进行开发的。本系统实现利用网络,实现网上购物，为广大的消费者提供的方便的购物方式。“网上购物系统”的开发，极好的满足了广大消费者的购物需要。1.1. 用户需求说明书的目的
本文档对《网上购物系统》（以下简称本程序）的用户需求进行说明，为
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2024-07-04 15:46:53
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