一、项目背景UserBehavior为淘宝用户行为的数据集，数据集包括了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有大约82万随机用户的用户行为（行为包括点击pv，购买buy，加购物车chart，收藏fav）数据。二、项目目标通过对用户行为的分析，主要实现下面两个目的：1、为客户提供更精准的隐式反馈，帮助用户更快速找到商品；2、为提高公司的交叉销售能力，提高转化率，销售额，提升公司业绩。&
转载
2023-12-07 00:38:30
462阅读
# 用户社交网络分析 Python案例
在这篇文章中，我们将为刚入行的小白开发者提供一个用户社交网络分析的案例。我们将从基本的概念到实现代码进行说明，让你可以逐步理解整个流程。
## 流程概述
以下是实现用户社交网络分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-------------------------
一、用户画像基础概念用户画像，即用户信息标签化，通过收集用户的社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度的数据，对用户特征属性进行刻画，并对这些特征进行分析、统计，挖掘潜在价值信息，从而抽象出用户的信息全貌。作为一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像已在各领域得到了广泛的应用。用户画像在实际应用中往往以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待的数据转化联结起来。如下用户画
转载
2023-12-16 18:30:00
411阅读
1. 安全的应用系统发布平台
NTA办公自动化和工作流系统（ NTA 和工作流（产品研发管理系统（ NTA 系统，使得部署PDM用户范围：需要访问
1.1.2.公司将需要保密的文档，统一部署在保密文档服务器中，通过
1.1.3.NTA访问办公区，使用在不同的网络之间互相访问，既可以保持原有工作方式不变，同时，
1.2.S发布给需要
原创
2009-03-19 11:26:49
982阅读
第一题： 编写代码读取网址”http://www.python.org”内容，并将起始的的一百个字符输入到文件a.txt中。import urllib.request #导入urllib.request模块
url=urllib.request.urlopen('http://www.python.org') #打开网址
p=url.read(100).decode() #截取前100个字符
转载
2023-08-20 21:41:29
91阅读
编写程序时，错误的出现可能会导致整个程序的崩溃。为了降低这种错误带来的损失，我们希望程序能够检测错误，处理他们，然后继续运行，这就是异常处理。在学习Python的过程中，掌握异常处理，对学习者来说是一个相对基础性的要求。Python有两种错误很容易辨认，即语法错误和异常。Python的语法错误或者称之为解析错，是初学者经常碰到的，如下实例：>while True print('Hello w
转载
2023-11-23 10:51:32
101阅读
一、背景与挖掘目标某法律网站是北京一家电子商务类的大型法律资讯网站，致力于为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，本案例主要是为律师与律师事务所提供互联网整合营销解决方案。随着企业经营水平的提高，其网站访问量逐步增加，随之而来的数据信息量也在大幅增长。带来的问题是用户在面对大量信息时无法快速获取需要的信息，使得信息使用效率降低。用户在浏览搜寻想要的信息过程中，需要花费大量的时间，这种情况的出现造成
转载
2024-01-03 18:03:52
231阅读
实例一：温度转换●2-1 基本的温度转换程序#基本温度转换.py
TempStr = input("请输入带有符号的温度值: ")
if TempStr[-1] in ['F','f']:
C = (eval(TempStr[0:-1]) - 32)/1.8
print("转换后的温度是{:.2f}C".format(C))
elif TempStr[-1] in ['C','c'
转载
2024-07-01 21:19:47
35阅读
实用的用户画像案例分享
原创
2022-11-10 09:32:52
259阅读
增长指标（增长的定性指标 指明增长方向）2级洞察 对 每部份增长指标进行分解2级机会 （根据洞察 进行机会寻找）后台支持 （IT 技术 业务支持） 用户体验地图### 北极星指标 客户维修查车单量用户来米其林门店修车# ==门店维修 数据可视化 脱离以前的不规范混乱的体系== ### 用户来修车 ，
转载
2020-06-29 08:55:00
389阅读
2评论
一、项目背景本数据报告以淘宝app平台为数据集，通过行业的指标对淘宝用户行为进行分析，从而探索淘宝用户的行为模式，具体指标包括：日PV和日UV分析，付费率分析，复购行为分析，漏斗流失分析...
转载
2022-08-22 10:21:32
453阅读
对于网络舆情监测员、舆情分析师、网络舆情师们来说，汇总舆情监测数据是其进行舆情监测分析工作的第一步。但面对网上每时每刻都在更新的数据信息，要对舆情监测数据汇总是个大难题。那么，面对网上海量的数据信息，到底该如何汇总舆情监测数据呢？网络舆情数据汇总统计的方法技巧：第一：24小时不间断的搜索为了确保信息数据不遗漏，就需做到24小时实时监测。因为网络上每天都会产生大量的信息数据，而作为舆情监测和舆情分析
前言Spark的性能优化案例分析（上），介绍了软件性能优化必须经过进行性能测试，并在了解软件架构和技术的基础上进行。今天，我们通过几个 Spark 性能优化的案例，看一看所讲的性能优化原则如何落地。如果你忘记了性能优化的原则，可以返回上一期复习一下。参考spark submit参数及调优Spark 性能优化基于软件性能优化原则和 Spark 的特点，Spark 性能优化可以分解为下面几步。1. 性
转载
2024-04-07 20:09:42
72阅读
1、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。2、数据集介绍数据集共有五个文件，包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之间的用户数据，数据已进行了脱敏处理，本文使用了其中的行为数据表，表中共有五个字段，各字段含义如下图所示:3、数据清洗# 导入py
原创
精选
2024-01-02 14:25:44
1398阅读
上游，是勇士劈风破浪的终点，下游，是懦夫一帆风顺的归宿。本文是Python基础知识点的姊妹篇，以药店销售数据分析为例，带你一起走一遍数据分析5部曲。#导入pandas包
import pandas as pd
1.提出问题
从销售数据中分析出以下业务指标 1)月均消费次数 2)月均消费金额 3)客单价 4)消费趋势
2.理解数据
#读取Excel数据：统一先按照str读入，之后转换
fileNam
转载
2024-03-12 22:02:12
51阅读
要求：# nginx日志监控系统，数据来源为： nginx的access.log# 当某一个ip出现次数超过50次以后，报警ip地址。用print就行# 运行频率，每分钟运行一次解题思路：# 1、读取文件(I/O操作) open(access.log)# 2、解析文件，分析出ip# 3、把ip存起来，并且记录ip出现次数# 4、分析记录到每个ip出现次数，当某一个ip出现次数超过50次，打印出 这
转载
2023-07-11 20:05:30
62阅读
按数据分析的一般步骤，对某药店销售数据进行分析：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化1、提出问题根据已有的销售数据，对如下业务指标进行分析：月均消费次数、月均消费金额、客单价和消费趋势.2、理解数据 fileNameStr='./朝阳医院2018年销售数据.xlsx'
salesDf = pd.read_excel(fileNameStr,sheet_name='Sheet1',dtype
转载
2023-09-18 15:59:16
93阅读
大家好，小编为大家解答利用python进行数据分析案例的问题。很多人还不知道python能进行数据分析的案例，现在让我们一起来看看吧！ 点此下载数据集1.MoviesLens 1M数据集GroupLens实验室提供了一些从MoviesLens用户那里收集的20世纪90年代末到21世纪初的电影评分数据的集合。浙西额数据提供了电影的评分、流派、年份和观众数据（年龄、邮编、性别、职业）毕业论文查重降重
转载
2024-08-20 13:35:51
36阅读
前阵子，一条微博成功引起了我的注意：没想到你竟是这样的虎扑！正好我们也在做网站的数据分析案例，不如就用 Python 来分析下，虎扑你这个直男论坛到底是怎样的？ 数据来源 这个案例我们几个月前就有计划了，所以数据是之前采集的。时间：2019.3.16-2019.6.22（虎扑论坛只显示近三个月的帖子）数据：板块内容：共 101.4w 个帖子的概要数据帖子内容：回复数大于 200，浏览数
原创
2021-04-14 10:40:34
806阅读
作者：Peter 编辑：Peter大家好，我是Peter~最近小编认真整理了20+个基于python的实战案例，主要包含：数据分析、可视化、机器学习/深度学习、时序预测等，案例的主要特点：提供源码：都是基于jupyter notebook，附带一定的注释，运行即可数据齐全：大部分案例都有提供数据，部分案例使用内置数据集数据统计分析基于python和第三方库进行数据处理和分析，主要使用pand
转载
2024-08-19 17:56:35
19阅读
