使用python进行数据分析时，numpy和pandas这两个包对数据处理具有重要的意义，对于它们的基本用法我会单独写一篇文章。一、提出问题在与业务部门沟通后，通常会更加明确我们要分析的业务问题。本案例中从销售数据中主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋势四大业务指标。二、理解数据注意：使用网页版jupyter notebook读取桌面Excel文件时，刚开始我写的文件路径的代码如下：fi
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2023-09-21 22:19:39
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1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
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2023-10-03 08:52:17
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影评分最高的电影评分与年龄的关系不同年龄段对某部电影的评分电
原创
2024-05-24 10:15:23
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本实验主要目的是演示如何从原始数据获取信息。其中有些信息无法给出重要结论，而有些信息能够验证假设，增加我们对系统状态的认识，而找出
原创
2024-05-24 10:29:41
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读取数据之前系列文章和代码的最后末尾均可自行保存每次操作后的数据，比如新创建的那些列等等。import pandas as pd
df = pd.read_csv('Sina_Finance_Comments_All_20180811_Cleaned.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
复制代码百度地图创建应用本回使用百度地图开放平台的 API 获取经纬度数
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2023-08-30 13:49:59
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Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。&
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2023-12-01 11:15:14
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AI Conference 北京站O'Reilly AI Conference 于 6 月 18 - 21 日在北京成功举办。整场会议干货满满，可谓技术盛宴。在第二天的 keynote 主题演讲环节，MIT 电气工程与计算机科学副教授 Tim Kraska 带来了 MIT 与布朗大学研究人员研发的最新成果——北极星交互式数据分析系统，该系统能够让无论专业还是非专业人士，都能更方
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2023-10-02 14:52:44
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本篇目录第一天I、数据分析概述II、EXCEL常用函数III、数据透视表IV、数据作图第二天I、工具辅助：项目排期表II、工具辅助：员工考勤表第三天I、数据与指标概述II、指标应用III、综合案例：员工考勤表IV、综合案例：活动评估第四天I、业务数据分析方法论II、帕累托分析III、RFM模型第五天I、树状分析方法论II、报告撰写 第一天I、数据分析概述数据分析是根据方法论的指导，使用数据分析软
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2023-07-10 12:18:37
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1.1数据分析概述1.1.1数据分析的原则(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。(2)数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因。(3)不能为了做数据分析而做数据分析。1.1.2数据分析的步骤(1)探索性数据分析EDA从多种渠道获得了大量的可能杂乱无章、看不出规律的数据的时候，首先需要在没有多少经验的情
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2023-07-17 21:57:58
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pandas数据读取import pandas
csv_info = pandas.read_csv('food_info.csv')
print(type(csv_info)) #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(csv_info.dtypes) #ps:字符型为object
print(csv_info.head()
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2024-07-04 15:21:15
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在做项目做产品的过程中，作为互联网产品设计师的我们，经常会接到来自PM/领导/业务方等等的各种需求。有的时候，哪怕一个小功能、次次次级页面都会争得不可开交。这个时候怎么办呢？到底应该听谁的呢？哪个需求优先级高？哪种呈现方法是更靠谱的呢？今天我们就来聊聊一个非常实用的需求分级方法——KANO模型。一、什么是KANO模型？KANO模型是东京理工大学教授狩野纪昭（Noriaki Kano）发明的对用户需
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2023-11-15 21:35:18
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我也只是个学生物的小垃圾，这个文章是写给看不懂图的那些人的，大佬勿入。 文章纯手打，可能存在错别字；我尽可能用最简单易懂的语言来解释这些图。如果文章出现漏误，请各位批评指正。 目录看我VENN图rank abundanceRank abundance计算多样性指数alpha多样性指数Chao1丰富度估计量（Chao1 richness estimator）香农-威纳指数（Shannon Wiene
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2023-08-09 00:31:01
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by Lucas Kohorst 卢卡斯·科斯特(Lucas Kohorst) (Basic data analysis on Twitter with Python)After creating the Free Wtr bot using Tweepy and Python and this code, I wanted a way to see how Twitter users were
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2023-12-05 21:46:39
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1：引言 数据的处理主要分为两种：操作型数据处理和分析型数据处理，前者可以称为oltp，后者可以称为olap。2：olap定义 联机分析处理的定义有以下几种: olap是以海量数据为基础的复杂分析技术，支持各级管理决策人员从不同的角度，快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询 和多维分析处理，并且能以直观易懂的形式将查询和分析结果提供给决策人员，从而辅助各级
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2023-08-26 08:34:46
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这两天需要对预实验的脑电进行一个分类，在这里记录一下流程脑电分析系列文章mne官网mne教程随机森林分类Python 多因素方差分析 文章目录1. 脑电数据的处理1.1 基本概念1.2 实际处理1.3 全部代码2. 随机森林分类1. label的制作2. 使用随机森林进行分类3. 全部代码3. 显著性检验4. 多文件测试1. 文件选择2. 精确度分析3. anova分析4. 可扩展性1. 抽取代码
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2023-09-04 22:06:30
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作者：小熊妹天继续分享九大数据分析方法系列：矩阵分析法。矩阵分析法是在各路数据分析文章中，出现频率最高的词。甚至有不懂行的小白把它捧到“核心思维”，“底层逻辑”的高度。哈哈，才没有那么神呢。一、矩阵分析法是干什么的？数据分析领域，有一个简单，但非常致命的核心问题：“到底指标是多少，才算好？”为了这个问题，公司里经常吵成一团。矩阵分析法就是试图解决这
|前言本文主要分享笔者以往10年在多省、多运营商做大屏、Dashboard，以及早年在某大型房地产互联公司做数据分析的经验总结，核心是交付Dashboard过程中沉淀出的“一屏、一眼、马上干”方法。之所以重点聊数据产品中的可视化Dashboard，主要原因是这块最接近前端受众（领导）、最容易见效果；其次，这块内容通用性更强，大多产品都有需求；最后，笔者的核心领域不是数据产品，更多是在交付项目时附带
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2024-05-16 20:14:35
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