翻译 | 杨小爱1、victoryGitHub Stars: 9.2K地址：https://github.com/FormidableLabs/victoryVictory是 React 应用程序中实现图形和图表的绝佳选择，我们可以获得很棒的功能，例如，画笔和缩放。但是，获得不错的图表结果需要更多时间，并且建议仅在您从事个人项目时才使用此库，因为与其他项目相比，它更易于使用。它带有数量有限的可视化
React是在JavaScript开发人员社区中取得长足发展的框架。 React具有用于设计组件的强大组成框架。 React组件是一些可重用的代码，您可以在Web应用程序中使用它们。 React组件不是与DOM紧密耦合的，但是它们进行单元测试有多容易？ 在本文中，让我们探索对单元进行React组件的测试。 我将展示使您的组件可测试的思考过程。 请记住，我只是在谈论单元测试 ，这是一种特殊的测
转载
2024-01-05 22:11:47
43阅读
# React 数据分析模板
在今天的数据驱动时代，React 成为构建用户界面的重要工具，而数据分析则是理解用户行为和市场趋势的关键。如何将这两者结合起来，实现高效的数据分析和可视化效果，是许多开发者面临的挑战。本文将介绍一个简单的 React 数据分析模板，并附以代码示例，帮助您快速上手。
## 什么是 React 数据分析模板？
React 数据分析模板是一个使用 React 框架来进
找到一个Github 上的公开apiurl = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars' 网页内容是一个巨大的Python字典，我们来获取一些信息内容包括文章所获得星数，文章名，以及文章的链接。首先，展示一下成品 &nb
转载
2019-10-07 18:32:00
126阅读
# 使用数据分析优化APP用户体验
随着智能手机的普及，APP已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。而如何提升APP的用户体验，让用户更愿意使用并留存下来，就成为了开发者们关注的重点。在这个过程中，数据分析扮演着至关重要的角色。通过对用户行为数据的分析，开发者们可以了解用户的喜好、习惯和痛点，进而优化APP的功能和设计，提升用户体验。
## 为什么需要数据分析
数据分析能够帮助开发者们更好
原创
2024-05-05 04:56:30
40阅读
在当今社会，手机已成为不可或缺的日常工具。在我们的生活中，用户在不同的场景下使用手机，以满足社交、工作和娱乐等多方面的需求。然而，对手机使用数据的分析却常常面临挑战。本博文将详细阐述如何解决“手机使用数据分析”问题，以提升用户体验和资源分配效率。
## 问题背景
用户场景还原如下：
- 用户每天使用手机进行社交、上网、工作等活动。
- 不同的时间段用户群体的使用频率存在显著差异。
- 应用程
Excel自带数据分析工具
对于数据分析的初学者，有的时候并不需要去购买SPSS，或者苦学R语言等专业工具，Excel默认安装以后自带了数据分析和数据计算插件，只需要将插件激活，便可以进行方差分析、傅里叶分析、直方图绘制等等一系列专业的统计计算。以下是插件的激活方式：Excel中自带了数据分析工具，可以用于基础的数据统计和分析功能，
转载
2023-05-24 14:12:13
241阅读
作者：大师兄大家好，我是大师兄，这是我的数据茶水间，分享和数据相关的方方面面，有干货，也有闲谈。总之，希望我的分享，能够给大家带来收获。1 前言有一个朋友跟我说，他之前呆过的一家互联网公司，抗风险能力很弱，整个运营部门all in在新增上，完全不考虑留存和活跃等指标。2017年的日新增用户数单从应用市场靠ASO来的都能做到日均3W，还没有算上其他渠道。但是留存特别低，7日活跃留存率只能维持在10%
转载
2023-09-06 14:42:01
130阅读
####背景：现用Python爬取了某求职网站上关于数据分析的数据，我希望知道数据分析是个怎样的职位？它的工资和薪酬是多少？它有哪些特点，需要掌握哪些能力？哪些公司会招聘这样一个岗位？1、数据有无缺失值？数据的缺失值很大程度上影响分析结果。引起缺失的原因很多，例如技术原因，爬虫没有完全抓去，例如本身的缺失，该岗位的HR没有填写。如果某一字段缺失数据较多（超过50%），分析过程中要考虑是否删除该字段
转载
2023-12-01 10:50:31
144阅读
一、相关知识点对于无监督的K-Means聚类需要确定k值，最佳k值的确定有两种常用的评估方法，用于确定最佳k值：“簇内离差平方和拐点法”、“轮廓系数法”。① 拐点法：在不同的k值下计算簇内的离差平方和，然后通过可视化的方法找到“拐点”所对应的k值② 轮廓系数法：该方法综合考虑了簇的密集性与分散性两个信息，如果数据集被分割为理想的k个簇，那么对应的簇内样本会很密集，而簇间样本会很分散，轮廓系数的计算
转载
2024-01-15 14:43:22
61阅读
一、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的数据进行分析，将他们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究的对象的内在规律。 数据分析可分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析。描述属于初级数据分析，另外两个属于高级数
转载
2023-08-21 13:01:15
70阅读
接着上期对 post 请求中 form data 数据加密的分析，今天我们接着进行 get 请求中 加密参数的分析。一、实例网站本实例的网站是七麦数据中国 App Store 排行榜，继续学习使用 chome 浏览器的 devtool 工具，对 js 进行分析，首先需要找到加密位置，然后提取出 js 代码，进行设计实现同等功能，最后转换为 Python 实现，从而实现对数据的爬取。二、页面分析1.
转载
2023-12-18 11:08:39
54阅读
react+echart+大屏大屏ECharts 图表实际步骤React + Typescript搭建大屏项目，并实现屏幕适配flexible + rem实现适配1. 安装插件对echarts进行的React封装，可以用于React项目中，支持JS、TS如何使用完整例子官网参考 大屏ECharts 图表ECharts 图表，已经对数据和屏幕改动进行了监听，能够动态渲染图表数据和大小。在监听窗口小
移动数据分析 (Mobile Analytics) 是阿里云推出的一款移动App数据统计分析产品，为开发者提供一站式数据化运营服务：通用的多维度用户行为分析、数据开放并支持自定义分析、数据无缝对接其他数据应用产品，助力移动开发者实现基于大数据技术的精细化运营、提升产品质量和体验、增强用户黏性。产品特点：完备的业务数据采集不仅采集用户的访问行为，也采集应用性能数据，同时支持hybird采集方案，帮助
转载
2024-01-19 16:15:30
90阅读
大数据是大量数据和数据集，形式多样，来源多样。许多组织已经认识到收集尽可能多的数据的优势。但是，仅仅收集和存储大数据是不够的，你还必须使用它。得益于快速发展的技术，组织可以使用大数据分析将TB级数据转化为可操作的见解。 那么大数据分析如何工作? 大数据分析主要利用了4个关键流程。这些工作包括数据的收集、处理、清理和分析。以下了解这些关键流程。 (1)收集数据 移动记录、客户反馈表、从客
转载
2023-09-04 21:48:45
53阅读
性能优化：完成某件任务所需的时间度量。性能剖析性能剖析是测量和分析时间花费在哪里的主要方法。性能剖析一般有两个步骤：测量任务所花费的时间；然后对结果进行统计和排序，将重要的任务排到前面。性能剖析工具show status、show profile、检查慢查询日志的条目、show processlist;性能低下的原因资源被过度使用，余量已经不足以正常工作； 资源没有被正确配置； 资源已经被损坏或者
转载
2024-07-24 10:47:13
47阅读
数据分析变数据统计，很多时候是由于大量的基础报表占据分析员大量时间，导致分析人员无法抽出时间精力投入深度数据分析中。这也是很多企业的一个通病，要解决基础报表挤占时间这个难题，还得请出商业智能BI，一键做基础报表它不香吗？商业智能BI：一键做基础报表企业每个月的基础报表其实都差不多，甚至只是同一个报表换份数据源而已。针对这种基础性报表，用户可先将新的数据源一键上传，然后在原BI报表基础上一键替换数据
转载
2024-01-12 10:46:48
43阅读
目录概述计算度量值计算列计算表行级安全性查询公式在公式中使用多个函数函数概述聚合函数日期和时间函数筛选器函数财务函数信息函数逻辑函数数学和三角函数其他函数关系函数统计函数文本函数时间智能函数表操作函数变量数据类型上下文行上下文多行上下文查询上下文筛选器上下文确定公式中的上下文运算符使用表和列在公式中引用表和列表关系处理和刷新更新 概述Power BI 是一个统一、可扩展的自助服务和企业商业智能
转载
2023-07-03 13:54:51
360阅读
BI分析与其他分析的区别什么是BI数据分析？和财务分析有什区别？BI数据分析在近10年发展还是很迅猛的，为什么？ 因为近10年大部分的企业从传统的行业一直在向数字化企业转型，转型的第一步就是要业务数据化，数据可视化，数据监控和预警，数据驱动业务，因此就需要BI数据分析发挥作用。 那么BI数据分析是什么就非常明显了，简单的说，可以认为是一种数据驱动业务的理念。详细来说，可以认为是通过数据工具和数据思
转载
2023-10-09 19:21:59
179阅读
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
1588阅读
