一.数据分析步骤1.提出问题2.理解数据3.数据清洗4.构建模型5.数据可视化二.医院2018年销售数据数据导入在文件路径前加r(转义符)文件可能有多个sheet，所以用sheet_name重命名参数dtype=str同意先按照字符串读入，之后再转换salesDf.head()，显示前5行，从0行开始，如果想要输入多行，可以在括号内输入数字1.提出问题月均消费次数月均消费金额客单价2.理解数据3.
转载
2023-07-01 20:54:25
140阅读
通过数据分析工具或者数据分析人员对数据进行挖掘，挖掘潜在价值，为指导工作及公司决策层提供数据支撑。
推荐
原创
2019-02-25 14:15:51
8221阅读
点赞
一、前言 您好，欢迎来到 python数据分析 首先，我们先来简单的介绍一下这门课程，整理一下背景知识，好对这门学科有一个大概的认识，方便接下来的学习。 二、初识大数据 大数据是近几年来都一直很火的一个名词，似乎是伴随着"互联网"的逐渐发展所出现的一个新名词。那什么是大数据呢？简单来说，
转载
2023-08-30 18:05:48
45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
第一章数据分析概况1.1数据分析定义数据分析是指根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。1.2数据分析作用数据分析在我们日常工作中主要有三大作用，分别是：现状分析、原因分析、预测分析。1.3数据分析步骤明确分析目的和思路》数据收集》数据处理》分析数据》数据展现》报告撰写数据分析师一般采用sql语句对数据库中的数据进行处理、分析。select
转载
2024-09-24 08:47:05
30阅读
前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，也是一种强大的工具，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Python。在安装 Python 之前，请确保您的计算机符合以下要求：操作系统：Windows、macOS 或 Linux内存：4GB 及以上存储：至少有 10GB 的可用磁盘空间安装
转载
2024-07-21 09:07:45
29阅读
数据驱动的时代，无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，可以帮助你更好地认识这个世界，更好地提升工作效率。一次完整的数据分析流程主要分为以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。 一、明确数据分析目的 任何一件事在做之前都是有目的性的，数据分析也是如此，在进行数据分析之前首先要明确为什么要做数据分析？ 常
转载
2023-08-08 17:49:01
77阅读
//2019.07.16python中pandas模块应用1、pandas是python进行数据分析的数据分析库，它提供了对于大量数据进行分析的函数库和各种方法，它的官网是http://pandas.pydata.org/；2、对于pandas数据分析模块的应用主要包括：数据结构的定义，对于数据表格的基础操作大全、数据文件的读入与导出，数据的切片与拼接、表中数据的提取与选择、数据统计方面的应用、缺
转载
2023-09-26 13:37:26
34阅读
前几天，我们聊到了Numberl，今天我们来聊聊它的“近亲”，也就是Numpy.好啦，接下来奉上今天的猪蹄(主题)：Python数据分析下的Numpy模块(一)。首先，我们要知道为什么使用python进行数据分析？python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集，比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python更全能，Python不仅提供数据处理平台，而且还有其他语言和专业
转载
2023-08-08 10:06:05
56阅读
Python 如何用于数据分析？1. 首先，我们需要了解数据采用什么形式。假设数据是一个非常大的 Excel 工作表，有大量的行和列（以十万计）。我们通过执行一些操作并在每一列和每一行中搜索特定类型的数据来获得洞察力。执行如此高的计算任务可能很麻烦且非常耗时。因此，Python 提供了像 Numpy 和 Pandas 这样的库，它们通过使用并行处理来简化这项任务。2. 第二步是获取数据。我们并不总
转载
2023-09-11 11:43:53
162阅读
在数据分析领域，Python的Pandas库是一个非常强大的工具。本文将为您介绍如何使用Pandas进行数据分析。首先，确保您已经安装了Pandas库。如果没有，请使用以下命令安装：pip install pandas一. 导入Pandas库import pandas as pd二. 读取数据Pandas可以轻松读取多种数据格式，如CSV、Excel、JSON、HTML等。以下是读取CSV文件的示
转载
2023-09-11 21:17:05
118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
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
Python是一种计算机程序设计语言，具有简洁性、易读性以及可扩展性，相较于其他语言学习起来更加容易。随着互联网的发展，Python知识也被越来越多的人所熟知。但还是有很多人不了解它究竟可以用来做什么，接下来就跟随我们了解一下吧！ 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内
转载
2023-08-09 14:58:14
37阅读
数据分析是一个典型的工作场景，同时也是一个必备的职业技能；无论什么职位，都需要通过数据跟踪业务、发现业务的亮点与短板，精准归因，进而实现业绩提升。使用YonBuilder，通过拖拽方式就能轻松实现数据分析。接下来，我们通过员工信息数据的案例展开介绍。创建分析数据在进行数据分析前，需要创建一个员工信息表，并导入员工数据。首先新建一个应用，并在应用中新增一个员工信息实体，实体配置如下：在页面建模中，根
原创
2022-11-09 19:04:58
296阅读
下面就总结了90道 Pandas 案例，希望对你有所帮助。
原创
2024-10-14 11:02:39
69阅读
不少做Lazada平台的商家普遍都存在备货补货的问题，运营过程中一不小心就可能断货或者是积压库存，这些风险会给商家带来不小的麻烦，面对这些可能发生的风险，商家应该提前做好准备，及时地去关注库存，关注货物状态与数量，及时补货防止问题出现，做好库存计划并及时清算，避免库存积压过多；所以这就需要一款拥有专业库存管理功能的工具来帮助商家了，Ushop BI是一款集多功能于一体的精细化运营管理工具，能够帮助
转载
2024-01-11 14:21:44
69阅读
本文实例讲述了Python数据分析pandas模块用法。分享给大家供大家参考，具体如下：pandaspandas10分钟入门，可以查看官网：10 minutes to pandas也可以查看更复杂的cookbookpandas是非常强大的数据分析包，pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包。就好比 Numpy的核心是 ndarray，pandas 围绕着 Ser
转载
2023-08-11 09:58:44
39阅读
python数据分析1.数据的组成1.1 非结构化数据1.2 结构化数据1.3 矩形数据1.4 非矩形数据2.位置估计2.1 均值2.2 中位数和稳健估计量3.变异性估计3.1 标准偏差及相关估计值3.2
原创
2022-06-23 17:22:00
588阅读
# 如何使用AI大数据分析解决客户流失问题
在如今竞争日益激烈的商业环境中，客户流失（Churn）成为了许多企业要面对的主要挑战之一。企业需要了解哪些因素导致客户流失，以及如何采取有效措施来降低流失率。借助AI和大数据分析，可以深入挖掘客户数据，从中找出潜在的流失客户，并采取针对性的措施。本文将探讨如何通过AI大数据分析技术来解决客户流失问题，并提供一个具体的示例。
## 一、客户流失的定义与
