目录1：作业题目2：答案第一题代码执行效果第二题代码执行效果第三题代码执行效果第四题不该变原数组代码执行效果改变原数组代码执行效果第五题代码执行效果第六题代码执行效果第七题代码执行效果第八题代码执行效果第九题代码执行效果第十题代码执行效果第十一题代码执行效果第十二题代码执行效果 1：作业题目np.random.seed(1)
np.random.randint(0,20,size=(4,5))
我们都知道，不管我们做什么事情都需要注意细节，因为细节决定成败。所以在数据分析报告的撰写中我们需要注意细节，这样我们才能够做好数据分析报告，那么数据分析报告需要注意的细节是什么呢？下面就有小编为大家就解答一下这个问题。首先我们需要注意数据分析报告的分析结论是否明确，是否有逻辑性。如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的
概述上一小节，我介绍了案例 5：门店盈利能力对比图的设计和使用，掌握了如何基于对比维度，进行多个项目的对比分析。本节内容，我介绍案例 6：竞争优势多维分析图的设计和使用，本节内容在整个案例部分的位置如下所示： 图 1：章节内容定位 上图中，橙色部分是我本节要讲的内容：竞争优势多维分析。门店盈利能力对比分析，是从对比维度，描述不同门店之间，经营状况的差异。对比的维度是从单一维度进行分析，但是很多情况
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2023-08-25 22:04:41
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在一个系统设计中经常遇到分类数据表格设计，而且分类层数可能是不确定的。比方说一个商场的产品分类可以如下:上图的数据结构就是一个树，数据表格设计有多种方法。每个分类可能在系统运行时需查询、增加、删除、修改、移动。不同的设计可能使各个功能点的性能不同，有些使查询快速和便利，有些新是增快速和便利，有些是删除、修改快和便利。针对上图可以有以下各种设计： 方案一：( 经常使用) 注 ：
建立一座高楼大厦时，除了需要坚实的地基之外，也需要有一个基本的模型框架，按照模型进行风险预测，做到万无一失。在数据分析领域，同样也需要建立数据分析模型。根据模型进行分析，这样在数据分析时，明确数据分析思路，运用适当的分析方法将最终的数据分析结果得出来。下面我将介绍几种常见的数据分析模型。1.用户模型数据分析时，我们首先要明确我们的用户是谁，针对用户需求，进行相关的服务。以达到用户满意的效果。同时要
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2021-01-08 09:23:58
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前言1.为什么选择Python进行数据分析?Python是一门动态的、面向对象的[脚本语言]，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其
模型Xgboost import xgboost as xgb
def xgb_model(X_t, X_v, y_t, y_v, test):
print("XGB model start")
xgb_val = xgb.DMatrix(X_v, label=y_v)
xgb_train = xgb.DMatrix(X_t, label=y_t)
xgb
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2023-07-23 20:51:39
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利用data.table进行数据分析DataCamp课程的官方速查表(本篇内容由我跟小伙伴一年前翻译，最开始挂在雪晴数据网上)个人认为R中最应该学习的一个R包就是data.table了,本人16年参加一些数据挖掘比赛，数据量较大，开始学习data.table来进行快速数据清洗，这边的快速有2方面： data.table的运行速度快 data.table代码简短，写起来快dt[i,j,by] #一行
文章目录0 前言1 实现目的2 数据集2.2 数据集概况2.3 数据字段3 实现效果3.1 地铁数据整体概况3.2 平均指标3.3 地铁2018年9月开通运营的线路3.4 客流量相关统计3.4.1 线路客流量排行3.4.2 站点客流量排行3.4.3 入站客流排行3.4.4 整体客流随时间变化趋势3.4.5 不同线路客流随时间变化3.4.6 不同线路的客流组成3.5 收入消费指标统计3.5.1 线
1. 基础表 ==》 基础报表的表 ==》分析报表的表2. 报表： 原始数据获取处理 --> 数据分析整理 --> 报表展示。3. 分析报表表的作用： 1. 节约成本：分析报表表设计好后，以后报表开发不再需要通过繁琐的关联关系去查询，直接通过报表表关联即可，从而节约更多的开发时间和人力财力。
作者：林骥 One old watch, like brief python大家好，我是老表～在《数据分析报告的 3 个层级》这篇文章下面，有位读者留言：有完整的数据分析报告模板吗？我回复说：数据分析报告可以有千千万万个不同的模板，但是你要知道哪一个模板最适合当时的情景，这是非常困难的一件事。即使收集到了世界上所有数据分析报告的模板，
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2023-08-18 18:29:35
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大家在工作中是不是经常要做各种分析，但又常常遇到无从下手，抓不住重点，搞不清关键数据的情况。俗话说“工欲善其事，必先利其器。”一个好用的数据分析模型，能给我们提供一种视角和思维框架，从而帮我们理清分析逻辑，提高分析准确性。那老李研究数据分析也很多年了，今天特意为大家整理出了8大常用数据分析模型，帮助大家快速提高数据分析能力。1、AARRR模型AARRR模型又叫海盗模型，这个模型把实现用户增长拆分成
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2023-07-28 21:35:47
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Python的创建者将Python定义为“一种解释的、面向对象的、具有动态语义的高级编程语言”。它的高级内置数据结构，结合了动态类型和动态绑定，使其非常适合于快速应用程序开发，以及用作连接现有组件的脚本或胶水语言。”Python是一种通用编程语言，可以用于web和桌面应用程序的开发。在复杂数值和科学应用程序的开发中也很有用，有了这种通用性，Python很快成为世界上增长最快的编程语言之一。那么Py
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2023-07-09 08:14:51
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客户需求： ①统计数据中排名前十的 所有榜单歌手出现次数 绘制直方图 ②对排名前三的歌手绘制饼图 查看他们的歌曲主要出现在哪些榜单 ③对出现次数多的歌名做词云图（前20）一. 快速搭建环境1.1 由于是新电脑所以我花了一点时间在环境搭建上。首先安装anaconda，（自带jupyter，pandas，matlibplot）由于官网下载的太慢了，我选择了清华下载(安装基本上就是一直下一步，我只改了安
mport pandas as pd
import numpy as np
#列表型数据
alist=list([1,2,3,4])
b=list([5,6,7,8])
type(alist)#查看alist的数据类型
alist.append(5)#在尾部加入数据
alist.pop()#出栈
alist#直接查看a
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2023-09-19 02:55:05
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一个数据分析师做数据分析的时候经常会遇到一些异常的问题，例如某个指标高了或者低了，然后业务方就会很着急，需要做分析。 通常遇到这种问题，作为分析师的你需要的怎么做，千万不要被业务方的紧张感打乱了阵脚，我们可以遵循以下步骤来一步一步拆解问题，分析问题。 通常的步骤：确定分析的问题及目的->拆解问题->搭建分析框架->采集数据->数据分析->结论输出->业务决策1.
一、结构化分析与设计1、结构化分析的对象包括：数据（实体对象的属性和关系）和处理（对信息的加工和处理）。2、数据流图（DFD）是面向数据流建模的工具。3、进行结构化分析的步骤：确定系统边界，绘制系统环境图。绘制各层数据流图，自上而下。定义数据字典。定义处理说明。将图、字典以及加工组成分析模型。4、系统总体设计模型反映模块间的调用关系、可采用层次图、HIPO图和机构图表达。5、数据流图分为变换型数据
4题 程序分析班级：------------- 姓名：------ 学号：------------------------------------- 完成日期：----------【问题描述】读入一个C程序，统计程序中的代码、注释、和空行的行数以及函数的个数和平均行数，并利用统计信息分析评价该程序的风格。【基本要求】把C程序文件按字符顺序读入源程序；
1.SPSS的起源SPSS（全称：Statistical Product and Service Solutions）是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H. Nie、C.Hadlai (Tex) Hull和Dale H. Bent于1968年研发成功。SPSS采用类似EXCEL表格的方式输入与管理数据，数据接口较为通用，能方便的从其他数据库中读入数据。2009年
思迈特软件Smartbi大数据分析工具还具有强大的管理能力，通过这些管理功能，用户可以实现完善的安全体系；可以拥有自己的“业务库”；可以拥有便捷的操作工具；可以实现对所有会话的有效监控；可以更好的支持应用系统维护和运营。下面是这些功能的详细介绍：一、Smartbi数据管理系统——数据安全管理Smartbi数据管理系统具有完善的安全管理体系，它可以控制用户功能权限、数据访问权限、资源访问权限。支持按
