作者：部落窝教育 1Excel行内容差异核对两列数据下面是一份Excel库存盘点表。现需要对账面库存数和财务人员盘点数、资产管理员盘点数进行逐一核对。也就是对B、C、D列进行核对。 Excel中有一个非常好用的技巧，小雅分享给伙伴们，就是行内容差异。操作步骤：选中B2:C14单元格区域，按F5键或者CTRL+G，定位——定位条件——行内容差异单元格，确定。然后对差异数据填充颜色，标识差
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2024-08-17 15:49:37
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# 数据分析外卖差评：如何提高服务质量
外卖作为现代社会便捷的饮食选择，逐渐成为消费者的重要选择。然而，尽管外卖行业发展迅速，差评却成为了许多商家头疼的问题。今天我们将探讨如何通过数据分析的方法来处理外卖差评，并进行改进。
## 1. 数据收集
外卖差评数据通常可以通过各大外卖平台的公开评价获取。这些数据通常包含用户评价、评分、时间、商家信息等。
```python
import pand
文章目录明确问题理解数据处理数据异常值处理标签处理新增计算列数据分析分析思路描述性分析探索性分析送达总时长时间过长，导致的差评骑手个人行为导致的差评商户行为导致的差评其他评价标签的白描建议 明确问题美团骑手出现差评的原因是什么？影响因素是哪些？并给出改善方案。（骑手姓名重复默认为同一个骑手；同一个骑手可能在不同站点出现差评） 数据时间：无；数据地点：站点A-E；核心业务指标：顾客配送评分；比较对
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2023-11-30 22:02:50
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作 者：Climber简单来说，标准差是一组数值自平均值分散程度的一种测量观念。一个较大的标准差，代表大部分的数值和其平均值之间差异较大，一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。例如：两组数的集合 {0， 5， 9， 14} 和 {5， 6， 8， 9} 其平均值都是7，但第二个集合具有较小的标准差。 标准差公式： 公式描述：公式中数值为X1,X2,X3,……XN（皆为实数），
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2024-01-18 11:18:24
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常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不清楚怎么进一步做数据分析，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果你也是这样，那本文会很适合你，建议先收藏。选择VBA还是Python取决于你的需求如果想把 Excel 与数据库、爬虫、微信、邮件等连接，或是处理的数据量比较大的话，那用 Python 是更合适的，在 Excel 里面处理可能会“卡成 PPT“……对小白友好，容易上手Py
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2024-01-13 06:11:48
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数据分析基于统计分析原理，可以帮助企业做出正确的判断，制定合理营销方案。采取数据分析过程包括识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析。数据分析师是数学与计算机科学相结合的产物，这就要求在整个数据分析过程中，需要数据分析师有一个十分缜密的思维。那么如何提高数据分析思维能力呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。提高数据分析思维能力方法之研究数据一些企业的数据分析师经常遇到的问题是跨学科。
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2024-02-29 23:49:14
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作者：Saurabh Hooda 前言 在开始学习 Python 之前，要选择最适合您的 IDE。在本文中，我们试验了许多可用的工具，记录了它们的优缺点，并给出如何选择对您来说最好的 Python IDE 的建议。Python 于 1991 年首次发布，他的作者是 Guido vanRossum，是为通用变成开发的解释型高级编程语言。Python 解释器可在多种操作系统上使用，
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2024-01-02 23:16:18
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作者：NK冬至“ 今天和大家聊聊同比、环比等指标的详细内容。”好久没有分享关于数据分析指标相关的内容了。之前分享过《北极星指标》、《以余额宝为例搭建指标体系》、《指标字典》等文章。今天聊聊常见的指标：同比与环比，以及在实践过程中踩过的坑。01—同环比的背景首先聊聊，为啥要进行同环比的分析。在我们做数据分析的时候，最常用的几个分析套路，无非就是：做对比分析、做下钻细分分析、做
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2024-01-01 22:08:18
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商品的评价至关重要，用户在购买商品时，基本上很多的消费者都会去查看评论，好的评论会促进用户下单，差评则会影响商品的下单转化;评分过低的店铺及商品在提报营销活动时也会被影响的。 1、商品图与实物不符合 原因分析：如果用户说商品的实物与商品的详情页及主图不符合，说明商品没有达到用户的预期效果，实物的材质、色差、做工等和主图及详细页展示不一致。 如何改进：筛选出最近一个月内对于商品图与实物不符
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2024-01-11 13:13:16
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最近在学习《利用Python进行数据分析》, 深感python中numpy和pandas库的强大。但由于还是小白，所以看完书以后还是有点晕乎，感觉两个库中有些功能好像重复了。故特此将书中提到的两个库的一些用法进行了比较和总结，以帮助自己理解！NumPy (Numerical Python的简称）：作为多维数组(ndarray)容器，可以对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。其也是用
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他领域。
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2023-12-12 18:42:02
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科比职业生涯数据分析报告一、前言在本次数据分析是利用Jupyter对科比职业生涯的数据集进行分析，通过对相关数据的分析，掌握Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn等常用数据分析库的用法，掌握常规的数据预处理的方法以及特征工程。二、数据集说明该数据集收录了自96赛季~2016赛季，共有30697条生涯数据。每条数据都是一次出手，其中包括动作类型，投篮类型，投射距离，投射
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2023-10-16 22:30:44
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一、数据分析可以看到有些数据是字符串形式，有些是数值形式，有数据缺失action_type（投篮方式） combined_shot_type（結合投篮方式） game_event_id（比赛事件ID） game_id（比赛ID） lat（投篮经度） loc_x （投篮x坐标） loc_y（投篮y坐标） lon（投篮纬度） minutes_remaining（离比赛结束还剩多少分钟） period（
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2024-08-22 14:13:52
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问：1、研发和测试的时间比，多少合理？2、一个版本，60个Bug（致命2，严重3，普通30，一般5），能得出啥结论？问题1、研发和测试的时间比，多少合理？IDO老徐，答：1、有很多统计方法，不同的团队，能力不同，业务不同，差异化很大。2、如果是写文章，给大家一些参考数据。我的建议是，三分之一。具体，根据团队实际情况，以及每个版本的复盘总结，去调整后续的时间占比。3、参考文章：“测试时间估算”的现状
原创
精选
2022-06-29 14:34:53
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本次复习的知识点如下：numpy的reshape以及shape在实战中的运用matplotlib饼图绘制分析目标观察上次的数据，数据中有的数据有会员与非会员两种用户类别。这次我们主要分析一下两种类别用户在数据中占比。数据读取与数据清洗根据流程示意图我们主要遵循下面几个步骤：图|源自网络在过去两次的文章中已经有关于数据读取和数据分析操作的详细代码讲解，所以不再赘述。此处代码为：#数据读取，数据清洗d
原创
2021-01-03 17:38:09
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一、数据清洗和准备 在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言对数据格式进行专门处理，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的工具，可以让你轻松地将数据规整为想要的格式。二、实例2.10 字符串操作P
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2024-08-29 21:02:16
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这篇文章是从Excel到python数据分析进阶指南》第二部分(4,5,6章)的终结了。今天主要内容是第六章。数据筛选，与或非三个方法，外加一些＞＜等等来进行数据筛选。与或非门这个我们在高中数学就学过了，如果有同学喜欢玩MC的话，也会知道里面的红石电路也会用到这个与或非门。Excel函数中会有这三个函数AND,OR,NOT，一般来说都是在excel函数嵌套中进行的。在Python中呢，也有同名函数
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2024-06-21 13:07:11
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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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简介TestNG（Testing Next Generation），是一个单元测试框架，它提供了一系列的丰富注解来帮助我们很方便的编写和管理被测项目的测试类和测试方法。单元测试框架实现了通过代码编写自动化测试用例提供用例组织与执行提供丰富的断言方法提供丰富的日志和报告信息依赖坐标： maven仓库：mvnrepository.com<dependency>
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