工作之中，老板经常像你发问，有三个方案A、B、C，你给它们排个序，我稍后开会要用？遇到这样的需求，我的第一反应就是给每个方案打个分，按照权重进行排序。这就是接下来重点论述的部分。1. 层次分析法层次分析法（AHP）把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组形成递阶层次结构。通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性。然后综合有关人员的判断，确定备选方案相对重要性的总排序。整个过程
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2024-03-12 19:29:31
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有同学问：老师，我们领导总说，要做有用的数据分析。可我费废了很大力气，做出来的却被嫌弃：“我早知道了”、“没啥用”。到底要怎么才有用呢？这个问题很常见，我们今天系统解答一下。就拿一个很常见的问题“业绩下滑了，分析下怎么做才能达标？”来举个例子： 1 没用的分析有这三个特征▌ 1、就数论数。最常见的，就是列一条公式：业绩=用户数*转化
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2024-07-08 12:13:04
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下面将从数据质量评估核心指标、数据质量评估模式、数据质量评估管理流程三个方面介绍数据质量评估方法。 数据质量评估的核心指标 数据质量问题频率 指标定义：数据质量问题频率 ＝ 数据质量问题发生次数/存储的总数据量 指标单位：次/GB 根据数据质量评估指标将各数据仓库中的主数据及其历史行为划分为三个等级： 通过对数据质量问题频率的考评和等级划分，就可以从数据仓库众多的数据中解放出来，集中精力把有限的资
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2024-10-26 10:04:40
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东方酒店管理系统（Java版）数据库设计和楼层增删改查操作二PD模型设计软件为：PowerDesignerMySQL数据库可视化管理软件为：NavicatPremium161、创建PD模型需要指定数据库的类型版本：MySQL5.02、PD模型展示模型设计暂时先创建这些表的结构，对于项目核心业务在里面都已经涉及到了，后面的话对于公告发布、销售额等会根据实际情况来再次完善下面3的步骤就是导出SQL语句
# Python 酒店评价数据分析入门指南
在当今大数据时代，酒店评价分析是一个重要的业务环节，可以帮助酒店改进服务质量、了解顾客需求。今天，我们将通过一系列步骤来实现这个目标。以下是整个分析的流程。
## 流程步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 | 预计时间 |
|----------|---------------------|---------|
| 1
大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到，如果想找两个指标之间相关关系，可以用相关分析法。但很多时候，我们想找的关系，不能用指标来表达。大家好，我是爱学习的小xiong熊妹。今天继续介绍九大数据分析方法系列。上一篇我们提到，如果想找两个指标之间相关关系，可以用相关分析法。但很多时候，我们想找的关系，不能用指标来表达。比如：是不是社区店比步行街店，生意更
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2024-09-15 07:21:19
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引入评价是现代社会各领域的一项经常性的工作，是科学做出管理决策的重要依据。随着人们研究领域的不断扩大，所面临的评价对象日趋复杂，如果仅依据单一指标对事物进行评价往往不尽合理，必须全面地从整体的角度考虑问题，多指标综合评价方法应运而生。所谓多指标综合评价方法，就是把描述评价对象不同方面的多个指标的信息综合起来，并得到一个综合指标，由此对评价对象做一个整体上的评判，并进行横向或纵向比较。而在多指标评价
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2023-06-01 15:02:48
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今天给大家分享一下数据分析基础的一些学习笔记，希望对你有用。 生活中我们总能遇见一些喜欢说“我认为”、“我觉得”的人，不知道你们平时遇到这种人是什么感受呢？在平时中还好，假如在工作中可能会被问的哑口无言，那么怎么解决这些“我认为”、“我觉得”这种问题呢？为了使我们的观点有足够的说服力，就需要用数据说话，用数据来论证你的观点，体现你观点的严谨性。这也是产品经理所要具备基础能力。
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2023-12-27 12:18:42
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一、什么是数据指标？与数据标签有什么区别？ 1.数据指标是反应同类现象总体综合数量特征，用于衡量事物发展程度的单位或方法（例如：利润率），一般通过数据汇总计算方式得到，数据汇总计算通常有统计口径与范围限制。在数据产品中，数据指标是根据数据分析得到的一个汇总结果。在生活中，数据指标有很多，比如居民消费价格指标，股票价值指数，空气指数，洗车指数，穿衣指数
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2024-05-28 22:40:30
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1. 需求说明 近年来，由于雾霾问题的持续发酵，越来越多的人开始关注城市相关的环境数据，包括空气质量数据、天气数据等等。 如果每小时记录一次城市的天气实况和空气质量实况信息，则每个城市每天都会产生24条环境数据，全国所有2500多个城市如果均如此进行记录，那每天产生的数据量将达到6万多条，每年则会产生2190万条记录，已经可以
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2024-09-27 12:38:18
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1、作用层次分析法是一种解决多目标的复杂问题的定性与定量相结合的决策分析方法。该方法将定量分析与定性分析结合起来，用决策者的经验判断各衡量目标之间能否实现的标准之间的相对重要程度，例如通过构建评价指标（景色、费用，居住，饮食、旅途）对候选旅游地（桂林、黄山，北戴河）量化评价，进行选择。2、输入输出描述输入：根据提示进行指标或者方案两两对比。输出：各方案的量化得分或者同一级的指标权重。3、案例示例案
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2023-08-26 20:40:48
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2020-2021年度《数据分析与机器学习》课程期末课程设计报告酒店评论数据分析B站账号@狼群里的小杨，记得点赞收藏加关注，一键三连哦！摘要本文主要通过机器学习的常规算法模型来对酒店评论数据进行分析预测，酒店的每一条评论都是一个文本数据，可以当作特征值，评论等级就是数据的标签。通过已有数据进行文本分析，形成一个有效的训练模型来预测英文评论文本的等级。并利用内容分析法进行酒店评论关键因素的提取，再结
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2024-01-22 08:18:17
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目录 前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现最后 前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更
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2024-08-26 09:19:53
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数据读取 import pandas as pd
import numpy as np
# 读取保存的预得理好的数据
df = pd.read_excel('./酒店数据1.xlsx')
# print(df.head())
# 查看“评分”的格式
print(df['评分'].dtypes)
# 并分别进行升序和降序排序.对酒店按照价格进行排名，计算“油尖旺”地区的均价
print("对评
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2023-10-23 10:51:04
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数据质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四个方面，完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。
数据质量的四种评估标准 数据质量是保证数据应用的基础，它的评估标准主要包括四个方面，完整性、一致性、准确性、及时性。评估数据是否达到预期设定的质量要求，就可以通过这四个方面来进行判断。
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2023-12-28 09:41:42
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前言上一次，我们爬取了猫眼电影的Top100数据，并将它存放在了csv文件中。今天，我们就将数据取出，来进行个简单的分析吧！可视化分析TOP100最多的国家或地区首先，我们看一下拥有Top100最多的国家或者地区：代码如下：import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_ma
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2024-05-27 18:07:05
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# 评价数据分析法的实现指南
在当今数据驱动的世界中，能够有效地分析和处理评价数据变得至关重要。尤其在用户反馈、产品评价和服务质量等方面，深入分析这些数据有助于提升用户体验和优化产品。这篇文章将引导你如何实现评价数据分析法的内容，包括具体的步骤和代码示例。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解整个过程的工作流。以下是一个简单的步骤表格，帮助你更好地理解每一步需要做什么。
| 步骤
在当前大数据时代，利用在线工具进行数据分析已成为一种流行趋势。SPSSAU，作为一款强大的在线数据分析工具，具备模糊综合评价等多种功能，可以帮助用户有效处理和分析数据。本文将详细探讨如何解决“SPSSAU在线数据分析模糊综合评价”问题，通过整体架构和技术原理等多个角度进行深入分析。
## 背景描述
模糊综合评价是一种适用于多因素决策的问题分析方法，常用于评估个体或对象在不确定性条件下的综合表现
你已经决定来学习Python，但是你之前没有编程经验。因此，你常常对从哪儿着手而感到困惑，这么多Python的知识需要去学习。以下这些是那些开始使用Python数据分析的初学者的普遍遇到的问题：需要多久来学习Python？我需要学习Python到什么程度才能来进行数据分析呢？学习Python最好的书或者课程有哪些呢？为了处理数据集，我应该成为一个Python的编程专家吗？当开始学习一项新技术时，这
在数据分析的实际工作中，AB测试是一个重要的统计方法，用于评估某一变化（如产品特性或用户体验）对用户行为的影响。然而，在面试中，如何评价AB测试的增量效果常常是一个备受关注的问题。
### 问题背景
在进行AB测试时，经常会观察到不同版本（A与B）在用户行为上的显著差异，这就要求我们能够准确评价其增量效果。AB测试的目的是为了确认改动是否确实给业务带来了有利的影响。例如：
- **现象描述*
