目前很多设计师都不明白设计为啥需要看数据，然而他们也不看数据，做出来设计的外观还是那么的美感，但这样真是真正UI交互设计吗？UI设计师看数据的必要性：商业产品需要更理性的设计，数据是理性化的一种途径。设计师是感性的，数据可以帮助设计师提升设计的正确率。设计需要了解用户，数据是了解用户的一种方式。 虽然数据不是做好设计的唯一因素，但它却可以让你的设计更加完美。那么，很多人都想问，究竟是什么
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2024-01-10 20:02:02
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目录一、数据介绍及处理二、实战分析2.1 改进版RFM模型介绍2.2 分值计算2.3 维度打分2.4 UP主分层参考文章 一、数据介绍及处理本次案例数据共57407条bilibili动画区播放量破万视频信息，时间跨度为2020年1月1日~2020年12月31日，其主要字段如下：字段名含义Up_erUP主名title视频名称pubdate视频发布时间video_time视频时长/秒likes点赞数
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2023-08-08 13:41:17
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我们在前面的文章中给大家介绍了数据分析报告概况、数据分析报告的类型、数据分析报告的特点与结构。但是只是知道这些知识是不够的，我们在进行撰写数据分析报告的时候还需要做好一些其他工作的。今天我们给大家详细讲解一下数据分析的分析思路和框架。下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望能够给大家带来帮助。首先给大家说一说分析思路与框架。对于数据分析师来说，分析思路是数据分析的核心部分。那么分析的思路是什么呢
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2023-11-28 15:49:19
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该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置：Node.js+ Vscode + Mysql5.7 + HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术：Express框架 + Node.js+ Vue 等等组成，B/S模式 +Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境：最好是Nodejs最新版，我们在这个版本上开发的
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2024-08-18 09:17:01
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数据大屏可视化1-pyecharts库说明（python）数据大屏可视化2-超全的基础图形模板（基础模版）数据大屏可视化3-通用数据大屏模版简单设计：1.简单折线图显示变化趋势import random
import pyecharts.options as opts
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.commons.utils im
是否有很多小白跟我一样，不会编程代码，又觉得excel操作太繁琐了，一直苦苦不知道要怎么做数据分析。前段时间我使用了一款bi系统，简直太方便了！拖拉拽就能制作分析图表、点击就能应用智能分析功能，如果这不能满足你又快又好的数据分析报表制作需求，那还有BI报表模板、主题等已预先设计调整，一键就能应用的开挂式板块。如果这还不够。Smartbi还能搭配提前预设分析模型、BI可视化分析报表模板的Smartb
今天，用户界面设计的门槛很低，起步容易，工资也远远高于许多行业，因此大量的人涌入该行业。现在，相当一部分从事界面设计的设计师正在从平面设计、网页设计、工业设计、动画设计等方面进行转型。 据UI设计者的需求人数统计显示，我国一线城市和大中城市的人才需求分布较为集中。一般情况下的治疗效果会更好。当前，移动互联网发展迅速，市场急需UI设计人才。&nb
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2024-01-22 10:40:49
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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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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
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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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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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对于一个ML问题，解决思路通常是：拿到数据后怎么了解数据(可视化) 选择最贴切的机器学习算法 定位模型状态(过/欠拟合)以及解决方法 大量极的数据的特征分析与可视化 各种损失函数(loss function)的优缺点及如何选择首先拿到数据要进行***数据分析***数据准备->数据清洗->数据重构->数据分析 典型的重构就是归一化可以利用降维算法来实现数据的处理，用更少的特征描述原
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2023-08-31 13:00:09
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统计杂碎记录PS: 记录一些自己平时遇到的数理统计概念，持续更新中，后续补充学习1. nested random intercept effects 建议参考：Visualizing Nested and Cross Random Effects2. 方差膨胀因子Variance Inflation Factor (VIF) 这个概念呢其实在做PCA, RDA或者其它类似的分析时可能会用到。 首先
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2023-12-22 22:15:08
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目录一、Apache Pig概述二、Apache Pig架构1）架构图2）Apache Pig组件1、Parser（解析器）2、Optimizer（优化器）3、Compiler（编译器）4、Execution engine（执行引擎）三、Apache Pig安装1）下载Apache Pig2）配置环境变量3）修改配置四、Apache Pig执行模式1）本地模式2）Tez 本地模式3）Spark 本
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2023-12-20 21:04:58
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一、什么是AARRR模型，以及为什么它如此受欢迎？让我们深入了解Dave McClure的模型。AARRR代表：用户拉新Acquisition 用户激活Activation 用户留存Retention 用户推荐Referral 商业收入Revenue二 、RARRA模型是托马斯·佩蒂特Thomas Petit和贾博·帕普Gabor Papp对于海盗指标-AARRR模型的优化。RARRA模型突出了用
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2023-10-03 11:30:01
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简介二代测序最常用的质量评估软件是FastQC，多样本时可进一步结合MultiQC。此外速度超快的fastp也特别推荐，而且包括质量评估、质量控制等功能，可以说是国产软件之光，详见下方详细教程：数据的质量控制软件——FastQC整合QC质控结果的利器——MultiQC极速的FASTQ文件质控+过滤+校正fastp三代纳米孔(Nanopore)测序数据与二代Illumina测序数据相比，具有读长更长
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2023-07-14 17:36:45
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2022年数据与分析有哪些新趋势？今年数据和分析主要趋势：1.激活多样性和活力使用自适应AI系统推动增长和创新同时应对全球市场的波动； 2.增强人员能力和决策以提供由业务模块化组件创建的丰富的、情境驱动的分析； 3.将信任制度化以大规模地实现数据和分析的价值。管理AI风险并实施跨分布式系统、边缘环境和新兴生态系统的互联治理。现在应该根据关键数据和分析技术趋势对于业务优先事项的紧迫性和匹配性来监测、
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2024-01-11 13:38:43
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一、TuShare简介和环境安装 TuShare是一个著名的免费、开源的python财经数据接口包。其官网主页为：TuShare -财经数据接口包。该接口包如今提供了大量的金融数据，涵盖了股票、基本面、宏观、新闻的等诸多类别数据（具体请自行查看官网），并还在不断更新中。TuShare可以基本满足量化初学者的回测需求 环境安装：pip install tushare。如果是老版本升级，可以用升级
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2023-12-09 14:01:58
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在当下这个大数据时代，数据分析早已不是一个岗位，而是许多从业者的核心竞争力。无论是在医疗、旅游还是互联网行业，甚至不论你是做运营还是研发，掌握数据分析能力都是基本功之一。其实也很好理解，我们的生活和工作早就离不开和各种数据打交道了。那么掌握数据分析能力到底有什么用呢？我们可以来看看。 对于运营性质的工作来说，数据是一切工作的驱动力，数据作为一种度量方式，能真实的反映产品运营的状况，帮助我们进一
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2023-11-29 10:34:29
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相关性分析散点图矩阵初判多变量间关系，两两数据之间的，比如说4个数据ABCD，就有12个比较，第一个参数和第二个参数，第一个参数和第三个参数，.......这个图就是正态分布的几个参数，就没有任何的相关性 相关性分析
分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
图示初判 / Pearson相关系数（皮尔逊相关系数） / Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数）
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2024-01-11 12:33:35
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