总第56篇很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析，该去分析什么，其实这些在我们以前的统计学中都学过。不管是用Python还是R，其实和用Excel一样，只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么，数据太多，Excel的处理能力跟不上，但是这些都只是一个工具而已，核心还是围绕统计学不变的。今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析（描述）数据。
对钻石属性表进行可视化分析一、数据描述1.数据解释该数据是对钻石的一些属性进行可视化分析，共53940条数据，共10个字段，下面开始介绍个字段：carat：表示钻石的重量，重量的单位是克拉；cut：表示钻石的切割质量，切割质量分为Ideal、Premium、Good、Very Good、Fail（理想、优质、良好、非常好、失败）。color:表示钻石的色彩，J (worst) to D (best
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2024-10-12 14:55:15
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# SQL和后端如何实现数据分析下钻
数据分析是现代企业运营中非常重要的一环，通过对数据进行钻取分析，可以找到问题的根源并进行有效的决策。在本文中，我们将介绍如何通过SQL和后端技术实现数据分析下钻，以解决一个具体的问题：销售数据分析。
## 问题描述
假设我们有一个销售数据表，包含以下字段：
- 订单编号（order_id）
- 订单日期（order_date）
- 产品名称（produc
原创
2024-06-22 03:57:58
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在实际业务场景中，我们经常需要通过下钻来查看维度下一层的情况。比如，想查看类别下的子类别销售额时，单击列上“类别”胶囊上的加号，图表会呈现所有子类别的详情。但如果想查看具体某一子类别的情况，尤其在地图应用中，没有下钻轴的情况，该怎么办呢？你可以试试筛选器！如下图所示，在同一张工作表中，通过筛选器来进行维度的切换下钻。 选择全部，图表呈现“类别”维度 选择技术、家具或办公用品，图表呈现具体的“子类
上钻：从当前数据往上回归到上一层数据。例如：（某数据的分类下面分为品名）从品名列表收拢到分类列表。下钻：从当前数据往下展开下一层数据。例如：（某数据的分类下面分为品名）从分类列表展开到品名列表。 上钻、下钻统称钻取。切片：展现同一层面的数据。如上述的产品。转轴：这些应该属于查询、展现范畴
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2021-09-01 17:05:16
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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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一、数据仓库概述前言 阅读本文前，请先回答下面两个问题： 1. 数据库和数据仓库有什么区别？ 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束，也不完全满足范式要求，甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗？ 
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2023-12-05 17:09:48
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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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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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第一个分析需求：计算每个tag下的商品数量 GET /ecommerce/product/_search{ "aggs": { "group_by_tags": { "terms": { "field": "tags" } } }} 将文本field的fielddata属性设置为true PUT /
原创
2021-06-04 16:01:37
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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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在上一篇文章中我们给大家介绍了机器学习以及深度学习的内容，其实这两门技术都是为人工智能服务的，现在人工智能是一个十分火爆的名词，很多人都在关注人工智能，那么什么是人工智能呢？人工智能的知识都有哪些？下面我们就给大家介绍一下。我们听到的AI其实就是人工智能，人工智能称机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的人类智能技术。该词也
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2024-01-14 13:15:37
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Lingo使用指南-数学建模向I.Lingo是什么？II.Lingo在数学建模中的使用II.I Lingo代码组成II.II 集合区域II.II.i 一维集合的定义II.II.ii 二维集合的定义II.III 变量赋值区域II.III.i 一维集合变量的赋值II.III.ii 二维集合变量的赋值II.IV 约束条件区域（逻辑部分）II.IV.i @max函数的使用II.IV.ii @for循环的
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2023-09-24 17:57:47
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一、定义执行计划是一条查询语句在Oracle中的执行过程或访问路径的描述，注意，是查询语句。二、查看执行计划1)打开PL/SQL数据库管理工具；2)在SQL窗口选中一条 SELECT 语句后，或者选中Tools > Explain Plan，或者按 F5 即可查看刚刚执行的这条查询语句的执行计划；3)打开执行计划后，可以点击配置按钮进行显示配置。如图三、执行计
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2024-01-17 10:16:05
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目录第一部分 把控数据思维第二部分 问卷量表思维参考第三部分 问卷非量表思维参考第四部分 其它 本文章为SPSSAU数据分析思维培养的第3期文章。 上文讲解如何选择正确的分析方法，除了有正确的分析方法外，还需要把分析方法进行灵活运用。拿到一份数据，应该如何进行分析，总共有几个步骤，第一步第二步应该做什么，需要有个宏观把控，这样才能有规范的研究科学的思维和逻辑。 本文章
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2024-05-10 00:37:19
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数据分析认知课（四）：数据分析——缺失值处理详解（理论篇）我的学习心得数据处理是数据分析最为重要的一部分，需要花费大量时间在这上面。完全变量：指数据集不含缺失值的变量 不完全变量:指数据集中含有缺失值的变量缺失数据的类型 1.随机丢失 2.完全随机丢失 3.非随机丢失数据缺失的原因 1.信息暂时无法获取。 2.数据因人为因素没有被记录、遗漏或丢失，这个是数据缺失的主要原因。 3.数据采集设备的故障
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2024-01-14 16:27:13
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是的，数据分析入门并不难，只需要具备一定的数学基础、编程技能和实践经验，再结合一些有效的学习方法和注意事项，就可以快速地掌握数据分析的基本概念和方法。以下是几个做好数据分析入门的关键点：建立数学和统计学基础数据分析离不开数学和统计学的基础知识，因此需要学习线性代数、微积分、概率论、假设检验等基础课程，这些知识将对数据建模和解释提供帮助。学习编程语言和工具Python和R是目前最流行的数据科学编程语
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2023-08-02 21:45:31
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数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科，包括数据的分析、收集、组织和存储，以及用于执行此操作的工具和技术数据分析定义数据分析是一门专注于从数据中提取洞察力的学科。它包括数据分析和管理的过程、工具和技术，包括数据的收集、组织和存储。数据分析的主要目的是对数据应用统计分析和技术来发现趋势和解决问题。作为分析和塑造业务流程以及改进决策和业务成果的一种手段，数据分析在企业中变得越来越重要。数据分析从
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2023-08-30 22:42:34
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九大数据分析法1.周期性分析法2.结构分析法一、何为“结构”？二、知道“结构”有什么用？三、如何进行结构分析？四、结构分析法的不足3.分层分析法一、为什么要做分层二、分层如何做三、如何利用分层分析？四、分层分析的不足之处4.矩阵分析法一、矩阵分析法是干什么的?二、如何构造一个矩阵？三、矩阵分析法简单例子四、矩阵分析法应用范围5.指标拆解法一、常见的指标间关系二、为什么要做指标拆解？三、指标拆解怎
键盘和屏幕可分离的变形本出货量是唯一一个呈上升趋势的品类。
今日，市场研究公司IDC发布报告全球平板电脑出货情况报告，数据显示，2017年第四季度，全球平板电脑总出货量仅有4960万台，比2016年同期下降了7.9%。这已经是全球平板电脑连续第13个季度下滑了。
第四季度，苹果平板电脑出货量位居全球第一，与同期基本持平。IDC方面表示，
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2023-12-17 14:10:23
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