文章目录题目1: App 使用频率分析题目2: App 下载情况统计题目3: 寻找活跃学习者题目4: 商品分类整理题目5: 商品销售分析题目6: 网约车司机收益统计题目7: 网站登录时间间隔统计题目8: 不同区域商品收入统计题目9: 信贷逾期情况统计 题目1: App 使用频率分析现有一张用户使用 App 时间表 middle_app_login，middle_app_login 表的数据如下表
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2024-01-11 08:38:43
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大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
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2023-11-16 21:57:39
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1 数据分析的目的数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
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2023-09-04 10:55:59
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# SQL Server 数据分析入门指南
数据分析是现代数据驱动决策的重要组成部分，使用 SQL Server 进行数据分析是一项有用的技能。本文将为刚入行的小白们提供一个系统的指南，帮助你理解如何在 SQL Server 中实施数据分析。
## 流程概述
在进行数据分析之前，我们需要清晰地了解整个流程。以下是 SQL Server 数据分析的基本步骤：
| 步骤 |
原创
2024-09-19 03:37:23
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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、读取数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('快餐数据.tsv', sep = '\t')
print(df)2、查看基本信息查看前五条数据df.head()查看整体信息df.info()可以看到，一共有4622条数据，只有 choice_description列有缺失值， item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。
打印列名称
原创
2023-08-03 18:12:01
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SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们对数据的分布特征形成初步的认识，发现隐藏在数据背后的信息，为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析 &nb
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2023-11-06 20:43:55
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要想做好数据分析必定要理解和熟悉掌握各类数据分析模型，但大部分文章只是给你罗列出了有哪几种数据分析模型及对应理论，并未用实例来辅助说明。很多时候这些模型都进了收藏夹吃灰，大家也没有深刻理解这种分析模型，等到下次要开始分析数据了，又是一脸懵，然后再去收藏夹里翻文章。学东西在精不在多，老李今天就分享1个常用的数据分析模型——购物篮分析模型，并附上应用实例，希望能让大家真正掌握这个分析模型，并在之后分析
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2024-01-09 15:58:39
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# PySpark数据分析实例
PySpark是Apache Spark的Python API，用于大规模数据处理和分析。本教程将为您介绍如何使用PySpark进行数据分析，并提供一个实例来说明其用法。
## 简介
PySpark是一个用于分布式数据处理的强大工具。它提供了一组丰富的功能和库，用于处理和分析大规模数据集。PySpark旨在通过将数据加载到分布式集群上进行处理，从而加快处理速度
原创
2023-08-31 12:29:06
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前面我们学了列表框控件（ListBox）与组合框控件（ComboBox），本节将就它们制作一个简单的应用程序。一、程序界面：界面如图一 图一二、程序目的：两个列表框，左列表框（LstLeft）罗列了一些歌手名字，右列表框（LstRight）初始状态为空；点击向右按钮（CmdRight），可以将左列表框中的指定选项移动到右边列表框；点击全部向右按钮（CmdAllRight），可以将左列表框
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2024-07-10 09:36:57
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# ETL数据分析实例
在现代数据分析和数据科学中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个关键的工作流程。ETL的主要目标是从不同的数据源中提取数据，经过洗涤和转换后再加载到目标数据仓库中。本文将通过一个具体的ETL数据分析实例，介绍ETL的过程，以及如何用Python实现这些过程。我们还将用mermaid语法展示类图和序列图，以便更清晰地理解ETL流程。
## ET
# 使用SPSS进行数据分析的实例
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场研究和健康科学等领域。本文将通过一个简单的实例，讲解如何在SPSS中进行数据分析，并展示代码示例和结果。
## 数据准备
首先，准备一份数据集。在这个实例中，我们使用一份关于学生成绩的数据。数据集包含以下变量：
# 应用数据分析实例：旅行App用户行为分析
在当今数字化时代，移动应用已经成为人们日常生活中不可或缺的工具之一。而对于开发者来说，了解用户行为是提高应用体验和用户满意度的关键。在本文中，我们将以旅行App为例，介绍如何通过数据分析来深入了解用户行为并优化应用。
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集用户数据。常见的方式是通过集成第三方分析工具，如Google Analytics或Fire
原创
2024-02-21 07:18:53
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Jupyternotebook基本操作Jupyternotebook是一个基于网络的交互式开发环境。可以通过下载 Anaconda打开Jupyternotebook。 下面是一些基本的操作：点击工具栏加号，新增一行两次点击D，删除行shift+enter执行并换行control+enter执行不换行绿色边框为当前行基本语法数据类型字符串：单引号和双引号是等价的三引号来输入包含多行文字的字符串s='
文章目录一.数据分析1.概念2.数据分析的重要性3.数据分析应用的九大领域4.数据之美二.Excel1.Excel起源2.Excel的重要性3.Excel用户级别 一.数据分析1.概念官方说法： 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。案例说明: 例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条
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2023-09-01 13:28:36
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大数据时代，数据对于企业越来越重要。数据能够降低员工之间的沟通成本、帮助企业规范内部管理，通过数据分析处理提升科学决策能力，因此商业数据分析报告贯穿了企业经营管理的方方面面。数据分析报告有哪些形式？数据分析报告一般分为日常工作类、综合分析类两种。1.日常工作类报告日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施，当然，
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2023-12-28 16:10:18
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背景：给定一数据集，结构如下：数据说明：字段字段说明positionName职位名称salary薪水workYear工作年限city城市companyShortName公司简称companySize公司规模district所在区financeStage融资阶段industryField所在领域thirdType职位类型resumeProcessDay简历日处理resumeProcessRate简历
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2024-03-14 20:48:45
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目录标题案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别？1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布？1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景：对Ap
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2023-10-12 09:48:25
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# Github数据分析实例教程
## 1. 流程概述
为了完成Github数据分析实例，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Github上获取数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 分析数据 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：从Github上获取数据
在这一步，我们将
原创
2024-04-24 03:34:03
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# 截面数据分析实例
截面数据分析（Cross-sectional Data Analysis）是一种在特定时间点对多个个体（如人、公司或国家）进行研究的方法。它通过分析同一时刻收集的数据，帮助我们理解变量之间的关系。本文将通过一个实例来探索如何进行截面数据分析，并提供相应的Python代码示例。
## 数据准备
在本例中，我们将使用一个假设的数据集来分析个人收入与教育水平之间的关系。我们假
