数据分析
数据透视表上线！如何在纯前端实现这个强大的数据分析功能？
在Office三大办公套件中，Excel可能是功能最多、最难精通的那一款了。从日常的表格录入到复杂的业务数据统计分析，Excel仿佛一位外表平平无奇，实力却深不可测的武林高手。熟练使用Excel往往能在日常工作中获得事半功倍的效果，而这里所谓的“熟练”除了熟悉大量公式、图表绘制等操作外，还要掌握一项非常重要的特性——数据透视表。 所谓数据透视表，就是将原始的明细数据表中涉及的各组关联数据进行分类
日期 2023-06-12 10:48:40
大数据学习方法：大数据采集，大数据分析，大数据存储就该这样学！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。大数据采集01—概览02—相关延展系统日志数据的采集 Scribe是Facebook开源的日志收集系统，在Facebook内部已经得到大量的应用。它够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统上，以便于进行集中的统计分析处理。 Scribe为日志的“分布式收集，统一处理”提供了一个可扩展的、高容错的方案。（老师收学生信息表，需要班长代理收集的例子）。
日期 2023-06-12 10:48:40Python数据分析之Pandas（一）
-: | :-----: | :----: | :-------: | | 0 | 1 | 1 | 4.0 | 964982703 | | 1 | 1 | 3 | 4.0 | 964981247 | | 2 | 1 | 6 | 4.0 | 964982224 | | 3 | 1
日期 2023-06-12 10:48:40
Python数据分析之Pandas（二）
: | ---------: | -----: | -----: | ------: | --------: | -----: | ---: | ------: | -------: | | 0 | 2018-01-01 | 3℃ | -6℃ | 晴~多云 | 东北风 | 1-2级 | 59 | 良 | 2 | | 1 | 2018
日期 2023-06-12 10:48:40Python数据分析之Pandas（三）
: | -----: | ------: | -----: | --------: | | 0 | 1 | 1193 | 5 | 978300760 | | 1 | 1 | 661 | 3 | 978302109 | | 2 | 1 | 914 | 3 | 978301968 | |
日期 2023-06-12 10:48:40大数据分析在职业体育应用
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 大数据分析在职业体育应用（NBA）什么是大数据？ 举个例子，都说骑士队依赖詹姆斯，当詹姆斯在场上时，骑士队每100回合净胜对手6.9分；詹姆斯不在场，骑士队净负对手2.9分，两者之间差值为9.8分。而勇士队的库里在场上和在场下时，勇士队每100回合净胜分的差值为17分，可以说勇士队对库里的依赖甚至要更强。这样的数据才可以叫大数据，相比而言，像得分、篮
日期 2023-06-12 10:48:40Python招聘岗位信息聚合系统源码(爬虫爬取、数据分析、可视化、互动等功能)
前言基于数据技术的互联网行业招聘信息聚合系统，本系统以Python为核心，依托web展示，所有功能在网页就可以完成操作，爬虫、分析、可视化、互动独立成模块，互通有无。具体依托python的丰富库实现，爬虫使用Requests爬取，使用lxml、beautifulsoup4解析。使用numpy、pandas分析数据，使用pyecharts做可视化，使用Flask进行web后台建设。数据通过csv、M
日期 2023-06-12 10:48:40数据分析法、数据分析方法论总结
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。数据分析方法论1、5W2H分析法2、PEST分析法3、逻辑树分析法4、4P营销理论5、用户使用行为理论6、波特五力7、SWOT分析 8、内外因素评价矩阵数据分析法 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析，它更多的是指数据分析思路，比如从哪几方面开展数据分析，各方面包含什么内容和指标。数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像
日期 2023-06-12 10:48:40视频号直播预告：【任务解说】灯塔大数据分析套件体验挑战赛：72h填满控制台
点击蓝字 关注我们 // 本期主题【任务解说】灯塔大数据分析套件体验挑战赛：72h填满控制台本期上新智能预刷本期嘉宾阿宝本期投票我最想要的灯塔周边！
日期 2023-06-12 10:48:40![一文带你了解常见的数据指标都有哪些【数据分析】[通俗易懂]](/scriptcss/images/24.png)
一文带你了解常见的数据指标都有哪些【数据分析】[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 为了进一步提升自己分析业务的能力，首先得先了解好在日常业务分析当中往往会用到那些数据指标。接下来我给大家整理了常见的一些数据指标，建议收藏后慢慢阅读。 目录用户获取渠道到达量渠道转化率渠道ROI日应用下载量日新增用户数用户获取成本一次会话用户数用户活跃活跃用户PV和UV用户会话次数用户访问时长功能使用率用户留存留存率用户流失率退出率和跳出率市场营销用户
日期 2023-06-12 10:48:40数据分析利器之归因分析
导读：归因分析是用于确定如何将转化功劳分配给各转化路径，从而结合单次的转化成本对后续的投放策略进行优化，本次我们就来介绍一下归因分析的几种常用方法。1 什么是归因分析？广义的归因分析指找到事情发展的原因，我们介绍过的公式法、漏洞模型等核心都是为了定位原因。我们日常在互联网广告行业中常说的归因分析特指渠道转化的贡献分析，如我们在四个渠道投放产品广告，通过归因分析判断哪个渠道转化效果最好，进而优化渠道
日期 2023-06-12 10:48:40Python数据分析-pandas库入门
Contents1 pandas 库概述2 安装 pandas3 pandas 库使用4 pandas数据结构介绍4.1 Series数据结构4.2 DataFrame数据结构4.3 索引对象5 pandas 选择数据6 总结7 参考资料pandas 库概述pandas 提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数。自从2010年出现以来，它助使 Python 成为强大而高效的数据分析环境。p
日期 2023-06-12 10:48:40宏基因组数据分析：差异分析（LEfSe安装使用及LDA score计算）
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 文章目录导读原理LDA score计算安装分析 文件输入格式数据格式转换lefse分析绘制lefse结果图绘制特征条形图绘制系统发育树图参考资料导读LEfSe（Linear discriminant analysis Effect Size）通过将用于统计显着性的标准检验与编码生物一致性和效果相关性的检验相结合，确定最有可能解释类别之间差异的特征。LE
日期 2023-06-12 10:48:40![数据挖掘与数据分析[通俗易懂]](/scriptcss/images/23.png)
数据挖掘与数据分析[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、数据挖掘和数据分析概述数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息，二者有很多联系，但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处： 1、在应用工具上，数据挖掘一般要通过自己的编程来实现需要掌握编程语言；而数据分析更多的是借助现有的分析工具进行。 2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并
日期 2023-06-12 10:48:40【文末送书】对于入门Python数据分析和数据可视化，我想推荐一下这本书！
送书规则详见文末 利用可视化探索图表 一、数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。二、常见的图表实例 本章主要采用 Pandas 的方式来画图，而不是使用 Mat
日期 2023-06-12 10:48:40
终于有人把怎么搭建数据指标体系给讲明白了，数据分析师必备
“ 数据岗的核心职能，在于产出数据资产，提升信息的价值密度。”指标体系就是一个组织最为重要的数据资产。那么：（1）为什么指标体系这么重要？（2）什么是指标体系？（3）指标体系的衡量标准是什么？（4）如何去搭建一套好的指标体系？只要弄清楚了这4个问题，指标体系的搭建工作就迅速地开展、快速地落地，精准地产生业务价值。以上是对于数据同学而言的工作。此外，对于指标体系的使用者而言，例如业务方、管理者等，还
日期 2023-06-12 10:48:40如何在BI中增加“路线地图”并进行数据分析？
随着客户的需求越来越“百变”，最近在做大屏设计的葡萄陷入了困境。 近期客户提出的需求是想在BI工具中增加 “路线地图”展示功能并进行数据分析。 不仅如此，这个“路线地图”还要兼具实用的功能与美观的动效，典型的“既要又要”系列。但是这对于我们的设计师葡萄来说，难度就有些大了。 静态图片展示不困难，可要让这地图动起来，确实有一些难度。 所以我们就将该问题拆成两部分，来解决这个问题。首先，我们需
日期 2023-06-12 10:48:40TCGA mRNA数据分析流程
一、Introduction 介绍 TCGA mRNA定量分析流程测量HT-Seq 原始reads统计中的基因表达水平，Fragments per Kilobase of transcript per Million mapped reads（FPKM）和FPKM-UQ（上四分位标准化）。首先将reads与GRCh38 reference genome 参考基因组比对，然后通过量化比对的re
日期 2023-06-12 10:48:40Django+Pyecharts数据分析大屏方案2020.12.13
1、星期天作一下，搞一个第一次Django入门到放弃。2、开干，网址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django?id=django-%e6%a8%a1%e6%9d%bf%e6%b8%b2%e6%9f%933、先看看有什么环境了， 列出所有得虚拟环境conda env list，报错是什么鬼，不理他，继续创建虚拟环境。4、5、新建一个虚拟环境，创建一个名为dj
日期 2023-06-12 10:48:40python数据分析-时间序列（二）ARIMA、傅里叶、小波变换、Prophet方法2021.8.10
一句话： 时间序列基本就这些方法了。 实践不同的输入数据，输出预测结果还不不太稳定，很现实差距挺大，是最近黑天鹅事件较多吗？ ###############################################################裹脚布版内容：一、Python数据分析与数据化运营1、P213时间序列，移动平均MA、指数平滑ES、差分自回归移动平均ARIMA2、如果有自变量为什
日期 2023-06-12 10:48:40《python数据分析与数据化运营》笔记2021.9.16
1、如何选择聚类算法？ P165，100万条内选K聚类数据量大时间久，数据高维选择降维、子空间聚类（谱聚类），Mini Batch KMeans,分类准确选谱聚类。 2、聚类和分类的区别？P185 有无监督、探索还是预测应用、与因果解读不一样（男女半男女）。3、如何选择分类算法？ 防止决策树过拟合，SVM的L2正则最小，随机森林、adaboost等准确性高-向量机、随机森林、神经网络可解释性-决
日期 2023-06-12 10:48:40【说站】招聘月：Python数据分析岗位迎来机遇
招聘月：Python数据分析岗位迎来机遇又到了金三银四的转行季节，大工厂的高薪职场陆续开放，想得到报价，想晋升的你准备好了吗？但是，随着许多学历优秀、经验丰富的人才同时涌入市场，个人进入大公司、好平台的难易度不会下降。因此，我和打工跳跃的老手HR朋友商量，他的意见再次证明了这个结论在这样的求职季节，平均每个职场都可以收到数十、数百份简历，职场再多也扛不动。进入大工厂还是要注重技术，看那些人才不足的
日期 2023-06-12 10:48:40labelme标注的数据分析[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。参考：github地址：https://github.com/wkentaro/labelme 安装安装方式：详情参考官网安装# Ubuntu 14.04 sudo apt-get install python-qt4 pyqt4-dev-tools sudo pip install labelme # python2 works # Ubuntu 16.
日期 2023-06-12 10:48:40WireShark抓包后数据分析
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。在分析数据之前，我们先了解一下我们传输数据的结构体系，如下图： 这是两种体系，我们常用的一般都是TCP/IP体系结构。TCP/IP体系架构分析不难发现，TCP/IP体系中包含着很多我们熟悉的协议，比如说：http、smtp、https等。而我们人（使用者）是站在应用层之上的，我们想把数据上传或者说发送给别人，就要通过一些应用，如：QQ、微信、百度网盘等。然
日期 2023-06-12 10:48:40数据挖掘项目_数据分析师怎么自学
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据挖掘项目1.数据导入 一共有4754个样本，90列的数据 表格中 “status” 是结果标签：0表示未逾期，1表示逾期。 未逾期：3561 逾期：11932.数据类型分析 90列中70列为float，13列为int,7列object object类型的列名，以及其分布3.删除无关变量4.缺失值处理5.划分数据集 测试集30%
日期 2023-06-12 10:48:40用COPULA模型进行蒙特卡洛(MONTE CARLO)模拟和拟合股票收益数据分析|附代码数据
全文下载链接：tecdat.cn/?p=24535最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法 使用 copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量之间的相关结构来构建多变量分布。双变量分布以及更高维度的分布都是可能的。 此示例说明如何在变量之间存在复杂关系或单个
日期 2023-06-12 10:48:40R语言生存分析数据分析可视化案例|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2858本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题。可用的R包数量反映了对该主题的研究范围。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例拓端，赞4R语言生存分析Survival analysis原理与晚期肺癌患者分析案例R包可以使用各种R
日期 2023-06-12 10:48:40CVE-Flow:1999-2020年CVE数据分析
文章首发在阿里云先知社区，点击阅读原文，即可跳转。给大家汇报一下最近工作，主要做了这么几个事情：1999-2020年CVE数据分析。增量CVE数据的T级监控。EXP预警。全局自动化。产出及价值汇总产出一份近20年来CVE原始数据集：CVE2020，且持续自动更新，具备66个属性。借助数据集，可以分析各个属性数据的外在表现，推测其内在规律，辅助安全工作。经过交叉打标，产出带有EXP标记的CVE标记数
日期 2023-06-12 10:48:40【数据分析报告】携程客户分析与流失预测
一、项目背景与目的携程作为中国领先的综合性旅行服务公司，每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务，因此每天都会产生海量的用户行为数据，这些数据蕴含着丰富的信息资源。另外，客户是企业的重要资源，也是企业的无形资产，客户的流失，也就意味着资产的流失，因此客户流失率是考量业务成绩的一个非常关键的指标。本项目致力于深入了解用户画像及行为偏好，找到最优算法，挖掘出影响用户流失的关键因素。从而能更好地完善产
日期 2023-06-12 10:48:4010个自动EDA库功能介绍：几行代码进行的数据分析靠不靠谱
点击上方“Deephub Imba”,关注公众号,好文章不错过 ! 探索性数据分析是数据科学模型开发和数据集研究的重要组成部分之一。在拿到一个新数据集时首先就需要花费大量时间进行EDA来研究数据集中内在的信息。自动化的EDA软件包可以用几行Python代码执行EDA。在本文中整理了10个可以自动执行EDA并生成有关数据的见解的软件包，看看他们都有什么功能，能在多大程度上帮我们自动化解决EDA的需求
日期 2023-06-12 10:48:402-21聚合架构第五十一讲：业务分析部分之流程和数据分析工具
1024，节日快乐！工欲善其事必先利其器。业务分析也一样，不过，利器未必是复杂之器，都江堰就没有什么特殊复杂的设计，但是效果是杠杠的。业务分析也一样，BPMN和数据模型，组合起来就能产生非常好的效果。所以，我经常跟人讲，业务架构门槛很低，进门非常容易，但是天花板足够的高，多好的领域，门槛低，天花板还高，空间广阔。最近大家都关注的20大胜利结束了，有了很多新理念，教育、科技、人才，成为发展的三大支持
日期 2023-06-12 10:48:40