数据分析专题
数据分析实例——搭建电商的指标体系||对应功能开发需要接入的电商API接口说明
前言： 在日常工作中，数据分析中常常涉及搭建指标体系，搭建电商需要接入的电商API接口本文主要以电商为案例，来讲讲如何搭建指标体系。 指标体系的定义： 指标体系是由一系列指标组成的，这些指标是基于不同的考量角度和不同的业务维度来设定的，为实现同一个目标。 指标主要由衡量维度、汇总方式、量度单位三个要素构成 搭建指标体系，就是拆解并获得这些
银行业数据分析专家视角：业务场景中的深度解析与应用
一、引言 在数字化和大数据时代的浪潮下，银行业正经历着前所未有的变革。作为数据分析领域的资深专家，我深知数据分析在银行业务发展中的重要性和价值。本文将从银行业数据分析的角度出发，深入探讨相关业务场景下的数据分析应用，以期为银行业的发展提供有益的参考和启示。 二、银行业数据分析的重要性 银行业作为金融行业的核心，拥有海量的客户数据、交易数据和市场数据。这些数据不仅记录了银行的业务运营情况，
Python数据分析——Py基础语法复习（非常详细版）
1.基础数据类型 Number数字、String字符串、List列表、Tuple元组、Set集合、dictionary字典。数字、字符串、元组不可变，列表、集合、字典是可变数据类型 数字类型：int float boo complex复数 2.变量无需声明数据类型，且允许同时为多个变量赋值 a,b,c=1,2,"hi"print(a,b,c) 1 2 hi 3.运算符
财务数据分析：财务报表指标中的奥秘
财务指标分析是基本面分析的核心，如果学会了分析的框架，就能看出很多别人看不出的东西。所以说，财务指标分析非常重要。财务分析主要可以分为成长能力、盈利能力、现金流量、偿债能力、营运能力、收益质量、资本结构这几个方面。本文主要围绕企业的偿债能力、运营能力、收益质量和资本结构这四个方面展开。 一、偿债能力 偿债能力指标反应的是企业偿还长短期债务的能力，一般分为短期指标和长期指标两
【数据分析面试】44.分析零售客户群体（Python 集合Set的用法）
题目 假设你是一家在线零售商的数据库管理员，需要分析两类客户的数据。一个集合 purchased_customers 包含在最近一次促销活动中购买了商品的客户ID，另一个集合 newsletter_subscribers 包含订阅了新闻通讯的客户ID。编写一个函数 analyze_customers，返回一个包含以下内容的字典： 既购买了商品又订阅了新闻通讯的客户ID集合只购买了商品但没有
python数据分析——数据可视化（图形绘制基础）
数据可视化（图形绘制基础） 前言一、图形绘制基础Matplotlib简介使用过程sin函数示例 二、常用图形绘制折线图的绘制plot示例 散点图的绘制plot示例 柱状图的绘制bar示例 箱型图绘制plot.box示例 饼状图的绘制pie示例 三、图形绘制的组合情况多个折线图的组合绘制示例 折线图和散点图的组合绘制示例 柱状图与折线图的组合绘制示例 前言 数据可视化是指
廖雪峰历时 3 个月打磨出价值 1980 的数据分析教程，终终终于免费啦！！！
对比互联网各个岗位的裁员程度可以发现，数据分析相关岗位正在不断的扩招，已经成为了这波逆流中的黑马，什么原因导致的数据分析人才如此紧缺？ 因为数据分析是大势所趋，未来的发展空间会大有可为。随着5G网络即将商用，企业每天将会产生海量的数据，BAT日均数据更是达到了PB的级别，数据分析相关岗位才会存在着巨大的需求缺口。 长此以往，企业要用尽可能少的人才，来满足尽可能多岗位的诉求，可以这么说，数
免费送你阿里云大佬的爬虫与数据分析资料
“ 阅读本文大概需要 2 分钟。 ” 2019 年的大环境是这样的：秋招数据分析岗竞争异常激烈，大厂对于数据分析岗位人才的争夺无异于神仙打架争相抢夺，薪资普遍 30k-50k 也很难招到合适的人才！ 要知道一个企业想要发展壮大，数据分析能力往往决定了它的发展上限，当企业出现问题时，正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策。 那怎么让自己修炼成“大厂急招的数据分析人才”
为什么 85% 的人做不好数据分析？
福报！廖雪峰大佬最新打磨的《优秀数据分析师炼成记》首次公开了，这套体系化的学习宝典，可帮不同阶段的数据分析人尽快摆脱工作困扰： 日常困于存取、处理数据等基础工作，本部分能帮你快速掌握数据分析技能，提升工作效率；有几年分析经验，职位薪资不上不下，本部分数据挖掘算法，能让你在大数据方向走得更高更远；没机会碰项目，不懂业务体系，不受领导重视，实用案例可解决缺乏项目训练的尴尬，帮你提升核心竞争力。 01
时间序列预测:探索性数据分析和特征工程的实用指南
时间序列分析是数据科学和机器学习领域最广泛的主题之一:无论是预测金融事件、能源消耗、产品销售还是股票市场趋势，这一领域一直是企业非常感兴趣的领域。 随着机器学习模型的不断进步，使除了传统的统计预测方法(如回归模型、ARIMA模型、指数平滑)外，与机器学习(如基于树的模型)和深度学习(如LSTM网络、cnn、基于Transformer的模型)相关的技术已经出现了一段时间。 尽管这些技术之间存在巨
浅谈-数据分析之道--数据思维的培养
第一篇数据思维 数据分析中最重要的是数据思维，对于业务场景中常见的问题，只要有分析问题的思路和方法，无论用什么工具都可以得到结果。 数据思维是数据分析师分析问题的思路和角度。 第一章，什么是数据思维 什么是数据治理？ 数据治理是将零散的用户数据通过采集，传输、储存等一系列标准化流程变成格式规范，结构统一的数据，并构建严格规范的综合数据管控机制。对这些标准化的数据进行进一步加工分析，形成具
Python数据分析示例（3）Day4
说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。 1880-2010年间全美婴儿姓名 所需文件在Day2中下载，接下来要用到的一些文件的文件格式如下： yob1880.txt-yob2010.txtMary,F,7065Anna,F,2604Emma,F,2003 整合数据 可以看到.txt文
解锁客户需求密码：银行业数据分析在业务决策中的关键作用
一、引言 在数字化和大数据时代的浪潮下，银行业正经历着前所未有的变革。作为数据分析领域的资深专家，我深知数据分析在银行业务发展中的重要性和价值。本文将从银行业数据分析的角度出发，深入探讨相关业务场景下的数据分析应用，特别是在分析客户偏好和需求方面的实践，以期为银行业的发展提供有益的参考和启示。 二、银行业数据分析的重要性 银行业作为金融行业的核心，拥有海量的客户数据、交易数据和市场数据。这些
精准追踪，高效分析——Xinstall应用数据分析平台
在当前的移动互联网时代，App应用的数量与日俱增，如何从这些应用中脱颖而出，成为开发者和广告主们亟待解决的问题。而在这个问题中，数据无疑是一把关键的钥匙。今天，我们要介绍的就是国内专业的App全渠道统计服务商——Xinstall。 Xinstall不仅提供全渠道数据统计服务，更能根据渠道来源进行精准追踪，并对用户的后续操作行为进行深入分析。这意味着，通过Xinstall，你可以完整地了解到用户
美国多IP服务器为企业的数据分析提供了强大的技术支持
美国多IP服务器为企业的数据分析提供了强大的技术支持 在当今数字化时代，数据分析已经成为企业决策和战略规划的核心。而美国多IP服务器则为企业提供了强大的技术支持，帮助它们有效地进行数据分析，从而更好地理解市场、优化运营，并提升竞争力。 美国多IP服务器为企业的数据分析提供了强大的技术支持 1. 提升数据收集的广度和深度 美国多IP服务器允许企业从全球范围内收集数据，覆盖多样化
【数据分析面试】43.寻找给小费最多的客人(Python：字典用法)
题目： 寻找给小费最多的客人 （Python) 给定两个非空列表user_ids和tips，编写一个名为most_tips的函数，用于找到给小费最多的客户。 示例： 输入： user_ids = [103, 105, 105, 107, 106, 103, 102, 108, 107, 103, 102]tips = [2, 5, 1, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 2, 2]
每天一个数据分析题（三百二十四）
数据分析人员使用业务分析报告汇报分析成果，业务分析报告中的文字描述应该 A. 条理清晰，结构完整 B. 进行有合理依据的适当推测 C. 围绕多个论点展开 D. 尽量全部使用文字描述 数据分析认证考试介绍：点击进入 题目来源于CDA模拟题库 点击此处获取答案
OCR技术在增值税发票数据分析中的应用
OCR技术在增值税发票数据分析中的应用，为企业的财务管理和商业决策注入了新的活力。随着数字化时代的来临，企业面临着海量的数据处理挑战，如何高效、准确地从这些信息中提炼出有价值的数据，成为企业提升竞争力的关键。OCR技术，即光学字符识别技术，以其强大的文字识别能力，为企业提供了有效的解决方案。 在增值税发票数据处理中，OCR技术发挥了重要作用。传统的发票数据处理方式往往依赖于人工录入，这种
机器学习在数据分析中的应用：探索未来趋势
引言 数据分析是机器学习应用最广泛和最成熟的领域之一。随着大数据时代的到来，企业和组织正越来越多地利用机器学习技术来从海量数据中提取有价值的洞察。在本博客中，我们将探讨机器学习在数据分析中的几个关键方向、场景和应用实例。 数据分析的方向 机器学习在数据分析中的应用可以概括为以下几个方向： 预测性分析：预测未来的趋势或行为。分类：将数据分配到预定义的类别中。聚类：将数据分组，使组内成员相似度
制造业如何挖掘数据价值，附数据分析处理软件推荐
制造业如何挖掘和利用数据价值？ 在信息化、智能化高速发展的今天，制造业正迎来一场由数据驱动的深刻变革。数据，作为这场变革的核心驱动力，正被制造业企业深度挖掘和利用，以实现更高效、更智能的生产模式。 制造业在利用数据并挖掘其价值方面，可以采取多种策略和方法。以下是一些关键步骤和考虑因素： 1、数据的收集与预处理是这一过程中的基石。企业需明确所需数据类型，如生产指标、传感器数据、产品质量数据等，并
计算机毕业设计Python+Spark知识图谱课程推荐系统 课程预测系统 课程大数据 课程数据分析 课程大屏 mooc慕课推荐系统 大数据毕业设计
1 绪 论 1.1 课题研究背景 在线教育学习平台是学生用来进行校内或校外拓展课程学习的平台，平台需要具备在线视频观看，作业提交，形成性考核等功能。在学生学习的过程中，学校的管理者或负责教师需要了解学生的学习情况和学习状态，因此必须要通过学生的学习行为数据进行数据分析，将学生的学习情况直观的展现给用户，方便教师进行学生管理和评测。 现阶段在线教育学习平台，一般会提供两种方向，一种是对普通用户
R语言数据分析案例-巴西固体燃料排放量预测与分析
1 背景 自18世纪中叶以来，由于快速城市化、人口增长和技术发展，导致一氧化二氮（N2O）、 甲烷（CH4）和二氧化碳（CO 2）等温室气体浓度急剧上升，引发了全球变暖、海平面上 升、极端天气以及环境污染等一系列问题，严重制约了社会、经济、生态的可持续发展， 威胁人类生存与健康[1]。 由于温室气体排放增加引起的全球变暖、极 端高温和热浪、龙卷风、飓风、干旱和洪水等自然灾害成为新常态，已经成为
R语言数据分析案例-股票题目分析
Value at Risk（VaR）是一种统计技术，用于量化投资组合在正常市场条件下可能遭受的最大潜在损失。它是风险管理和金融领域中一个非常重要的概念。VaR通常以货币单位表示，用于估计在给定的置信水平和特定时间范围内，投资组合可能遭受的最大损失。例如，一个1%的一日VaR为$1百万意味着在任何给定的日子里，只有1%的概率投资组合的损失会超过100万美元。 选取一支你感兴趣的股票，画出最近一
kylin为什么在多维数据分析中比ck和doris有更具优势？
kylin为什么在多维数据分析中比ck和doris有更具优势？ 1.什么是kylin Kylin 是一个开源的分布式分析型数据仓库系统。 它主要具有以下特点： 多维数据分析：擅长处理多维数据的快速查询和分析。预计算技术：通过预先计算数据立方体，提高查询响应速度。大规模数据处理：能够应对海量数据的分析需求。与 Hadoop 生态系统集成：可以方便地与 Hadoop 中的数据进行整合。 2.
fiddler抓包数据分析
上文(http://blog.csdn.net/u010405231/article/details/41945563 )中已经介绍了Fiddler的原理和软件界面。本文主要针对Fiddler的抓包处理。 Fiddler抓取HTTP请求。 抓包是Fiddler的最基本的应用，以本博客为例，启动Fiddler之后，在浏览器中输入http://blog.csdn.net/ohmygirl 键入回车
使用Python进行数据分析：从数据清洗到可视化
一、环境准备 在开始之前，确保你的环境中已经安装了Python以及Pandas和Matplotlib库。如果没有安装，可以通过以下命令安装： pip install pandas matplotlib 二、数据清洗 假设我们有一个CSV文件data.csv，它包含了一些用户信息和交易数据。首先，我们需要对数据进行清洗。 import pandas as pd 读取CSV文件 df = pd.r