筛斗数据:如何有效地进行数据清洗以提高运输业的数据分析质量? 2024-05-15 数据分析, 大数据, 数据挖掘 29人 已看 有效地进行数据清洗是提高运输业数据分析质量的关键步骤。以下是一些实用的方法和策略,以确保数据清洗过程的高效性和准确性:
社交数据分析:解读Facebook的用户洞察 2024-05-21 数据分析, facebook, 数据挖掘 33人 已看 社交数据分析是理解Facebook用户行为和洞察用户需求的重要途径之一。通过深入分析Facebook的用户数据,可以为企业提供有价值的市场洞察和用户见解,指导产品和营销策略的制定和优化,促进商业的发展和社会的进步。让我们一起利用社交数据分析的方法和技术,解读Facebook的用户洞察,探索数字社交的无限可能性。
每天一个数据分析题(三百二十六) 2024-05-14 数据分析, 数据挖掘 26人 已看 公司想要了解上半年到下半年忠诚用户人数的变化情况,如上半年忠诚用户到下半年转变为了哪些其他类别用户,适合用什么图表展示?A. 簇状柱形图。B. 簇状条形图。C. 折线图。D. 瀑布图。
每天一个数据分析题(三百二十六) 2024-05-14 数据分析, 数据挖掘 31人 已看 公司想要了解上半年到下半年忠诚用户人数的变化情况,如上半年忠诚用户到下半年转变为了哪些其他类别用户,适合用什么图表展示?A. 簇状柱形图。B. 簇状条形图。C. 折线图。D. 瀑布图。
Plotly数据可视化宝典 2024-05-17 数据分析, 信息可视化, 数据挖掘 32人 已看 它提供了丰富的图表类型,包括折线图、散点图、柱状图、饼图等,同时支持地图、三维图表等高级功能。Plotly的交互性是其一大特色,用户可以通过鼠标拖拽、缩放、点击等方式与图表进行交互,获取更多信息。Plotly,作为一款强大的数据可视化工具,以其丰富的图表类型、交互性和灵活性,赢得了广大数据科学家的青睐。通过学习本宝典,你将掌握Plotly的精髓,能够运用Plotly创建出各种精美且实用的数据可视化图表。例如,可以修改坐标轴的标签、范围、刻度等设置,也可以调整图表的颜色、线型等属性。
基于Python的电影数据可视化分析系统的设计与实现 2024-05-13 python, 数据分析, 信息可视化, 数据挖掘, 开发语言 35人 已看 本文以基于Python的电影数据可视化分析系统的设计与实现为题,通过对电影数据进行采集、处理以及可视化展示,旨在提供一个全面、直观、便捷的电影数据分析工具。首先,我们通过网络爬虫技术,获取各大电影网站的电影相关数据,包括电影票房、评分、导演和演员等信息。然后,利用Python的数据处理库对原始数据进行清洗和整理,以确保数据的准确性和统一性。然后,我们使用Python中的数据可视化库,如Matplotlib、Seaborn和Plotly等,将清洗后的数据以直观的图表形式展示。
每天一个数据分析题(三百一十三)-漏斗模型 2024-05-09 数据分析, 数据挖掘 27人 已看 漏斗模型帮助我们理解各不同业务阶段特征,下列哪项不适合用来观测漏斗模型的结果。D. 阶段数量。A. 斜率。B. 粗细。C. 流速。
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 2024-05-14 数据分析, 数据挖掘 26人 已看 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。通过分析客户的个人信息、历史交易记录等数据,模型可以预测出客户的信用评分,从而帮助银行判断客户的信用风险。通过对客户的基本信息、交易历史、行为模式等数据的分析,我们可以构建出详细的客户画像,并了解他们的消费习惯、投资偏好和风险偏好等。通过对市场数据、客户数据等进行分析,银行可以发现新的市场机会和客户需求,从而开发出符合市场需求的新产品。
Bokeh实战高级教程:用滑块控件打造动态数据可视化 2024-05-10 python, 数据分析, 信息可视化, 数据挖掘, 开发语言 37人 已看 通过以上代码,我们成功地利用Bokeh的滑块控件实现了动态数据可视化。这种交互式的数据展示方式不仅增强了用户体验,还能帮助我们更深入地理解数据的变化趋势。它不仅提供了丰富的图表类型,还支持强大的交互功能。今天,我们就来深入探讨如何使用Bokeh的滑块控件,轻松实现数据的动态展示。接下来,我们要用figure函数来绘制图形,并将它们与各自的ColumnDataSource关联起来。为了让滑块能够控制图形的数据,我们需要定义一个回调函数。最后,我们将滑块和图形组合成一个完整的布局,并通过show函数展示出来。
数据分析从入门到精通 2.pandas修真之前戏基础 2024-05-06 pandas, 数据分析, 数据挖掘 34人 已看 首先先来认识pandas中的两个常用的类SeriesDataFramedf[col]:取列df.loc[index]:取行df.iloc[index,col]:取元素df[index1:index3]:切行df.iloc[:,col1:col3]:切列。
数据分析——业务指标分析 2024-05-05 数据分析, 数据挖掘 29人 已看 业务分析是一系列短期战略与战术协定。它可以为企业提供快速的评估和路线图,帮助企业识别机遇和规划转型路线业务指标分析可以为企业提供快速的评估和路线图,帮助企业识别机遇和规划转型路线。它还可以通过分析,帮助企业开启实现价值和竞争的新途径。业务分析通过帮助企业构建业务分析,商业智能,绩效管理,企业信息管理,和企业内容管理等方面的能力,从而辨认出关键的市场模式,降低管理成本并提高利用效率,积极主动地管理风险,实现利润的增长。
2024年3月份宠物行业线上市场数据分析:市场呈现出精细化、品质化趋势 2024-05-09 宠物, 数据分析, 人工智能, 物联网, 大数据 41人 已看 面对这些趋势和挑战,宠物行业的品牌和商家需要积极应对,需要了解市场的最新动态和消费者的真实需求,也需要加大研发投入,不断创新产品和技术,提升产品的品质和竞争力。一方面为了满足不同体型和年龄段的犬只需求,市场上出现了小型犬专用狗粮、大型犬专用狗粮、幼犬专用狗粮以及老年犬专用狗粮等。在主流价格段(51元及以上)的热销商品榜上,我们发现,随着消费者对宠物猫健康饮食的日益关注,无谷猫粮逐渐成为市场的新宠。数据显示,宠物食品(猫粮、狗粮)占据49%的市场份额,月销售额超过16亿元。
1688数据分析实操技巧||1688商品数据采集接口 数据分析 2024-05-08 数据分析, 数据挖掘 36人 已看 1688的标题在优化的时候如果有不产生流量的词根,是可以直接删除的。之前就遇到过一个案例,就是运营人员在学习数据化运营后,就把流量少的词给删掉了,改成了其他词,这个动作没有为店铺带来更高的交易额,交易额反而减少了。当大家都会看生意参谋里面的数据的时候,才需要对生意参谋的数据做二次加工,和深度数据挖掘,当所有人都能看到相同的信息竞争就会非常激烈,通过数据挖掘找到隐藏深处的信息,就会有一大波红利。大多数人不会不懂,因此就产生了信息差,会的人懂的人能掌握更多的信息,这些信息往往就是产生利润的决定性因素。
计算机毕业设计Python+Vue.js天气预测系统 中国气象质量采集与可视化 天气数据分析 天气可视化 天气大数据 天气爬虫 大数据毕业设计 2024-05-08 爬虫, python, 数据分析, vue.js, 大数据 54人 已看 计算机毕业设计Python+Vue.js天气预测系统 中国气象质量采集与可视化 天气数据分析 天气可视化 天气大数据 天气爬虫 大数据毕业设计
【易错题】第六章-业务数据分析 #CDA Level 1 2024-05-07 数据分析, 数据挖掘 32人 已看 本文整理了CDA Level 1 业务数据分析相关的易错题,包括基本与场景指标(流量、转化、营运销售、库存、客户、绩效)、业务分析模型(RFM、用户忠诚度、漏斗)以及方法(树状结构、二八、波士顿矩阵、同期群)。