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机器学习养成记

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数据分析利器之AARRR模型

数据分析 https 网络安全

导读：随着互联网时代的发展，用户运营策略也在更新迭代。其中AARRR就是当下炙手可热的用户运营模型之一，本期将对AARRR模型进行介绍。更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。

2022-03-15

1.1K0

数据分析利器之漏斗分析

网络安全 https 数据分析

导读：漏斗分析能够评估某一过程从起点到终点各个阶段的转化情况，从而发掘问题环节并进行针对性优化，是日常分析中最常用且最容易理解的分析方法之一。本文将围绕漏斗分析的定义、实现方法等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。

2022-03-15

4110

数据分析利器之相关性分析

编程算法 https 网络安全数据分析

导读：相关性分析在量化分析、行业分析、机器学习等领域都有着普遍的应用，本文将围绕相关性分析的定义、相关性系数等重点知识展开介绍，更多数据分析干货可点击数据分析方法论（干货）。

2022-03-15

1.3K0

数据分析利器之公式拆解法

网络安全 https 数据分析

导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，本期就其中提到的公式拆解法（简称公式法）进行介绍。

2022-03-15

8480

数据分析之对比分析

导读：在数据分析方法论（干货）中介绍了数据分析的整体方法论，其中，对比分析是最基础、最常用的方法之一，本期就围绕对比分析的定义、原则、对象和方法进行介绍。

2022-01-11

5830

数据分析方法论（干货）

导读：数据分析逐步成为很多职业的必备技能，也成为大家求职过程中的加分项。随着数据分析方法体系的逐步完善，学习数据分析门槛也逐步降低，本篇就从分析框架角度，带大家揭开数据分析的面纱。

2022-01-11

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一文读懂主成分分析

商圈中某一商户的经营情况可以从“人流量、客单价、总收入”三个维度来衡量，而在很多实际的数据工作中，通常需要成千上万个维度来描述某种情况，这时对数据进行机器学习等运算需要耗费较长的时间，并且非常占用存储资源，因此需要减少数据维度，也就是我们常说的降维。

2021-09-08

6840

如何进行用户价值细分？RFM模型！ Part 2 人群优惠敏感度案例

python 数据分析

在之前的文章中我们介绍了RFM模型的基本知识，主要是根据消费相关的三个维度通过聚类，对人群进行划分（回顾可戳如何进行用户价值细分？RFM模型！Part 1 基础知识）。本篇文章我们就一起看一下如何用python，实现人群优惠敏感度划分。

2019-08-21

1.9K0

关联分析(4)：购物篮数据转换R语言

ide 数据分析

我们现在有这样一份数据，记录了近173万用户的爱好情况（数据为随机生成）。数据中每行为一个用户，每列为一个爱好属性，“y”代表有此爱好，“n”代表无此爱好，我们希望通过关联分析找出用户会倾向于同时具有哪些爱好。数据保存为csv格式，并导入R中。

2018-11-30

1.2K0

数据分析小案例（二）：面包是不是变轻了（python）

python 数据分析

案件回顾面包是不是变轻了面包店对外声称每个面包分量为400g 老店主退休，儿子接管面包店有顾客投诉，面包分量比以前的轻了统计了30个面包的重量，发现面包平均重量为397g（问题：手工面包不可能每个正好400g，根据数据判断，面包的分量到底有没有变轻？）模拟实验与分析将数据存储为csv格式，其中每个观测对象（各个面包）占一行，测定的变量（购买日期和面包重量）排成一列。将数据导入python。 import pandas as pd breads = pd.read_csv('breads.c

2018-04-10

9530

数据分析小案例（三）：调查问卷（python）

python 编程算法数据分析

案件回顾传统吉祥物还是萌系美少女商业街想设计一个吉祥物做宣传对商业街店主和顾客发放调查问卷调查问卷的问题中有对吉祥物的偏好调查。也有对商业街的魅力调查，选项包括：活动，促销，商品齐全和服务态度好。（问题：店主和顾客对这些问题的回答是否有区别？从调查问卷中可以获得怎样的运营建议？）数据导入与列联表将数据存储为csv格式，导入python。并且计算顾客和店主对商业街魅力的支持情况，生成列联表。 import pandas as pd ＃导入数据 survey = pd.read_csv('s

2018-04-10

3.1K0

《无问西东》豆瓣短评分析

爬虫 https 数据分析

《无问西东》讲述了四代人清华人，在矛盾与期待中不断找寻自我、砥砺前行的故事。上映后得到了广泛的关注，也引发了强烈的讨论。本文首先通过爬虫技术，从豆瓣上获得相关短评内容与打分，然后观察打分分布，划分正负偏好，最后进行分词与关键词提取，观察正向、负向偏好之间关键词差异。爬取豆瓣短评寻找链接首先在浏览器打开豆瓣主页，搜索无问西东电影，可以看到下面的短评板块，点击“更多短评”可以进入短评的专属页面，此页面是一个GET类的url：“https://movie.douban.com/subject/687

2018-04-10

8120

小案例(七)：口碑分析（python）

python 数据分析

案件回顾商业街口碑分析顾客在网络上会发表对商品或商店的留言信息对留言进行分析，可以对商业街进行口碑分析在论坛中整理了300条留言，并进行分词处理，整理出了不同性别不同年龄段在留言中，使用单词的频数（问题：不同年龄或性别对商业街的印象是否一致？）聚类分析将数据存储为csv格式，导入python，查看前10行数据。 import pandas as pd reviewsdata = pd.read_csv('reviewsdata.csv',index_col=0)#index_col=0第一列

2018-04-10

1.1K0

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