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以母婴数据集例进电商数据分析

出结论:从图可以出男婴儿家长购买力基本女婴家长,除去客观因素结合国国情,男女比率不平衡,以及重男轻女,家长可能会女婴身上投资,们进一步考虑这一因素是不是和商品种类有关系,所以下一图表当们加入商品种类因素 2.查看爆款商品商品回购率,或分析相同用户购买爆款商品后去买其他商品而不再择爆款商品,这两款商品之间有联系,都可以作数据挖掘点。四、婴儿对商品销量有影响? 提出假设:0-1段对商品需求量比较通过对商品类别、购买数量、三个维度进分析,这里鸭哥通过购买时间-出生时间计算出婴儿,所以会出现异常值负值,属正常现象,负值代表婴儿出生几购买 出结论:0-1岁女婴对除去38类商品需求度都比较集,男婴1岁主要对15结尾商品需求量比较。且随着增加对不同商品需求水平比较平均。 建议:1.定点推送,针对需求多少去针对性推送广告以此来免广告费用,提高广告效率,对女婴产品可以集0-2岁进推广。男婴产品可以1岁集对15结尾类产品推广。

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SQL | 数据分析面试必备SQL语句+语法

本人曾滴滴、美团、平安科技数据分析类岗位实习过,实习期间会量运用sql进取数。也参与2018秋招,做过网易、拼多多、新浪等等公司数据分析笔试题,还是比较解SQL常考题目类型。 读完本文,你能快速知道:(1)除select 这种基本语句,最应该马上掌握SQL语句和知识是?(2)面试SQL题80%都考察语法是?(3)这些语法应该怎使用? 最基本(数据) 怎把数据从表里出来?-- 从table_1择a这一列select a from table_1想要数据多张表里,想取多个字段,该怎办? :maxminavgsum -- 统计最最小平均select max(age), min(age),avg(age) from table_1group by id聚合函数帮助们进基本数据统计 写这篇文章之前,也看过知乎上关SQL学习文章,有比较广泛而全面,有则很干货,全部是牛客上SQL题目解析。基自己体会,这篇SQL面试和笔试入门文章,主旨是快速、清晰把握重点。

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    滴滴2020面试题:如何找出最小N个数?

    【题目】“学生表”里记录学生、入学时间等信息。“成绩表”里是学生课成绩信息。两个表一一对应。(滴滴2020面试题)现需要: 1.  统计每个班同学各科成绩平均分80分人数和人数占比【解题思路】问题1:出2017入学“计算机”专业最小3位同学名单(姓名、)一看是不是有点懵? 别着急,们用逻辑树分析方法,把这个复杂问题拆解一个一个可以解决简单问题: 1)条件:入学时间是2017,专业是计算机2)最小3位同学名单(姓名、)1.先找出符合要求同学条件:入学时间是  by对排序(从小,也就是升序asc),然后使用limit输出前3数据,就是最小3位。 n个数据问题:先排序(order by),然后使用limit取出前n数据4.遇条件统计数量问题时,使用case表达式出符合条件1,否则0

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    python 函数初识

    函数体 :缩进,函数体一定全部都要缩进,这代表是这个函数代码。函数尽量不要出现 print def 函数名(): 函数体 函数调用:函数时候执? meet() #执函数 meet() #执函数 函数返回值 # return: 函数return直接结束函数,不继续往下执。 #们写函数也可以将一些数据传函数里面,然后让里面代码利用上这个数据产生们想要结果,再返回 def meet(sex): #函数定义 ;接收参数:形式参数 写函数声明位置变量叫形参 #结果: 打开tantan 进:性别:女,:25,技术:python技术好,身高:174,体重100 左滑一下 右滑一下 找美女 悄悄话.... print(约....走起...) meet(女,25,python技术好,) 例:写函数,检查传入列表长度,如果2,那仅保留前两个长度内容,并将新内容返回给调用者。

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    Nature发布科院团队健康衰老机制研究:不光长寿,还要活健康!

    阻止健康变老调控因子更进一步地理解究竟是阻止增长时机体健康,蔡时青等人对秀丽隐杆线虫进全基因组查,以鉴定调控相关性健康恶化因子。 这也就意味着,动物和认知退化可能和寿命调控机制不尽相同。利用线虫优势,研究团队通过全基因组与维持神经元功能相关突变体,发现 59 个基因可能是相关恶化调节因子。 研究人员表示,通过对秀丽隐杆线虫全基因组,他们提供可能调节与相关退化基因首个全局视图,确定两个防止健康衰老表观遗传抑制因子,并提出通过靶向这些因子实现健康衰老可能途径。 65 岁 74 岁老人约有 3% 人会痴呆; 75 岁 84 岁老人约有 19% 人会痴呆;85 岁以上,将近有一半人会痴呆。 那那些健康衰老老人,是因运气好、生活习惯好,还是受基因方面影响呢?如果们能够把这些因素都找出来,对帮助们实现健康衰老,将会提供非常好线索。

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    滴滴2020面试题:如何找出最小N个数?

    image.png【题目】“学生表”里记录学生、入学时间等信息。“成绩表”里是学生课成绩信息。两个表一一对应。 (滴滴2020面试题)image.png image.png 现需要:1.出2017入学“计算机”专业最小3位同学名单(姓名、)2.统计每个班同学各科成绩平均分80分人数和人数占比 别着急,们用逻辑树分析方法,把这个复杂问题拆解一个一个可以解决简单问题:1)条件:入学时间是2017,专业是计算机2)最小3位同学名单(姓名、)1.先找出符合要求同学 1 select 别着急,们用逻辑树分析方法,把这个复杂问题拆解一个一个可以解决简单问题:(1)每位同学平均成绩(2)平均分80分人数(3)平均分80分人数占比(4)输出结果是班级,平均分80分人数 问题时候,要想用分组汇总3.查询最小n个数据问题:先排序(order by),然后使用limit取出前n数据4.遇条件统计数量问题时,使用case表达式出符合条件1,否则0

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    程序员不择自己创业?

    知乎上有这一个问题:程序员不择自己创业?再看分析之前,家可以自己先想一想?是原因? 其实这个问题就像楼上知乎 @谢春霖 说一样,感觉毫无道理,程序员和创业需要能力是完全不同,可以像楼上说那样:“设计师,不择自己创业?”“销售员,不择自己创业?” “清洁工,不择自己创业?”……但是如果这问题加上一个定语再来问就好很多,比如:程序员这个程序员不择自己创业?就可以很好地回答这个问题。 通过上面例子,们可以看出,工作 3-5 后,再创业或者学毕业创业成功人很多,因轻气盛人们想法多,敢打敢拼。之后,顾虑就多,就会成创业牵绊。 3、经历时间,优劣已分其实程序员都是经历时间已经剩下,而优秀之前就已经变很优秀,或者很成功,比如上面那些人,另外如果一直走技术这条道,非常专业且深入,一个领域成专家

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    用Java 8 stream流实现简洁集合处理

    接触stream原因,是要搞一个用户收入消费数据分析。起初统计分组都是打算用sql语言直接从mysql里结果来展现。 但操作们发现这样频繁地访问数据库,性能会受影响,分析速度会很慢。所以们希望能通过访问一次数据库就拿所有数据,然后放内存去进数据分析统计过滤。 stream就像工厂一样,只需要把集合、命令还有一些参数灌输流水线去,就可以加工成出想要结果。这样流水线能简洁代码,少操作。 效果,此处原集合加入一个重复人,就择钢铁侠吧,复联4钢铁侠不幸遇害,家还是比较伤心。 , age=40, sex=0, address=华盛顿) 这里们发现findAny返回也总是第一个元素,那还要进区分呢?

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    java架构之路-(JVM优化与原理)JVM之G1回收器和常见参数配置

    们会按照每一个格子回收消耗时间来排序,由小回收处理,直时间100ms止。? ->CMSGC前启动一次minor gc,目少老代对轻代引用,降低CMS GC标记阶段时开销,一般CMSGC耗时80%都 remark阶段 G1收集器-XX:+UseG1GC-> -XX:G1MixedGCCountTarget->一次回收过程指定做几次回收(默认8次),最后一个回收阶段可以回收一会,然后暂停回收,恢复系统运,一会再开始回收,这样可以让系统不至单次停顿时间过长 ,线上尽力别用jvisualvm命令,消耗性能,很多公司禁用jvisualvm命令们来回顾一下们JVM都说知识点。 五,GC回收minor和fullGC,时候会触发fullGC,重点是对象动态判断和老代担保分配机制。六,垃圾回收算法,三种,复制,标记清理,标记整理。

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    NoSQL需要模式自由ETL工具?

    基本上,NoSQL使用Pentaho数据集成数据发现、建模和数据加载开发方面用户节省几个月时间。数据处理怎样? 数据服务Pentaho数据集成(PDI)转换配置。用户点击任何一个步骤,然后说:“所拥有数据流,想公开JDBC兼容数据源。” 当它被暴露时,数据集被赋予一个名称,并且可以从任何JDBC兼容商业智能工具连接它。这个数据服务可以有多个项。少对源系统负载,它可以一段时间内缓存和刷新。 它还可以关键地将通过JDBC传递WHERE子句“下推”(push down)源系统配置“输入”步骤。这底意味着? 从而,少与NoSQL系统相关成本。如果需要动态调用,也可以称之REST。

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    数据分析篇 | PyCon 咖亲传 pandas 25 式,长文建议收藏

    Kevin Markham,数据科学讲师,2002 ,毕业范德堡学,计算机工程学士,2014 ,创建 Data School,线教授 Python 数据科学课程,他课程主要包括 Pandas 0. 使用数据集原文数据集是 bit.ly 短网址这里读取时出问题,不稳定,就帮家下载下来,统一放 data 目录里。 逗前面表示择所有,逗后面 ::-1 表示反转列,这样一来,country 列就跑最右边去。6. 按数据类型择列首先,查看一下 drinks 数据类型:? 与列本例使用家都看腻泰坦尼克数据集。?这个数据集包括泰坦尼克乘客基本信息以及是否逃生数据。用 describe() 方法,可以该数据集基本统计数据。? 这里可以用 cut 函数把划分儿童、青、成人三个段。?这段代码不同分箱提供标签, 0-18 岁儿童,18-25 岁,25-99 岁成人。

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    TCB系列学习文章——云开发云数据库篇(五)

    云数据库是?云开发提供一个 NoSQL 数据库,数据库每条记录都是一个 JSON 格式对象。 ).where({对数据集test进where条件 age:_.gt(18)集合18所有数据对象}).remove()删除出来所有结果改(修改数据)1、局部修改(修改数据对象一部分列 (todos).where(对数据集test进where条件 age:_.gt(18)集合18所有数据对象).set({对出来数据进更新操作 age: 16将修改16 }) 同样,小程序端和小程序端云函数,请多包一层datadb.collection(todos).where(对数据集test进where条件 age:_.gt(18)集合18所有数据对象 ).set({对出来数据进更新操作 data:{age: 16}将修改16});查(查询数据)查询指令,应用构建查询条件。

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    7步搞定数据清洗-Python数据清洗指南

    尝试去理解这份数据集们可以通过对数据集提问来判断这份数据能不能满足解答问题,数据是否干净需不需要进一步处理,问题包括但不限:数据集多少数据?包含字段?字段格式是? 2)修改列名:该数据名称不易理解,需要改列名3)择部分子集:因有部分列数据分析不需要用4)可能存逻辑问题需要:比如Unit Price负5)格式一致化:Description可能会存有标点符掺杂 五、逻辑问题需要还是Dataframe.loc这个函数知识点。由loc还可以判断条件是否TrueDataDF.loc>0?? 一般来说价格不能负,所以从逻辑上来说如果价格是小0数据应该予以出#删除异常值:通过条件判断出数据#查询条件querySer=DataDF.loc>0#应用查询条件print(删除异常值前:, 填充后4) 以不同指标计算结果填充缺失值关这种方法字段缺失,但是有屏蔽后六位身份证可以推算具体是多少。

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    数据处理必备工具

    Apache Hive Hive是一个建立Hadoop上开源数据仓库基础设施,通过Hive可以很容易数据ETL,对数据进结构化处理,并对Hadoop上数据文件进查询和处理等。 3. 1010data1010data创立2000,是一个总部设纽约分析型云服务,旨华尔街客户提供服务,甚至包括NYSE Euronext、游戏和电信客户支持SQL函数和广泛查询类型, Pentaho Business Analytics从某种意义上说, Pentaho 与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始报告生成引擎,但它目前通过简化新来源获取信息过程来支持数据处理 当出现所有数据处同一个Hadoop集群情况时,Karmaspehere Analyst旨简化过程,。 7. ClouderaCloudera正努力开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸一个全面“企业数据心”范畴,这个数据心可以作目标和管理企业所有数据心点。

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    生育儿童智力水平是否与父母生育时具有统计学关系?

    身高是一个受父母身高(基因影响)和孩子影响很变量,因此,如果们仅仅将儿童身高平均,可能是一个混杂孩子效应与父母身高效应数据。 也许是因先天身体条件不好,也许是因后天养育出现问题,但不管原因,23岁以前生孩子比同人更矮是一个统计上显著事实。 但孩子人生并不只有母亲子宫内十个月。 根据以上分析,们可以看当母亲生育30-35岁这个区间时,孩子015岁区间内,各方面表现都更出色。 30岁之后生育,社会学上好处之外,也许还有着生物学上好处,虽然还不知道这些好处可能是。 最后,希望各位轻女性能顶住社会上和来自亲朋好友各种压力,坚持自己择。 2,本文不是学术论文,因此使图表更具视觉冲击,每张图标上下限被过,但计量结果十分显著。3,父亲生育对孩子影响没有固定模式,因此没有做分析。

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    Pandas 25 式

    使用数据集原文数据集是 bit.ly 短网址这里读取时出问题,不稳定,就帮家下载下来,统一放 data 目录里。 逗前面表示择所有,逗后面 ::-1 表示反转列,这样一来,country 列就跑最右边去。6. 按数据类型择列首先,查看一下 drinks 数据类型:? 与列本例使用家都看腻泰坦尼克数据集。?这个数据集包括泰坦尼克乘客基本信息以及是否逃生数据。用 describe() 方法,可以该数据集基本统计数据。? 这里可以用 cut 函数把划分儿童、青、成人三个段。?这段代码不同分箱提供标签, 0-18 岁儿童,18-25 岁,25-99 岁成人。 第一个参数是要设置项名称,第二个参数是 Python 字符串格式。?现与票价列 2 位小数。注意:这种操作不改变底层数据,只改变数据显示形式。还可以用以下代码重置数据显示项。

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    逻辑回归如何用新用户识别与触达

    再将模型用实际数据响应用户分类结果。这里择逻辑回归(Logistic Regression)。是逻辑回归? 或用局部均值填充,如分段后所属均值。还可以用回归分析来填充,实际比较少。分类变量一般用频数填充。五、特征构造已经有原始特征,要进特征构造? 如分段主要基常规理解,分幼儿园、小学、初、高学、硕士、博士、、壮、老。六、特征择特征是要找出有预测能力特征,紧凑特征集。 做过初步变量后,用剩余变量训练模型,根据回归系数和p值检验,剔除回归系数接近0和p值0.1特征,最终用建模特征集。特征多少个合适? 2、 待分类用户群通过分类器出目标人群,形成标识和码包。3、 用户码包通过渠道进投放,营销活动正式外网启动。4、 收集曝光、点击、成交数据用评估模型效果,明细数据用修正模型参数。

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    逻辑回归如何用新用户识别与触达

    再将模型用实际数据响应用户分类结果。这里择逻辑回归(Logistic Regression)。是逻辑回归? 或用局部均值填充,如分段后所属均值。还可以用回归分析来填充,实际比较少。分类变量一般用频数填充。五、特征构造已经有原始特征,要进特征构造? 如分段主要基常规理解,分幼儿园、小学、初、高学、硕士、博士、、壮、老。六、特征择特征是要找出有预测能力特征,紧凑特征集。 做过初步变量后,用剩余变量训练模型,根据回归系数和p值检验,剔除回归系数接近0和p值0.1特征,最终用建模特征集。特征多少个合适? 2、 待分类用户群通过分类器出目标人群,形成标识和码包。3、 用户码包通过渠道进投放,营销活动正式外网启动。4、 收集曝光、点击、成交数据用评估模型效果,明细数据用修正模型参数。

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    数据处理必备工具!

    1010data创立2000,是一个总部设纽约分析型云服务,旨华尔街客户提供服务,甚至包括NYSEEuronext、游戏和电信客户。它设计上支持可伸缩性规模并处理。 从某种意义上说,Pentaho与Jaspersoft相比起来,尽管Pentaho开始报告生成引擎,但它目前通过简化新来源获取信息过程来支持数据处理。 当出现所有数据处同一个Hadoop集群情况时,KarmaspehereAnalyst旨简化过程,。7.Cloudera? Cloudera正努力开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸一个全面“企业数据心”范畴,这个数据心可以作目标和管理企业所有数据心点。 惠普Vertica7版本增加一个“FlexZone”,允许用户定义数据库方案以及相关分析、报告之前探索型数据集数据。

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    PowerBI 20192月更新 - 暴露暗藏AI技术

    每个可视化对象都可能采用类似,而每个可视化对象提供一个显式切片器是不合理,它应该是商业智能内置特性,PowerBI这方面更新非常当,符合BI缩元素范围原始诉求。 要想理解好关键影响因素PowerBI实现,要做:1、理解解释此增长以及找出分布不同2、理解模型多个表构成分组效果这里举一个例子:们知道售卖产品,有不同打折方案,是因素导致折扣不同 们可以这样来尝试:月球对着地球面永远相对不变,或者说永远看不月球背面? 会产生多达80%打折,也许并非一开始设计,而是通过市场自然效应,最终使这种效应是盈利最,而们需要反过来解,这种情况下,特征与其具有最相关性? 如果们要解组合因素,可以继续查看排名靠前分段,如下:如果将女客户进一步划定范围44,非教育培训也公司客户,则有475个数据点命,达多达4%比例,远远高整体1.5%。

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