相关性分析可以分析两个指标之间的关系，验证指标之间是否存在某种关系。可以使用散点图、气泡图来进行相关性分析。
作为小程序开发商，你最怕听到客户说什么？“这个真的太难了，我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧，得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作，给客户提供个性化服务的道路上越走越远，越走越用心。
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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 R 是数据科学领域的一门大热的编程语言，可以说它是专门为统计分析而生的。 相比起其他语言，R 简单易学，代码可读性强，并且不需要搭建复杂的编程环境，对初学者非常友好。 今天就和大家分享两本学习R的宝藏图书，不仅能够帮你学习统计知识，还能提升代码编写能力，助你从入门到精通！ 01 《R速成：统计分析和科研数据分析快速上手》 《R速成:统计分析和科研数据分析快速上手》是挪威一位心理学教授和神经科学教授联手写成，第一次在国内推出中文版，由庄亮亮和赵子
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：https://blog.csdn.net/hwhsong/article/details/80805511 数据可视化： 把相对复杂的、抽象的数据通过可视的、交互的方式进行展示，从而形象直观地表达数据蕴含的信息和规律。数据可视化是数据空间到图形空间的映射，是抽象数据的具象表达。 数据可视化交互的基本原则：总览为先，缩放过滤按需查看细节。 大屏数据可视化是当前可视化领域的一项热门应用，通常可以分为信息展示类、数据分析类及监控预警类。 大屏数据可视化应用的难点并
在企业的日常运营中通常会关注很多关键指标，例如：销售额、利润、业绩、人数等，这样的指标我们希望在报表中突出展示以便被用户快速读取，在Power BI中我们可以使用卡片图、多行卡图、仪表盘、KPI图等来展示关键指标数据。
在新增我们的统计可视化课程的时候，发现了贝叶斯分析，且其可视化结果也是应用非常广泛，本期推文就给大家简单介绍下Python和R语言中用于贝叶斯模型分析的好用的工具。
什么是数据分析？ 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么？ 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。 在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析，我们可以更好地了解用户画像，为产品做留存率、流失率等指标分析，精细化产品运营；再比如去年疫情，有 B 站网友通过数据分析、调整参数，制作的“疫情传播速率”视频，点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业，我也经常在后台收到粉丝的一些困惑： 开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！ 是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有
你的书架，由我承包 上次的回血送书活动大家热情十分高涨哇！ 宠粉狂魔——博文菌决定要把这个活动长期搞下去 本次主题【数据分析】，活动清单可不止有书哦 本次内容包括 8本新上市的热销好书以及2门爆款视频课 下面是详情介绍，参与方式可直接拉至文末哦～ 当当网图书暑期阅读季开始啦，博文菌为你送上一份【实付满200减50】的优惠码，可以和当前的【每满100减50】活动叠加使用！遇到喜欢的书放肆地入手吧！ 具体怎么用 步骤一，进入当当APP 步骤二，挑选心仪的图书至购物车点击结算 步骤三，点击优惠券/码处
Power BI中DAX函数非常多，功能非常强大，下面结合一些实际场景来讲解DAX一些常用的函数，这些场景包含求和、计数、相除、排序、累计、环比、同比，为了更方便后续的可视化展示数据，我们新创建可视化展示的页面，创建一个新表存储后续展示的度量值，具体操作如下：
汽车共享”最早出现于上个世纪四十年代的瑞士,他们发明了“自驾车合作社”，后来日本、英国等国争相效仿，但都未形成规模。而今,共享经济通过互联网达到了一个新的高度，共享汽车项目则乘势如雨后春笋般涌现在全国多个城市，一些人看好，而一些人看衰
最近我们被客户要求撰写关于自然语言处理NLP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴。
在广大粉丝的期待下，《生信宝典》联合《宏基因组》在2020年2月14-16日，北京鼓楼推出《宏基因组分析》专题培训第七期，为大家提供一条走进生信大门的捷径、为同行提供一个宏基因组分析学习和交流的机会、助力学员真正理解分析原理和完成实战分析，独创四段式教学(3天集中授课+自行练习2周+再集中讲解答疑+上课视频回看反复练习)，“教—练—答—用”四个环节统一协调，真正实现独立分析大数据。
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在美团商家版中，美团为商家搭建的数据指标体系，很好的指导了商家的经营发展方向以及提供经营状况概览。
数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
OneNote 的强大与自由，很大程度上便是由类似白板的画布体验所赋予的。那么，推荐你试用 Heptabase.
根据IDC数据，2015年全球数据量的年增长率可达到5.6泽字节（即5.6万亿兆字节），是2012年增长率的两倍。
想了解更多内容，可以近一步阅读我另外一篇文章 Heptabase：面向未来的知识操作系统
随着中国新一轮的生育高峰期到来，母婴零售店遍地开花，市场竞争趋向白热化。目前越来越多的母婴零售店都采用了会员制度，并以“会员专享优惠”、“多倍积分”、“积分兑换奖品”等优惠方式吸引大批新的消费者留下个人手机号码、宝宝性别、宝宝月龄、家庭地址等相关信息。而消费者也会使用相应的会员卡来母婴店进行购物，以便获得更多的优惠。 2013年是电子商务逐步成熟的一年，网上购物越来越方便；而线下母婴零售店促销打折不断，竞争异常激烈，留给母婴零售店高层管理者两个不得不认真去思考的企业经营问题： 1.如何去唤醒招募进来的沉默会
随着婴幼儿市场主力消费人群逐渐转变，母婴行业进入新时代，传统实体店以及纯粹的电商都难以满足消费者的需求。所以，线上线下零售以及内容平台相结合成为母婴市场发展的新方向。
在软件工程领域，统一建模语言（UML）是一种广泛使用的、标准化的建模语言，用于描述、指定、可视化和构建一个系统的文档。在UML中，用例图（Use Case Diagram）是表示系统功能及其外部交互者（actors）关系的重要工具。用例图不仅有助于捕获系统的功能需求，还为系统的进一步设计和实现提供了基础。
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点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言： 学习图象分类、目标检测、实例分割、语义分割从理论到实践就看这套课程足够了。这套课程是我通过六个月精心打磨与准备，而且得到大家深度认同的系统化学习Pytorch框架CV相关的视频课程，它都有哪些内容，往下看即可。 01 课程有什么特色 深度学习是涵盖很多领域与方向，为了避免大家学习的太泛没有重点，课程主要针对CV方向组织知识点与章节，去伪留真，注重实战，注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域
自开始吆喝知识变现并推出视频课程，已经过了一个季度的时间，总想做一次宣传，但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录，索性我把自己的商业机密公开，来个PowerBI学以致用，让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 用Python进行数据可视化你会用什么库来做呢？ 今天就来和大家分享Python数据可视化库中的一员猛将——Altair！ 它非常简单、友好，并基于强大的Vega-Lite JSON规范构建，我们只需要简短的代码即可生成美观、有效的可视化效果。 Altair是什么 Altair是统计可视化Python 库，目前在GitHub上已经收获超过3000 Star。 借助Altair，我们可以将更多的精力和时间放在理解数据本身及数据意义上，从复杂的数据可视化
来源：enterprise.import.io 翻译：王翕然，贾雯静 校对：康欣 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权 根据国际数据公司（IDC）的估算，到2015年，全球的数据增长率将会是2012年的两倍，年数据量将达到5.6泽字节（1ZB = 1024的3次方 TB）。那将会有非常庞大的数据需要消化，尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍，这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被
初次了解BI（商业智能），还是在刚开始实习那年，我所在的经分项目组，有两个开发组是专门做BI的。BI很多时候会被人认为是“写SQL”的，刚开始我也抱着疑惑的心态：写个SQL怎么就成商业智能了？
ChatGPT是一款功能非常强大的AI（人工智能）聊天机器人，能做很多的事情。比如它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 但ChatGPT也并非十全十美，比如：它就做不了一份完整的数据分析可视化报告。 但是，你有表姐呀，我们《Excel数据分析可视化实战》全新图书，来咯~ 《Excel数据分析可视化实战》就是针对数据可视化的专项介绍，让你轻轻松松就可以做出炫酷、强大的数据分析大屏！ 本书遵循
还有几天就过年了，大家都在囤年货（我也是），于是我就在淘宝上看看有什么好的，可以买一买。
非常高兴《R实战：系统发育树的数据集成操作及可视化》这本书终于和大家见面了。 这本书可以说孕育了很长的时间，起始于2014年，我刚进入香港大学新发传染性疾病国家重点实验室读博士，这对于我来说是一个全新的领域，由此也接触并学习了系统发育的相关知识。 为自己和实验室的师兄师姐写了一些脚本来处理系统发育相关的数据。 在这个过程中，我发现大家都在用Adobe Illustrator这些软件对系统发育树进行后期的注释（标注上节点或边的相关信息）和美化，这是一个极其消耗时间的过程，并且容易出错，更重要的一点是即使投入
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
几乎所有的数据分析师的招聘JD中都要求具备可视化和使用PPT制作分析报告的技能。哪怕不是数据分析师的岗位，例如产品、市场、运营等，哪怕是学校里的教师，每天也会接触大量的图表。
笔记软件哪家强？这是经久不衰的问题。在各种回答中，难免对不同软件进行对比。事实上，已有的各种笔记软件各具特色，或多或少都有自己的用户群体。适合用户需要的笔记软件便是好的产品。
大家好，我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue，本篇文章将带领大家一起了解腾讯云BI的使用流程以及它的独特优势。
随着人工智能技术的飞速发展，AI已经在各行各业发挥着越来越重要的作用。最近，Stable Diffusion文本生成图片模型作为一种备受瞩目的AI技术，引发了广泛关注。这种模型能够根据用户提供的文本描述，生成与之相对应的高质量图片，为人们带来了前所未有的视觉体验。但是，搭建Stable Diffusion模型，并不是简单的事情，需要足够的计算资源，包括GPU、CPU、内存，以及大量数据集等。
根据国际数据公司（IDC）的估算，到2015年，全球的数据增长率将会是2012年的两倍，年数据量将达到5.6泽字节（1ZB = 1024的3次方 TB）。那将会有非常庞大的数据需要消化，尤其是那些打印文本或索然无味的长达50页的PDF文档。大脑处理视觉的速度比处理文字快60000倍，这使人更容易理解数据的意义。模式、趋势和相关性在文字叙述性的数据中不容易被察觉，但在可视化图表上却是一目了然。尽管如此，复杂数据的可视化仍然会使人很困惑。这里，看一些非常棒的复杂数据的可视化。 亿万富豪榜：世界富豪今日排名 这个
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本案例中的歌词数据来自中文歌词数据库。 这个数据库提供了华语歌手的歌曲及歌词信息，数据以 JSON 格式存储。 为了尽量完整地呈现从原始数据到可视化的过程，接下来我们会先简单讲解数据的预处理过程，即如何将 JSON 数据转化为Excel 格式，以及如何对周杰伦的歌曲进行分词。 若你希望跳过数据预处理的过程，也可以在《数据可视化设计指南：从数据到新知》一书的下载文件中，直接使用分好词的 Excel 文件进行可视化练习。 数据预处理指的是将原始数据处理成
导读：本次分享将以群体风险感知为例，从需求挖掘、数据挖掘、建模再到最终的模型部署应用，详细介绍全流程的风控建模方案。下面将从这几个方面出发，详细的讲解具体流程中的概念，同时会给出每个流程中的目标、实现方法、交付物，让同学们在具体实践的时候有目标，有方法。
背景 随着游戏业务不断增多，业务使用的环境也越来越复杂。此时对于监控的难度也是逐步增大，一方面是监控的数据量大；另一方面是多云之间对于监控及时性的解决方案。腾讯游戏团队与腾讯云监控团队协作，深入研究如何持续解决游戏运维监控问题。最终我们通过构建 Prometheus 监控专项能力，提供免搭建的高效运维能力，降低了全球业务监控复杂度，提升了监控及时性等棘手问题。 我们将拆分成基础篇和实战篇两期文章，为您详细介绍腾讯游戏是如何使用 Prometheus 的。期望能给您的开发运维之路，带来一些启发~ 基础篇 标题
页面可视化搭建, 是一个历久弥新的话题. 更广义上讲, 页面是 GUI 的一部分, GUI 的拖拉生成在各种开发工具上很常见, 如 Android Studio, Xcode, Visual Studio 等. 前端页面早在十几年前就能用 Dreamweaver, Frontpage 等工具可视化搭建出来.
Tech 导读 目前会员权益业务已经步入成熟期，自有场用户已经趋于饱和状态，而新的突破口是利用权益和积分杠杆来撬动商城场的用户，达到金融App用户增长，能撬动多少用户就要联合金融各业务线、利用权益来进行用户的渗透，而每个业务线对权益的渗透过程，都有着各自的利益点和独到之处。因此权益系统能否支持“业务规则类需求”的灵活定制占据举足轻重的地位。如何解决规则开发的效率问题，最大化解放开发团队成为目前最大的技术挑战点。规则引擎作为特定领域工具，顺理成章的成为这个挑战点的“关键解法”。 有了明确的目标和诉求后，本文调研了常见的规则引擎系统，对Drools、Urule、Aviator、QLExpress等功能做了深入的源码研究，结合目前的业务场景开发了一款适合自身业务功能的规则引擎：ZCube，它既包含了丰富的可视化规则建模设计器，如：脚本式、向导式等，又支持高可用易扩展的架构体系。支持将多个规则打包为知识包文件，在管控平台和业务系统之间进行灰度发布推送、全量发布推送、推送轨迹管理、版本管理、历史版本回退以及知识包执行告警、健康度监控等，实现了让业务规则以知识的形式保存在知识库中，可以在规则发生变动时轻易做出修改，结合后管下发能力实现规则热插拔和热更新。同时可视化界面更易于理解，可以有效地弥补业务分析师和开发人员之间的沟通问题。
新冠肺炎的爆发让今年的春节与往常不同。与此同时，新闻记录下了这场疫情发展的时间轴（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
大家好，又到了Python爬虫+数据分析可视化的专题，今天案例是对美团网杭州市美食团购的数据进行分析，如果已经或者最近有打算开一家美食团购店铺的读者，希望本文能对你有所帮助。
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目前贵州聚集了大数据企业超过9000家，产值超过1千亿元，每年可以吸引上万名大数据人才。大家都知道大数据中心是电老虎，大数据中心的运营成本主要包括机房电费、宽带成本、机房建设及摊销、人工成本及机房租金等，其中的机房电费成本约占据总成本的一半以上 。目前贵州的电力资源是比较丰富的，贵州的水能资源蕴藏量达1874.5万千瓦，居全国水能蕴藏量第六位；其中可开发的量就达1683.3万千瓦。
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