前言 数据分析人员的基本道德要求，首要之务是确保数据的真实性、完整性和准确性。在处理和分析数据时，必须坚守诚信原则，不篡改、不伪造、不隐瞒任何信息，以保证分析结果的可信度和有效性。...综上所述，数据分析人员的基本道德要求包括确保数据真实性、尊重数据隐私和保密性、保持客观公正的职业操守以及积极履行社会责任。...他们应采取必要的技术和安全措施来保护数据的机密性。 一、数据分析职业道德的法律性质 大数据风险对大数据分析人员的执业行为提出更高要求。...保障人的基本权利与自由;确保算法决策的透明性,增进人们对算法的信赖。 促进公平公正。保障利益相关者的权益,促进机会均等,缩小数字鸿沟;确保算法无偏性,做到数据无偏性和完备性,消除偏见和歧视。...大数据从业人员在执业中应当遵守本行业的法律法规和基本纪律,以确保行为的合法性合规性。 总结 对数据分析人员来说,遵守职业道德不只是一项伦理义务,也不只是一种自愿行为。
我们在使用各种网站分析工具的时候，会看到很多不同的度量指标，可能不同的工具会有不同的命名和定义，这里列举一些常见的度量，简单说明一下它们是如何计算得到的。...下面的度量都是来源于网站点击流数据，但根据点击流数据获取方式的不同（来源于网站原始日志文件或通过beacons和JavaScript的方式 获取的网站日志，如同样免费的AWStats和Google Analytics...Exit Rate可以作为每个页面的基本度量，衡量从该页面离开的比率，即该页面是整个Visits的最后一个页面。...Sources and Search Key Phrase 来源于referrers的统计，Sources即网站的来源（搜索引擎、广告或其它），用于广告投放效果分析、SEM等。...上面列举的都是网站分析中一些比较基本的指标和度量，我们在网站分析过程中可以基于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的数据，进而为我们的分析结果提供更充分的依据。
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...上述是一种需求的转换形式，就产品而言，又要以数据为支持，不能因某个元素而动整体；从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析，那么就目前而言的分析手法，又有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...上图为AARRR模型中的基本数据，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析，根据自己的数据分析思路制定相应的分析方案
数据分析，是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...上述是一种需求的转换形式，就产品而言，又要以数据为支持，不能因某个元素而动整体；从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析，那么就目前而言的分析手法，又有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...模型中的基本数据，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析
pandas有两个最主要的数据结构，分别是Series和DataFrame，所以一开始的任务就是好好熟悉一下这两个数据结构。...pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html#pandas.Series ） Series是类似于一维数组的对象，由一组数据...（各种numpy的数据类型）以及一组与之相关的标签组成。...属性： dtype 数据元素的类型. empty 是否为空....name nbytes return the number of bytes in the underlying data ndim 返回数据部分的维度大小 shape 返回一个元组，表示数据的形状
背景介绍 今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载数据、查看数据的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的数据转换等操作，接下来开始： ? 入门示例 ? ? ? ? ? ?...代码块： # ## Pandas DataFrame 的基本操作 import pandas as pd import numpy as np # In[45]: data = { 'Day'..., 'Visits':[23,45,12,46,88,45,98], 'Rates':[1.0,2.1,3.5,2.2,4.3,4.5,5.0]} # ## 使用DataFrame加载数据...# In[46]: df = pd.DataFrame(data) # In[47]: df # ## 查看前五条数据 # In[48]: df.head() # ## 查看最后五条数据 # In[49...]: df.tail() # ## 查看最后2条数据 # In[50]: df.tail(2) # ## 使用set_index()设置dataframe的索引列 # In[51]: df.set_index
Python数据分析之numpy数组全解析 Python数据分析之Pandas读写外部数据文件 目录 1引言 2 Series数组 2.1 Series数组构成 2.2 创建Series数组 2.3...2）DataFrame，二维，Series容器 2 Series数组 2.1 Series数组构成 Series数组对象由两部分构成： 值（value）：一维数组的各元素值，是一个ndarray类型数据...3 DataFrame数组 3.1 DataFrame数组构成 DataFrame数组是Pandas中另一种数据结构，其数据的呈现方式类似于Excel这种二维表结构。...此外DataFrame数组还有一个列名，索引和列名是从数组中挑选数据的重要依据。...4 总结 本文大致介绍了Pandas中的两种重要数据结构Series数组对象和DataFrame数组对象的特点、主要创建方法、属性。
从数据分析的角度看，你受到了什么启示？请注意这里说的数据分析的角度，如果你得到的启示是：铁木真领导的郭靖与杨康不是1个老男人+2个帅小伙的Gourp，而是教练型的Team。那么，抱歉！...衡量数据的集中趋势，基本有三个统计量，均值、中位数和众数。均值是数值平均数，它容易受极端值的影响。也就是说如果数据的跨度或者说是极差不大的话，用均值可以很好的反映真实情况。...有了这些基本的统计量，我们在实际工作中只要稍微用心选择一下，就可以比较准确的描述数据的真实情况。...4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质，挖掘数据的内涵，而不是停留在数据的表层，说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时，首先明确分析的目的，其次是选择恰当的方法，最后得出有用的结论。...目前基本有三种方法，一是简单相关分析，二是典型相关分析，三是潜变量相关分析。 简单相关分析就是通过加总，分别计算出文科成绩总和、理科成绩总和，然后计算两者的简单相关系数。
---- 概述 pandas是基于Numpy构建的，让处理数据、分析数据和可视化数据都会变得更加简单,官网Pandas.正如官网所说： pandas is an open source, BSD-licensed...Pandas 数据结构 pandas中最主要的数据结构是Series和DataFrame。Series是一种类似numpy的一维数组对象,它由一组数据和数据标签(索引)组成....，右边是数据的值，dtype代表数据的存储的格式。...，你可以理解为一个多维的行列数据结构。...In [108]: test.argsort() Out[108]: array([3, 0, 2, 1]) Pandas 基本统计和数据处理 sum、mean、idxmax，idxmin，max、min
在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据中的时间列进行操作。 比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。...本节教大家如何在python中对数据框进行一些时间列的基本操作。...本文目录 导入时间处理库datetime 根据年龄算岁数 自定义年龄的展示形式 把字符型的数据转换成时间格式 对日期格式数据做减法 注意：本文采用的数据框date_frame： ?...4 把字符型的数据转换成时间格式 假设我们得到了一列如下的字符格式时间: ['2003-11-3', '2002-2-5', '2000-5-1', '2001-1-1', '2002-3-1',...至此，在python中对时间列进行基本操作已经介绍完毕，大家可以动手练习一下 ? 。
今天分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始。 用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！...衡量数据的集中趋势，基本有三个统计量，均值、中位数和众数。均值是数值平均数，它容易受极端值的影响。也就是说如果数据的跨度或者说是极差不大的话，用均值可以很好的反映真实情况。...有了这些基本的统计量，我们在实际工作中只要稍微用心选择一下，就可以比较准确的描述数据的真实情况。...4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质，挖掘数据的内涵，而不是停留在数据的表层，说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时，首先明确分析的目的，其次是选择恰当的方法，最后得出有用的结论。...目前基本有三种方法，一是简单相关分析，二是典型相关分析，三是潜变量相关分析。 简单相关分析就是通过加总，分别计算出文科成绩总和、理科成绩总和，然后计算两者的简单相关系数。
分析型数据库 AnalyticDB学习 —-基本介绍 AnalyticDB简介 阿里巴巴自主研发的海量数据实时并发在线分析的云计算服务，可以在毫秒级针对千亿级数据进行多维分析和业务探索.具备海量数据的自由计算和极速响应能力...优点： 分析统计性能、大宽表查询少量列时省IO 2. 劣势：数据分布分散时一次查询很多列浪费IO 3. 特色：聚集列（预排序）缓解劣势 （2） 分级存储 1....高性能实例：查询性能快，并发能力强，存储成本高，适用于大量数据灵活分析，高并发查询等场景。 2....单表1pb数据量 3. 单表亿万记录的多表关联分析 （2） 高性能 1. 写入数据1秒内立即可查询分析，200万+/秒 2. 支持3万+的并发查询能力 3....数据双层冗余设计，数据可靠性99.9999% （4） 功能 1. 文本分析。ali分词 2. gpu硬件加速：更高性能和更低成本 3.
数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...上述是一种需求的转换形式，就产品而言，又要以数据为支持，不能因某个元素而动整体；从大局出发，根据整体数据趋势进行细化分析，那么就目前而言的分析手法，又有对比分析、交叉分析，相关分析，回归分析，聚类分析等等...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...模型中的基本数据，结合小白学运营数据篇的系列文章，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析
数据分析师的基本工作流程： 1.定义问题 确定需要的问题，以及想得出的结论。需要考虑的选项有很多，要根据所在业务去判断。常见的有：变化趋势、用户画像、影响因素、历史数据等。...3.数据预处理 对残缺、重复等异常数据进行清洗。 4.数据分析与建模 这个部分需要了解基本的统计分析方法、数据挖掘算法，了解不同统计方法适用的场景和适合的问题。...5.数据可视化和分析报告撰写 学习一款可视化工具，将数据通过可视化最直观的展现出来。 数据分析入门需要掌握的技能有： 1. SQL（数据库）： 怎么从数据库取数据？怎么取到自己想要的特定的数据？...等这些问题就是你首要考虑的问题，而这些问题都是通过SQL解决的，所以SQL是数据分析的最基础的技能。...2. excel 分析师更多的时候是在分析数据，分析数据时需要把数据放到一个文件里，就是excel。 熟练excel常用公式，学会做数据透视表，什么数据画什么图等。
大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下 ?...可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户 数据可视化是数据分析工具最基本的要求 可视化可以直观的展示数据 让数据自己说话，让观众听到结果 ?...数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的 集群、分割、孤立点分析还有其他的算法 让我们深入数据内部，挖掘价值 这些算法不仅要处理大数据的量 也要处理大数据的速度 预测性分析能力 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据...而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果 做出一些预测性的判断 ?...语义引擎 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从"文档"中智能提取信息 ?
转自：志学python 利用Python进行数据分析(8) pandas基础: Series和DataFrame的基本操作 一、reindex() 方法：重新索引 针对 Series 的重新索引操作 重新索引指的是根据...如果传入的索引值在数据里不存在，则不会报错，而是添加缺失值的新行。不想用缺失值，可以用 fill_value 参数指定填充值。 ?...二、drop() 方法：丢弃数据 针对 Series ? 针对 DataFrame 不仅可以删除行，还可以删除列： ? 三、索引、选取和过滤 针对 Series ?...四、算术运算和数据对齐 针对 Series 将2个对象相加时，具有重叠索引的索引值会相加处理；不重叠的索引则取并集，值为 NA： ?...和Series 对象一样，不重叠的索引会取并集，值为 NA；如果不想这样，试试使用 add() 方法进行数据填充： ? 五、函数应用和映射 将一个 lambda 表达式应用到每列数据里： ?
，学院君将围绕这些功能来给大家介绍 Vue.js 的基本语法和使用。...这也是 Vue.js 相较于传统 JavaScript DOM 编程的优势，通过这种数据双向绑定，我们可以轻松实现视图与数据的解耦： 接下来，我们就从数据绑定开始，探索 Vue.js 框架的使用。...数据绑定的基本实现 我们新建一个 vue_learning 项目，在该项目下新建一个 basic 目录用于存放 Vue 基本语法的演示代码。...如果我们想要修改输入框中的文本，并且实现输入框中的文本数据与模型数据（data.name）的同步，需要再编写一段异步事件监听代码，非常繁琐，而如果使用 Vue.js 的数据绑定机制，则可以轻松实现这种数据同步...源码分析 下面，我们来简单分析下这段代码。
---- 大数据业务分析基本步骤 典型的大数据分析包含以下几个步骤： 明确分析目的和思路 明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，它可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向...目的是整个分析流程的起点。目的不明确则会导致方向性的错误。即思考:为什么要开展数据分析，通过这次数据分析要解决什么问题？...数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章、难以理解的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。 数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。...数据分析 HiveSQL SparkSQL 数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。...由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
数据分析师，无疑是数据时代最耀眼的职业之一，统计学，又是数据分析师必备的基础知识。...的出现收到很大影响； 举个小例子，你们班有20人，大家收入差不多，19人都是5000左右，但是有1个同学创业成功了，年入1个亿，这时候统计你们班同学收入的“平均数”就是500万了，这也很好的解释了，每年各地的平均收入数据出炉...数理统计学的相关定理已经证明：在重置抽样时，样本均值的方差为总体方差的1/n 例子： 48盆MM豆，计算出每盆有几个蓝色的MM豆，48个数据构成了总体样本。...独立样本T检验： 现在要分析男生和女生的身高是否相同两者的主要区别在于数据的来源和要分析的问题。 ? t检验 问题：为什么T检验查表时候要n-1?样本均值替代总体均值损失了一个自由度 3....配对样本t检验： 分析人的早晨和晚上的身高是否不同，于是找来一拨人测他们早上和晚上的身高，这里每个人就有两个值，这里出现了配对 ? t检验-配对样本 样本误差（Standard Error） ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
