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以“上大学分析”为例体验什么是数据挖掘

案例“上大学分析”-体验什么是数据挖掘 某社会机构,收集了大量的学生考大学的数据。该机构希望找出一些规律,以推动更多的学生考大学。 我们仔细分析一下,原始数据有姓名、性别、IQ、家庭年收入、兄弟姐妹数量、是否想上大学字段,要推动更多学生考大学,我们无非就是要分析出: 1)有上大学计划的人主要原因是什么呢? 2)无上大学计划的人主要原因是什么呢? 分析出这些原因,就可以提出针对性的建议了。 2.明确因果关系 看下面这个图: ? 对原始数据表进行分析,我们可以推论出:家庭收入、性别、兄弟姐妹数量、IQ这些因素,很可能会影响有否上大学计划。至于姓名会不会影响,我们可以用常识判断应该不会,故可以排除。 4.决策树算法会分析原始数据,将影响程度最大的因素排在上面,次之的因素排在后面。 由上面的分析,我们可以得到这样的一些信息: 1.越是IQ高的越有上大学的计划。 2.家庭收入越高,越有上大学计划。

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【观点】以“上大学分析”为例体验什么是数据挖掘

我们仔细分析一下,原始数据有姓名、性别、IQ、家庭年收入、兄弟姐妹数量、是否想上大学字段,要推动更多学生考大学,我们无非就是要分析出: 1)有上大学计划的人主要原因是什么呢? 2)无上大学计划的人主要原因是什么呢? 分析出这些原因,就可以提出针对性的建议了。 2.明确因果关系 看下面这个图: ? 对原始数据表进行分析,我们可以推论出:家庭收入、性别、兄弟姐妹数量、IQ这些因素,很可能会影响有否上大学计划。至于姓名会不会影响,我们可以用常识判断应该不会,故可以排除。 我们选择“决策树”的方法,下面是决策树的部分分析结果: ? 说明: 1.最上面的一个节点表示有55%的人有计划上大学,45%的人没有计划。 4.决策树算法会分析原始数据,将影响程度最大的因素排在上面,次之的因素排在后面。 由上面的分析,我们可以得到这样的一些信息: 1.越是IQ高的越有上大学的计划。 2.家庭收入越高,越有上大学计划。

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    问卷星数据分析大学生恋爱观念

    这边我先简单的用自带的数据分析功能简单的分析一下,后面用SPSS去分析 ? 这个地方我选择本次要分析的问卷,恋爱观 ? 最上面可以进行一些简单的设置,这边先不管。 我们继续~ ? 对于回答时间是40s以下的数据,可以认为是敷衍。这种数据理应在数据分析前期被剔除。 还有2000多秒的情况,一是网络故障,二是手机锁屏,三是睡着了。也要剔除,这个是秒换算分钟是40多分钟。 ? 还有一些实其他(就这问题都回答上),还有是心理没底(祝你们早日脱单~) ? 在对大学生恋爱的动机是什么?的问题中我们收获到这样的数据 ? 图形更明显。 这是我们在认为大学生认识爱情的主要途径有哪些?获得的数据 ? 可以看到同龄人之间更容易擦出爱情的火花。其次这个是自身体验,我不是问卷的设计者,我这里就猜一下。就是自己去寻找爱情吧。 分析数据一览

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    数据分析报告,这么讲听众才搓手机

    假设一个公司有5个业务线,业绩如下图,受疫情影响,2、3月份业绩很惨淡,为提升业绩,市场部在4月开展活动,全场8折,设门槛,全员参加! 本次我们先展开,大家知道这里边非常凶险就可以了。以后我们再慢慢分享。 其次,关注到活动细节,为领导们的以下决策提供依据: 本月是否加码 下个月是否还做 ? 至于更准确的分析,这个数据是无能为力的。想要精准分析,就得拿准确的库存消耗/生产周期数据,并且得细化到ABCDE每个类别原料备货/生产情况。这里就无能为力了。 而且,这个模板经常教新手沿着“分析背景-分析目标-数据来源-数据清洗-指标解释-建模过程-分析结论-分析建议”的步骤罗列内容,看似全面,实则又臭又长,屁用没有。 即使通过这个简单的例子,我们也看到: 1、在企业里,从来就没有一个数据集把所有问题分析清楚的事,往往是监控一些数据发现问题,讨论后又找其他数据验证,需要关联多组数据

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    Python香吗,为什么还要学数据分析

    先说结论:如果你仅仅是会操作工具提取数据,那你离合格的数据分析师还差的很远。 原因是:数据分析有一套标准的工作流程,不是仅仅提数这么简单,更重要的是分析和建议。 一个专业的数据分析师在对业务做数据分析时,流程一般为: 定义问题 搭建框架 数据提取 数据清洗 数据分析 数据可视化 总结建议 如果没有遵循这样的流程,那得出的报告,往往只能得出结论,顶多定位到问题—— 因此,定义问题、分析数据及总结建议,才是数据分析师的核心价值所在,也是无数数据分析师仍在持续学习的原因。 而且和看视频一样,自学往往依旧偏重于工具、理论的学习,无法结合真实场景,容易出现纸上谈兵的现象,推荐用这种方式。 最后谈一下培训课程。 三丰老师--数据分析专家技术总监13 年技术岗位经验,资深数据专家。 工作经历:中华网/实达软件。 无忌老师--数据分析专家对外经贸统计学专业出身,8 年资深数据分析工作经验。

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    天下武功唯快破:从敏捷数据到敏捷数据分析

    数据分析与敏捷 随着敏捷概念的深入人心,数据分析方法论也发生了革新,敏捷数据分析逐渐进入主流视野。 敏捷数据分析不必在开始时花很长的时间构思大而全的分析指标体系,而是低成本快速进行数据探索,几分钟就做好一个分析结果,通过敏捷数据分析工具实现动态切换视角,灵活展示数据,日积月累,指标自然越来越丰富,计算公式也越来越符合业务逻辑 敏捷数据分析过程 敏捷数据分析几乎不需要专职的数据分析师,也不需要开发工程师介入。 目前大多数敏捷数据分析工具都提供上百种以上的可视化效果可供选择。 ■探索分析 需求方往往只给出了模糊范围或者方向,需要通过数据探索给出数据分析的方向。 总结: 敏捷数据分析侧重于通过可视化和自动化工具对数据进行处理和分析,这些工具涵盖了数据分析的各个阶段。

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    TCGA基因芯片数据分析神器,问你接接?

    TCGA分析神器 闭关学习TCGA,想用R语言直接下载TGCA数据库RNA-Seq、基因芯片数据等,不给力的电脑,运行速度太慢,还是建议想搞编程的同学,起码电脑内存8G,200G以上,当然懒人有懒人的处理办法 Summary里面主要讲了本软件涉及的数据集,主要是TCGA中的蛋白芯片数据和一些细胞系数据,点击右边的show按钮可以显示特定数据集中的信息概要,比如点击BRCA show可以查看BRCA的详细信息 乳腺癌热图数据,见下图:可通过滚动鼠标对图进行放大缩小 ? 包含三个分析模块,相关性分析(Correlation),差异分析(Differential)和生存分析(Survival)。 相关性分析(Correlation) ? 差异分析(Differential)-结肠癌VS乳腺癌 ? 生存分析(Survival) 红色表示高表达组,蓝色表示低表达组 ?

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    爬取1907条『课程学习』数据分析哪类学习资源最受大学生青睐

    总共爬取1907条『课程学习』数据分析哪类学习资源最火热最受大学生群体青睐。并通过可视化的方式将结果进行展示! 02 数据获取 程序是接着以『B站』为实战案例! 03 数据分析 1.大学生学习视频播放量排名 读取数据 dataset = pd.read_csv('Bili\\lyc大学课程.csv',encoding="gbk") title = dataset 分析 【片片】《人间课堂》播放量最高,播放量:202万。 在B站从大学课程的内容学习吸引人远上一些课堂内容有趣的话题。 分析 在弹幕数排行中《数据结构与算法基础》最高,弹幕数:33000 通过弹幕量的排行来看,可以看到大家都喜欢在什么样的课堂视频上留言。 与播放量对比,大学生喜欢在课堂内容学习视频上进行发言! 3.up主大学生学习视频视频数 数据处理 #分析3: up主大学生学习视频视频数 def getdata3(): upname_dict = {} for key in upname:

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    大学生毕业应该付费上班,专家这样建议。。。

    有裁员的,有招人的,还有给了offer毁约的,甚至很多之前认为铁饭碗的也免不了失业。 这届大学生挺惨的,上大学在宿舍上网课3年,毕业了,又面临失业。找不到工作。 大学生们将来回忆起大学生活,估计也不是什么美好的回忆。 很多企业主也很惨,因为没有订单,企业亏钱,没办法继续经营下去,没办法扩大生产多招人的比比皆是。 大企业也逃不了同样的命运,国内国外的大企业都差不多,裁员的裁员,招人的招人。 所以这个时候专家上场了。 有专家建议说,大学生不但不应该领工资,还要倒过来付钱给企业,以获得就业资格。 我们姑且不论,大学生们获得的经验到底有什么意义,将来能不能把付出的钱赚回来。 最起码的,大学生交了4年大学学费,已经花了家里很多钱了。接下来继续花钱去工作。家里父母积蓄花不完? 你这样做,连工作的资格都没有,工作的资格都没有,就没有工作经验,没有工作经验就没有收入,没有收入就没有未来。

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    “裸贷”背后,是人性的扭曲还是道德的沦丧!

    导语:近年来,“裸贷”新闻层出穷,那些打着专门服务女大学生口号的非法贷款机构,号称只要学生证和身份证,裸体拍摄照片或视频即可抵押贷款。本期,小助手带你深挖裸贷背后的黑色产业链条。 ? 琳琳家境普通,生活并不富裕,上大学后,看到周围的同学都在用苹果手机很是羡慕,她无意间听同学说起一个贷款平台,便贷款6000元买了iPhone7。 “裸贷、肉偿、自杀”这样的关键词直戳当今社会心窝、引人深思,为什么裸贷黑产人员偏偏选择女大学生?先来看一组某校园贷平台发布的数据,某贷款平台的数据显示,有六成的学生并不清楚校园贷款存在的风险。 当借款人无力偿还,放贷人员还会引诱女大学生进行裸贷甚至要求女大学生肉偿。 ? 某校园借贷平台对8万多名大学生用户做了“借前风险测试”,平均分值65分! (裸贷产业链条) 中介——稳赚赔 中介除了发展裸贷业务,还承担着“发展下家、资源售卖、肉偿交易”的职责。

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    北大院长:为什么美国顶尖大学的学生很少偷懒?

    实际上,对于美国最顶尖的大学来说,入学竞争极为激烈,条件一点也“宽”;除了像加州理工学院等少数大学外,许多大学的淘汰率并不算很高。 那究竟什么原因造成了美国学生的勤奋? 北大学生算是辛苦,但对于一些特别聪明的理科生和大部分文科生来说,日子要轻松得多——他(她)可以偷懒。 如果学生不读书,不完成课后作业,不要说听不懂老师在讲什么,就连讨论都插上嘴。 除了一些家庭经济困难学生,国家和学校往往对这部分学生有减免学费的政策之外,许多学生并不觉得上大学的成本有多高,或者说,他(她)们对于上大学的成本的直观感受并不强烈。 因此,和美国学生上大学以后异常辛苦(而且越是人文学科学生越辛苦)的现象恰好相反,中国学生上大学以后相对要轻松得多(而且越是人文学科学生越轻松),这在很大程度上降低了中国大学本科教育的质量。

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    ACM-ICPC 国际大学生程序设计竞赛亚洲区数据分析:Part 1

    Part1 前言篇 在刚刚结束的第43届ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区总决赛(Asia-East Continent Final)中,由中山大学数据科学与计算机学院的三名本科生组成的队伍,在郭嵩山老师的带领下 Programming Contest, 简称ACM-ICPC),是一项旨在展示大学生创新能力、团队精神和在压力下编写程序、分析和解决问题能力的年度竞赛。 Part2 分析篇 ACM/ICPC竞赛是计算机学科的盛宴,其历史悠久,影响力大。我们何不把历年的比赛情况数据拿来分析一番? (年平均获奖牌数): 图2:金牌总数统计 图3:银牌总数统计 图4:铜牌总数统计 2.2 基于因子分析的综合排名和聚类分析 2.2.1 历年数据 我们整理了各高校机构历年参加中国各赛区区域赛的数据如下表 为此,用KMO检验和Bartlett's检验分析选择的变量是否适合做主成分分析。KMO检验主要用于主成分提取的数据情况。

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    AO3被封的冤冤?可视化数据分析《下坠》

    作为一个非盈利性的开源同人小说数据库网站,站内的文章均由网友贡献,因此也没有核查机制。 看看我们下文对《下坠》的分析就知道了。 本文完整分析代码可在公众号后台回复:下坠 获得。 当然,大家如果感兴趣还可以用词法分析工具分析文章中的攻防次数,非常有意思,但是涉及到敏感词汇,我这里就不再展开了(逃)。本文完整分析代码可在公众号后台回复:下坠 获得。 * * * 欢迎关注公众号:Python实用宝典 还有更多的Python实战教程等着你哦 原文来自Python实用宝典:AO3被封的冤冤? Python实战可视化数据分析《下坠》 [Python实用宝典]

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    中国的大学生太多了吗?

    之前曾有一位知乎网友发消息给我,大意是他觉得现在大学生太多了,毕业后很多也找不到工作,所以不想上大学,打算直接报个编程培训班,学完了早点工作,问我什么建议。 也就是说把我国历史上所有毕业的、没毕业的大学生都加一起,还不够刷个知乎。 我们每个人因为所处的环境不同,以及观察者偏差的存在,对于同一个现象会有不同的感知,进而有可能影响判断。 说回到大学生数据,既然已经找到了这些,不妨再做个趋势性的分析:看一看每年大学毕业生的变化情况。 ? 这是历年本专科、研究生毕业生,以及留学归国人数的变化。 除了教育数据外,还有大量其他行业的各类数据。别只是抱怨信息不对称,信息就在那里,就看你有没有去挖掘。对数据分析感兴趣的同学,这也是个很好的练习数据来源。期待能看到你们的数据分析案例。 文中的表格使用 pyecharts 绘制,在之前关于 苹果、虎扑、世界杯 的分析文章中也多次使用。推荐配合 jupyter 来使用。

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    人力资源年终数据分析报告怎么写?这份攻略拿走

    人力资源数据分析数据事实说明取得的成绩,同时也说明公司人力资源现状和发展趋势,这部分主要就是对当年的人力资源数据进行分析,是报告最重要的部分。 3、薪酬数据分析 工资、奖金,福利各类别占比:分析年度薪酬中各个类别的薪酬占比,从而对各个类别的占比数据有个合理的判断 部门薪酬占比:各个部门年度的薪酬占比,分析判断哪些部门薪酬占比数据的异常 职级薪酬占比 :各个职级的薪酬占比,通过这组数据分析各职级人员薪酬占比的合理性 历年年度薪酬数据对比:对一年的12个月的数据和历年的数据进行对比,找出数据的规律,为来年的次薪酬预算做参考依据 4、招聘数据分析 招聘完成率 上面为大家详细拆解了人力资源数据分析的各个模块,下面来讲讲如何制作人力资源数据分析报告。 这样的一份生动的数据可视化报告比ppt类报告强多了,在汇报时也更加方便领导理解我们的分析过程,认可我们的分析结论 最后放上人力资源数据分析整体的指标拆分图:

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    数据分析大学生成绩背后的诱因

    实际上,我们的分析显示,在寝室待的时间越长,平均而言成绩越差。 类似的,对成绩好坏有区分作用的数据还有很多。某专业有80多名学生,我们观察了专业成绩前5%和后5%的各四名学生进出图书馆的次数。 那是因为我们已经对大量的数据特征与待预测对象进行了关联分析,得到结果之后我们再去思考背后的因果关系,所以呈现给各位读者的,已经是分析之后的结果了。 自杀者固然是极端,但是抑郁症在大学生中已经成为一个显性问题,很多大学生因此受到了精神上的巨大折磨,在学业、感情和走进社会后的工作中,因为心理疾患而辜负了仅此一次的最美青春。 于是我们和心理健康中心合作,希望能够找到这些“积极参加集体活动,在校园里也没什么朋友”的学生,重点预防这些学生可能出现的心理问题。 夏虎多次说到,发挥数据的外部性是教育大数据的精髓,因为学生的行为数据里面蕴藏着大量有价值的信息,而且针对行为数据分析是实时的,能够抓住学生的当前的异常问题,避免“亡羊补牢,为时已晚”的悲剧。

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    程序员辞职卖卷饼,4天挣了1个月工资……所以我应该改行卖卷饼吗?

    真是骗得不漏痕迹,文字游戏好玩?毒鸡汤请你自己喝。 ? 其实三四千都是刚入行的学徒工资,想要高薪,必然需要一个技术积累的过程,哪个程序员不是一步一个脚印儿过来的?吃得苦中苦,方为人上人。 技术精工资低,能怪谁?你爸你妈花钱供你上大学,难道是为了让你更好地摆地摊吗? 当然,个人的选择固然无可厚非,还请媒体不要猎奇宣传,良心不会痛吗? ? 为什么父母不惜一切代价供子女上大学,还不是因为要提升你的价值,拉开和普通人之间的差距吗? 而新闻中的哥们放弃了这四年建立的优势,瞬间与煎饼大妈们回到了同一起跑线,甚至说,大妈们摊饼手艺更娴熟,在“地摊界”比大学生跑得快多了。 试问,真的是明智的选择吗? 大妈摊煎饼月入10万啦; 大学生卖煎饼月入13万啦; 天津煎饼馃子协会要出标准啦; 舌尖上的煎饼啦; 月薪上万女大学生辞职摊煎饼啦; 煎饼摊月入3万,怎么会少一个鸡蛋啦; 外国人专门学做煎饼啦; 而今天

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    拥抱变化

    社会在变化,你不知道21世纪已经是大学生遍地,讲求学历与能力的,如果高中都没读完,就去找工作,那你很可能会吃闭门羹。 她告诉我一句话:读书能改变命运,必须上大学。 终于,我和大多数90后一样考了一所一本大学,去了我想去的城市——杭州。 村里的某某考上大学了,这次是我,不是别人家的孩子。 从这点,我其实建议看比如清宫戏、武侠剧、玄幻的,这些一般没什么价值,而且脱离现代社会太久。如果你真的喜欢这类的,可以去看这类的电影,比较快餐式的吸收。 2 对待国家国际相关的。 因为科技或者进步虽然大多数与我们是直接相关的,但你的学习或者了解应该是尽量同步的。并且去花一定的时间去适应掌握基本的技能,以免被市场出局。 总有人反应大学生总是那么潮流,什么都是最新鲜,概念也是最新颖的,除了他们有更多的时间之外,就是他们对于科技的进步的方法工具是最容易接受并去使用给出反馈建议的。

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    4个数据分析师的必备技能,让你走弯路!

    01 要打好扎实的 SQL 基础 SQL 基础之所以重要,是因为数据分析分析数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用,不仅能提取到需要的数据,还能大大提高工作效率。 对于一些需要 深入分析用户行为的数据,用 SQL 提取数据的时间可能会占据整个数据分析过程的 50%,甚至 80%,而对于未开发成数据报表的常用数据需求,比如游戏封测、开测期间的日报和周报,则需要编写大量的 熟悉使用 Excel 的各项功能对一名优秀的数据分析师来说非常重要。 03 要有统计学基础 统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学,其中的理论及依据就是数据分析的理论和依据。 统计学是数据分析的理论基础,可以使数据分析更加系统化,以系统的数据科学作为数据分析的指导,才会更好地为数据分析服务。 没有统计学基础的分析师的职业发展之路不会长远,因为其在工作中可能会常常遇到不知道该用什么方法找寻数据规律的瓶颈,因此掌握数据分析的统计学基础知识是成为一名优秀数据分析师的基础,这也是在招聘数据分析师岗位时要求应聘者具有统计学知识的原因

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    这套全面的数据分析工具打包送你,拿走

    有人说AI工程师,也有人说高级咨询师,还有人说网络安全工程师.....从百度,知乎看到的答案层出穷,但80%的答案里都出现了一个相同的职业,那就是数据分析师。 现在越来越多岗位都对数据分析能力有要求,在招聘网站上,运营、产品、财务、金融等等岗位都要求会数据分析。 据统计,北上广地区每天的数据分析人才缺口就超过1W多,而且1年经验的数据分析岗位有一半月薪在20k以上。 如何才能掌握数据分析能力,最重要的两点就是工具和思维,这篇先来说说数据分析工具。 专业的数据分析软件:FineBI/tableau 出了上面讲的两类的数据分析工具,还有一种就是专业的数据分析软件,前面的excel的产品定义这只是数据分析,还有诸多其他功能,比如开发小游戏,作画,这些功能 这类分析工具在效率和性能上都是数据分析的绝佳选择,也是未来数据分析工具发展的必然趋势 总结 选择哪个数据分析工具,就好像买手机一样,基本的电话、短信的功能大家都有,是买苹果还是买华为呢?

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