1 单指标分析方法 顾名思义，用单个数据指标进行数据分析 适应场景：接触新任务，不了解数据情况，不了解业务形态 优先看KPI指标（收入/成本等）关键指标，再看细节 1.1 周期性分析法 收入的产生，...在数据差异非常大的时候，可以利用平均数倍数分层。...2 多指标分析方法 使用多指标分析法，可以综合收入与成本两个指标，评价业务，并了解收入/成本是怎么产生的，给出业务建议。...如，高、帅： 高 + 帅、矮 + 帅、高 + 丑、矮 + 丑 2.制作矩阵： 1.明确对象与评价指标，准备数据； 2.计算平均值，进行分类； 3.做出散点图，观察数据形态； 4.给每个分类命名...指标拆解与结构分析的区别： 指标拆解是将一个指标拆解成两个新的指标； 结构分析 是将一个指标的结构进行拆解，如总消费=食物消费+饮料消费，但是指标还是消费，并没有改变。
前言 排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。...前面通过11篇内容的学习，我们已经深刻的了解了十大经典排序算法，本文将对这十大经典算法进行总结，比较与分析。 1....十大经典算法总结 名词解释： n: 数据规模 k: “桶”的个数 In-place: 占用常数内存，不占用额外内存 Out-place: 占用额外内存 4....程序执行时所需存储空间包括以下两部分： （1）固定部分：这部分空间的大小与输入/输出的数据的个数多少、数值无关。主要包括指令空间（即代码空间）、数据空间（常量、简单变量）等所占的空间。...(qq.com) 十大经典排序算法的复杂度分析_排序算法时间复杂度-CSDN博客
2、在行业知识方面，数据分析要求对所从事的行业有比较深的了解和理解，并且能够将数据与自身的业务紧密结合起来；而数据挖掘不需要有太多的行业的专业知识。...将待分的字符串与一个充分大的机器词典中的词条进行匹配。分为正向匹配和逆向匹配；最大长度匹配和最小长度匹配；单纯分词和分词与标注过程相结合的一体化方法。...如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。...4.2.5 数据相似度 聚类分群效果可以通过向量数据之间的相似度来衡量，向量数据之间的相似度定义为两个向量之间的距离（实时向量数据与聚类中心向量数据），距离越近则相似度越大，即该实时向量数据归为某个聚类...SAS: 是一个模块化、集成化的大型应用软件系统，由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...，可以在一大堆需求塞车的时候，按领导等级高低排序给数。...管得了期望时间，才好体现数据分析的业绩。...八、小结 满足了5w的，就是一个完整的数据分析需求了。梳理数据分析需求，不但能减少重复工作，更可以为数据分析师发现项目机会，提高BI使用率，体现工作业绩打下坚实的基础。至于具体如何做，下篇再分享。
大数据分析Storm:Apache Storm是一种开源的分布式实时计算系统。Storm加速了流数据处理的过程，为Hadoop批处理提供实时数据处理。...SQLStream:SQLStream为流媒体分析、可视化和机器数据持续集成提供了一个分布式流处理平台。...提供数据存储服务获取、分析和访问任何数据格式、数据管理服务以处理、监控和运行Hadoop及数据平台服务安全、存档和规模一致的可用性。...Lambda架构框架主要包括： Twitter’sSummingbird：Twitter的开源Summingbird大数据分析工具，通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。...Lambdoop:Lambdoop是一个Java框架，用于以与Lambda架构一致的方式开发大数据应用。
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。...在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。...与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。...在物联网时代，与客户交流的方式有很多。...大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
摘要本文旨在全面解读从数据准备到模型优化的机器学习全流程，特别针对初学者面临的模型训练复杂性问题。...引言机器学习模型的训练是一个复杂且多步骤的过程，涉及数据预处理、模型构建、参数调优、以及训练优化等多个方面。对于初学者而言，理解并掌握这一全流程往往是一大挑战。...本文将从数据清洗开始，逐步深入到超参数设置和分布式训练，通过实例演示和详细解释，帮助读者克服这些障碍。数据准备数据清洗数据清洗是机器学习流程的第一步，也是至关重要的一步。...它涉及处理缺失值、异常值、重复数据以及数据格式转换等。...'string_feature'], errors='coerce')# 保存清洗后的数据data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)配图：数据清洗流程图模型构建与超参数设置模型构建选择合适的模型是机器学习成功的关键
Excel数据整理与分析 应用层工作流程 知识点部分 需要掌握以下基本知识点: Excel的基本工作流程及工作簿、工作表、行与列、鼠标状态、单元格的相关参数。为后面章节打牢基础!...基本工作流程 数据的存储—-》 数据的处理———》数据的分析———》数据的呈现 名词解析 enter image description here 工作簿 即一个Excel文件； 工作表 分为当前活动工作表和非活动工作表...； 如Sheet1 是当前活动工作表；其他的是非活动工作表 Alt text 一个工作簿可容纳255个工作表； 行与列 CTRL+Down 可下滑至最后一行，即1048576行； CTRL+Right...向下拖动 Alt text 二.快速复制属性 单元格 回顾笔记整理 1、Excel的基本 工作流程是数据存储数据整理-数据分析-数据呈现 2、一个工作簿默认最多能建255个工作表，内存大的可以更多...3、一个工作表有1048576行、16384列” 4、一个工作表约172亿个单元格，-个单元格能存放32767个字符 5、鼠标三大状态:选择柄、移动柄、填充柄。
[b607484073da6aa9c57843811040a220.png] 数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。...本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。...例如，1周前消费过的用户比1年前消费过的用户价值大。 Frequency消费频率：用户在统计周期内购买商品的次数。例如，购买频率高的用户价值比偶尔来一次的客户价值大。...1.3 漏斗分析 / AARRR 漏斗分析模型是一套流程式分析模型，已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常欻据运营与数据分析中，可以帮助我们把握每个转化节点的效率，能够直观的发现问题所在，从而优化整个业务流程...例如：在图表中设置目标值、平均值、中位数等标准，与实际数据形成标准对比，分析数据情况。
，能够简便的画图 独特的数据结构 为什么使用Pandas Numpy已经能够帮助我们处理数据，能够结合matplotlib解决部分数据展示等问题，那么pandas学习的目的在什么地方呢？...，我们将读取一个真实的股票数据。...17.98 17.54 16.50 122471.85 0.88 5.28 4.19 0.00 统计运算 describe() 综合分析...highlight=plot#pandas.Series.plot 文件读取与存储 我们的数据大部分存在于文件当中，所以pandas会支持复杂的IO操作，pandas的API支持众多的文件格式，如CSV...# 选取10行数据保存,便于观察数据 data[:10].to_csv(".
浅谈数据分析与数据挖掘? 数据分析和数据挖掘都可以做为“玩数据”的方法论，两者有很多的共性，也有显著的差异。 ...数据分析与数据挖掘的区别 数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析，广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘，我们常说的数据分析就是指狭义的数据分析。...专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。...(2)作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析(定量)。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。...所以数据分析(狭义)与数据挖掘构成广义的数据分析。 来源：数据科学网公众号
正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库。 让我们启动IPython并对我们的示例数据进行一些操作。...，我们可以看到它找到了四列与上述模式匹配的列。...单独使用Python非常适合修改数据并做好准备。现在有了Pandas，您也可以在Python中进行数据分析。...数据科学家通常将Python Pandas与IPython一起使用，以交互方式分析大量数据集，并从该数据中获取有意义的商业智能。查看上面的网站了解更多信息。...这是来自Apache Spark项目的大数据分析库。 PySpark为我们提供了许多用于在Python中分析大数据的功能。它带有自己的shell，您可以从命令行运行它。
今天继续更新九大数据分析方法系列。在工作中，我们经常会问： 下雨和业绩下降有多大关系？ 销售上涨和新品上市有多大关系？ 营销投入与业绩产出有多大关系？...二、什么是“相关分析” 相关分析，特指：找到两个数据指标之间的相关关系。 比如一个APP里，用户反复浏览一款商品，所以他会买吗？...常见的有三种形态： 在结构分析法中，整体指标与部分指标之间关系 在指标拆解法中，主指标与子指标之间的关系 在漏斗分析法中，前后步骤指标之间的关系 （如下图所示） 这三种情况，称为：直接相关。...五、相关分析的不足之处 世界上没有完美的分析方法，相关分析有两大不足之处。 不足一：相关不等于因果。 两个指标相关关系，本质上只是一条数据公式计算出来的结果，至于两个指标为啥相关？...想分析这种非量化特征与指标之间的关系，需要用到另一种分析方法：标签分析法。以后再分享哦。
今天继续跟大家分享：分层分析法。这个方法也非常简单实用，即可以弥补矩阵分析法的缺陷，又是用户分群，商品ABC分析的基础，很实用哦。 一、为什么要做分层 分层分析，是为了应对平均值失效的场景。...，分层对象就是：用户，分层指标就是：消费金额 想区分商品销售额，分层对象就是：商品，分层指标就是：销售金额 想区分门店营业额，分层对象就是：门店，分层指标就是：营业收入 这些要提前想好 第二步：查看数据...此时还可以用“二四六八十”法则，即计算个体与平均值的差异，然后： 比平均值高的，根据平均值的2倍、4倍、6倍、8倍、10倍，分层 比平均值低的，根据平均值的1/2、1/4分层 这样的分层，能有效区分远远高于平均值的个体...有很多讲数据分析的文章会提到分层分析，比如应用于商品的，叫ABC分类，应用于用户的，叫用户分层，应用于业务的，叫二八法则。本质都是一回事。...数据分析的方法有很多，一口吃不成个胖子，小熊妹会从一个指标到两个指标、三个指标、N个指标，逐步为大家展示，敬请期待哦。 作者：小熊妹。数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟大家分享的是九大数据分析方法系列。今天介绍的是漏斗分析法，漏斗分析法是一种基础的，处理多个指标分析问题的方法，有很多应用场景。 一、为什么叫“漏斗” 漏斗是对一个连续的操作步骤的形象称呼。...在做漏斗分析前，要认真梳理自己分析的流程，看清楚到底有几步组成。 条件二：数据上，每个步骤得有数据记录。 这一点很重要，决定了到底漏斗分析能不能做。...很多人误以为漏斗分析法是互联网专用方法，其实是因为传统企业的流程很少有数据记录而已。...比如，和相似的商品比较，发现可改善的环节（如下图） 自身与自身相比，观察自己经营的走势（如下图） 总之，通过优化做的不好的环节，提升整体转化率，是最终目标。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
今天继续跟小伙伴们分享九大数据分析方法系列——结构分析法。结构分析法是一种很简单的方法，也是数据分析是否入门的重要标志。一般没入门的人，对分析方法的掌握就到此为止了。...知道结构，能更容易解读出整体数据变化背后的原因。...甚至有人直接宣布：数据分析就是拆解……好吧，这是很错误的。 四、结构分析法的不足 结构分析法是一种：知其然，不知其所以然的方法。只适用于发现问题，不能解答问题。...单靠结构分析法就解答不了了。 从本质上看，结构分析法只是用一个或几个分类维度，对一个指标做拆解和分类对比。因此是种很初级的方法。比如矩阵分析法，就能利用两个指标做分析，又比结构分析法更进了一步。...数据界新人，喜欢数据分析、数据挖掘。
大咖说.jpg 1.1 为什么说可视化本身就是分析方法 数据可视化就是把枯燥的数据用图形化的方式展示出来，从而能够更好地理解数据背后的含义。...数据的图形化本身就是分析，通过图形化展示给我们一种概念，一种比较结果，一种特征，告诉我们发生了什么，从而对数据分析的结论更加清晰明了。...因为大数据的复杂性，大数据的可视化创意层出不穷，需要从事数据分析的相关人员多借鉴他人的经验，不断积累自己的经验，从而能够更加直观地表示大数据背后的含义，进一步发挥大数据的价值。...4．联结Connecting 联结也是一个强大的数据分析方法，通过数据间的关联，可以把用户的数据关联组合在一起，衍生出新的想法。...啤酒+尿布的故事就是典型的联结方法，即通过对购物篮中产品组合的分析，找到最相关的两种产品，从而确定产品与产品间的联结，然后在现实生活中将两种产品或者服务关联起来，提高客户的满意度和产品的销售额，实现Upsell
摘要本文旨在深入探讨AI大模型的基本组成，重点解析 Transformer 模型结构、注意力机制、以及预训练与微调的概念。通过详细的技术解析和可运行的示例代码，帮助读者理解大模型的工作原理和内部架构。...引言随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成就。Transformer架构作为大模型的核心，通过其独特的注意力机制，实现了高效的数据处理和模式识别。...预训练与微调预训练预训练是大模型训练过程中的一个重要环节。通过在大规模无监督数据集上进行预训练，模型可以学习到丰富的语言知识和模式。常用的预训练任务包括掩码语言建模（MLM）和下一句预测（NSP）等。...微调则是在有监督数据集上对预训练好的模型进行进一步训练，以适应特定任务的需求。总结本文详细介绍了AI大模型的基本组成，包括Transformer模型结构、注意力机制、以及预训练与微调的概念。...未来，AI大模型将在自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域继续取得突破。随着模型规模的不断增大和数据量的不断增加，AI大模型的性能将进一步提升。
©如需了解更多内容，请参阅报告“Top 10 Trends in Data and Analytics,2020” 近日，Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势，为数据和分析领导者的新冠疫情（...数据和分析领导者应检验以尝试以下十大数据和分析趋势，加快新冠疫情后的恢复： 趋势1：更智能、更高速、更负责的AI 到2024年底，75%的企业机构将从人工智能（AI）试点转为AI运营，基于流数据的分析基础架构的数量将因此增加...X分析与AI、图谱分析等其他技术结合起来，将对未来自然灾害和其他危机的识别、预测和规划发挥关键作用。 趋势5：增强型数据管理 增强型数据管理利用ML和AI技术优化并改进运营。...随着数据和分析的上云，数据和分析领导者仍然很难实现服务与用例的协调一致，这就增加了不必要的治理和集成开支。 数据和分析问题的关键，已经从某项服务的成本转为如何在定价之外满足工作负载的性能要求。...它帮助数据和分析领导者找到数据中未知的关系，并查看传统分析技术不易分析的数据。 THE END.
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