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数据分析与挖掘的流程和方法

通过问问题,确定分析目标,明确目标,拆解成各个小目标。 以上面的例子,其实是想做关于做会员画像,实现精准营销,这个是目标。 数据采集 根据目标需要拿到采集对应的数据数据可能存在不同的数据源中。比较常见的几种数据源: a. API接口:有些数据,会有开发的接口,比如输入手机号码可以返回对应号码的归属地,有开放的外部API调用,需要的熟练运用Python或Java等编程语言。 模型的具体化就是会员销量预测公式公式可以产生与观察值有相似结构的输出,这就是预测值。 5. 数据决策自动化 这一步是将决策自动化系统化,提升生产力。到这一步,已经排除了人为决策的弊端,比如决策执行不到位或者执行理解偏差,无法切实贯彻执行。

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COUNTIF函数,“聪明的”选择

情形2:统计某单元格区域中有效的电话号码 在COUNTIF函数中使用运算符“<”和“>”,可以在某单元格区域内统计有效电话号码的数量。 例如,COUNTIF(“数据单元格区域”,”>”&10000000000) 情形3:根据电话号码查找城市中的客户数量 这种情形使用COUNTIF函数可能存在瑕疵。 例如,可以使用countif(“数据范围”,”22*”)查找电话号码以22开头的客户数量。(注:只要电话号码具有可识别的呼叫代码并存储为文本,此方法就可以正常工作。 当需要计算一组数字的平均值,但需要排除零时,可以很好地使用此技巧:SUM(“数据区域”)/COUNTIF(“数据区域”,“<>0”)。 情形7:对文本排序 假设单元格区域A1:A10中有c、b、d、f、h、j、e、a、i、g,当输入公式:=COUNTIF(A1:A10,”<c”),返回结果2。

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    不会这5个Excel函数,不好意思说会做数据分析

    熟练掌握这5函数,走遍职场都不怕。 计算方法: 在D2列输入公式“=RANK(B2,B2:B19)”,B2:B19代表固定B2到B19这18个数据,快捷键“F4”可以固定数据区域。 (1)主要用法一:利用COUNTIF函数识别重复数据 案例:现有一组客户电话号码,需要通过客户回访了解客户对公司产品的看法,为不过度影响客户感知,一个号码原则上只能拨一次,所以现在需要对相同号码进行筛选 案例:现有一组电话号码,需要将电话号码前3位与后4位提取出来。 方法: 在B2单元格输入公式“=LEFT(A2,3)” 在C2单元格输入公式“=RIGHT(A2,4)” 最终计算结果: ? 案例:现在一组电话号码,需要用座机进行拨打,经判断所有号码均为异地号码,即需要在所有电话号码前加0。 方法一:在B2单元格输入公式“= CONCATENATE("0",A2)” 最终计算结果: ?

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    开工大吉:几个让你月薪3万+的excel神技能

    ▲举例:60分以上的晋级,低于60分的补考,低于30分的淘汰 - 02 - SUMIF和SUMIFS函数 用途:对一个数据表按设定条件进行数据求和。 函数公式: =VLOOKUP(查找值,数据表,列序数,[匹配条件]) 函数解释: 相当于=VLOOKUP(找什么,在哪找,第几列,精确找还是大概找一找) 最后一个参数[匹配条件]为0时执行精确查找,为1 ▲举例:根据身份证号码,自动获取出生日期,=TEXT(身份证号,"0-00-00")这里的TEXT函数作用是将MID取出的8位数按0-00-00的格式输出显示。 函数公式: =WORKDAY(开始日期,天数,[假期]) 函数解释: 天数是指工作日,函数会自动排除周六日,当然还有节假日也是不工作的,可以列出节假日利用参数3引用,这样也可以排除节假日或其他指定日期。 ▲举例:求某部门某产品发货总金额(只要将上面的公式后面乘以求和列就可以)。 - 08 - RANK函数 用途:用于排名计算。

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    宝,别踩我蜜罐了,可好?

    我是一位的良民,从不做未授权的网站攻击。 0x01:简单分析 不到一个月的时间就有这么多的攻击行为。 反查一下域名 获取到了网站的注册人姓名(拼音) 证明一下IP与域名的关联 查看一下域名的详细whois 获悉是河北人 利用阿里云的找回域名 获悉手机号 153******33 查一下河北的153号码段 如果一个一个去查 就太浪费时间了 小Tisp: 利用手机号去生成全部的字典,然后走淘宝去测试空号,再排除其他城市的号码,再去挨个验证信息。 其实 还有一些不是蜜罐的攻击行为 0x02:后话 1、不排除对方也是受害者,只是被用来做跳板。 2、不排除自己对外的恶意攻击。 3、我只希望对方自己去查,而不是我去查。 自己去查,如果你查到黑阔IP定位到人,本身就对受害者造成了二次的伤害,还有就是对原始的数据进行了数据的污染。按正常的渠道走,结合对方的配合,才是溯源取证。

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    【干货】这17个技能,让你的Excel飞一样的提升

    1、最快数据公式求和 选取空行,点Σ(或按Alt + =)可以快速设置求和公式 ? 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个,可以选定位,然后再点Σ(或按Alt+ =)可以快速设置求和公式。 ? 3.拆分姓名和手机号码 先输入第一个姓名,选取它和下面的空行,按Ctrl+E,一秒搞定拆分(提取手机号码同样方法) ? 即使手机号码位置不定,也可以提取出来 ? 6、查看局部数据 演示数据时,经常需要查看一个表格的局部数据,调整比例太慢了。视频 -缩放到指定区域。 ? 7、查找公式引用单元格 想看看公式引用单元格的位置,只需要点击“追踪引用单元格”. 9、公式中快速选取区域 在公式中需要选取区域时,按ctrl+shift+向下箭头即可快速选取,不用再拖了。 ? 10、小数变整数 按ctrl+shift+1 即可快速把区域内小数变成整数 ? 17、Rank函数 作用:计算某个值在一组数据中的排名 示例:在C列计算当日收入的总排名 =RANK(B2,B:B) ?

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    腾讯云号码保护小城市号码不足解决方案

    解决方法 N:每天绑定次数上限 P:号码个数 D:计算时间周期 T:绑定时长 计算公式: N=P*D/T 方法一.让商家增加号码数量 P与N成正比例线性关系,增加一个号码公式: N=(P*D/ 方法二.增加X号码数量 也是线性关系,增加一个X号码公式: N=(P+1)*D/T 方法三.挪用其他地区号码 增加一个城市,公式: N=(P*D/T)+(P*D/T) 优点 方法四.缩短绑定时长 时间与次数成反比,缩短一个单位时间,公式: N=P*D/(T-1) 1.png

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    波常用函数公式,值得收藏!

    《一波常用函数公式》微信推送后,同学们很是喜爱,今天重发,小伙伴们可以收藏一下,在日常工作中如果有类似的问题,拿来即用。 2、查找重复身份证号码公式: =IF(COUNTIF(A:A,A2&"*")>1,"重复","") ? 3、用出生年月来计算年龄公式: =DATEDIF(A2,TODAY(),"y") ? 5、根据身份证号码提取性别公式: =IF(MOD(MID(A2,15,3),2),"男","女") ? 6、根据身份证号码计算退休时间: =EDATE(TEXT(MID(A2,7,8),"0!/00! 16、用VLOOKUP函数查询数据: =VLOOKUP(C14,B1:C10,2,) ? ②第三参数是数据区域的第几列,而不是工作表的第几列。 ③如果第四参数忽略,VLOOKUP函数查找时模糊匹配,但要求数据源区域升序排序。 ?

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    为什么说买彩票是交智商税?

    我们来分析一下双色球的中奖几率,计算之前先普及下基本的数学知识,彩票是一堆数字的组合,对数字的顺序是有要求的,这里就要用到组合公式,组合数公式是指从 m 个不同元素中,取出 n(n ≤ m)个元素的所有组合的个数 计算公式如下: c(m, n) = m! / n! * (m - n)! !号表示阶乘,比如5! 双色球投注号码由6个红色球号码和1个蓝色球号码组成。红色球号码从1-33中选择6个;蓝色球号码从1-16中选择1个。 我们再来看看超级大乐透的中奖几率,级大乐透是指由购买者从01—35共35个号码中选取5个号码为前区号码,并从01-12共12个号码中选取2个号码为后区号码组合为一注彩票进行的基本投注。 你押错的可能性非常,押错的成本小到可以忽略不计,但是万一押对了,奖励却非常高。在这种情况下,试一下仍然是明智的。

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    从身份证号码提取归属地等相关信息,你还在纠结用什么公式?真的out了!

    关于Excel内将身份证号码提取归属地、生日、性别等,有以下两个方法: 一、公式法 获取全国身份证归属地信息表,然后用公式直接读取,方法比较简单,如下所示: 1、身份证归属地获取 可以在网上搜索,其实很多地方都能找到相关的信息,最好是直接的Excel表格式的,如果需要,也可以从文末分享的配套数据链接中下载。 如下图所示: 2、公式读取归属地相关信息 有了这个基础的数据表后,根据身份证号码提取户籍地就很简单了,公式如下(假设身份证号码在A2单元格): =VLOOKUP(LEFT(A2,6) ,'全国身份证号码属地(无港澳台)'! A:C,2,0) 如下图所示: 二、网络直查法 上面的公式法虽然简单,但是有一个问题,就是获得的归属地基础信息表无法更新,而且大部分现在能找到的版本都不包含“撤县变市”的情况,所以,有些身份证号码无法识别

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    3D概率实战之说

    3D游戏的前推法就是利用以往的中奖号码数据,分类统计或形成相应的图表走势,再根据该历史经验和数据,推测未来可能或不可能发生的现象,从而选择或排除相应的组合或类型的方法。 假设有10种可能的发展趋势,如果用选择法来操作,成功概率就为10%,而运用排除法剔除某种趋势,其成功概率就为90%。所以在选号过程当中,运用最为广泛的就是排除法。 再比如百位号码在连续三期当中开出6、5、4递减形式,通过查找历史数据发现,类似现象常常不会再次同量递减,即“非对称”发展,从而排除百位号码中本次极难开出数字3。 4、后推法。 大小组合的组成与奇偶是相应的,各有35注不同的全、全小号码,两大一小与两小一也是各为75注,对应的号码组合见(图表3)。 5—3=2,那么分析的结果就是和数尾5下期极难开出,从而可以排除其所对应的22注号码。 积数:中奖号码的三个数字相乘的乘积称为“积数”,可分为积数和小积数。

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    公式来自动校验身份证号码

    公式来自动校验身份证号码 在工作中,经常会碰到身份证号码录入出错的情况,而单位有很多人的身份证号需要核对时,则会很麻烦,这里提供一个可以自动校验身份证号码公式以及表格,可以方便快速的校对身份证号 在系统中尤其是在EXCEL中录入身份证号码,出错的可能性很多,如位数不等于18位、号码中数字错误、后3位变为0、员工提供假身份证号码、身份证号码输入重复等,我们可以从多个方面来验证输入的号码是否规范,如长度是否为 根据校验码的计算方法,如果身份证号码位数不对、一不小心把数字输错、后3位全为0甚至输入其它内容的时候,通过数据验证都可以进行错误提醒。 1,0;2,”X”;3,9;4,8;5,7;6,6;7,5;8,4;9,3;10,2},2,0)&””=RIGHT(A2,1),”合法“,”不合法“) 公式解析: 这是多个函数的嵌套公式,其中的思想就是和前面讲的验证方法一致 ,以B2单元格公式为例。

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    一组匹配中国大陆手机号码的正则表达式

    来源:http://t.cn/E5A6FK0 正则表达式 ([PCRE]) 匹配所有号码(手机卡 + 数据卡 + 上网卡) 匹配所有支持短信功能的号码(手机卡 + 上网卡) 手机卡 虚拟运营商 物联网数据卡 正则表达式 ([PCRE]) 如果你需要 POSIX 标准的正则表达式,点击这里 匹配所有号码(手机卡 + 数据卡 + 上网卡) [^(?:\+?86)?1(? :[14]0\d{3}|[68]\d{4}|[579]\d{2}))\d{6}$][匹配所有号码(手机卡 + 数据卡 + 上网卡)] 匹配所有支持短信功能的号码(手机卡 + 上网卡) [^(?:\+? / 1701 / 1702 物联网数据卡 支持数据流量 号码长度 13 位 运营商 [1] 号段 中国移动 1440X / 148XX 中国联通 146XX 中国电信 1410X 上网卡 支持语音通话 修复排除型字符集合和排除型的字符范围中未排除非数字。 优化部分正则表达式。

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    概率抽样方法简介

    概率抽样也称为随机抽样,指在总体中排除人的主观因素,给予每一个体一定的抽取机会的抽样。 :例如我现在有一个包含qq的号码数据集,数据量100万,需要随机抽样1万去做测试 数据源示例: 由于qq号本身的所有数据都是有差异的,不存在周期性的特性,并且是数值型的数据,所以可以采取取模的方式来进行随机抽样 ,用sql实现的简单示例如下: select * from table_a where mod(qqno,3)=1 limit 10000 (2)场景二: 数据源:例如我现在有一个包含vopenid的号码数据集 :例如现在有个包含vopenid,等级,充值金额三个属性的100万号码包,需要选出1万个测试用户 数据源示例: 代码实现方式:用开窗函数对数据源进行排序,然后用取模这种比较简洁的方式来选取对应的数据, (3)对于每一个随机选出的近邻xn,分别与原样本按照如下的公式构建新的样本。

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    摆脱手工计数,用它提高工作效率10倍

    在职场办公中,我们经常会有这样的需求:需要根据特定的条件对数据进行计数。比如统计某部门的人数、比如判断满足条件的记录是否在数据表中存在。 这时候,countif函数简直不要太好用。 想要摆脱统计数据到两眼发黑,就让countif来帮你计数吧。 一、什么是计数函数countif? count,在英语里是统计,计数的意思。if,是如果的意思。 如果直接对身份证号码列进行统计计数,如C2统计公式如下: =COUNTIF($B$2:$B$11,B2) 统计结果大于1的,即出现的次数大于1,就判断为重复。如上图,结果显示很多身份证出现了重复。 这两个身份证号码明明是不一样的! 原因在于,虽然案例演示中的身份证号码列为文本型数值,但是,在countif函数中,文本型数值和数值型数据都会被识别为数值进行统计。 所以对于有18位数值的身份证号码来说,后3位,就全都被默认为0。因此才会导致countif函数误将猴子和孙大圣的身份证号码识别为相同的号码。 那么这类问题要怎么解决呢?

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    AI分析手机实现精准扶贫:伯克利研究登上Nature

    相较于多哥政府采用的地理位置目标确定方法,研究者使用机器学习方法将排除误差减少了 4–21%。 而相较于需要全面社会登记(一种假设,多哥并不存在这种登记)的方法,机器学习方法将排除误差增加了 9–35%。 通话:来电者电话号码、接收者电话号码、通话日期和时间、通话时长、拨打电话的基站 ID;SMS 消息:发送方电话号码、接收方电话号码、消息的日期和时间、发送消息的天线 ID;移动数据使用:电话号码、交易日期和时间 、数据消耗量(上传和下载相结合);移动货币交易:发送方电话号码、接收方电话号码(如果是点对点)、交易日期和时间、交易金额以及交易类型的广泛类别(现金、现金、点对点或 账单支付)。 大家比较关心数据隐私问题,为了保护获取到的数据机密性,该研究在分析之前通过将每个电话号码哈希编码为唯一 ID 来对 CDR 进行化名。这些数据存储在大学服务器上,设置了访问权限。

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