用户分析微信官方的 API 文档链接地址为：微信开放文档其中一个 API 的返回的字符串。...ref_date": "2023-04-23", "user_source": 0, "new_user": 0, "cancel_user": 0 } ]}微信数据统计的问题在微信数据统计的时候...，如果你的请求日期是当天的话，API 会提示数据错误。...这是因为微信的数据统计不能提供当前的数据。...，微信没有办法正确的返回数据。
客户价值分析就是通过数学模型由客户历史数据预测客户未来购买力，这是数据挖掘与数据分析中一个重要的研究和应用方向。...这里以信用卡为例，讨论和分析信用卡客户价值。...此外，要科学地分析和预测客户未来价值，有必要用长度和宽度的二维样本数据建立一套牢固、可靠的随机过程模型，样本越大，客户未来价值的预测结果就越接近未来的事实。...其中二维样本数据是指客户购买频率与购买金额是两个相互独立的不同的行为维度，不具有相关性。...对于信用卡客户而言，通常以“年”为最小期数进行分析和预测，历史区间和未来区间是连续的，即两者之间无交易期数。
UCI 信用卡数据集的二元分类分析（期末大作业） 一、实验背景 人工智能（AI）为改变我们分配信贷和处理风险的方式提供了一个机会，并创造了更公平、更包容的系统。...Fairlearn 开源包会帮助识别量化指标以评估公平性，但开发人员还必须执行定性分析来评估其自己的模型的公平性。 上面所述的敏感特征是此类定性分析的一个示例。）...三、实验内容概述 涉及领域： 金融贷款方面的决策分析。我们分析的数据是原始数据经过人工简单处理过的，是为了展现准确性方面的悬殊差异。...四、数据分析 UCI数据集包含30,000名客户及其在台湾一家银行的信用卡交易数据。除了客户的静态特征外，该数据集还包含某年4月至9月的信用卡账单支付历史，以及客户信用卡的余额限制。...该数据集来源于UCI machine learning repository,为某银行的信用卡客户信息数据，共有30000个样本，包括过去六个月的账单还款情况。
数据集描述 来源于kaggle的蘑菇数据集，包括毒性，大小，表面，颜色等，所有数据均为字符串类型，分析毒性与其他属性的关系 读取数据集 dataset = pd.read_csv("....8124 non-null object dtypes: object(23) memory usage: 1.4+ MB 可以发现，一共包括23个属性，没有缺失值 直观分析...——颜色鲜艳的蘑菇都有毒？...尤其是黄色和红色的蘑菇 相关性分析——判断各指标与毒性相关性 计算各不同指标下有毒的概率判断单独指标与毒性之间的关系 def analysis_poison(data,index_name):...分析结果 cap-shape:c 1.000000 cap-surface:g 1.000000 odor:c
一个从未向银行借贷的大学生，可能没有央行征信中心的征信记录，但只要在互联网上留下行为轨迹，互联网公司即可通过海量数据挖掘和分析技术来预测其风险表现和信用价值，为其建立个人信用评分。...比如使用手机软件预约打车，违约记录可以成为个人征信系统的数据来源；再如网上购物，即便不使用信用卡支付，购买过程中的表现，也可以被作为征信参考……信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史...蚂蚁金融服务集团运用云计算将数据进行整理、运算，采用一定的模型评定个人的信用。蚂蚁微贷就是建立在此基础上，甚至能做到一分钟之内决定给用户多少贷款。...通过这些数据的分析和计算，可以对用户形成一个全面的个人信用画像。”腾讯财付通相关负责人介绍。 个人信息和信用状况会变得人人皆知吗 前景虽然广阔，但摆在个人征信面前的难题也不少。...见人民网：大数据正给你的信用打分
ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。...多维度的征信大数据可以使得ZestFinance能够不完全依赖于传统的征信体系，对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。 大数据分析模型 ?...【图5】 图5展示了ZestFinance的信用评估分析原理，融合多源信息，采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。...（3）ZestFinance的大数据分析模型也给信用风险管理带来复杂性的挑战。...这些海量而且丰富的互联网数据资源可以被国内征信体系建设很好地利用，通过分析互联网上这些信用主体的基本信息、交易行为信息和金融或经济关系信息，同样可以挖掘出这些信用主体的信用模式。
答案一： 先从问题本身来回答一下，培养数据分析的能力，简单说就是 理论+实践 理论：是进行分析的基础 1）基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手； 2）基础的统计学知识...实践：可以说90%的分析能力都是靠实践培养的 1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的； 2）多结合业务去看数据。...最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了； 4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多...答案二： 最重要的是形成数据分析的思想、意识，并不断在实践过程中找到数据的关联性，挖掘其内在含义，提升自己的数据分析能力，并利用分析结果对未来的工作作出前瞻和指导，也同时检验自己的成果。...，归纳数据，发现自己分析的不足、考虑问题的全面性，为接下来的分析工作做经验储备； 这样的意识就是： 事前估计，为什么会有这样的预测，有什么样的数据或是模型支持此分析结果； 事中监测，有哪些突变或是自己尚未前瞻到的异常用户数据
一直以来，相信很多人会接到许多诈骗电话的。因此也催生了一些电话标记软件。 最近在分析一些数据的过程中，需要寻找这些标记数据，才发现是没有办法下载到的。想想只能靠爬虫了。...偶然的机会，发现一些地方还是有接口。。 分析了百度，360，腾讯这些手机终端卫士软件的数据结果，发现360的效果是比较好的。可能是用户基数相对较多吧。...而百度因为是做爬虫起家的，其数据中还能出现触宝或者电话邦的标记数据。
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何应用？ 哥伦布 - 领导力课程 克里斯托弗·哥伦布 - 我在生命的各个阶段因各种原因而崇拜这个男人。...高级分析成功之王 分析的唯一目的是业务增强和增长。 智力活动必须转化为实际回报。 这绝不是一件容易的事。 让我介绍预测分析与业务流程集成的ACE。...易于使用：大多数人不喜欢生活中不必要的并发症，分析也不例外。在这里，精明地使用信息技术将分析与业务流程集成是绝对必要的。例如，我看到的信用评分卡的第一个版本是基于excel的独立应用程序。...在这里，信用承销商正在重新审视借款人的信息。难怪他们讨厌它。将承保应用程序与评分卡集成并不困难，因为评分卡不需要用户额外的努力。...我知道你正在阅读文章，因为我收到的所有积极反馈。 如果您也想参与创造和分享数据知识，请直接在数据人网注册一个属于您自己账号，尽情地去做，就可以啦。期待您的加入。
数据 我使用了Kaggle的两个数据集。...，prettyR 我首先对两个数据集进行探索性分析，剔除掉无法纳入模型的变量，例如ID，取值为空的变量，取值仅为一类的变量等；再探索配偶收入变量问题时，由于值绝大部分为0，将该变量变为二分类变量，取值为有收入与无收入...开始 首先，导入必要的库和数据集，进行探索性数据分析，并剔除掉无法纳入模型的变量。 导入库 ? 导入数据 ? 剔除无法纳入模型的变量 ?...由于评分卡模型一般分数越高，表示信用越好，故需要将信用好的类别得分记为1，信用不好的类别得分记为0。 ?...预测 针对新样本，我选择用Excel工具获得信用评分，使用VLOOKUP函数可以很方便地得到想要的数据，评分展示如下，选择cutoff值为615，这里认为（600,620）的客户为关注客户，信用情况中等
非均衡样本下的信用卡欺诈分析 本文是针对一份kaggle上信用卡数据的建模分析，主要内容包含： 理解数据：通过直方图、箱型图等辅助理解数据分布 预处理：归一化和分布情况；数据分割 随机采样：上采样和下采样...，主要是欠采样（下采样） 异常检测：如何从数据中找到异常点，并且进行删除 数据建模：利用逻辑回归和神经网络进行建模分析 模型评价：分类模型的多种评价指标 原notebook地址为：https://www.kaggle.com.../code/janiobachmann/credit-fraud-dealing-with-imbalanced-datasets/notebook 所谓的【非均衡】：信用卡数据中欺诈和非欺诈的比例是不均衡的...取出欺诈的数据，同时从非欺诈中取出相同长度的数据： # 欺诈的数据 fraud_df = df[df["Class"] == 1] # 从非欺诈的数据中取出相同的长度len(fraud_df) no_fraud_df...相关性分析主要是通过相关系数矩阵来实现的。
一些个人的工作经验，希望对后来人有帮助。首先总结下平时数据分析的一般步骤。...残差分析、对数图、倾斜 多个变量：假色图、马赛克图、平行左边图 第三步：数据建模 推算和估算（均衡可行性和成本消耗） 缩放参数模型（缩放维度优化问题） 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比...） 第四步：数据挖掘 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析） 大数据考虑用Map/Reduce 得出结论，绘制最后图表 循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章...结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。...但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。 1. 数据为王，业务是核心 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 衡量的核心指标有哪些 有了数据必须和业务结合才有效果。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这项研究针对中国台湾客户的违约支付情况，并比较了六种数据挖掘方法中的违约概率的预测准确性。 1. 字段描述 2....数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Name: I-Cheng Yeh, email addresses: (1) icyeh '@' chu.edu.tw (2) 140910 '@' mail.tku.edu.tw, institutions...数据引用 Yeh I C, Lien C.
本案例收集了信用卡逾期行为的相关数据，尝试建立统计模型探究持卡人逾期行为的影响因素，并对逾期状态开展预测。...一、数据来源 本案的数据来自某个银行的数据，这里需要事先说明的是，并不能对数据的真实性负责，我这里着重要写的是分析的方法和思维，从这个角度来说，数据的真实性并不在考虑范围内。...总共有9000条数据，数据维度有逾期状态、性别、信用卡使用率、信用卡额度、住房贷款、历史逾期行为、开户行为，这里把逾期状态作为因变量，而把剩余的6个维度作为自变量，具体如下图： ?...，逾期占总体数据的61.44%，信用卡逾期情况普遍。...2、定序回归模型 通过之前的数据观测发现，信用卡逾期90天以上的数据样本过低，这样会对总体的分析结果产生不利的影响，并不能有效观测与各个自变量之间的关系，因此就把逾期90天以上的样本归到60-90天之间
, (8, 'c曹操', '魏'), (15, 'x荀彧', '魏'), (20, 's孙权', '吴'); 现在表中的数据就是这样的： mysql> SELECT * FROM...创建死锁情景 我们先创建一个发生死锁的情景，在Session A和Session B中分别执行两个事务，具体情况如下： 我们分析一下： 从第③步中可以看出，Session A中的事务先对hero表聚簇索引的...，都需要加锁，具体怎么加锁请看加锁语句分析或者小册章节） mysql tables in use 1, locked 1 # 此事务处于LOCK WAIT状态，拥有3个锁结构（2个行锁结构，1个表级别...思索分析的思路 查看死锁日志时，首先看一下发生死锁的事务等待获取锁的语句都是啥。...找到发生死锁的事务中所有的语句之后，对照着事务获取到的锁和正在等待的锁的信息来分析死锁发生过程。
对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡消费数据（一个人可能有多张信用卡），那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。...对于用户消费行为分析谈的比较多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目标，然后再根据目标的分析去采集和处理需要的数据信息。...对于有信用卡的人，我们收到的信用卡账单，往往有最简单的消费明细数据，如下： 消费清单（持有卡人卡号，姓名，消费商家，消费时间，消费金额） 可以看到这个消费明细数据本身是相对简单的，如果不结合其它的数据维度...任何数据分析都需要结合对原始数据的维度拓展上，维度拓展后整个数据模型会更加丰富，则可以产生多维度的分析和数据聚合。...如果仅仅是信用卡的刷卡消费清单数据，我们比较难以定位到具体的商品SKU信息上，如果是一个大型超市，则对于详细的用户消费购买数据，还可以明细到具体的商品上，则商品本身的维度属性展开又是可以进行拓展分析和聚合的内容
目前为止，在大数据领域当中的投资已经越来越热，而且做得公司越来越多。有多少公司到底真正使用的是大数据？我相信几乎没有太多。 大数据在美国金融当中最直接的场景，就是所谓的信用评估体系。...大数据模型理念，一切数据皆为信用数据。...所有的那些关键变量，如果单独知道提出来一个，没有太大的用处能够判断出来这个人怎么样，但是如果把所有的这些细小的因素全部结合在一起，就会发现最后是非常强的指向，可以很准确的判断出来这个人到底在做什么。...最后这个是比较有意思的事情，这件事情在中国基本上不存在，但是在美国相对比较麻烦，大数据和相关立法之间的关系。相信中国在今后立法越来越完善也会碰到这样的问题，信用评估上有些禁区，这些禁区不能碰的。...第一性别绝对不可以用的，来决定这个人到底信用值怎么样，这是绝对不可以的。第二年龄，年龄没有性别那么严重，但是年龄有要求，只能作为一个加分因素，而不能作为减分因素，年龄大家现在很多人也是不用的。
做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。...有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上吗？...完全没有指出图表的重点，公司销售趋势是怎么样的？分公司销售分布又是如何？...为了保证整个分析报告的逻辑清晰，可以构建类似金字塔的逻辑结构，以某一个中心论点为塔尖，在其以下分支出不同论点的数据分析支撑。让听众对我们的分析报告有个清晰的逻辑结构。...最后，希望每个职场人都能用数据分析报告打开一个新的天地。广阔数据天地，大有可为。 - END -对比Excel系列图书累积销量达15w册，让你轻松掌握数据分析技能，可以点击下方链接进行了解选购：
有和一些产品经理交流过关于竞品分析的体会，他们的问题相信你也曾经遇到过。 一、数据产品竞品分析的困惑 何时做分析，需求评审时却经常被开发或领导Diss，你知道竞品是怎么做的么?...不知道店铺哪些产品热销，“靠天吃饭”等着用户进店，不同渠道的流量及进店到加购到成单转化率怎么样、用户通过什么关键词进入到的店铺的完全不知道。同行中，近期热销的商品是什么，补货上新靠经验。...先找到所需要的数据集，利用自助分析页面进行维度、度量、图表类型的选择及样式配置，再将图表组合成一个专题的可视化页面。相应的产品的信息结构包括：数据管理、自助分析、看板管理、以及系统管理等。...三、总结：数据产品竞品四要三不要 竞品分析的文章很多，本文主要结合数据产品的特性分享数据产品竞品分析的技巧，除了讲到的五个步骤三个方法外，还有几点建议，希望对你未来的数据产品工作有所帮助： 四要： 要养成定期做竞品分析的习惯...不要罗列功能缺少洞见，知道竞品是做什么的有什么功能不是目标，重要的是优缺点判断以及你准备怎么做的结论。 在做竞品分析过程中，你最常用的分析方法是什么，分析过程曾遇到过哪些困惑，是如何解决的呢?
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。...十来年前我在百度招聘过一个人大本科应届的小伙子邓明生，从学历背景看在百度并不占优势，当时开始跟我做数据分析，写程序分析百度的业务数据，后来慢慢独挡一面，因为对百度所有业务线的数据都清晰，后来百度出现一些人事危机的时候开始成为救火队长...好多年不见，最近看新闻才知道，已经某新近上市的金融公司CEO，妥妥的 C 位出道有没有，真是让人刮目相看。 数据分析到底该怎么学呢？讲真，真不难！...你可以看看《数据分析实战45讲》专栏里这篇文章： 第15讲 | 如何用Python绘制10种常见的可视化视图？ 数据挖掘 当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。
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