，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。...二、大数据直接作为产品 对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构...c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量...有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。...例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。...数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。...，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。...在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下： #缺失值处理 print('删除缺失值前:', dataDF.shape) # 使用info查看数据信息, print(dataDF.info
我们在之前的案例里进行了很多假设。其中一些包括： 所有的电话同时打进来。然而在真实案例中这绝不可能发生。 一个呼叫者处理一位顾客所需要的时间可以被准确预测。...我们排除第一个假设使案例变得更加真实一些。 商业案例(中级) 假设你为一个中型的电子商务企业设立一个客服中心。为了满足要求，你需要知道客服人员的总人数。...假设每个呼叫者效率相同，并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时，你要假设呼叫人员没有休息时间，每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。...开始找解决方案 探索数据 同往常一样，我想说，在最开始探索和分析数据的分布很重要，呼叫时长分布数据如下： ? 经观察可发现，很多电话时长在3至7分钟，5分钟居多。我们来观察下一个变量。...在以后的案例分析中，我们将会放宽这些假设条件，使模拟情况更加接近现实。
现在需要对这两份数据进行分析和处理，要求是使用面向对象的编程思想来读取和处理数据，计算每日的销售额，并利用Pyecharts库以柱状图的形式展示结果。...文件部分数据如下：【需求分析】①数据定义类"""数据定义类Record类用于封装销售数据中每一条记录"""class Record: # 该构造方法接受日期、订单编号、销售额和省份，并将它们存储为类的实例变量...返回一个格式化的字符串 def __str__(self): return f"{self.date},{self.order_id},{self.money},{self.province}"【分析...在整个分析和可视化过程中，Record 类将被用于读取和存储来自两个数据文件的销售记录，之后便可通过遍历这些对象来计算每日的销售额，并利用 Pyecharts 库生成柱状图展示结果。...在本案例中，将文本文件中的每一行数据转换为 Python 对象的操作也可称为 “数据反序列化。数据序列化：将数据结构或对象状态转换为可存储或传输的格式的过程。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 写过很多关于Pandas的文章，本文开展了一个简单的综合使用，主要分为： 如何自行模拟数据 多种数据处理方式 数据统计与可视化 用户RFM模型...--MORE--> 构建数据 本案例中用的数据是小编自行模拟的，主要包含两个数据：订单数据和水果信息数据，并且会将两份数据合并 import pandas as pd import numpy as np....jpg] 到这里你可以学到： 如何生成时间相关的数据 如何从列表（可迭代对象）中生成随机数据 Pandas的DataFrame自行创建，包含生成新字段 Pandas数据合并 分析维度1：时间 2019...fig.show() [008i3skNgy1gy7tk7myazj31hm0t4gsv.jpg] 折线图展示的变化： [008i3skNgy1gy7tl22q0fj31ja0sodov.jpg] 分析维度...] 当数据量足够大，用户足够多的时候，就可以只用RFM模型来将用户分成8个类型 用户复购分析 复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔：以xiaoming用户为例，前2次的复购周期分别是4天和22天 [008i3skNgy1gy7u3llgyaj31c20setex.jpg
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
前几天群里有个小伙伴和我说，她领导让他做一个岗位的薪酬数据分析，和外部的薪酬对对比，来看看这个岗位的薪酬竞争力如何，然后她找了些外部的市场数据，但是她不知道如何去分析，于是她来问我应该如何来做，我先给大家看看这个同学收集的外部薪酬数据...有数据总比没数据好，于是我就开始分析这组数据，这组数据的字段包含月度薪酬，年度薪酬，最大值，最小值，还有平均值，后面还有对应的工龄，但是工龄是一个范围。...一般我们在做薪酬分析的时候，会对所选择的岗位进行职级的分层，然后去对应公司内部的职级来进行分位置的对比，但是这组数据显然没有职级的字段，唯一有的是工龄的字段，所以我就以工龄入手来分析各个工龄的薪酬数据，...，但是大家要注意，受原始表格的限制，我们在做这个数据分析的时候，是以工龄为维度进行分析的，最后薪酬曲线如下： ?...所以在进行薪酬的数据分析的时候原始的标准数据表格是数据分析的基础。
图片本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。...实战数据集下载（百度网盘）：公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [59]旅游业大数据多维度业务分析案例 『酒店预订数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：...https://github.com/ShowMeAI-Hub图片本文数据分析部分涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 图解数据分析：从入门到精通系列教程 导入工具库# 数据处理&科学计算import pandas as pdimport numpy as np# 数据分析...df.describe().T图片 探索性数据分析 酒店维度分析# 我们对 城市酒店 和 度假酒店 进行统计分析labels = ['City Hotel', 'Resort Hotel']colors
今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析的案例，首先我们来看下面这张薪酬数据表，这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表，在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据，这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据...，针对下面这张表，我们如何来做月度的数据分析，接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。...一、薪酬数据关键指标 在分析建模之前，我们首先需要通过这张表来分析判断需要做哪些关键指标的数据分析，根据数据分析的目的和对月度薪酬模块的支持，我们选出了以下的分析关键指标 薪酬结构：各个部门，岗位的薪酬各类别的薪酬结构对比...月度薪酬数据对比：各个部门当月应发工资的数据对比 各部门薪酬带宽和薪酬平均值：各个部门薪酬带宽的对比和平均值的折线图 上班工时对 部门岗位绩效数据对比 二、关键字指标数据透视表和透视图 1、每个部门和岗位的薪酬对比...，在仪表盘的数据切片器上，选择了部门，通过不同的部门来进行数据的交互，具体如下： 所以我们可以参考上面的建模思路，可以来做月底的或者季度的薪酬数据分析。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...最后一组，我们通常定义为【范围，从值到最高】，不至于遗漏数据，正如第一组，我们会定义为【范围，从最低值】。 ?...数据分组后的变量视图 ?
欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！ ---- 今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。...目录 1 案例背景 2 问题确认与指标拆解题 3 问题解决思路 4 案例实操 4.1 利用分组分析找到亏损店铺做营销优化，实验验证结论 4.2 运用对比分析法解决哪类产品销售好的问题？...4.3 利用矩阵关联法找到销量好和利润高的品类 4.4 运用趋势分析法分析水果总需求如何？ 5 结论分析报告 1 案例背景 果多吃水果连锁超市是华北地区的热门线下水果超市。...统计各品类的总销售量（sumif(范围，条件，求和项） 设施统计表格格式（字体，背景色等） 数据分析： 对比分析（图表更直接—-可视化） 选中左侧所有数据 –>【插入】–> 图表区域选择柱形图。...统计总销量（sumif) 计算平均利润 数据分析： 象限分析（图表更直接—-可视化） 知识点：象限图（散点图改进） 选中销量和平均利润数据绘制散点图 计算销量与平均利润的平均值 调整散点图的
二、数据理解与数据准备 在数据理解与数据准备阶段，对数据做初步的探索性分析，了解数据质量状况，考察数据的大致分布情况，此外还要将各方面的数据合并，整理成可以进行数据挖掘的宽表形式(即行代表记录、列代表变量的二维表...1、分析的数据基础 （1）数据表1: 客户基本信息表(custinfo.csv) ?...（2）数据表2: 客户通话情况表(custcall.csv) 这张表是客户的月度通话行为数据，根据客户通话详单记录汇总而来。...2、生成数据挖掘表 从业务系统中取出的数据都是根据业务的需要考虑设计的，但往往不能达到取得良好 数据挖掘结果的目的，这时需要对数据进行各种变换或者生成相关的衍生变量。 ?...在数据准备过程中，从业务和数据分析的角度出发，对数据做了如下处理: • 将客户6个月的各类通话行为数据进行月度汇总，生成若干汇总变量，这些变量体现了客户通话行为的绝对值状况。
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介 在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
提示：使用EXCEL进行数据分组的案例详解，三种方法：IF函数，VLOOKUP函数，LOOKUP函数，回复给邮箱，友情赠送EXCEL文档实例，以后自己套用即可。...原始数据 某网站50个页面的PV，数据过多，截取前面20条，降序排列后，最大值在第一位，是698,981，最小值是38,086， ? 计算组数 按照之前介绍的数据分组公式，先计算组数： ? ?...分组 分组标准，就是把50个数据，分成7组，组距是10万，见下图： ? EXCEL中的分组实现 大家注意按照文章中给出的EXCEL行和列填入数据。 方法一：IF函数 注意IF函数最多只支持7层嵌套。...这种分组，适用分布相对均匀数据，那种差异特别大的数据，根据实际情况灵活调整吧。
为防止在数据恢复过程中由于部分操作对原始磁盘造成不可还原的修改,导致数据出现二次丢失，对原始磁盘进行镜像备份。北亚工程师进行详细分析，获取到5台节点服务器上的所有硬盘的底层镜像。...经过分析，发现底层部分索引位图被破坏。对全部镜像文件进行分析，根据底层数据重组raid，并提取每组raid中的map，对数据map进行分析，根据位图手工索引数据，排除部分损坏位图。...【数据恢复过程】 1.重组RAID 工程师对RAID条带大小、盘序、校验方向的关键信息分析后，判断成员盘离线顺序。分别对十组RAID进行重组，并生成RAID镜像文件。 2. ...编写程序，根据MAP结构，对数据MAP进行分析整理，整理出所有关键位图信息。 3.代码编写及数据卷生成 首先根据Lefthand存储相关结构算法，编写相应的数据卷提取程序。...4.数据卷解析及修复 工程师分析数据卷中的文件系统，并根据该文件系统的结构，校验文件系统的完整性正确性。对数据卷中的文件系统进行解析，获取所有文件，查看文件完整度和时间信息后提取数据卷中数据。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 这是人力资源数据集，每年约有5%员工得到晋升，检查员工是否得到晋升。 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 来源于Kaggle。
汇总分析 查询“每个用户第一个订单”，涉及到“每个”，要想到《猴子 从零学会SQL》里讲过的要用“分组汇总”解决该类问题。...这就要获取到表里的其它数据。可以把上面查询结果作为表a1，和“课程销售订单表”（记为表a2）进行多表联结。 使用多表联结，查询每个用户第一个订单的记录： image.png 查询结果： 3.
第二个是在医疗健康范围内数据透明性的增长。医院及诊所会产生越来越多的数码数据，但我们发现这些数据没有被很好的利用在实时工作流中。...随着基因芯片及DNA测序技术的发展，生物医疗大数据迅猛发展，既是大数据技术发展的原动力，也是大数据技术的受益者。...作为大数据文摘的志愿者群，我们中有不少人从事医疗大数据相关工作，关心医疗大数据的发展，愿意通过这个专栏，和大家一起分享医疗大数据的点点滴滴。...医疗大数据专栏主编介绍 孙强，资深生物信息专家，现在服务于美国国立癌症研究所，从事癌症基因组数据库管理工作。热爱大数据，加入大数据文摘志愿者行列一年有余，愿以文会友，广结大数据善缘。...HIV等Public Health的领域很感兴趣，毕业后希望在Pharmaceutical, Biotechnological Hospital 或者 Health-care Industries做数据分析
p=3805 我们在这里讨论所谓的“分段线性回归模型”，因为它们利用包含虚拟变量的交互项（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...读取数据 data=read.csv("artificial-cover.csv") 查看部分数据 head(data) ## tree.cover shurb.grass.cover ##...bs（age,knots=c(...)）这部分把自变量分成不同部分 fit =lm(tree.cover~bs(shurb.grass.cover ,knots ############进行预测，预测数据也要分区...估计的分段式函数连接，在描述数据趋势方面做得更好。...---- 01 02 03 04 因此，让我们为这些数据建立一个分段线性回归模型并可视化： 0) + geom_smooth() + theme(panel.background = element_rect
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