数据分析是产品运营极具战略意义的一环；从宏观到微观分析，通过表层数据挖掘产品问题，是每个运营人的必修课。 首先，我们来看比较常见的分析方法： 5W2H分析法：What（用户要什么？）...真正的数据分析不在于数据本身，而在于分析能力的概述；数据是参照物，是标杆，只有分析才是行为，是改变；那么如何分析，综合上面两个举例，已经可以很清晰的看到立体式分析。...模型中的基本数据，结合小白学运营数据篇的系列文章，我们再对以往数据进行总结： 日新增用户数：DNU；每日注册并登陆游戏用户数，主要衡量渠道贡献新用户份额以及质量。...最后便是一种较为常见的数据分析手法：杜邦分析法 以上是关于数据的一些概括，对于数据分析，需要我们以理性的眼光对待；因为各家对相关数据定义不同，算法不同；在对数据进行分析时需要我们看清分析误区，综合其他数据进行分析...最后值得注意的是精细化的运营数据分析工作，思维不能乱，思维乱了，全盘皆乱；这时候的数据分析也无法提供正确的考量价值，如果觉得数据分析毫无头绪，杂乱无章；冷静下来，理顺思路，有大概的数据构思之后再做行动；
纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。...纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。...结构法是一种空域的方法，其基本思想是认为复杂的纹理可由一些简单的纹理基元（基本 纹理元素）以一定的有规律的形式重复排列组合而成。 结构描述的关键点有两个：一是确定纹理基元；二是建立排列规则。...当然也可以使用不同尺寸的邻域对基本LBP算子进行扩展。用(P, R)代表一个象素的邻域，在这个邻域里有P个象素 圆半径为R。如下图： ?...小结 本文主要从统计方法，结构方法以及频谱的方法对纹理图像的描述进行了初步的概述，以便读者进行关于对纹理图像的分析方面有一个初步的了解。本文部分内容参考章毓晋的图像工程（中册）之图像分析，感谢！
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 数据流分析（Data Flow Analysis） 将数据看作是图，节点是程序的基本快，边是描述控制如何从一个基本快转移掉另一个基本快。...图可以解决很多问题，例如：以 图中边的抽象得出数学方程，七届就是可达性问题的答案；PREfix、SLAM静态分析系统使用了数据流分析的思想。...抽象解析(Abstract Interpretation) 将程序映射成更加抽象的域（Domain），试分析更加具有可跟中兴并具有检验代码的作用；抽象解析通过计算能够直接得出分析结果，而不是像其他...类型的方法使用验证的方式进行分析；ASTREE是抽象分析的静态检查器。...类型与结果分析（Type and Effect Analysis） 是结果系统和注释的类型系统的混合。结果系统表达一个语句的执行有什么结果；注释的类型系统提供结果系统的予以。
为了验证电路的时序性能，我们需要进行静态时序分析，即在最坏情况下检查所有可能的时序违规路径，而不需要测试向量和动态仿真。...本文将介绍静态时序分析的基本概念和方法，包括时序约束，时序路径，时序裕量，setup检查和hold检查等。 时序路径 同步电路设计中，时序是一个主要的考虑因素，它影响了电路的性能和功能。...为了验证电路是否能在最坏情况下满足时序要求，我们需要进行静态时序分析，即不依赖于测试向量和动态仿真，而只根据每个逻辑门的最大延迟来检查所有可能的时序违规路径。...静态时序分析的核心问题是： “在所有情况下（multi-mode multi-corner），每个同步设备（synchronous device，例如触发器）的数据输入端，在时钟边沿到达时，是否已经有正确的数据...上图中的虚线箭头代表了时序路径。为了保证数据能被准确地锁存，数据信号必须在时钟边沿到达触发器FF2的时钟端之前，传递到触发器FF2的数据端。 setup检查 上图展示了这条时序路径的时序情况。
前言 数据分析人员的基本道德要求，首要之务是确保数据的真实性、完整性和准确性。在处理和分析数据时，必须坚守诚信原则，不篡改、不伪造、不隐瞒任何信息，以保证分析结果的可信度和有效性。...在分析过程中，应当遵循科学的方法和原则，避免主观臆断和偏见，确保分析结果的客观性和公正性。 同时，数据分析人员还应当积极履行社会责任，为社会提供有价值的信息和建议。...综上所述，数据分析人员的基本道德要求包括确保数据真实性、尊重数据隐私和保密性、保持客观公正的职业操守以及积极履行社会责任。...保障人的基本权利与自由;确保算法决策的透明性,增进人们对算法的信赖。 促进公平公正。保障利益相关者的权益,促进机会均等,缩小数字鸿沟;确保算法无偏性,做到数据无偏性和完备性,消除偏见和歧视。...大数据从业人员在执业中应当遵守本行业的法律法规和基本纪律,以确保行为的合法性合规性。 总结 对数据分析人员来说,遵守职业道德不只是一项伦理义务,也不只是一种自愿行为。
当你可以基于一些数据，根据自己的经验做出初步的判断和预测，你就基本拥有数据思维了。...02 数据分析基本方法 数据分析是以目标为导向的，通过目标实现选择数据分析的方法，常用的分析方法是统计分析，数据挖掘则需要使用机器学习构建模型。接下来介绍一些简单的数据分析方法。 1....相关性分析 相关性分析是指通过分析寻找不用商品或不同行为之间的关系，发现用户的习惯，计算两个数据集的相关性是统计中的常用操作。 在MLlib中提供了计算多个数据集两两相关的方法。...假设检验 假设检验是统计中常用的工具，它用于判断一个结果是否在统计上是显著的、这个结果是否有机会发生。通过数据分析发现异常情况，找到解决异常问题的方法。...数据分析 通过简单的数据分析流程，实现均值、方差、非零元素的目录的统计，以及皮尔逊相关性计算，来实现对数据分析的流程和方法的理解。
我们在使用各种网站分析工具的时候，会看到很多不同的度量指标，可能不同的工具会有不同的命名和定义，这里列举一些常见的度量，简单说明一下它们是如何计算得到的。...下面的度量都是来源于网站点击流数据，但根据点击流数据获取方式的不同（来源于网站原始日志文件或通过beacons和JavaScript的方式 获取的网站日志，如同样免费的AWStats和Google Analytics...Exit Rate可以作为每个页面的基本度量，衡量从该页面离开的比率，即该页面是整个Visits的最后一个页面。...Sources and Search Key Phrase 来源于referrers的统计，Sources即网站的来源（搜索引擎、广告或其它），用于广告投放效果分析、SEM等。...上面列举的都是网站分析中一些比较基本的指标和度量，我们在网站分析过程中可以基于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的数据，进而为我们的分析结果提供更充分的依据。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 如何理解数据分析的方法论问题？ 首先，数据分析方法论就如同国家的方针政策，指导和决策我们分析的方向。...数据分析法则就是指具体的分析方法，例如我们常见的对比分析、交叉分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等数据分析法，数据分析法则是从微观角度指导我们如何进行数据分析。...那么，数据分析方法论的作用有什么呢？ 1、理顺分析思路，确保数据分析结构的体系化，思路是整个分析过程的前提。...2、把问题分解成相关联的部分，并显示他们之间的关系 3、为后续数据分析的开展指引方向 4、确保分析结果的有效性和正确性 如果么哦有数据分析方法论的指导，整个数据分析报告虽然个方面都涵盖到，但是会给人感觉缺点什么...其实就是报告主线不明，各部分的分析逻辑不清。 常用的数据分析方法论 1、PEST分析法 PEST分析法用于对宏观环境的分析。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。
背景介绍 今天我们学习使用Pandas的DataFrame进行加载数据、查看数据的开头、结尾、设置DataFrame的索引列、列的数据转换等操作，接下来开始： ? 入门示例 ? ? ? ? ? ?...代码块： # ## Pandas DataFrame 的基本操作 import pandas as pd import numpy as np # In[45]: data = { 'Day'...# In[46]: df = pd.DataFrame(data) # In[47]: df # ## 查看前五条数据 # In[48]: df.head() # ## 查看最后五条数据 # In[49...]: df.tail() # ## 查看最后2条数据 # In[50]: df.tail(2) # ## 使用set_index()设置dataframe的索引列 # In[51]: df.set_index...('Day') # ## 我们继续打印前5条数据 # ## 发现索引并没有改为上边设置的Day # ## 因为使用df.set_index('Day')默认情况下创建了新的对象 # In[52]: df.head
1.1常规数据分析（设定指标，定期监测） 1.1.1常规数据分析维度 1.1.1.1宏观方面 对宏观指标进行监控（小时、天、周、月、季度、年等），发现异常（人数掉线、新增用户增长异常、ARPU升高等...）,给公司提供客观的数据来衡量和判断游戏的运营情况 1.1.1.1.1用户数量 ?...（活动参与人数、活动完成人数、奖励产量、意外预警） 商城统计（销售统计工具，销量排行） 1.1.1.2.2ACG游戏 职业等级分布 资源使用统计 排名统计（增加荣誉感） 1.1.2常规数据分析方法...[每个活跃用户每天在线时长、每个活跃用户ARPU] 1.2专题数据挖掘（更深入了解游戏用户的行为）基于目前游戏行业快速增长的行业背景，游戏市场远远没有达到饱和状态。...1.3用户调研（设计问卷、开展调研）用户调研其实在游戏数据分析工作处在一个边缘的位置，很多玩家不清楚自己想要什么，所以某种程度上我们来做这种调研工作往往会得到错误的玩家信号，所以很少会用调研手段来分析玩家
本文实例讲述了laravel框架中视图的基本使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： laravel中的视图默认保存在 resources\views 目录下。...在控制器中，我们通常使用 view() 方法返回一个视图文件。 <?...或 with() 方法来给视图传递数据。...常用做法是我们创建一个控制器基类，所有其他控制器继承该基类，然后在该基类的构造方法中使用 view()- share()来设置共享变量。 <?...：《Laravel框架入门与进阶教程》、《php优秀开发框架总结》、《php面向对象程序设计入门教程》、《php+mysql数据库操作入门教程》及《php常见数据库操作技巧汇总》 希望本文所述对大家基于
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当你交给公司领导一份数据分析报告时，领导会问你的数据分析方法论是什么，如果你的方法论不正确或不合理，那么你的分析报告将没有价值可言，那么事实情况是不是这样呢？我们得从数据分析方法论的概念说起。...一、什么是数据分析方法论 我们把一些跟数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论，它是对一个数据分析项目的整体工作起到指导作用的思路模型。...二、数据分析方法论与数据分析方法的区别 数据分析方法论主要从宏观角度指导我们怎样进行数据分析，更像一个规划图或者说施工图，告诉我们项目整体的框架、从哪几个方面进行数据分析、各方面包含什么内容和指标，先分析什么...而数据分析方法是指对具体的信息和数据进行怎样的处理，采用什么样的分析方法，它是整个数据分析项目中的一个较为关键的环节，是从微观角度指导我们怎样进行数据分析。...我们就以一个简易的盖房子施工流程为例来看一看数据分析方法论与数据分析方法有着什么样的区别，先用一张图表来比较一下它们的关系： ?
数据分析 数字和趋势 看数字图片直观感受到走势 维度分解 单一数字或趋势过于宏观，需要按维度拆解 当发现异常流量时，可以按地区拆解，访问来源拆解，设备浏览器维度等，访问来源等 用户分群 针对符合某特征行为的用户...，进行归类处理，用户分群手段，可以通过提炼某一个特定用户的信息，建立改用户的画像，例如按访问房展在北京的地方，可以归结为’北京‘用户，gio通过用户分群功能，将支付失败的用户挑选，推送相应的优惠券，精准营销...每一步转化率多少 哪一步流失最多，流失用户符合哪些特征 行为轨迹 关注用户行为轨迹，为了真实的了解用户的行为，数据指标往往是真实情况的抽象，如果只看UV，PV，断然无法全面了解用户是如何使用产品的，通过大数据手段...，还原用户的行为轨迹，有助于团队关注用户的真实体验，可以看出产品和运营的问题，比如是不是产品不匹配 留存分析 人口红利逐渐消退的时代，留住一个老用户的成本远远低于获取一个新用户， 每一个产品，服务都应该重点关注用户的留存...，画像等信息有关联性时，需要用到数学建模，数据挖掘手段进行建模 场景：流失建模，按照一些组合权重计算，得知用户满足哪几个行为之后消失的可能性更高 不能度量，就无法增长
在对海量数据进行分析的过程中，可能需要对数据中的时间列进行操作。 比如一个数据框中只有借款人的年龄(类似1994年2月8号)，我们想把这一列转换成具体的岁数，放到模型中使用。...这属于特征工程的一部分，我们该怎么操作？ 本节教大家如何在python中对数据框进行一些时间列的基本操作。...本文目录 导入时间处理库datetime 根据年龄算岁数 自定义年龄的展示形式 把字符型的数据转换成时间格式 对日期格式数据做减法 注意：本文采用的数据框date_frame： ?...5 对日期格式数据做减法 有时国外学生的生日可能和在我国对应的生日差一天，假设我们要对国外学生的出生日期统一减一天，可以输入如下代码： from datetime import timedelta...至此，在python中对时间列进行基本操作已经介绍完毕，大家可以动手练习一下 ? 。
本文实例讲述了python网络编程：socketserver的基本使用方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 本文内容： socketserver的介绍 socketserver的使用 socketserver的异步服务端 首发时间：2018-03-21 ---- 也可以使用socketserver...的使用： 首先导入模块：import socketserver 初始化控制器类Handler【Handler是一个继承BaseRequestHandler的类Handler中的handle方法决定了每一个连接过来的操作...定义服务端类型【将Handler类和服务端的地址端口参数传入】： TCPServer 支持ipv4的TCP协议的服务器。...,PORT),MyTCPHandler)#多线程版 server.serve_forever() 更多关于Python相关内容可查看本站专题：《Python Socket编程技巧总结》、《Python数据结构与算法教程
今天分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅！如有不足之处，希望大家谅解！废话不说了，现在咱正式开始。 用数据说话，就是用真实的数据说真实的话！...有了这些基本的统计量，我们在实际工作中只要稍微用心选择一下，就可以比较准确的描述数据的真实情况。...4.说管用的话 说管用的话是指深入分析数据的实质，挖掘数据的内涵，而不是停留在数据的表层，说些大话、空话或者套话。这就要求在数据分析时，首先明确分析的目的，其次是选择恰当的方法，最后得出有用的结论。...目前基本有三种方法，一是简单相关分析，二是典型相关分析，三是潜变量相关分析。 简单相关分析就是通过加总，分别计算出文科成绩总和、理科成绩总和，然后计算两者的简单相关系数。...3、潜变量相关虽然取值范围是【-1.1】，但是它多数是采用主成分的方法拟合潜变量，而依据方差提取最大主成分的过程与我们的分析貌似不甚吻合。
进程与线程 进程：资源分配的基本单位 线程：资源调度的基本单位 1.1 有了进程为什么还需要线程呢？ 为了进程能进行并发操作 1.2 线程的生命周期 ? 2....创建进程 创建进程有两种方法（一般推荐第二种，因为单继承问题） 先来看看线程的构造函数 ?...3.1 命名 getName() 该构造函数里的init方法的第三个参数是线程名 第三个参数是个函数，该函数同步地维护了threadInitNumber，是一个数字 可想而知，线程名字是 Thread-Number...，才恢复执行 它可以使得线程之间的并行执行变为串行执行 在start之后才执行的 底层还是调用wait方法 public class Threadtest extends Thread {...start():创建线程，jvm调用线程的run()方法，所以start方法执行完，不代表run方法执行完，线程也不一定销毁！
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，用于处理随时间变化的数据。在Python数据分析中，有许多强大的工具和技术可用于进行时间序列分析。...本文将详细介绍Python数据分析中时间序列分析的高级技术点，包括时间序列预处理、模型建立、预测和评估等。图片1....以下是一些常见的时间序列预处理技术：1.1 数据清理数据清洗是去除时间序列中的异常值、缺失值和噪声的过程。可以使用插值或平滑方法填充缺失值，使用滤波方法去除噪声，使用异常检测方法识别和处理异常值。...1.2 数据平稳化数据平稳化是使时间序列具有恒定的统计特性，如均值和方差。可以使用差分或变换方法对非平稳时间序列进行处理，如一阶差分、对数变换等。...希望本文对您了解Python数据分析中时间序列分析的高级技术点有所帮助。
分别对应这一组数据中的最大值和最小值。...μ代表这组数据的均差，σ代表这组数据的方差。 适用于：原来数据近似高斯分布。同时是距离度量的。 3.对数归一化 简单公示表达：y= log10(x) 其中，x，y分别对应归一化前后数据。...反余切函数的范围在[0,π/2]，因此对反余切得到的值乘2除π，把范围控制在[0,1] 5.mapminmax 这是matlab中封装好的方法，是线性归一化的一种。...xmax,xmin分别对应处理前数据的最大值和最小值，而ymax，ymin则是处理后的数据的最大值最小值，换言之，就是我们希望我们处理后的数据的范围。...简单matlab代码实现 %% 初始的数据部分 % 未经处理的数据data data = [1,3,9,20,2,6; ]; % 获取数据的个数，也就是矩阵的列数。
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