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问卷星数据分析之大学生恋爱观念

这边我先简单的用自带的数据分析功能简单的分析一下,后面用SPSS去分析 ? 这个地方我选择本次要分析的问卷,恋爱观 ? 最上面可以进行一些简单的设置,这边先不管。 我们继续~ ? 对于回答时间是40s以下的数据,可以认为是敷衍。这种数据理应在数据分析前期被剔除。 还有2000多秒的情况,一是网络故障,二是手机锁屏,三是睡着了。也要剔除,这个是秒换算分钟是40多分钟。 ? 家庭的教导比老师的教诲多,看来在爱钱观念的塑造上面,家庭的影响确实一个很重要的来源 ? 这个问题好有趣呀,我要好好的写一下。 1.35%的小可爱们会大胆的追求,喜欢就去追求,我欣赏这样的人。 因为数据的特殊性,用SPSS做不了对元素分析,只能定性研究 ? 多数人认为有影响。怎么说呢~门当户对 ? ? 大部分人还是认为分手了就离开。 分析数据一览

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使用 Python 分析数据得先熟悉编程概念?这个观念要改改了​

他们认为在开始使用 python 分析数据之前,必须熟悉编程概念。 资深数据分析师 Manu Jeevan 认为,这是一个巨大的错误,因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型,而不是开发软件应用程序。 如何使用 SQL 和 python 数据有组织地驻留在数据库中。因此,你需要知道如何使用 SQL 检索数据,并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。 要了解这一点,你可以在计算机上安装 SQLite 数据库,并在其中存储一个 CSV 文件,然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。 结论 最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集,然后提出有趣的业务问题,再通过分析来回答这些问题。但是,请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。

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    微服务下持久化观念转变

    过去当我们开发一个企业应用的时候,我们经常首先会考虑的是“我们怎么和数据库交互”?最近的一两年来,人们慢慢的开始转变了,可能要问“我应该用哪种类型的数据库?是用关系数据库还是NOSQL数据库”。 然而,我们是不是应该再更进一步,是不是要开始问“我们要不要使用数据库”? 企业应用程序的一个关键特征是需要存储长期数据,这自然导致人们首先想到数据库。毕竟负责把数据持久化是数据库主要做的事情。 而且更重要的是,这意味着你可以摆脱那些和数据库映射的相关代码,也不用担心内存状态和数据库状态之间的同步。 但是说了上面那么多,并不意味着我们就甩手掌柜什么都不用担心了。 过去数据库支持事务性的并发能力,现在你也要做一些事情支持并发。 另一个相当明显的限制就是,你必须要有更多的内存来保存你的数据。 很多情况下都可以使用内存镜像,下面就来举几个例子。 像这样的做法已经被使用了很多次,也被无数次的推荐,但从来没引起主流的重视,通过数据库来持久化数据依然是更常见的做法。 我听说过内存镜像的一个问题是迁移。

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    这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念

    作者:xiaoyu 知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍:一个半路转行的数据挖掘工程师 ▍前言 当大家谈到数据分析时,提及最多的语言就是Python和SQL。 Python之所以适合数据分析,是因为它有很多第三方强大的库来协助,pandas就是其中之一。 我们知道pandas的两个主要数据结构:dataframe和series,我们对数据的一些操作都是基于这两个数据结构的。但在实际的使用中,我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构的操作会异常的慢。 将datetime数据与时间序列一起使用的优点 进行批量计算的最有效途径 通过HDFStore存储数据节省时间 ▍使用Datetime数据节省时间 我们来看一个例子。 你真的只想做一次,而不是每次运行你的模型,进行测试或分析。 你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理,然后将数据存储在已处理的表单中,以便在需要时使用。

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    SD-WAN的四大错误观念

    错误观念1:互联网连接是万能药 第一个误解是SD-WAN是一种基于互联网的技术,不能使用其他类型的WAN接口。 人们希望SD-WAN框架可以使用到任何网络连接类型,并具有安全性和流量优先级。 错误观念3:一个比另一个好 SD-WAN框架有用户友好型的设置和管理模型以及各种各样的连接选项,这些特点体现了SD-WAN灵活性。 广域网优化关注的是数据包的压缩,数据缓存和TCP优化。SD-WAN服务提供更直接的流量处理,在带宽,丢失和延迟方面具有额外优势。

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    面试个把月,仿佛被否定了毕业以来的各种观念

    面试个把月,仿佛被否定了毕业以来的各种观念 前言 这不是一篇面经,面经的知识点已梳理到 gitbook.dasu.fun 这只是一篇面试之后的感想 因为在这差不多一个月的时间里,面试了几十场、十来家公司 ,收到的反馈直接让我有点怀疑自己,简单点说,也就是面到自闭了 说得难听点,仿佛自己毕业以来所做的选择,所持有的观念都被否定了一样,让我一度很怀疑,毕业三年,自己都做了啥 所以,经过这次面试,想把一些我踩过的坑 因为这个时候,我持有一种观念:我可以一直在这个公司干下去的啊,感兴趣的工作、惬意的生活,即使咸鱼点,又有什么关系 如果你的工作稳定、你追求的生活如此,那这种观念我没觉得有什么不对 但现实往往就是有很多意外 这是一种很不好的观念,因为到了后期,领导因为暂时抽不出人手做交接,就因为我做过 Android,有 Java 基础,硬是让我去交接后端项目 我也不会拒绝,也不会思考这样的工作是否会对自己有不好影响,就是接了工作 ,想着就是既然是领导安排,那我做就是,尽量做好就可以了,所以也做了一小段时间的后端工作 这真的是非常不好的观念,你应该思考你所做的工作是否是在你职业规划内,是否对你职业发展有所帮助,不能一味的只听从领导安排

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    数据分析框架|数据分析

    数据分析数据时代和数据经济里面的“硬实力”,数据分析有一套系统的科学的方法论,简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么?为什么要掌握和应用数据分析呢?每一位数据人在玩数据的路上,都可以问问自己。 关于数据分析是什么,可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架,数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程,数据分析的思考路线和工作步骤。 ? 说明:这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图,数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准:CRISP-DM,标准如下图所示: ? 这个标准就是数据分析框架和流程的源泉,关于这个标准简要说明如下。 ,评价结果,重审过程 部署(deployment):分析结果应用 俗话说“实践出真知”。

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    数据分析项目-数据分析岗位近况分析

    数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as 发现存在异常数据,这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423 考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique( 4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求 +list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能

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    Gartner:十大最危险的云计算错误观念

    近日Gartner总结了十大最危险的云计算错误观念如下: 一、云计算就是为了降低成本 虽然云计算价格在不断下降,尤其是亚马逊、微软、Google等云计算巨头的价格大战导致IaaS等云计算服务价格不断降低 实际上云计算只是手段而不是目标,云计算策略需要首先弄清楚业务目标,然后再去分析云计算的收益和风险控制。 六、云计算的安全性比企业内部IT系统差 人们通常认为云计算的安全性是要差一些的,这实际上只是信任问题,而非基于事实和分析。 实际上,直到今天,公有云的安全入侵事件非常罕见,而企业IT系统和数据中心的大规模数据泄漏事件则是屡见不鲜。 八、云计算=数据中心 绝大多数云计算策略都不会完全关闭数据中心将一切都转移到云端,实际上云计算和数据中心没有对等和替代关系。数据中心有数据中心的用处,云有云的用途,两种并不矛盾。

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    数据分析(一)——数据分析思维

    上篇文章我们初步介绍了数据分析的概要,大概从数据分析现在的应用现状、数据分析的概念、数据分析分析方法、为什么要学习数据分析以及数据分析的结构层次等几方面给大家介绍了数据分析,让大家初步对数据分析有一个大概的了解 这篇文章具体的给大家介绍数据分析中最为核心的技术之一—— 数据分析思维 的相关内容。 接下来给大家介绍数据分析的三种核心思维——结构化、公式化、业务化。 1、数据分析思维——结构化   在日常的生活中,当我们针对一个问题进行分析时,分析的思路总是一团乱麻? 6、对比法   有一位数据分析师曾经说过:“好的数据指标,一定是比例戒者比率。好的数据分析,一定会用到对比。”,这也说明对比法在数据分析中的重要性。 总结   从上篇文章开始,我们开始了介绍数据分析,本篇文章主要是为大家介绍了数据分析思维,主要给大家介绍了数据分析的三种核心思维方式:结构化、公式化以及业务化。

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    数据分析数据敏感性?|数据分析

    摘要:什么叫数据敏感?怎样做数据分析? 一、从数据维度做拆分,让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营,其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。 四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的,最后给一个数据分析模板给大家,供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率,完成百分比,提升百分比。 3、转化率分析,也就是漏斗模型分析。前文提到了,漏斗模型需要对比的数据,所以在此处的分析,我们需要列两个漏斗模型。 ? 我们常做的数据分析,是建立在海量数据的情况下,但往往在初创公司,数据系统还不完善,数据量不够的情况下,数据只能作为参考,过分相信数据往往会导致做出错误的判断。 做数据分析,重点不在数据,而在分析,对数据敏感,就是能清楚数据异常背后的原因,这需要经验,也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源:酥酥说----

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    FEM软件使用中7个关于画网格的错误观念

    小编经常看到人们谈论错误金钱或感情观念,但工程师在FEA的工作中的某些刻板印象,就提到的很少了 小编回顾了我之前有关有限元方面的文章和我过去与厉害的工程师的交流得到的结果,最后收集了7个关于画网格的错误观点 这是错误的观念,详情请看下图: 采取不同的网格绘制方式,得到的结果差距其实非常大!!! 观点2:画网格只要点击“画网格”就行 卖FEA软件的公司倒是总是希望你会相信“一个按钮就足够了”的这种鬼话。 观念5:每次都画三维网格 有些人在画网格的时候脑海里只有一种网格的概念——3D立体网格 这类人的特点是:无论他手上是什么类型的模型,他们的第一反应就是把它用3D立体网格进行划分,然后进行仿真工作。 当然,CAD建模也是非常重要的~ 观念7:我要画一个完美的网格 最后,如果你是一个完美主义者。。。。花时间去创造一个完美的网格,有时候也不好! 你必须根据你的仿真的目标和你想要得到的结果来创建网格。 其实工程师们需要的是在最短的时间内获得关于一个机械系统中的有价值的物理数据。 所以说:工程师不是艺术家!!!

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    数据分析】大数据之 “用户行为分析

    然而,在当今的商场上,还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战,而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用,在大家还都不太明白什么是电子商务时,亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段,空前地获取了极其丰富的用户行为信息,并且进行深度分析与挖掘 如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生,一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上,这代表着一天近 1TB 的活跃数据。 亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解,制定对客户的贴心服务及个性化推荐。 纵观国内外成功的电商企业,对用户行为信息的分析和使用,无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用,非常值得国内的电商学习和借鉴。

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    如何用数据分析指标分析数据含义

    鸭鸭在开始之前给鸭仔们介绍几个数据分析经常用到的指标: ? 平均数:数据当中有异常数值,平均值是不准确的,平均数有时候用来愚弄大众的智商。 这个数据集下载链接 Baby Goods Info Data-数据集-阿里云天池 ? 题目要求:我们根据父母的购物行为预测儿童的信息,或者根据儿童的年龄预测父母的行为。 首先鸭鸭认为数据分析的第一步一定要明确自己要解决什么问题: 第一层: 婴幼儿出生时间分布及原因分析; 婴幼儿商品购买数量分布及对商品畅按畅销度划分; 从性别、年龄、时间(月份)3个维度分析对婴幼儿商品购买数量的影响 【数据分析】 这也是最关键的一步了,这里给大家几个思路。 1.鸭鸭比较婴幼儿年龄和妈妈购买时间可以知道妈妈在婴幼儿哪个年龄段购买,还有些妈妈是在未出生前就已经购买了。 5.鸭鸭可以分析某大类产品的购买量,如果可以从property当中获取商品价格,那么在结合其性质可以分析妈妈们选择婴幼儿商品当中必需品的选择或者说易消耗品的选择的价格考量。

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    数据分析】TalkingData:游戏数据分析流程

    文/ 于洋 TalkingData高级咨询总监 1.3 游戏数据分析的流程 游戏数据分析整体的流程将分为几个阶段,这几个阶段则是反映了不同企业数据分析的水平,从另一个角度,也是在解析作为一名数据分析人员究竟该如何参与到游戏数据分析业务中 如图1-2所示,对于游戏数据分析系统及数据的利用,我们分为了五个阶段,方法论、数据加工、统计分析,提炼演绎、建议方案。从工程技术、统计分析数据挖掘以及用户营销几个方面进行了覆盖和研究。 ? 图1-2游戏数据分析流程 1.3.1方法论 方法论是数据分析的灵魂,是解决问题的普遍原则,贯穿分析始终的思想指导。这个阶段决定了我们如何埋点数据,如何设计分析指标,如何采集,如何组织数据。 统计分析是商业智能的一方面,商业智能应用还包括决策支持系统(DSS)、查询和报告、在线分析处理(OLAP)、预测和数据挖掘,统计分析则是整理数据分析数据的综合。 所有的分析师不是为了分析数据分析数据,崇尚数据,信仰数据,但不要盲目。

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    图解数据分析 | 数据分析介绍

    二、数据分析的应用 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但计算机出现后,规范和自动化的分析才具备可行性。现在,数据分析已经广泛地应用到了各个领域。 打开各种招聘网站,越来越多的岗位开始要求『具备一定的数据分析能力』。同样参与面试的两个优秀候选人,具备数据分析能力的那个有更大的机会拿到Offer。 (2)学习数据分析可以得到更多的晋升机会。 (3)学习数据分析拓宽就业方向。 大中型企业(尤其是头部企业),都设置有『数据分析』岗位,例如数据分析师、数据科学家等等。目前各种数据分析岗位招聘需求都相对较大。 (4)学习数据分析可以参与公司的决策核心。 (2)掌握数据分析的人才为企业的发展带来更多的可能。 通过市场数据分析和用户数据分析,可以为目标用户提供更精准的产品和夫,从而提高企业营收规模。

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    图解数据分析 | 数据分析思维

    ,即对比、细分、溯源,也被数据分析的三板斧,支撑数据分析的核心应用,具体来说: [数据分析三板斧] 对比:成对地比较。 在分析数据时,增加分析的维度,改变看待问题的视角,能够在更细分的级别上分析数据,洞察到更多的知识,增加数据分析的深度。 三、数据『溯源』 溯源,就是到细节数据中去,查看原始数据,反思用户的行为。在做数据分析时,一定要明白你分析数据是二手的,还是一手的。 [数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据,包含的内容最丰富,但数据可能不规范。 二手数据是经过处理的,甚至是分析之后的数据,这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的,由此得出的分析结果也可能有失公允。

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    数据分析数据分析报告制作指

    相信很多朋友们都接触过数据分析,如何写一份数据分析报告?! ? ?

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    数据分析】大数据征信分析报告

    【前言】本文对于大数据征信做了透彻的分析,启示了国内存在非常好的投资机会,本文有很好的借鉴意义。希望本文作者联系我们。 本文结合美国的金融环境,对ZestFinance进行简要介绍,分析数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 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。 其中,ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型,对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析,并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标,在5秒钟内就能全部完成。 (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。

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    数据分析场景 -- 异常数据分析

    对于异常数据分析,相信每位数据分析师都不陌生,对于业务部门来说同样很希望了解数据分析的思路。 去年同期也写过类似的一篇异常数据分析文章,过了一年后有了更进一步的思路和想法,因此再次分享一下,对于数据分析师常见的“异常数据分析”。 分析思路包括以下5个步骤: 1. 一般来说,业务数据下降这类问题会是业务方主动提出的。当然作为数据分析师也可能凭借数据敏感,发现异常数据。 这个步骤主要思考4个小问题: 什么叫异常数据? 异常数据真的是问题吗?对比标准是什么:KPI? 小结:异常数据分析属于“事后诸葛亮”式的后验分析,做得好也是可以发现业务中存在问题的,但同时提需要提醒数据一定要形成闭环,即从业务中来,更需要回到业务中去,落实到业务执行,分析才不会白费 附1:异常数据分析流程(去年) 附2:此图为一些分析视角,仅供参考 ​

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