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常用

本文总结常用的软件,以及推荐相应的学习参考资料。1. Excel常用操作有函、可视化、透视表、VBA。 注:黄成明老师的《化管理》中的部内容涉及如何用Excel建立业务运营透视表Ctrl+A-->Alt-->D-->P-->F ——透视表“一条龙”操作应该是目前用到最多的快捷键组合了。 透视表是快速的不二之选,主要操作为组计算,当然利用“切片”来动态展示也是可以的(透视表也可以用来做动态仪表盘)。 荐书:谁说菜鸟不会,张文霖;点评:入门不错的书,小蚊子老师的博客上也有蛮多干货的;Excel疑难千寻千解(套装);点评:ExcelHome,ExcelTip两个论坛出的书质量都非常好,该套装基本是 PythonRPython和R不仅免费,还属于“平台模式”——来自世界各地的开发者都可以贡献自己开发的包。

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SAP -1

收集(目前只支持json格式) ?? 2种方式:API方式:GETPOST获取基础url为服务地址,在服务地址下依次从PLATFORM(平台)PLATTYPE(类)DO_TYPE(活动)获取所需的基础 RFC方式:根约定的sessionid 对应 PLATFORM(平台)PLATTYPE(类)DO_TYPE(活动)获取所需的基础? 存储方式:由一张表实现所有类型的加密存储(任意JSON转为内表后存储) ?程序架构: SAP部: ?展示结果: ?又遇到了原创必须要有300字:为了增加字那就加一段以前java的商业化探讨。

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    rSeq: RNA-Seq AnalyzerrSeq是一组RNA-Seq。它可以处理RNA-Seq的许多方面,如参考序列生成序列映射,基因和同种型表达式(RPKMs)计算等。

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    篇——读写

    的本质是为了解决问题,以逻辑梳理为主,人员会将大部精力集中在问题拆解、思路透视上面,技术上的消耗总希望越少越好,而且的过程往往存在比较频繁的沟通交互,几乎没有时间百度技术细节。 因此,熟练常用技术是良好的保障和基础。笔者认为熟练记忆各个环节的一到两个技术点,不仅能提高效率,而且将精力从技术中释放出来,更快捷高效的完成逻辑与沟通部。 本文基于的基本流程,整理了SQL、pandas、pyspark、EXCEL(本文暂不涉及建模、类模拟等算法思路)在流程中的组合应用,希望对大家有所助益。 1、导入将导入到python的环境中相对比较简单,只是作中些许细节,如果知道可以事半功倍:1.1、导入Excelcsv文件:# 个人公众号:livandataimport pandas as (SELECT * FROM people)读取sql时,需要连接对应的hive库或者库,有需要可以体百度,这里就不详细描述了。

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    Python风险

    小安前言随着网络安全信息大规模的增长,应用技术进行网络安全成为业界研究热点,小安在这次小讲堂中带大家用Python对风险作简单,主要是蜜罐日志,来看看一般大家都使用代理 说得通俗一点就是提供大量代理IP,引诱一些不法子来使用代理这些代理ip,从而搜集他们的信息。介绍欲善其事,必先利其器,在此小安向大家介绍一些Python的“神兵利器“。 Python中著名的库PandaPandas库是基于NumPy 的一种,该是为了解决任务而创建,也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心结构展开的,其中Series 我们有了这些“神兵利器“在手,下面小安将带大家用Python这些对蜜罐代理作一个走马观花式的介绍。1 引入–加载包启动IPython notebook,加载运行环境:? 当然了用Pandas提供的IO你也可以将大文件块读取,再此小安测试了一下性能,完整加载约21530000万条也大概只需要90秒左右,性能还是相当不错。

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    50款大

    ❖ Excel:Excel作为一个入门级,是快速的理想,也能创建供内部使用的图,但是Excel在颜色、线条和样式上课选择的范围有限,这也意味着用Excel很难制作出能符合专业出版物和网站需要的图 虽然R主要用于统计或者开发统计相关的软件,但也有用作矩阵计算。❖ Processing:Processing是可视化的招牌。你只需要编写一些简单的代码,然后编译成Java。 ❖ Gephi:Gephi是进行社会图谱可视化,不但能处理大规模集并且Gephi是一个可视化的网络探索平台,用于构建动态的、层的图表。 ❖ Weka:Weka是一个能根属性类和集群大量的优秀,Weka不但是的强大,还能生成一些简单的图表。 ❖ Circos:Circos最初主要用于基因组序列相关的可视化,目前已应用于多个领域,例如:影视作品中的人物关系,物流公司的订单来源和流向等,大多关系型都可以尝试用Circos来可视化

    1.1K20

    1.1.2 、为什么使用Google Analytics

    对于大部的用户来说,实际上没有一款网站可以完美地满足您所有的网站需求,毕竟它们不是为您量身定制的,而只是一个通用型的。 用户可以选择一款或多款去满足网站不同需求,或直接选择一款功能足够强大的。本书推荐使用GA,因为即使是免费版的GA,它的功能也非常强大。 3.自定义功能强GA提供了次级维度、细和自定义报告等功能,可以用于剥离、对比或新建个性化报告,满足个性化需求,帮助用户追本溯源,寻找中的奥秘。 同时,Google提供了很多能与GA相结合并将打通或实现复杂的功能。其实,通过产品的名称就可以大概知道产品的定位。产品的定位决定了一个产品的功能的侧重点。 例如,GA和Adobe Analytics,它们都带有“Analytics”,侧重于,都是定位于企业级的营销;百度统计、腾讯统计和CNZZ的定位是基础指标统计。

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    Python:3大

    在这篇文章中,我们将讨论三个令人敬畏的大Python,以使用生产提高您的大编程技能。 ,让我们来看看三个大Python。 由于可以对执行的许多操作的复杂性,本文将重点介绍如何加载并获取一小部样本。对于列出的每个,我将提供链接以了解更多信息。 Python Pandas我们将讨论的第一个是Python Pandas。正如它的网站所述,Pandas是一个开源的Python库。让我们启动IPython并对我们的示例进行一些操作。 PySpark我们将讨论的下一个是PySpark。这是来自Apache Spark项目的大库。PySpark为我们提供了许多用于在Python中的功能。

    2.2K20

    【大】大方法 及 相关

    通过标准化的流程和进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的结果。 AnalyticVisualizations ( 可视化 )不管是对专家还是普通用户,可视化是最基本的要求。可视化可以直观的展示,让自己说话,让观众听到结果。 SemanticEngines (语义引擎)我们知道由于非结构化的多样性带来了的新的挑战,我们需要一系列的去解,提取,。 整个处理流程可以概括为四步,别是采集、导入和预处理、统计和,以及挖掘。采集大的采集是指利用多个库来接收发自客户端的,并且用户可以通过这些库来进行简单的查询和处理作。 比较典型算法有用于聚类的 K-Means 、用于统计学习的 SVM和用于类的 Naive Bayes ,主要使用的有 Hadoop 的 Mahout 等。

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    【独家揭秘】中国互联网行业生态解-(1)网站有哪些

    过去,GA最实用的功能是细功能,今天细功能进一步强大,并且GA推出并不断完善了路径能力、用户行为回放、自定义变量(维度和指标)、的输入输出(透过上传或者API)等等。 GA已经逐渐从一款单纯的网站过渡为网站的用户行为中心。缺点:GFW大家都听说过,GA未能幸免。如果不能访问外国网站,不能打开她的界面。 优点:Web Dissector是国内为不多的提供企业级网站用户行为。功能比较丰富,且也能提供较为灵活的配置。 这是一个很易用且很实用的有简洁美感的网站。使用上的简洁并未掩盖其大部主要功能的实用性。更令人称道的是,这个有一定的自定义变量(如自定义维度)的能力。准确性也较为被用户认可。 另外这款也是需要收费的(体价格需要与作者沟通)。但一个人能完成这样的一个,已经是非常了不起的了。肃然起敬!  ----讲到这里,国内主要的一些网站(布码实现)基本上就讲完了。

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    大汇总

    Storm:Apache Storm是一种开源的布式实时计算系统。Storm加速了流处理的过程,为Hadoop批处理提供实时处理。 它可以收集和处理来自不同源的,允许开发者编写可处理实时信息的应用程序,来源网站click-streams、营销和财务信息、制造和社交媒体,和操作日志和计量。 SQLStream:SQLStream为流媒体、可视化和机器持续集成提供了一个布式流处理平台。 提供存储服务获取、和访问任何格式、管理服务以处理、监控和运行Hadoop及平台服务安全、存档和规模一致的可用性。 Lambda架构框架主要包括:Twitter’sSummingbird:Twitter的开源Summingbird大,通过整合批处理与流处理来减少它们之间的转换开销。

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    Python制作

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    python 包 pandas(一)

    简单介绍pandas 是专为 python 编程语言设计的高性能,简单易用的结构和库,它建立在 numpy 之上,可以许多第三方库完美集成在同一个科学计算环境中。 pandas 被广泛应用于金融,统计,社会科学和许多程技术领域,处理典型案例。2. 安装pandas 支持 conda 和 pip 两种方式安装。 结构pandas 有两种主要的结构:Series(1维)和 DataFrame (2维)。 下面别介绍这两种结构,首先在我们的 python 脚本或 jupyter notebook 中导入 pandas,业界惯例缩写为 pd。 ,有可能不同类型的列。

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    如何选择

    一个得心应手的,是每一位从业人员做的利器。 面对浩如烟海的,如何选择合适的,成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题,运用用,企业可以整合多种渠道的,快速完成和完善。那么如何选择呢? 所以,在选择时,最好选择一种详尽、全面的指标,使结果更深度,这样才能满足用户的要求,才能借助挖掘出所有背后的真正意义。 (4)跨部门合作对大型企业来说,必须支持跨部门合作才行。在不同的部门有不同的需求和用途。 (5)性价比和维护成本大多(特别是企业级)在使用之前都需要花费一些费用。所以在选择时,我们需要考虑购买初期的费用和后期的维护费用。

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    可视化:Matplotlib

    绘图是作中的重要一环,是进行探索过程的一部。 Matplotlib是当前用于可视化的最流行的Python包之一,它是一个跨平台库,用于根组中的制作2D图,主要用于绘制一些统计图形,例如散点图、条形图、折线图、饼图、直方图、箱型图等。 1.散点图散点图通常用在回归中,描述点在直角坐标系平面上的布图。散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势,此可以选择合适的函点进行拟合。下面是绘制散点图的例子。 3.折线图折线图是排列在作表的列或行中的可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根常用比例设置)而变化的连续,因此非常适用于显示在相等时间间隔下的趋势。 ----以上内容来自《Python广告挖掘与实战》

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    篇——MapReduce结构

    作者:livan来源:python与算法 前面我们介绍了HDFS,作为HDFS的第一代上层架构,我们必须讲解一下hadoop的MapReduce结构,可以说这一结构促进了大的兴起。 MapReduce的结构??Mapreduce的计算顺序为:在map中被一行行的读取,然后进行切;然后再经历shuffle,然后进行reduce处理。? map任务,输入片(input split)存储的并非本身,而是一个片长度和一个记录的位置的组,输入片(input split)往往和hdfs的block(块)关系很密切,假如我们设定hdfs split)而127mb也是两个输入片(input split),换句话说我们如果在map计算前做输入片调整,例如合并小文件,那么就会有5个map任务将执行,而且每个map执行的大小不均,这个也是 5)reduce阶段:和map函一样也是程序员编写的,最终结果是存储在hdfs上的。YARN的作原理??Mapreduce1.0的结构如下:?

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    】六大帮你做好大

    是一个含义广泛的术语,是指集,如此庞大而复杂的,他们需要专门设计的硬件和软件进行处理。该集通常是万亿或EB的大小。 该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop(谷歌使用该来为Hadoop的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量集的目的。 “Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感:该项目帮助谷歌实现海量集的处理,包括抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序垃圾邮件、谷歌布式构建系统上的测试结果等等 BI 平台包含组件和报表,用以这些流程的性能。目前,Pentaho的主要组成元素包括报表生成、挖掘和作流管理等等。 这些提供了系统的J2EE 服务器,安全,portal,作流,规则引擎,图表,协作,内容管理,集成,和建模功能。这些组件的大部是基于标准的,可使用其他产品替换之。

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    | Python 和 R 挖掘互查

    在此总结一些在挖掘中可能用到的功能,方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。如果大家已经熟悉python和R的模块包载入方式,那下面的表查找起来相对方便。 python在下表中以模块的方式引用,部模块并非原生模块,请使用?安装;同理,为了方便索引,R中也以::表示了函以及函所在包的名字,如果不含::表示为R的默认包中就有,如含::,请使用?安装。 连接器与io库?IO类?统计类描述性统计?回归(包括统计和机器学习)?假设检验?时间序列?生存?机器学习类回归参见统计类类器LDA、QDA?SVM(支持向量机)?基于临近?贝叶斯?决策树? 值得留意的是python的新第三方模块,spaCy与其他可视化挖掘报表的交互?

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    11个谷歌GA)在实际作的问题-从监测到优化

    最近大家关心的问题,我们整理了一些比较有代表性的提问,本期是聚焦于Google Analytics(谷歌),简称GA。本期问题包含:监测、整合与指标、报告、思路四个方面的内容。 拓展:监测广告曝光和点击的除了Doubleclick,还有AdMaster、秒针、Sizmek等。Q2大型平台如京东,淘宝,新浪,搜狐等会采用GA进行网站吗? 我了解目前大型网站应该是都没用使用在线的网站,主要有两点疑问 1.GA从性能上能否满足流量特别大的网站的需求? 2.如果1成立的话,各大型网站是由于防止泄露才不使用类似GA这样的的吗?(匿名用户提问)回答:我所知,不会。因为GA是Google的,是SaaS的方式。 GA免费版对流量有限制,付费版同样有限制,但是流量的上限要大的多。2. 大平台核心业务肯定不用第三方的监测,主要就是担心泄露。

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    1.1.5 、网站来源与划

    在这里,将网站成两个大类,一个是内部,另一个是第三方,如图1-3所示? 2.第三方:网站和第三方评估(1)网站,如GA、Adobe Analytics、百度统计等,通常这类只需要在页面加一段跟踪代码就可以提供详尽的报告了,也是很多中小企业使用的方案 图1-5 向GA发放的然后GA在对上面的割处理形成报告,传递参的解释将在后面的章节中详细讲解。 一般来说,如果是流量,以网站的为主,如果订单,以自己的BI为主,当然GA和自己BI的通过User ID打通的了,还可以做其他的一些作。 当前网站采集主要是两个方向:服务器日志技术和页面标签技术,页面标签技术就是对应前面的网站了,现在主流的是采用页面标签技术,可以看到现在盛行的GA、百度统计、CNZZ、Adobe Analytics

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