数据分析师通常在部分企业扮演着做竞品分析的角色，今天我们就来从数据分析师的角度说说如何做好竞品的数据分析？ 什么是竞品？...03 竞品分析的三个方面 竞品分析主要包括三个方面：用户分析、功能分析和数据分析，三者需同步进行。界面及交互研究这里不具体展开。 1....企鹅FM起步较晚，功能不太完善，用户忠诚度稍有欠缺，不过随着企鹅FM在分享、互动和社交等方面的功能日益完善，核心用户的粘性肯定会越来越高。 （2）主流用户：寻找主流用户的方法同上。 ?...功能分析 功能分析包含：核心竞争力和主要功能两个方面。 （1）核心竞争力 ? 目前企鹅FM的核心竞争力在于鹅厂丰富的推广渠道和海量用户资源；喜马拉雅FM的核心竞争力在于丰富的内容上。...数据分析 数据分析包含：整体数据、变化趋势、具体功能数据 常用的数据分析工具有：移动APP，iOS版可在AppStore、App Annie上查看排名等信息；安卓版可在安卓市场、豌豆荚、360手机助手等应用市场收集数据
最近粉丝涨的飞快，已突破3500大关，虽然比起大咖来说，是微乎其微，但看过我简书风云榜的都知道，3500粉丝也能排上前200名（虽然只爬取了20多万的数据）。...但随着粉丝的增长，也担心粉丝的质量问题，我发现许多粉丝都是没有发表任何文字的，我把这些用户定义为非活跃用户（这样太过偏激），今天就已作者本人的粉丝和向右奔跑前辈的粉丝做比较，看下敌我差距~ 爬虫分析及代码...print(id,topic,fans,article) xiangyou.insert_one(content) else: break 敌我差距 此部分通过python...数据分析及pyecharts库可视化。...这个差距不是很大，这也是简书一直来的问题，大量用户都是不写文章的，简书就是让我们简单的书写我们的人生，大家也可以多写写文章啦，无论是学习，生活，工作，总有你的精彩~
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 今日3篇文章： 1.【神文】如何判断一个高官的仕途 2.“官员悔过书”的数据分析 3.央视：2015两会十大看点，哪些与咱息息相关？...虽然不少忏悔者告别了官场生涯，但成为标配的悔过书，已构成另一种的官场话语。那么，从大数据的角度看，作为一种独特且自成一体的话语体系，用大数据的思维分析来看，落马官员的忏悔，到底有何规律？...分析之二：八股体例套路化 “忏悔体”的套路化，不仅体现在遣词造句上，还体现在悔过书的谋篇布局上。不妨看看官员的忏悔录，其结构，多数是三段论式的。...分析之三：忏悔模板标准化 通过以上分析，我们可以看到这样一种文本格式： 我出身××（可以是“农民的儿子”，可以出身贫寒……），从小××（吃苦耐劳的成长史一定要再现），经过××努力，成为公务员…… 担任×...分析之四：语言战术表功化 真正给忏悔打上个人印记的，往往是各自夹带的私货。 夹带私货的手法，不限于“农民的儿子”开头。
偶然间在某二手书市场看到这本《我最想要的EXCEL数据分析书》，书名非常霸气。看了下原书名是《1億人のための統計解析》，也很霸气。于是耗巨资（10元）买入，看看是不是真的霸气。...作者第1章给出了用数据分析解决问题的基本思路，三步法确定分析方针： 输出结果（什么结果指标让人高兴） 分析单位（例如零售业的人、货、场） 解释变量（分析单位的特征） 这三步的每个环节如何选择，最后使用什么分析方法...太多的数据分析类书籍好像什么都讲了，又好像什么都没讲。 第6章是一些高级技巧，作者也前瞻性地提到了Power BI。...结语处作者的一句话我深表赞同：分析本身并没有价值，基于分析结果采取行动并取得成果才赋予了它价值。 有思想的工具书可以经受得住岁月的考验。...mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpeclZlw Excel模板：商品自动分货 https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpuamZty Pbix模板：店铺陈列与销售、库存数据结合的
写在前面 说来也巧，之前有一次无意间留意到简书好像没有做文章总阅读量的统计（准确的说法应该叫展示），刚好最近有时间，趁这个机会就用Python写了这么个功能，既是学习也是练手。...第一张图片展示的是个人简书爬取后的数据，第二张可是大名鼎鼎简叔的简书数据。 ? 个人简书数据 ? '简叔'简书数据 两图一对比，果然这数量和质量都不是一个等级的，不过后生会继续努力的。...maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0"> 简书数据统计...写完代码后也有仔细想过，觉得有机会有时间的话还可以做得更细一点，就像大数据分析一样，同样也是一个个用户数据慢慢堆起来的，所以目前来看还可以考虑扩展以下几点： 获得用户加入简书的时间（假设以第一篇文章发表时间为参考...如果真完成了以上的扩展，像我的话肯定会趁机再扩展学习下Python的图表库，像matplotlib；或者使用ECharts、HighCharts、D3这样的前端报表库，相信这样会让这些数据显得更加的生动
《Python高级数据分析》 作者：萨扬·穆霍帕迪亚 推荐语：本书包含数据分析实例，涵盖了从基础统计学到ETL、深度学习和物联网的广泛领域，给出了产业分析项目各个技术方面的概念。...此外，他精通Java EE企业级应用开发，著有《神经网络实用教程》《数据挖掘：实用案例分析》《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。 4 ? ?...毕业后曾经效力于多家公司，从事Java、数据仓库开发以及QA分析等方面的工作。目前，他的兴趣主要集中在商业智能、大数据和云计算等领域。...》《Learning NumPy Array》等书。...关于作者：Kirthi Raman 目前担任Neustar公司首席数据工程师。Kirthi一直从事数据可视化方面的工作，精通JavaScript、Python、R和Java, 是一位杰出的工程师。
大数据时代的到来，越来越多的人选择学习大数据，那关于大数据分析的六大基本方面是哪些，一起来了解一下 ?...可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户 数据可视化是数据分析工具最基本的要求 可视化可以直观的展示数据 让数据自己说话，让观众听到结果 ?...数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的 集群、分割、孤立点分析还有其他的算法 让我们深入数据内部，挖掘价值 这些算法不仅要处理大数据的量 也要处理大数据的速度 预测性分析能力 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据...而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果 做出一些预测性的判断 ?...数据质量和数据管理 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践 通过标准化的流程和工具对数据进行处理 可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果
听说数据分析岗大有前（钱）途，很多小伙伴纷纷尝试转行。找点儿入门书和入门课，学点儿Python和SQL，大半年下来，不少勤奋的小伙伴如愿以偿地跻身数据分析师行列。...「数据大厦」的灵魂建筑师 数据分析师的工作是收集和分析数据，并从中提取有用的见解。他们通常与结构化数据打交道。...你只需怀有好奇心，足够勤奋，当然还需要拥有一本优秀的入门书。 图 灵 上 新 啦 ！ ?...懂得基本的Python编程自然更好，不过本书为你提供了一堂Python速成课，或者你可以先阅读「蟒蛇书」。 我能学到什么？ 你可以通过本书习得数据科学家的关键能力。...- 编程语言（Python） - 数据可视化 - 统计学 - 概率论 - 机器学习算法 - 关系数据库 - 分布式计算 - 加分项：NLP、神经网络、深度学习 小编为你精心准备了学习路线图，建议立刻保存
前言在当今互联网时代，数据的获取和分析变得越来越重要。爬虫技术作为一种数据采集的方法，被广泛涉及各个领域。...在本文中，我们将介绍如何使用Python Spark语言和Pholcus框架来实现一本小红书数据爬虫的案例分析。...爬虫程序实现过程请求网页：使用Go语言的net/http库发送HTTP请求，获取小红书的网页内容。...runtime.SpiderPrepare(s) runtime.SpiderRun(s)}完整爬取代码：提供完整爬取小红书数据的代码示例package mainimport ("fmt""io/...DownloaderID: 0,}spider.AddTask(task)// 启动爬虫spider.Start()}总结通过以上代码过程，我们可以实现一个基于Go语言和Pholcus框架的爬虫，用于爬取小红书的数据
/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- 这2句添加到python文件的头部，就不会报汉字方面的问题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。 Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
之前爬了一些数据，没有做分析，今天在练习jupyter notebook的使用，干脆拿了2月七号爬取的七日热门数据来进行简单的分析，主要运用了mongodb的pipeline管道等技术加上charts包的使用...（其实很佩服那些白天上班，晚上还给大家分析学习的人）。 排名 先看看热评文章的作者： ? 以此类推，也可以分析出打赏最多等统计数据。
相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。...本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！ 爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...这样我们就获得了数据分析的数据源！...团队氛围、扁平化管理也是很重要的一方面。 至此，此次分析到此结束。有需要的同学也可以查一下其他岗位或者地区的招聘信息哦~ 希望能够帮助大家定位自己的发展和职业规划。...一起学习: 另外我建立了一个数据分析群寻找一起学习的朋友,如果满100人后，请添加我的 微信:【hg_liuzl，备注：数据分析入群】，拉你进群
2.数据清洗 3.数据可视化 若找不到或者安装失败，可用源码安装的方式 【反馈】 1.数据挖掘 代码所需包 import urllib.request import xlwt import re import...，并不是说只要清理这些就行了 有时候有的公司网页并不是前程无忧类型的，而是他们公司自己做的网页，这也很容易出错 不过只要有了基本思路，这些都不难清理 3.数据可视化 数据可视化可以说是很重要的环节，...如果只是爬取数据而不去可视化处理，那么可以说数据的价值根本没有发挥 可视化处理能使数据更加直观，更有利于分析 甚至可以说可视化是数据挖掘最重要的内容 同样的我们先看代码需要的包 # -*- coding...，我去看了下，其实不是什么问题，就是网页源码有更改，之前python爬取到的信息是用HTML写的，而现在数据那里是JavaScript写的，这样的话正则肯定就不匹配了。...有些东西也去的去，加的加，不过不影响后面数据可视化。
Python与R语言的共同特点 Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法 Python和R两门语言有多平台适应性，linux...Python与R语言的区别 数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。...Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。...Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。...比 R 在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。
这其中，我又将PCA相关的分析方法和作图汇总了一下： 分析函数 eigen prcomp princomp FactoMineR::PCA ade4::dudi.pca 还有其它分析，比如冗余分析，MCA...使用iris数据 library(ggplot2) library(tidyverse) ## -- Attaching packages -------------------------------...使用prcomp做聚类分析 这里，对数据进行标准化之后，在进行PCA分析。...R中两个函数prcomp和princomp的区别 prcomp函数，可以接受原始数据，在函数中定义scale .= TRUE，center = TRUE princomp函数，需要使用标准化后的数据，即...使用ade4包中的dudi.pca函数进行分析 可以看到，分析结果一致。
此书在降低学习难度方面做了大量的尝试：基于通用的Excel工具，加上必知必会的数据分析概念，并且采用通俗易懂的讲解方式。此书努力将数据分析写成像小说一样通俗易懂，使读者可以在无形之中学会数据分析。...它诞生之后，不仅被奉为“世界统计学普及读物第一畅销书”、“25本投资经典之一”、“经典社会学读本”，而且被誉为“数据造假曝光宝典”，在世界畅销50年而不衰。...在他的第一本畅销书《精通web analytics——来自专家的最佳web分析策略》（清华大学出版社引进并出版）中，avinash给出了很多基于行业的经验总结，而在《精通Web Analytics 2.0...《SQL从入门到精通》 《SQL从入门到精通》全面介绍了SQL语言各方面的相关知识。...《互联网增长的第一本数据分析手册》 《互联网增长的第一本数据分析手册》是一本神奇的书：产品经理用它来分析数据、拆解指标，实现流程的良性运转；市场运营用它来解析数据、确定方法，实现运营效果最大化。
数据交换管理、数据生命周期管理方面。...元数据就是为了准确的描述我们拥有的所有数据。其核心的目的是降低人与数据之间的沟通成本。描述的越准确，我们使用数据的成本就越低。元数据管理主要包括元数据采集、血缘分析、影响分析等。...例如数据仓库DM层分析人员信息中缺失数据，可以通过数据交换系统反哺到业务系统中，避免重复劳动。...以上几个方面相辅相成，每个公司根据每个公司的数据规模不同建设的数据治理方面不同，其中以上几个方面中数据治理基础方面有数据集成管理、数据质量管理，元数据管理，数据安全管理。...、准确、安全的数据分析结果
通常情况下，Python 编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的 shell 脚本。...以上都只是 Python 应用领域的冰山一角，总的来说，Python 语言不仅可以应用到网络编程、游戏开发等领域，还可以在图形图像处理、只能机器人、爬取数据、自动化运维等多方面展露头角，为开发者提供简约...….. 2、数据分析 现在的人们越来越不理智了，总是把自己的想法强加到别人的身上，“感觉”会欺骗人，但是“数据”不会，数据是相对来说比较真实的反应，打开你的手机，看看在哪个应用的用时最长，你说你每天学习...这就是数据分析最简单的解释，对我们比较重视的事情，通过数据进行可视化分析，Python 让你理智些，克制些。...到此这篇关于python能做哪方面的工作的文章就介绍到这了,更多相关学了python能做哪方面的工作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
在数据分析统计的场景里，常用的方法除了描述性统计方法外，还有推断统计方法，如果再从工作性质上来划分，推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。...1 分析收盘价，绘制小提琴图 小提琴图综合了箱状图与核密度图的特性，从箱状图里能看出数据的各分位数，而从核密度图里，能看出样本数据的分布情况，即每个数值点上样本的密度。...从统计学的角度来分析，样本密度越大的数值区域，接下来的数据出现在这里的概率也就越大。...2 用直方图来拟合正态分布效果 正态分布是一种连续随机变量概率分布，它是很多分析统计方法的基础，比如包括回归分析等在内的多种方法均要求被分析的样本服从正态分布。...本文出自我写的书： Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战，https://item.jd.com/10023983398756.html ? ?
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