孔穴效应模型 当变异函数r(h)在h大于一定的距离后， 并非单调递增，而是具有一定周期波动,这时就显示出孔穴效应.在有基台值与无基台值模型中,均能出现孔穴效应. 孔穴效应属于线性非平稳统计范畴.

运营数据对比 A.注册用户数对比或者增长曲线图 B.活跃用户数或者活跃用户增长曲线图 C.消费情况或者消费分布图 D.用户在线时间分布图 E．其他数据对比 相关事件描述 A.社会环境事件：如放假、双11活动等 B.竞争对手事件：同类产品上线或者活动 C.推广事件：如广告投放、活动举办（雪莹做） D.店铺事件：店铺装修等（陈俊宇做） E.其他事件 阶段运营分析 A.导致数据变化的原因或者潜在可能 B.导致市场反馈信息的原因或潜在可能 信息系统管理 1.信息分类 A.可靠数据：用户注册数据、用户活跃数据、用户消费数据、用户收藏数据、广告监控 数据、产品活动数据等 B.推测数据：竞争对手数据、用户群体分布/软宣传效果数据、市场活动效果数据等 2.信息来源渠道 A.网站后台 C.媒体咨询 D.网站论坛 F.客服反馈（赵效宇做） G.行业交流（雪莹做） 主要工作（左娜） 后台功能开发需求和新增需求 外部咨询或者调查报告的采购 组织执行相关调查统计 提出相关资料或者信息收集的方案 信息分类和分析 ----------------------- 淘宝店数据分析报告模板全文共1页，当前为第1页。

1、每日微信群内分享5+最新重磅报告 2、每日分享当日华尔街日报、金融时报 3、每周分享经济学人 4、每月汇总500+份当月重磅报告

盒马生鲜新零售数据分析完整版.pptx

使用python的requests配合re对微博评论进行获取存储在mysql数据库中 使用pandas库对数据进行分析处理 使用snownlp对文本进行分析 使用echarts.js将分析的数据进行可视化呈现 总体框架使用python 的Django框架

数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 数据分析项⽬之：链家⼆⼿房数据分析 项⽬分享⽬的：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运⽤它们的最好⽅法就是实践并总结。在下⾯的分享中，我会将每⼀步进⾏ 分析与代码展⽰， 　　　　　　　希望能对⼤家有所帮助。 项⽬名称：链家⼆⼿房数据分析 项⽬概述：本项⽬主要利⽤上⾯提到的三个⼯具进⾏数据的处理，从不同的维度对北京各区⼆⼿房市场情况进⾏可视化分析，为后续 　　　　　数据挖掘建模预测房价打好基础。 分析步骤：⼯具库导⼊--->数据加载--->数据清洗--->数据可视化分析 导包 导包 # 数据分析三剑客 import numpy as np import seaborn as sns import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt sns.set_style({'font.sans-serif':['simhei','Arial']}) %matplotlib inline # 设置忽略警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 设置全局字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Songti SC' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 数据载⼊ 数据载⼊ lj_data = pd.read_csv('./lianjia.csv') display(lj_data.head(),lj_data.shape) 查看数据概况 查看数据概况 display(lj_data.info(),lj_data.describe()) ''' 通过观察： 1. Elevator列存在严重的数据缺失情况 2. Size列最⼩值为2平⽶，最⼤值为1019平⽶，跟据常识，初步判断为异常值 ''' 添加新属性房屋均价（ 添加新属性房屋均价（PerPrice） ）,并且重新排列列位置 并且重新排列列位置 ''' 观察发现： 1. ID属性对于本次分析没有什么意义，所以可以将其移除； 2. 由于房屋单价分析起来⽐较⽅便，简单使⽤总价/⾯积即可得到，所以增加⼀列PerPrice(只⽤于分析，不是预测特征)； 3. 原数据属性的顺序⽐较杂乱，所以可以调整⼀下。 ''' # 添加 PerPrice（单位均价） 列 df = lj_data.copy() df['PerPrice'] = (lj_data['Price']/lj_data['Size']).round(2) # 重新摆放列位置 columns = ['Region','District','Garden','Layout','Floor','Year','Size','Elevator', 'Direction','Renovation','PerPrice','Price'] df = pd.DataFrame(df,columns = columns) # 重新查看数据集 df.head(3) 数据可视化分析 数据可视化分析 1. Region特征分析 特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对⽐ # 对⼆⼿房区域分组，对⽐⼆⼿房数量和每平⽶房价 df_house_count = df.groupby('Region')['Price'].count().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() df_house_mean = df.groupby('Region')['PerPrice'].mean().sort_values(ascending = False).to_frame().reset_index() # display(df_house_count.head(2),df_house_mean.head(2)) 绘图 绘图 1 # 创建⼦视图对象 2 f,[ax1,ax2,ax3] = plt.subplots(3,1,figsize = (20,18)) 3 4 # 设置绘图参数 5 sns.barplot(x='Region',y='PerPrice',palette='Blues_d',data=df_house_mean,ax=ax1) 6 ax1.set_title('北京各区⼆⼿房单位平⽶价格对⽐',fontsize=15) 7 ax1.set_xlabel('区域') 8 ax1.set_ylabe

SPSS（Statistical Product Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Solutions Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。SPSS为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称，有Windows和Mac OS X,Linux/Ubuntu版本。 SPSS软件主要应用于问卷调查、医药、人文社科类统计分析领域。各种统计检验分析等都可直接出结果。 开创了SPSS微机系列产品的开发方向，极大地扩充了它的应用范围，并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全 SPSS数据分析Linux/Ubuntu安装文件,命令安装方便快捷

一、研究背景与目的 二、实习招聘信息数据的获取与说明 三、LDA 主题模型提取技能要求 四、LDA 主题模型量化技能要求

Python数据可视化-seaborn Seaborn属于Matplotlib的一个高级接口，为我们进行数据的可视化分析提供了极大的方便。 依赖程序及库一览 - Python 2.7+ or Python 3 - Pandas - Matplotlib - Seaborn - Jupyter Notebook(可选)

《数据分析之道 用数据思维指导业务实战》读书笔记；主要包含以下内容 数据思维： 1.什么是数据思维； 2.为什么数据思维如此重要； 3.数据思维如何培养； 数据指标体系： 1.数据埋点; 2.数据标签体系; 3.数据指标体系。