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。

The dataset contains Number of Air passengers of each month from the year 1949 to 1960. We can use this data to forecast the future values and help the business. https://www.kaggle.com/datasets/abhishekmamidi/air-passengers