passengerid： 乘客 ID
class： 舱位等级 (1 = 1st, 2 = 2nd, 3 = 3rd)**
name： 乘客姓名
sex： 性别
age： 年龄
sibsp： 在船上的兄弟姐妹／配偶个数
parch： 在船上的父母／小孩个数
ticket： 船票信息
fare： 票价
cabin： 客舱
embarked： 登船港口 (C = Cherbourg, Q = Queenstown, S = Southampton)
survived: 变量预测为值 0 或 1（这里 1 表示幸存，0 表示遇难）
2022-10-03 14:05:41
62KB
1
电子游戏数据分析
有关视频游戏历史的数据分析，按类型，地区或销售情况显示了最畅销的游戏。
该分析是在ArchanjoJr，github的帮助下完成的： :
如果要查看文件并查找新内容，请访问mybinder.org并粘贴此存储库URL，或者只是下载文件。 谢谢！
2022-10-02 20:38:14
2.32MB
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使用SARIMA模型进行时间序列数据分析
编程语言：python
代码编辑器：jupyter notebook
适合想了解SARIMA模型的大致流程以及代码实现的朋友
2022-09-30 09:07:04
742KB
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学习了MECE法则，主要包括流程拆解法；二分法；象限拆解法；杜邦分析法；AARRR；PEST；RFM；SWOT；5W1H。详细整理了各种拆解方法的原理以及步骤。
MECE分析法是 Mutually Exclusive Collectively Exhaustive的首字母缩写词，中文意思是"相互独立、完全穷尽"，即所谓的 "无重复、无遗漏"。在按照 MECE 原则将某个整体（不论是客观存在的还是概念性的整体）划分为不同的部分时，必须保证划分后的各部分符合以下要求：各部分之间相互独立 (Mutually Exclusive) — “相互独立”意味着问题的细分是在同一维度上，并有明确区分、不可重复的。所有部分完全穷尽 (Collectively Exhaustive) — “完全穷尽” 则意味着全面、完整，没有遗漏或缺失。当我们在分析解决问题，或对复杂事物进行分明别类时，往往会用到MECE法则。它能有效的帮我们对问题进行结构化分析，或对事物进行归类分组，避免因思维混乱而出现重叠或遗漏的逻辑问题。最后拓展介绍了5W2H的方法。
2022-09-27 16:08:14
2.58MB
1
集客大数据采集器是一款采集地图为数据源， 查询搜索上面公开的商户服务信息 实时采集，非历史数据，而是官网当前最新的POI数据。查询效率和数据完整性，业界领先。
2022-09-26 23:02:59
2.4MB
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主要介绍了数据分析2020年全国各省高考成绩分布情况,顺便可以用这个数据看每个省市的一本线划分比率，还有其他相关的数据，需要的朋友可以参考下
2022-09-25 22:10:18
462KB
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泰坦尼克数据集，可以参考文章：
【Pandas总结】第九节 Pandas 合并数据集_pd.pivot_table()
请大家下载学习；
2022-09-25 22:03:36
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