- 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 3. 数据分析可视化 3.1 新增用户 3.2 用户活跃度 3.3 用户消费情况 3.4 用户游戏情况 数据集和代码(百度网盘) 1. 数据集说明 这是一份手游《野蛮时代》的用户数据,共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集,合计大小 861 M,总记录数 ... 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 3. 数据分析可视化 3.1 新增用户 3.2 用户活跃度 3.3 用户消费情况 3.4 用户游戏情况 数据集和代码(百度网盘) 1. 数据集说明 这是一份手游《野蛮时代》的用户数据,共有训练集和测试集两个数据文件。二者之间数据无交集,合计大小 861 M,总记录数 ...
- 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 3.数据分析可视化 3.1 整体情况 3.2 地区分析 3.3 小区分析 3.4 户型楼层分析 3.5 交通分析 4、数据集和代码 1. 数据集说明 这是一份北京的租房数据,总计7000 多 条记录,分为 8 个同样结构的 CSV 数据文件。 知识点:清洗 pand... 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 3.数据分析可视化 3.1 整体情况 3.2 地区分析 3.3 小区分析 3.4 户型楼层分析 3.5 交通分析 4、数据集和代码 1. 数据集说明 这是一份北京的租房数据,总计7000 多 条记录,分为 8 个同样结构的 CSV 数据文件。 知识点:清洗 pand...
- 数据简介:电力用户的95598工单数据、电量电费营销数据等为基础,综合分析电费敏感客户特征,建立客户电费敏感度模型,对电费敏感用户的敏感程度进行量化评判,帮助供电企业快速、准确的识别电费敏感客户,从而对应的提供有针对性的电费、电量提醒等精细化用电服务。 数据下载链接:https://www.datafountain.cn/competitions/242 赛题任务 ... 数据简介:电力用户的95598工单数据、电量电费营销数据等为基础,综合分析电费敏感客户特征,建立客户电费敏感度模型,对电费敏感用户的敏感程度进行量化评判,帮助供电企业快速、准确的识别电费敏感客户,从而对应的提供有针对性的电费、电量提醒等精细化用电服务。 数据下载链接:https://www.datafountain.cn/competitions/242 赛题任务 ...
- 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 2.1 数据清洗 2.2 数据导入 3. 数据分析可视化 3.1 整体情况(招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资) 3.2 企业主题 行业情况 公司类型 最缺人的公司 TOP 平均薪资最高的公司 TOP 工作时间 工作地点 福利词云 3.3 岗位主题 工作经验要求 ... 文章目录 1. 数据集说明 2. 数据处理 2.1 数据清洗 2.2 数据导入 3. 数据分析可视化 3.1 整体情况(招聘企业数、岗位数、招聘人数、平均工资) 3.2 企业主题 行业情况 公司类型 最缺人的公司 TOP 平均薪资最高的公司 TOP 工作时间 工作地点 福利词云 3.3 岗位主题 工作经验要求 ...
- 亚马逊商品评论数据分析 《2020年美国数学建模竞赛C题:亚马逊商品评论数据分析》的解题思路与代码。 题目介绍 亚马逊网上商城为客户提供了对交易进行评分和评价的机会。客户可以提供三种评价内容: 星级。客户可以用1-5的等级来评价他们对商品的满意度,1的满意度最低,5的满意度最高。 评论。客户可以提交评价的标题和正文文本,提供对产品的更多评价和意见。 帮助... 亚马逊商品评论数据分析 《2020年美国数学建模竞赛C题:亚马逊商品评论数据分析》的解题思路与代码。 题目介绍 亚马逊网上商城为客户提供了对交易进行评分和评价的机会。客户可以提供三种评价内容: 星级。客户可以用1-5的等级来评价他们对商品的满意度,1的满意度最低,5的满意度最高。 评论。客户可以提交评价的标题和正文文本,提供对产品的更多评价和意见。 帮助...
- 文章目录 数据科学之路~ (一)数据领域的兄弟们的自身情况 (二)Python和R哪家强 (三)数据科学家都在用什么 看看性别的分布吧 看看排名人数最多的前15个国家 各国的收入情况啥样呀在调查问卷中 性别对工资的影响大吗? 参与调查的都是年轻人吧应该? 来玩数据的人都是啥专业的呀?现在又干啥呢? 这些个不同工种的工资啥样呢? 数据科学的... 文章目录 数据科学之路~ (一)数据领域的兄弟们的自身情况 (二)Python和R哪家强 (三)数据科学家都在用什么 看看性别的分布吧 看看排名人数最多的前15个国家 各国的收入情况啥样呀在调查问卷中 性别对工资的影响大吗? 参与调查的都是年轻人吧应该? 来玩数据的人都是啥专业的呀?现在又干啥呢? 这些个不同工种的工资啥样呢? 数据科学的...
- @Author : By Runsen @Written Date:2020/05/14 作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。 本专栏数据分析全系列:将使用Excel,Powerbi,Python,R,Sql,SPSS,s... @Author : By Runsen @Written Date:2020/05/14 作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。 本专栏数据分析全系列:将使用Excel,Powerbi,Python,R,Sql,SPSS,s...
- 数据分析疫情图——day10 一. 最终效果二. 结束&&感想十天的学习我&&老师 今天是见习的第十二天,也是项目完成的最后一天 第一天:数据分析疫情图——day1 第二天:数据分析疫情图——day2 第三天:数据分析疫情图——day3 第四天:数据分析疫情图——day4 第五天:数据分析疫情图——da... 数据分析疫情图——day10 一. 最终效果二. 结束&&感想十天的学习我&&老师 今天是见习的第十二天,也是项目完成的最后一天 第一天:数据分析疫情图——day1 第二天:数据分析疫情图——day2 第三天:数据分析疫情图——day3 第四天:数据分析疫情图——day4 第五天:数据分析疫情图——da...
- 原文:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction... 原文:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 这个标题看上去好像很复杂,其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章,我要用计算机提取它的关键词(Automatic Keyphrase extraction...
- 归一化(标准化)两种常用方法 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法: 一... 归一化(标准化)两种常用方法 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法: 一...
- 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法: 一、min-max标准化(Min-Max Normaliz... 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价。以下是两种常用的归一化方法: 一、min-max标准化(Min-Max Normaliz...
- 值对象也是领域模型中的领域对象。 应尽量使用值对象建模而非实体。即便一个领域概念必须建模成实体,在设计阶段也应更偏向于将其作为值对象。因为它可以非常容易进行创建、测试、使用、优化和维护。 1 为什么使用值对象? 曾经我们都滥用实体建模。在用户和权限等概念进入协作领域前,实体建模并没有带来什么坏处。在项目启动时,釆用了常用的建模方式:将领域模型中所有属性映射到... 值对象也是领域模型中的领域对象。 应尽量使用值对象建模而非实体。即便一个领域概念必须建模成实体,在设计阶段也应更偏向于将其作为值对象。因为它可以非常容易进行创建、测试、使用、优化和维护。 1 为什么使用值对象? 曾经我们都滥用实体建模。在用户和权限等概念进入协作领域前,实体建模并没有带来什么坏处。在项目启动时,釆用了常用的建模方式:将领域模型中所有属性映射到...
- 文章目的 本篇文章针对京津冀计算机专业应届毕业生,求职UI相关行业,提供数据参考。 本篇文章试用对象 UI相关培训机构计算机设计相关培训机构高职专科类学院计算机相关专业 就业参考网站 智联招聘拉勾网51job 应聘岗位关键词 美工设计(网页设计,平面设计,电商设计)UI 智联招聘网站分析结果 职位数量 城市经过筛选,保留的城市有: 北京,天津,石家庄... 文章目的 本篇文章针对京津冀计算机专业应届毕业生,求职UI相关行业,提供数据参考。 本篇文章试用对象 UI相关培训机构计算机设计相关培训机构高职专科类学院计算机相关专业 就业参考网站 智联招聘拉勾网51job 应聘岗位关键词 美工设计(网页设计,平面设计,电商设计)UI 智联招聘网站分析结果 职位数量 城市经过筛选,保留的城市有: 北京,天津,石家庄...
- SQL优化问题,一直是大家学习的难点。可能你会觉得,作为一名数据分析师,我只要知道怎么查询即可,其实不然,恰恰SQL优化问题,是面试官最容易用来为难我们的一道关卡,今天我就带大家讲述一下这方面的知识。 由于这个篇章涉及到的知识点太多,为了您们阅读的方便,我准备分为上、下两篇为大家讲述SQL优化知识。前方知识高能预警,大家做好准备哦。 本文大纲 下图就是本文的大纲... SQL优化问题,一直是大家学习的难点。可能你会觉得,作为一名数据分析师,我只要知道怎么查询即可,其实不然,恰恰SQL优化问题,是面试官最容易用来为难我们的一道关卡,今天我就带大家讲述一下这方面的知识。 由于这个篇章涉及到的知识点太多,为了您们阅读的方便,我准备分为上、下两篇为大家讲述SQL优化知识。前方知识高能预警,大家做好准备哦。 本文大纲 下图就是本文的大纲...
- 本文大纲 前面我已经带着大家学习了本文的第1-4个部分,今天就带大家学习这剩下的5-8个部分。MySQL优化问题对于新手学习,一般是个难题!我的教程自认为已经是很通俗易懂的。如果你学习了这个教程后,仍然不太理解,可以去B站找到一个视频浏览一遍,然后再回头看我的文章。 讲解使用的数据源 在上篇最后,我们已经给出了本文需要使用到的数据代码,这里我直接给出这3张表的图... 本文大纲 前面我已经带着大家学习了本文的第1-4个部分,今天就带大家学习这剩下的5-8个部分。MySQL优化问题对于新手学习,一般是个难题!我的教程自认为已经是很通俗易懂的。如果你学习了这个教程后,仍然不太理解,可以去B站找到一个视频浏览一遍,然后再回头看我的文章。 讲解使用的数据源 在上篇最后,我们已经给出了本文需要使用到的数据代码,这里我直接给出这3张表的图...
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程:工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合,展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎,仓颉语言为载体,带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中
热门标签