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数据分析工作的六个阶段

数据分析工作的六个阶段1.理解需求数据分析首页要做的就是理解需求,只有知道了需求才能展开后续的工作.该步骤需要一定的业务经验.2.获取数据数据分为内部数据与外部数据.◆内部数据即公司内部数仓的数据,数据分析师应当具有相应的SQL技能来获取你想要的对应数据.◆外部数据为网络上的数据,公司本身是没有的,这时候就需要用到网络爬虫技术在互联网上爬取需要的数据.所有可以用来开发web服务的编程语言都可用来开

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赵丽雯

基础数据类型整理python基础数据类型.png

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赵丽雯

python机器学习

一些概念整理

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赵娜0418

表格型数据结构和表结构数据有什么区别

数据结构分为两种，一种为表格型数据结构，一种为表结构型数据结构。表格：由固定列数和任意行数构成。表结构：表结构可是由字段和记录组成的。表格和表结构的关键区别：表结构是由字段组成的，且一个字段有且仅有一种数据类型；表呢有行类组成，不能类的数据类型可以不一样；定位方式不一样：表格可以通过行号和列号实现定位，但如果我们想定位表结构中的某一个位置，如何实现呢？答案就是通过字段和主键；3.表结构记录操作过程

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clbe2x2

ser.fillna(ser.mode()[0])

使用众数填充数据集的时候,注意,众数不唯一,如果直接使用mode()填充很可能导致填充失败,所以要再mode()后加上一个索引[0]

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liting李

评分卡模型中A卡是什么？

A 卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新客户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。评分卡模型通常有四个类型： A 卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新客户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。 B 卡，又称为行为评级模型，主要应用于相关融资类业务中存量客户在存续期内的理，如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测，仅适用于个人融资主体。

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liting李

留存分析是如何分析的？

用户留存指的是新会员/用户在经过一定时间之后，仍然具有访问、登录、使用或转化等特定属性和行为，留存用户占当时新用户的比例就是留存率。留存率按照不同的周期分为三类，以登录行为认定的留存为例：第一种日留存，日留存又可以细分为以下几种：（1）次日留存率：（当天新增的用户中，第2天还登录的用户数）/第一天新增总用户数（2）第3日留存率：（第一天新增用户中，第3天还有登录的用户数）/第一天新增总用户数（3

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悠悠202

Python基础(4)：连接和使用MySQL

第一步：安装和导入模块pymysqlpip install pymysqlimport pymysql第二步：连接数据库# 按照自己的电脑配置填写connect = pymysql.connect(host='127.0.0.1', port=3306, # 端口 user='root', # 登录用户

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悠悠202

Python基础(3)

一、日期（datetime）和时间模块（time）：二、random模块三、文件读写操作：四、文件的重命名

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梁程晴

电商流量相关重要指标

电商黄金公式：销售额 = 流量 * 转化率 * 客单价流量数量重要指标：• 访客数（UV）：到达店铺页面的非重复用户数• 浏览量（PV）：店铺内浏览和查看页面的累加次数• 访问次数（Visits）：一个会话内被用户连续访问的次数 • 新访客数：新进访客数流量质量重要指标： • 平均访问深度：浏览量 / 访问次数 • 跳失率：跳出次数 / 访问次数 • 新访客占比：新访客数 / 访客数流量转化

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cxm272965

数据库内联、左联和外联的区别

在关系型数据库中，数据分布在许多相关的表中，所以有时候的查询会涉及到多表查询。INNER JOIN（内联）：两个表a,b 相连接，取出符合连接条件的字段LEFT JOIN（左联）：先返回左表的所有行，再加上符合连接条件的匹配行RIGHT JOIN（右联）：先返回右表的所有行，再加上符合连接条件的匹配行原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38506897/article/de

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cxm272965

发现PowerBI的日期输出比较有特色，Mark一下。

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cxm272965

EXCEL 学习步骤总结

EXCEL是我们日常办公经常用到的软件，用好EXCEL可以有效的提高自己的工作效率。以下是我的学习经验总结：1.数据库范式（这是指导思想）——理解了数据库范式，你就知道数据应该怎么录入你的表：原子性，有查找键值，减少数据冗余。 2.EXCEL元素的基本概念：工作簿，工作表，单元格。（网上常说玩转EXCEL，其实玩的只有这3种对象，如果你学过面向对象的编程技术，ok，恭喜你，只要你稍微下点功夫，你一

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cxm272965

什么是过拟合?如何避免过拟合问题？

过拟合:所选模型的复杂度比真模型更高;学习时选择的模型所包含的参数过多,对已经数据预测得很好,但是对未知数据预测得很差的现象.过拟合一般特点:高方差,低偏差;导致过拟合原因:训练数据不够,模型进行过度训练（overtraining）等如何避免过拟合:1) Early stopping （适当的stopping criterion）: Early stopping便是一种迭代次数截断的方法来防止过拟

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张敏玉

Power BI 电商案例可视化看板

电商案例：活用客户价值模型公式：流量*转化率*客单价背景：刺激客户需求，提升贡献价值，根据用户行为分析。问题：短时间获得最大收益，如何选择客户群进行广告营销最可能实现？用户群规模大，金额大越往左上，贡献度越高分析每一个用户的购买习惯和购买倾向【可视化看板】注意:1、检查数据类型2、小时信息提取：【添加列】—>【时间】3、为orderinfo表补充区域名称信息4、orderdetail表求产

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张敏玉

PowerQuery中的M函数

在PQ中用的函数称之为M函数01 | 为什么要学习M函数有些复杂的操作必须借助M函数M函数更加灵活，简洁高效02 | M函数基本规范M函数对大小写敏感，每一个字母必须按函数规范书写，第一个字母都是大写表被称为Table，每行的内容是一个Record，每列的内容是一个List行标用大括号{ }，比如取第一行的内容：=表{0} //PQ的第一行从0开始列标用中括号[ ]，比如取自定义列的内容：=表[自

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丁蒙蒙

<数据透视表>提示字段已被组合，无法添加计算项

今天遇到的问题，可以分享一下：搜索到之前也有人遇到过这种问题，把他的答案粘贴在下面，2. 需要将前面的数据透视表中删掉“值字段设置”不是求和项的（其实应该就是之前的数据透视表中的内容有做非求和项的内容，从而影响了现在的操作，将数据源粘贴放到另一个工作簿之后再做数据透视表，其实也是为了避免之前的透视表的影响）

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sunjiawei321

# 1. 模型是对训练集里面的数据进行训练，以树的方式归纳出了X和Y之间的规律# 2. 学习的过程中，如果不控制我们的树的话，树会不断的学习，生成的模型，会尝试将每一个训练样本都预测正确# 3. 问题是训练集当中，很可能有噪音，如果噪音呢，决策树也会尝试将这部分信息给学习进去# 4. 导致模型特别的复杂，枝叶特别的多，深度特别生# 5. 该模型虽然在训练集下表现非常不错，但是也将噪音误以为是X和Y

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cxm272965

Kmeans算法的优缺点

K-means算法的优点是：首先，算法能根据较少的已知聚类样本的类别对树进行剪枝确定部分样本的分类；其次，为克服少量样本聚类的不准确性，该算法本身具有优化迭代功能，在已经求得的聚类上再次进行迭代修正剪枝确定部分样本的聚类，优化了初始监督学习样本分类不合理的地方；第三，由于只是针对部分小样本可以降低总的聚类时间复杂度。K-means算法的缺点是：首先，在 K-means 算法中 K 是事先给定的，这

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悠悠202

Pyhton基础(2）

1、元组tuple：元组不可变，但其中的列表元素可变2、字典dict：键值对，通过key找value（1）修改/新增元素：key存在则修改，不存在则新增（2）获取值：2种方法（3）弹出、删除、清空（4）获取key或value或两者:（5）遍历字典：2种方式3、集合set：无序、不重复的序列，只能保存不可变的数据类型（如list不能保存）√ 添加元素（s.add(i)）、移除元素（s.remove(

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