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CDA持证人阿涛哥
用户的​自然性别和购物性别分别是什么?
用户性别可细分为自然性别和购物性别两种。 自然性别是指用户的实际性别，一般可通过用户注册信息、填写 调查问卷表单等途径获得。该标签只需要从相应的表中抽取数据即 可，加工起来较为方便。 用户购物性别是指用户购买物品时的性别取向。例如，一位实际 性别为男性的用户，可能经常给妻子购买女性的衣物、包等商品，那 么这位用户的购物性别则是女性
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CDA持证人阿涛哥
常见用户属性有哪些?
常见用户属性 用户属性是刻画用户的基础。常见用户属性指标包括：用户的年龄、性别、安装时间、注册状态、城市、省份、活跃登录地、历史购买状态、历史购买金额等。 用户属性维度的标签建成后可以提供客服电话服务，为运营人员 了解用户基本情况提供帮助。 用户属性标签包含统计类、规则类、机器学习挖掘类等类型。下图表 2-1给出了常用的用户属性维度标签。 表2-1 用户属性维度标签示例表2-1对于相同的一级标签类
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CDA持证人阿涛哥
用户画像各阶段的任务排期和关键产出是什么?
用户画像各阶段的任务排 期和关键产出。画像体系的开发分为几个主要阶段，包括前期指标体 系梳理、用户标签开发、ETL调度开发、打通数据服务层、画像产品端 开发、面向业务方推广应用、为业务方提供营销策略的解决方案等， 如表1-1所示。 表1-1 用户画像项目各阶段关键产出·标签开发：根据业务需求和应用场景梳理标签指标体系，调研业 务上定义的数据口径，确认数据来源，开发相应的标签。标签开发在 整个画像项
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CDA持证人阿涛哥
用户画像建设项目流程分哪些阶段?
用户画像建设项目流程第一阶段：目标解读 在建立用户画像前，首先需要明确用户画像服务于企业的对象， 再根据业务方需求，明确未来产品建设目标和用户画像分析之后的预 期效果。 一般而言，用户画像的服务对象包括运营人员和数据分析人员。 不同业务方对用户画像的需求有不同的侧重点，就运营人员来说，他 们需要分析用户的特征、定位用户行为偏好，做商品或内容的个性化 推送以提高点击转化率，所以画像的侧重点就落在了用
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CDA持证人阿涛哥
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑哪些模块?
搭建一套用户画像方案整体来说需要考虑8个模块的建设，如图1- 5所示。 ·用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。 这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。这对于评估每个开发阶段重要指标和关键产出非常重要·数据指标体系：根据业务线梳理，包括用户属性、用户行为、用 户消费、风险控制等
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CDA持证人阿涛哥
用户画像数仓架构图
图1-4所示是用户画像数仓架构图图1-4下方虚线框中为常见的数据仓库ETL加工流程，也就是将每日的业务数据、日志数据、埋点数据等经过ETL过程，加工到数据仓库 对应的ODS层、DW层、DM层中。中间的虚线框即为用户画像建模的主要环节，用户画像不是产生 数据的源头，而是对基于数据仓库ODS层、DW层、DM层中与用户相 关数据的二次建模加工。在ETL过程中将用户标签计算结果写入 Hive，由于不同数据
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CDA持证人阿涛哥
​用户画像是什么 ?
在互联网步入大数据时代后，用户行为给企业的产品和服务带来 了一系列的改变和重塑，其中最大的变化在于，用户的一切行为在企 业面前是可“追溯”“分析”的。企业内保存了大量的原始数据和各种业 务数据，这是企业经营活动的真实记录，如何更加有效地利用这些数 据进行分析和评估，成为企业基于更大数据量背景的问题所在。随着 大数据技术的深入研究与应用，企业的关注点日益聚焦在如何利用大 数据来为精细化运营
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CDA持证人阿涛哥
按不同日期形式汇总求和
按不同日期形式汇总求和 - Jupyter Notebook.pdf1, 读取数据filepath_01 = r"C:\Users\Administrator\Desktop\Excel表格\测试数据.xlsx"df1=pd.read_excel(filepath_01,sheet_name = 'Sheet1')df12,转换数据类型import datetime#df['date'] = p
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CDA117539
转行数据分析师学习路线和资料
基础篇(适用于初级数据分析师)1）excel关键知识点：excel基本函数(sumif,countif,left,rand等)、lookup(vlookup/hlookup)，数据透视表学习资源：《Excel高效办公：数据处理与分析》2） sql关键知识点：增删改查，特别是条件查询(where, group by, order by等)学习资源：《SQL基础教程》3）python关键知识点：num
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DA弯道超车
VLOOKUP 函数出现 #N/A 错误的 4 种情况
Excel 中，当函数或公式中存在值不可用时，返回 #N/A 错误，意思是 Not Applicable（不适用，即值不可用）。本文将讨论 VLOOKUP 函数，在精确匹配模式下，为什么出现 #N/A 错误，以及如何解决。当 VLOOKUP 函数返回 #N/A 错误时，在精确匹配模式下（即第四个参数为 FALSE 或 0），说明在查找区域第一列没有找到查找值。通常，VLOOKUP 函数返回 #N/
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DA弯道超车
EXCEL页头功能区经常出现一些软件的插件如何去掉
如图所示，非常占用地方。导致数据分析常用的 条件格式相关菜单被压缩，操作不方便。还影响excel文件打开速度。解决方法如下：1、文件——更多——选项（点击）2、选择“加载项”标签，选择“COM加载项”，点击“转到”3、将不想加载的插件前边勾选项去掉，点击确认。4、成功去掉无关插件。
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CDA持证人阿涛哥
关于信息熵
信息熵的公式先抛出信息熵公式如下：其中代表随机事件X为的概率，下面来逐步介绍信息熵的公式来源！信息量信息量是对信息的度量，就跟时间的度量是秒一样，当我们考虑一个离散的随机变量x的时候，当我们观察到的这个变量的一个具体值的时候，我们接收到了多少信息呢？多少信息用信息量来衡量，我们接受到的信息量跟具体发生的事件有关。信息的大小跟随机事件的概率有关。越小概率的事情发生了产生的信息量越大，如湖南产生的地震
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DA弯道超车
EXCEL与PowerBI中，关于数据透视表的对比
exel数据透视表操作界面如下：power BI powerBI优势：可以选择多个不同数据来源，建立透视表。EXCEL只能在一个工作簿中选择数据进行透视。
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CDA持证人阿涛哥
什么是北极星指标?
数千年来，北极星一直是导航的宝贵工具。坐落在北极的正上方，旅行者可以依靠它来了解 自己的视角，确定自己的定位，并有方向地朝着最终目的地持续前进。 有确定定位和目标引领作用的北极星指标（NSM，North Star Metric），又被称为唯一重要指标 （OMTM，One metric that matters）。 北极星指标是衡量产品、业务成功与否的关键指标，它体现了产品试图解决的“用户需求与企业
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DA弯道超车
power query追加查询时，表格记录无法合并。报错Formula.Firewall
报错提示Formula.Firewall: 查询“图书信息表”(步骤“追加的查询”) 将引用其他查询或步骤，因此可能不会直接访问数据源。请重新生成此数据组合。报错原因：数据源的隐私设置导致。解决如下：在power query中，选择“文件——选择和设置——选择”找到“当前文件——隐私”，选择“忽略隐私级别并可能提升性能”，点击确定。问题解决。
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DA弯道超车
MySQL安装时卡在 starting the server报错，怎么办？
出现以上报错，怎么办？=====================================如果是第一次安装，不存在之前删除不干净的问题。先根据英文说明查看“log”TAB的报错提示。看到有“error 1042”报错。搜索后得到解决方案。1、windows端使用Win+R --> 运行 "services.msc" --> 打开service服务管理器，找到刚才安装mysql的服务名称或者右
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DA弯道超车
mysql导入数据时经常会遇到的坑
经常报错的erroe code为：29或者1290。截图如下：
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永洪科技
数据分析如何中看又中用？送你一套方案大大提升工作效率
相信大多数永洪BI的用户都和我有着同一个苦恼，报告做得越来越复杂后，要找到某个组件变难了。只能点击到该组件才能知道对应组件名字，运气好时一点即中，运气不好时甚至找不到~对BI脚本熟悉的大佬，或许还能通过脚本定位到要找到的组件在哪里，但是如果有一个组件管理器，那不是更容易定位吗？为了解决众多使用用户的“难题”，永洪BI在新版本的制作报告页面新增了组件层级管理tab，对各组件的层级关系进行展示。在组件
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永洪科技
数据分析时如何搞定深度分析？学会这套方案，分析门槛大大下降
永洪深度分析模块集成了复杂的统计算法和机器学习技术，能够从海量数据中，挖掘具有潜在价值的关系、模式和趋势，构建数据模型，做出预测分析，但其仍然需要数理统计和数据挖掘的基础知识，使用门槛相对较高。基于此，永洪BI推出了数据解释组件，将AI深度分析的能力以可视化组件的形式展示出来，使其可以在任意的报告中使用AI的能力探索和挖掘数据之间的相关性。接下来的文章中，我们将介绍数据解释组件如何使用，以及是如何
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永洪科技
企业数字化转型值得一看：送你高级配色方案，附赠多款酷炫大屏
报表设计的目的是利用各类图表组件，来呈现不同维度的数据，让数据直观美观的展示出来，并通过数据挖掘数据背后的价值。报表可视化设计需要结合业务逻辑，设计符合业务需求、页面布局合理的界面，可视化报表要具备可用性、易用性、好用性的特点。可视化报表设计规范一个完整项目的UI视觉规范，通常包含以下几个方面：基础配色、页面布局、文字规范、图标样式、按钮样式、默认图样式、组件样式。在可视化报表设计中，我们把重点聚
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