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2023-08-28 12:51:29
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一：1 什么是数据数据是对销售等业务全过程记录下来的可以鉴别的符号。数据时销售业务全过程的属性数量、位置以及相通关系等等的抽象表示。2数据分析的目的让数据说话！！行动的向导！！杜绝浪费！！提供决策的依据！！3数据的分类按照数据的来源分为：人力资源数据，财务数据，营销数据，采购数据，仓储数据，生产数据，编辑数据4 运用统计方法应改遵循的原则坚持用数据说话的基本观点！！有目的的收集数据！掌握数据来源！
项目概述 此项目是学习实践的一个小项目，内容涉及较为简单，仅以此练习验证所学，项目旨在通过对某平台图书数据爬取、处理、可视化等技术手段分析研究图书与读者偏好等因素的内在关联。摘要 随着技术进步推动数码产品的迭代更新，人们能获得的娱乐形式趋于多样化，更多精彩刺激的娱乐休闲形式深受人们喜爱，无疑对人们的阅读习惯造成了极大冲击。此外，电子书在快节奏且信息碎
一、项目主题电商销售类型数据分析，主要研究在不同地区，不同电子游戏类型的销售额情况，分析最受欢迎的游戏有哪些类型，长时间以来电子游戏销量的趋势。本文主要使用Excel完成对数据集的数据分析。二、数据源阿里云天池Video Games Sales Dataset 电子游戏销售数据集，由Kaggle网站用户上传，共1.6万余条数据。可用字段包括游戏名称、游戏类型、发售平台、发售时间和全球各地
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2023-09-23 13:49:14
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一、问题描述数据：一份餐食数据 主要问题描述： 1、全国点评数最高的饭店是哪家？ 2、 哪个城市的饭店人均口味最好？ 3、 哪个类型的餐饮评价最好？ 4、类型为川菜的店里，有多少个带‘辣’字，有多少个带‘麻’字？ 5、口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家？它们在哪个城市的占比最多?6、上海地区中，各个类型饭店服务前五名？&
# 数据分析数据集介绍及代码示例
## 引言
在现代社会中，大量的数据被生成和收集，这些数据对于各行各业的决策和发展非常重要。为了能够更好地理解和利用这些数据，数据分析成为一项非常重要的技能。而为了进行数据分析，我们需要一些数据集作为基础。
本文将介绍一些常用的数据分析数据集，并提供一些代码示例，帮助读者更好地理解和使用这些数据集进行数据分析。
## 数据集介绍
### 1. Iris数
原创
2023-07-23 07:40:49
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一． Kaggle datasets
每个数据集都是一个小型社区，大家可以在其中讨论数据、查找一些公共代码或在其中创建自己的项目。里面有大量的实际数据集，这些数据集具有各种形式、大小和不同的格式。您还可以看到与每个数据集关联的“内核”，其中许多不同的数据科学家提供了笔记来分析数据集。有时候你可以在笔记本上找到一些算法来解决这个特定数据集中的预测问题.二． Amazon Datasets
该数据源包
因子分析已经被各行业广泛应用，各种案例琳琅满目，以前在百度空间发表过相关文章，是以每到4至6月，这些文章总会被高校毕业生扒拉一遍，也总能收到各种魅惑的留言，因此，有必要再次发布这经典案例以飨读者。什么是因子分析？因子分析又称因素分析，传统的因子分析是探索性的因子分析，即因子分析是基于相关关系而进行的数据分析技术，是一种建立在众多的观测数据的基础上的降维处理方法。其主要目的是探索隐藏在大量观测数据背
## 如何在 MySQL 中生成样例数据
在数据库开发中，创建样例数据是非常重要的环节。这不仅可以帮助我们了解数据模型的效果，还能用于测试、演示和学习。在本篇文章中，我们将一步一步地学习如何在 MySQL 中生成样例数据。
### 生成样例数据的流程
以下是生成样例数据的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
目录图书资源Numpy操作Pandas操作用户画像数据采集Python数据爬取数据处理可视化其他图书资源思维：《思维简史：从丛林到宇宙》商业相关： 《洛克菲勒留给儿子的38封信》 《商业冒险：华尔街的12个经典故事》 《从0到1：开启商业与未来的秘密》 《商业的本质》数据处理：《数据挖掘：概念与技术》 《Pentaho Kettle解决方案》 《精益数据分析》 《Small Data》 《利用Py
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2023-11-17 20:00:54
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看到文章标题，顾名思义应该也晓得本篇文章的重点内容是要说啥了吧？ 没错，就是想针对程序数据集上的多维分析唠几毛钱的！所谓程序数据集，是指数据源不是来自文件和SQL，而是由程序现计算出来的。这种情况在许多BI系统中都会出现，BI系统自己管理数据模型，把数据库挡在后面，不会直接开放SQL，更不会提供文件让你直接访问，访问数据都要通过程序接口（比如JavaAPI或Webservice）——这样
数据挖掘有很多重要的方法，线性回归分析就是其中之一。我们在高中和大学都有接触过线性回归的概念，这里就不赘述了。本文也不会涉及到有关数学理论方面的知识，还是以应用场景、操作方法的介绍为主。一、应用场景：首先，一起来了解一下线性回归分析的作用。在我们的日常生活中，线性回归分析是会被常常用到的。运用线性回归分析，我们可以了解到两组数据间有没有存在相关性。如，当我们想知道广告费用的投入对销售额增长的影响程
在R语言中，数据分析是一个广泛且多样的领域，涵盖了数据清洗、探索性数据分析、可视化、统计建模和预测等各个方面。案例一，该案例涉及读取数据、数据清洗、探索性数据分析（EDA）和数据可视化。1. 数据准备假设我们有一个关于汽车数据集（例如mtcars数据集，它是R语言内置的一个小型数据集），我们将使用它来进行数据分析。2. 数据读取与加载对于mtcars数据集，我们不需要额外读取，因为它已经内置在R中
# 常见感染类型比例数据分析
在当今社会，感染病的发病率和流行趋势日益受到人们的关注。随着全球化的加速，人们的旅行、商业活动频繁，感染病传播的风险也在增加。因此，了解常见感染类型的比例及其特点，对于公共卫生管理和个人健康具有重要意义。
## 常见感染类型
感染类型种类繁多，常见的有细菌感染、病毒感染、真菌感染和寄生虫感染等。其中，病毒感染和细菌感染是最为常见的两种类型。以下是一些常见感染类型
# Python数据分析数据集实现流程
在进行Python数据分析任务时，我们需要首先准备好数据集。本文将介绍如何实现Python数据分析数据集的步骤，并提供相应的代码示例。
## 实现流程
下表展示了实现Python数据分析数据集的流程步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据集 |
| 3 | 数据清洗和处理 |
|
原创
2023-11-08 05:23:27
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# 数据分析数据集网站的实现流程
## 概述
在实现数据分析数据集网站之前，我们首先需要明确整个实现流程。下面是一个简单的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 设计和创建数据库 |
| 步骤2 | 开发网站的前端界面 |
| 步骤3 | 开发网站的后端逻辑 |
| 步骤4 | 部署网站到服务器 |
| 步骤5 | 测试和优化网站的性能 |
接下来
原创
2023-09-12 07:02:26
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题目 B：餐饮服务评价情感倾向分析 完整解题
餐饮行业被誉为“永不落幕的黄金行业”，一方面是其“民以食 为天”的刚需特性，另一方面是较低的创业门槛，使得行业竞争激烈。 中国餐饮市场经过迅速发展，产业链逐步完善，餐饮外卖市场逐步成 熟，在网络和疫情的影响下，年轻人的线上消费倾向进一步养成，很 大程度上也助推了餐饮行业的线上发展。对餐饮企业来说，结合线上 线下精细化运营，把握好用户评价，才能在竞争
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2023-12-01 09:14:25
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最流行的4个机器学习数据集
作者
紫松
已关注
机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。 Iris花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测
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2024-01-08 22:41:10
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数据分析是一个对数据进行检查、清理、转换和建模的过程，其目的是发现有用的信息，提供结论，支持决策。在数据分析的工作中,经常会遇到拿到数据分析问题,不知道从哪里开始着手，这就需要先明确数字化分析的目标。 一、提供准确、可靠、及时的基础数据支持。 数据分析的基础在于数据，清晰完整的数据对于做好数据分析来说十分重要。数据埋点的严谨性、完整度;数据定义的清晰度;数据清洗和数据过滤的适当性等等都是进
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2023-11-06 22:53:11
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数据分析一直是一个老生常谈的话题。目前，很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中，但是有些企业还是在观望。今天，小编将从数据分析的最基本概念和数据分析的基本步骤两个方面入手，谈谈数据分析。一、数据分析的概念数据分析就是运用恰当的分析方法，分析所收集的海量资料，并运用高效的分析工具将之归类、归纳，从中提炼出最有价值的资料，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。二、数据分析的基本步骤数据
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2023-08-29 20:34:45
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