精华内容
下载资源
问答
  • 第2章 数据魔方商品及关键词数据分析; 数据魔方原本是淘宝官方出品的一款数据产品主要提供行业和店铺数据分析 淘宝的数据魔方包含了品牌店铺产品的排行榜购买人群的特征分析年龄性别购买时段地域等通过淘宝的数据...
  • 新版生意参谋数据分析模型-关键词分析表,含图表分析,硬核分析表值得下载!
  • 基于本人目前要在杭州寻找一份数据分析的初阶工作的现实考量,故决定采用前程无忧上关键词数据分析’和地点设置在杭州上的招聘信息作为此次数据分析的数据来源来进行实操,同时也为了能让自己更好的了解目前杭州...

    背景:作为个数据分析小菜鸟,深知知行合一的重要性。基于本人目前要在杭州寻找一份数据分析的初阶工作的现实考量,故决定采用前程无忧上关键词‘数据分析’和地点设置在杭州上的招聘信息作为此次数据分析的数据来源来进行实操,同时也为了能让自己更好的了解目前杭州关于数据分析岗位的招聘市场以及岗位的成长性作一个简单的前瞻和展望。

    方法:首先通过爬虫的request和BeatifulSoup库来进行所需数据的抓取(此次主要借鉴网上的源代码进行适当修改爬取杭州的数据)。然后爬取的数据进行适当的清洗和整理,进行可视化和分析操作,主要用到numpy,pandas以及matpotlib和wordcloud等python库。最后对所获的图表进行合理的分析和适当的展望。此次分析采集数据时间为8月6日,样本数为2372.

    具体代码实现:

    # -*- coding: utf-8 -*-
    import pandas as pd 
    import numpy as np 
    import matplotlib.pyplot as plt #首先还是我们的老三样
    df = pd.read_csv(r'/Users/herenyi/Downloads/前程无忧招聘信息.csv', encoding = 'UTF-8') #读取文件
    df.info() #快速浏览文件
    

    在这里插入图片描述

    这就是大致数据全览,数据类型各项标签都为字符串格式。不过这里要提醒下,自己把列名换成英文比较好,不然等下引用列可能会出现不必要的麻烦。接下来就是选取我们想要的列,以及数据是否有重复值和缺失值了,我们继续下一步。

    df_norepeat = df.drop_duplicates(subset =[ '公司'], keep = 'first' )
    df_norepeat.info()  #我们通过drop_duplicates函数去除重复值,并且新建一列以便后面操作。并用info函数加以个数确认。
    

    在这里插入图片描述
    接下来我们处理缺失值,本次报告我们需要的主要数据方面的就是工资这列,所以我们需要处理工资这列的缺失值。而工资这列只有2325个值,相对于公司数字2338来说,是有缺失的,我们去掉没有工资记录的行。

    df_clean = df_norepeat.dropna(subset = ['薪资']) #去掉没有工资的空值,并传递到df_clean中。
    df_clean.info()
    

    在这里插入图片描述
    这时候每个工资和公司都一一标定了,很舒服了。接下来我们要进行薪资里的字符串进行处理,这也是最复杂的部分,因为里面有各种格式。

    df_clean[‘薪资’] # 让我们来看看薪资的构成。
    

    在这里插入图片描述
    我们可以看到,单位有以千/月,万/月,万/年主要这三种格式,我们需要把他们全部转化为。由于还不怎么熟悉正则表达,我们可以尝试分割-来分隔最高和最低工资,以及如何区分单位的差别,我们需要定义个函数。

    def cut_word(word, method): #传入两个参数,一个是数据集,一个是方法
        position1 = word.find('年')
        position2 = word.find('万')
        position3 = word.find('-') #定位到三个地方
        if position1 != -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10 / 12
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 / 12 #首先如果找得到年,那单位即为为万/年,此时的最低和最高薪水就可以转化单位了。
        elif position2 != -1 & position1 == -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 #如果找不到年且找得到万,那单位即为万/月,计算最低最高薪水。
        else:
            bottom = float(word[:position3])
            top = float(word[position3 + 1:position3 + 2]) #接下来就是千/月了,常规处理。
        if method == 'bottom':
            return bottom
        else:
            return top
          
    df_clean['topsalary']= df_clean.薪资.apply(cut_word, method = 'top')
    df_clean['bottomsalary']= df_clean.薪资.apply(cut_word, method = 'bottom') #求出最高和最低工资
    

    在这里插入图片描述
    然后我们发现这么一个错误,貌似我们看到的前二十项里面不包含这样的格式,从截取的片段来看260元应该是个实习生之类的日结岗位,我们需要再优化下我们的函数来删除这些不规范的数据。

    def cut_word(word, method): #传入两个参数,一个是数据集,一个是方法  
        position1 = word.find('年')
        position2 = word.find('万')
        position3 = word.find('-')
        position4 = word.find('千')
        if position1 != -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10 / 12
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 / 12 #首先如果找得到年,那单位即为为万/年,此时的最低和最高薪水就可以转化单位了。
        elif position2 != -1 & position1 == -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 #如果找不到年且找得到万,那单位即为万/月,计算最低最高薪水。
        elif position4 != -1:
            bottom = float(word[:position3])
            top = float(word[position3 + 1:position3 + 2]) #接下来就是千/月了,常规处理。
        else:
            import numpy as np
            bottom = np.nan
            top = np.nan #**我们想把不符合的数据全变为空值,以便后面删除这些行**
        if method == 'bottom':
            return bottom
        else:
            return top
    
    

    在这里插入图片描述
    然后神奇的又来了,居然还有2万以下/年的字符段,这就是不会正则精确匹配的坏处,但是土归土,我们这样查找字段也还是能解决的。我们再加个查找就好了。

    def cut_word(word, method): #传入两个参数,一个是数据集,一个是方法  
        position1 = word.find('年')
        position2 = word.find('万')
        position3 = word.find('-')
        position4 = word.find('千')
        position5 = word.find('以') #定位到五个地方
        if position1 != -1 & position5 == -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10 / 12
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 / 12 #首先如果找得到年,且找不到以下字段,那单位即为为万/年,此时的最低和最高薪水就可以转化单位了。
        elif position2 != -1 & position1 == -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 #如果找不到年且找得到万,那单位即为万/月,计算最低最高薪水。
        elif position4 != -1:
            bottom = float(word[:position3])
            top = float(word[position3 + 1:position3 + 2]) #接下来就是千/月了,常规处理。
        else:
            import numpy as np
            bottom = np.nan
            top = np.nan #**我们想把不符合的数据全变为空值,以便后面删除这些行**
        if method == 'bottom':
            return bottom
        else:
            return top
    

    在这里插入图片描述
    居然还有10万以上/月的数据,我真是***了,所以说处理脏数据这块是真心最烦的。我觉得要精确匹配,不然接下来鬼知道还有什么奇奇怪怪的数据在。

    def cut_word(word, method): #传入两个参数,一个是数据集,一个是方法  
        position1 = word.find('万/年')
        position2 = word.find('万/月')
        position3 = word.find('-')
        position4 = word.find('千/月')
        if position1 != -1 :
            bottom = float(word[:position3]) * 10 / 12
            top = float(word[position3 + 1:position1]) * 10 / 12 
        elif position2 != -1:
            bottom = float(word[:position3]) * 10
            top = float(word[position3 + 1:position2]) * 10 
        elif position4 != -1:
            bottom = float(word[:position3])
            top = float(word[position3 + 1:position4]) 
        else:
            import numpy as np
            bottom = np.nan
            top = np.nan 
        if method == 'bottom':
            return bottom
        else:
            return top
    
    df_clean['topsalary']= df_clean.薪资.apply(cut_word, method = 'top')
    df_clean['bottomsalary']= df_clean.薪资.apply(cut_word, method = 'bottom') 
    df_clean = df_clean.dropna(subset = ['topsalary']) #删除我们之前的空值行
    

    终于处理好这些数据了,也没运行bug。继续下一步,这里引入新的知识点,匿名函数lambda。很多时候我们并不需要复杂地使用def定义函数,而用lamdba作为一次性函数。lambda x: ******* ,前面的lambda x:理解为输入,后面的星号区域则是针对输入的x进行运算。

    df_clean[‘avgsalary’] = df_clean.apply(lambda x: (x.topsalary+x.bottomsalary)/2, axis = 1)
    df_clean = df_clean.rename(columns={'所在地':'location', '公司类型':'type', '工作经验':'exp', '学历':'education', '公司规模': 'scale'})  #不想再不断切换输入法了,把列名替换下。
     df_need = df_clean [['location', 'type', 'exp', 'education', 'scale', 'avgsalary']] #筛选出所需的列。
    df_need.head() #至此数据部分清理基本结束,接下来进行可视化操作。
    

    在这里插入图片描述
    现在的数据就很清爽整洁了。

    df_need.location.value_counts() #对字符串用value_counts方法去分类。
    df_need.avgsalary.describe() #对数值列我们用describe方法看下大概。
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    貌似还有很多异地招聘,为了更加准确的获得杭州市场的数据,我们决定删除异地的数据。接下来开始画图。好激动有木有!可以参考本人的matplotlib实战来照葫芦画瓢。

    location = ['杭州',
    '杭州-滨江区',
    '杭州-西湖区',
    '杭州-江干区',
    '杭州-余杭区',
    '杭州-拱墅区',
    '杭州-下城区',
    '杭州-萧山区',
    '杭州-上城区']
    df_need = df_need.loc[df_clean['location'].isin(location)]  #我们又一步精简数据到只剩杭州地区。
    plt.style.use('ggplot') #使用ggplot配色,可以使图片美观,当然还有很多其他风格,大家自行百度
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.hist(df_need['avgsalary'], bins = 20) #分成15组
    ax.set_xlim(0, 40) #把x轴刻度缩小点
    

    在这里插入图片描述
    数据大体呈现个单峰状,其中大部分聚集在5k到10k区间,越往后逐渐下降,基本符合现实。接下来我们进行分组,进行细分分析。首先是单因素条件下的分析。

    ax = df_need.boxplot(column = 'avgsalary', by = 'location', figsize = (9,7)) 
    

    在这里插入图片描述
    这时候我们发现x轴刻度标签显示错误了,这时候需要我们导入中文字体。网上的方法有很多,这里我们采用用FontProperties方法。

    #导入中文,我电脑里面随便找了个ttf文件,貌似是堡垒之夜里面自带的中文字体,哈哈。
    
    from matplotlib.font_manager import FontProperties
    chinese = FontProperties(fname = r'/Users/Shared/Epic Games/Fortnite/Engine/Content/Slate/Fonts/DroidSansFallback.ttf')
    ax = df_need.boxplot(column = 'avgsalary', by = 'location', figsize = (9,7)) 
    for label in ax.get_xticklabels():
    	label.set_fontproperties(chinese)
    ax.set_ylim(0,50) 
    ax.set_xlabel('区域', fontproperties=chinese) 
    ax.set_ylabel('平均工资(千/月)', fontproperties=chinese) 
    ax.set_title('不同行政区域之间平均工资的箱体图', fontproperties=chinese) 
    
    

    在这里插入图片描述
    具体的图表分析请参见结尾的PDF报告,这边主要介绍代码实现,以下同理。

    ax = df_need.boxplot(column = 'avgsalary', by = 'exp', figsize = (9,7)) 
    for label in ax.get_xticklabels():
    	label.set_fontproperties(chinese)
    ax.set_ylim(0,50) 
    ax.set_xlabel('工作经验', fontproperties=chinese) 
    ax.set_ylabel('平均工资(千/月)', fontproperties=chinese) 
    ax.set_title('不同工作经验之间平均工资的箱体图', fontproperties=chinese) 
    

    在这里插入图片描述

    以及之后的公司规模,学历背景以及企业性质对平均工资的影响,就直接放图了。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    上面就是单因素分析的过程了,接下来我们想多因素角度下分析对平均薪资的影响。主要用到groupby。

    df_need.groupby('location').count() #等价于之前的value.counts(),不过这是全列在按区域分组的数据
    df_need.groupby(['location','education']).mean()
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    我们看到当在groupby里传入一个列表示,得到一组层次化的Series,这时候已经有初步的多因素分析基础了,我们以此可以进行数据可视化操作。

    ax = df_need.groupby('location').mean().plot.bar(figsize = (9,7)) 
    for label in ax.get_xticklabels():
        label.set_fontproperties(chinese)
        label.set_rotation(30)       
    ax.set_xlabel('区域', fontproperties=chinese) 
    ax.set_ylabel('平均工资(千/月)', fontproperties=chinese) 
    ax.set_title('不同行政区域之间平均工资的条形图', fontproperties=chinese) 
    

    在这里插入图片描述

    ax = df_need.groupby(['education', 'exp']).avgsalary.mean().unstack().plot.bar(figsize = (14,6))
    for lable in ax.get_xticklabels():
        lable.set_fontproperties(chinese)
        lable.set_rotation(360)
    ax.legend(prop=chinese)
    ax.set_xlabel('学历', fontproperties=chinese) 
    ax.set_ylabel('平均工资(千/月)', fontproperties=chinese) 
    ax.set_title(u'不同教育背景下平均工资与工作经验的关系', fontproperties=chinese)
    

    在这里插入图片描述

    这是多因素下的条形图,这边就举个例子,大家可以把groupby中的参数调换下,形成新的因素分析。这里自己有个一直困惑的小知识点,可能会影响图形选择,我这里夹带点私货,就是条形图和直方图的区别,貌似网上是这样说的(条形图主要用于展示分类数据,而直方图则主要用于展示数据型数据)。我们接下来用下直方图来展示下数据型数据,也就是我们这里的平均工资这列。

        
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.hist(x = df_need[df_need.education == '本科'].avgsalary, bins = 20, normed = 1, 
            facecolor = 'blue', alpha = 0.5, range=(0, 40))
    ax.hist(x = df_need[df_need.education == '大专'].avgsalary, bins = 20, normed = 1, 
            facecolor = 'red', alpha = 0.5, range=(0, 40)) #alpha为透明度,normed=1表示显示百分比。
    ax.legend(['本科', '大专'], prop=chinese) #修改图例名称
    ax.set_xlabel('平均工资(千/月)', fontproperties=chinese) 
    ax.set_title('本科与大专之间各平均工资段百分比人数', fontproperties=chinese)
    

    在这里插入图片描述
    通过直方图,我们可以很清晰的看到本科与大专间的各薪资段百分人数。说明直方图适合显示数据型数据,比箱线图更加清晰明了。最后我想用分桶的方法划分薪资来看下各行政区内的薪资段百分比。

    bins = [0, 5, 10,  20, 100]
    df_need['level'] = pd.cut(df_need['avgsalary'], bins=bins) #我们以此分组为初,中,高,顶级数据分析师。
    

    在这里插入图片描述

    bins = [0, 5, 10,  20, 100]
    df_need['level'] = pd.cut(df_need['avgsalary'], bins=bins) #我们以此分组为初,中,高,顶级数据分析师。
    df_level = df_need.groupby(['location', 'level']).avgsalary.count().unstack()
    df_level_percent = df_level.apply(lambda x: x/x.sum(), axis = 1)
    ax = df_level_percent.plot.bar(stacked = True, figsize = (14,6))
    for label in ax.get_xticklabels():
        label.set_fontproperties(chinese)
        label.set_rotation(30)    
    legends = ['0-5k','5k-10k','10k-20k','30k-100k']
    ax.legend(legends, loc = 'upper right')
    ax.set_xlabel('行政区', fontproperties=chinese)
    ax.set_title('不同行政区内各薪资段百分比组成', fontproperties=chinese)
    

    在这里插入图片描述
    大家可以自己换换参数试一下,可能会发现其他有趣的结论哦。接下来我们就做一下关键字词云吧,看看这些企业到底有什么福利!

    df_clean['labels'] = df_clean.标签 #先把列名改为英文 
    df_clean['labels'] 
    

    在这里插入图片描述

    word = df_clean.labels.str.split('|')
    df_word = word.dropna().apply(pd.value_counts)
    clean_word = df_word.unstack().dropna().reset_index()
    

    在这里插入图片描述
    把数据格式处理成这样,在进行词云操作。

    from wordcloud import WordCloud
    df_word_counts = clean_word.groupby('level_0').count()
    df_word_counts.index = df_word_counts.index.str.replace("'", "")
    wordcloud = WordCloud(font_path=r'/Users/Shared/Epic Games/Fortnite/Engine/Content/Slate/Fonts/DroidSansFallback.ttf',
                          width=900, height=400, background_color='white')
    f, axs = plt.subplots(figsize=(15, 15))
    wordcloud.fit_words(df_word_counts.level_1)
    axs = plt.imshow(wordcloud)
    plt.axis('off')
    

    在这里插入图片描述
    这次实战主要侧重一般的数据清理,以及多维和可视化的建立,通过此次项目大概基本代码都过了一遍,并且提升了自身解决问题能力。关于图表的分析请参见链接: https://pan.baidu.com/s/1hpjkO2_HwwlJt2utMf2ANw 提取码: ihg6。由于是个人第一个项目,图表的分析还很稚嫩,主要关注点还是在实战上,分析的话要结合更多的数理知识比如各因素的比重距离算出来显得更加专业点,后续慢慢完善。

    展开全文
  • 本议题不会深入讨论大数据概念及其相关架构,而是从日志分析这个环节切入进去,介绍360网站卫士团队在纯粹的数据分析层面使用的到技巧和方法,并且围绕与数据分析相关的关键词分析、关键词绕过技巧、异常建模等话题...

    数据分析、关键词和地下产业


    大数据分析是现在最火热的一个话题,本议题不会深入讨论大数据概念及其相关架构,而是从日志分析这个环节切入进去,介绍360网站卫士团队在纯粹的数据分析层面使用的到技巧和方法,并且围绕与数据分析相关的关键词分析、关键词绕过技巧、异常建模等话题展开介绍,并最终通过数据分析揭露两个活跃的地下...


    详细解读 和小伙伴们一起来吐槽

    展开全文
  • 数据分析关键词和地下产业 大数据 安全运营 安全架构 安全方案与集成 系统安全
  • SEM数据分析之做好关键词报告

    千次阅读 2018-10-02 16:24:11
    像搜索词报告、无效点击报告、地域报告、高级样式报告都是SEM数据分析的一个重要依据,那么今天我们就来讲讲其中的关键词报告。 对于数据分析中,关键词报表SEMer应从哪几个方面入手分析?关键词报表是数据分析中...

    做SEM的我们都知道,百度凤巢系统的后台其实功能很强大,有几大数据报告报表十分的有用,可以帮助我们更好的进行优化账户工作,也为我们优化操作提供了强有力的依据。
    像搜索词报告、无效点击报告、地域报告、高级样式报告都是SEM数据分析的一个重要依据,那么今天我们就来讲讲其中的关键词报告。
    对于数据分析中,关键词报表SEMer应从哪几个方面入手分析?关键词报表是数据分析中重要的部分,所以小D分享一下如何分析每日关键词报表。

    为什么分析关键词报告

    身为做百度竞价推广的SEMer,分析关键词报表是每一个SEM操作人员必须要做的一件非常非常重要的事情,基本可以列为每日必做工作之一,因为SEM的账户优化工作使用数据作为依据支撑操作的。
    对关键词报表进行每日分析,有助于不断挖掘数据的精准程度、获取更多真实用户的有效情况,从数据的分析结果中可以找出账户操作的不足之处,对后期账户的持续优化也有着非常重要的作用!

    如何分析每日的关键词报表

    分析关键词报表,SEMer应该主要从三个目标着手进行:
    1:关键词的展现情况
    2:关键词的点击情况
    3:关键词的消费状况

    由这三点可以展开详细的解释说明:
    一:关键词的展现情况

    百度账户后台生成的数据报表,会详细罗列出关键词展现量的数据数值,操作人员可以通过“倒叙排列”的手法来分析一下各个关键词的实际展现数值,依据展现数值了解关键词的展现情况,对比百度指数可以知道是热度不够还是排名未触发的问题!
    二:关键词的点击效果

    依然是利用后台生成的关键词数据报表,按照点击量的倒叙排列方式,来分析关键词点击量的详细数据,再依据展现量可以分析出高点击是否有高点击率,低点击的问题因素。
    三:关键词消费情况

    依据excel将消费按照倒叙进行排列,看看某些关键词是否消费突增,某些关键词的实际点击价格与出价的差距,是否有些关键词的acp成本过高等等。

    每日关键词报表大致需要分析的就是这三个属性值,对这三个属性进行深入分析,做到心中有数,有助于更为清晰的掌握竞价推广账户关键词的实际状况。
    依据关键词的展现量、点击量、点击率、平均点击价格和消费总额,来判断某个关键词的转化与其实际商业价值,从而对后期的数据可以有个更好的操作思路和操作数据依据。

    文末总结

    每日我们要重点分析关键词报表,分析出展现点击转化效果比较好的关键词,对这些关键词进行重点的支持,加大力度优化推广;而展现点击转化效果不好的词可以删除或者单独移到一个新的单元组进行观察是否是策略问题。
    关键词报表分析可以影响整个账户的推广优化动作,进而影响SEM推广效果,所以分析关键词报表是SEMer每日都需要做的工作。

    当前位置:SEM营销网» SEM技术»
    本文地址:https://www.semroom.com/?p=446 转载请注明出处!

    展开全文
  • 关键词分析表.zip

    2020-09-04 03:25:01
    新版生意参谋数据分析模型-关键词分析表,含图表分析,Top搜索词指标,搜索分析指标,搜索分析源数据,硬核分析表值得下载,超详细,绝对超值。。
  • 数据处理之搜索关键词分析

    千次阅读 2019-05-27 16:09:47
    ####离线数据处理,hive分析(保留汉子、字母、数字、开头数字去除、过滤垃圾数据) select content,count(1) wordsnumber from ( select regexp_replace(split(eventname,'_')[1],' |,|:|/|-|\r|\n|[[^0-9a-zA-Z...

    ####离线数据处理,hive分析(保留汉子、字母、数字、开头数字去除、过滤垃圾数据)
    在这里插入图片描述

    select content,count(1) wordsnumber from (
    select regexp_replace(split(eventname,'_')[1],' |,|:|/|-|\r|\n|[[^0-9a-zA-Z\\\u4e00-\\\u9fa5]]','') content from commodlog where eventname like '搜索关键词%' ) as a where content not REGEXP '^[0-9]' and content !='' and content !='null' group by content sort by wordsnumber ASC;
    
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本门课程作为电商数据分析师的开篇导论,将从数据分析师的岗位及透过岗位理解业务为切入点,讲解数据分析师的职业诉求,发展路径,及数据分析在业务中的存在价值,如何通过数据分析理解业务的价值和发现机会点。...
  • 富网店关键词搜索分析软件 一款很好用的淘宝关键词分析软件
  • 关键词分析工具

    2012-01-10 18:43:31
    Find Content:输入关键词,可以在各类网站,如文章目录,新闻类网站寻找内容,支持分析功能,比如follow/nofollow,关键词密度,在网上出现的次数等等。 Publish content:只支持发wordpress。如果你是做autoblog的可以...
  • 数据统计的后台可以看出大部分是通过在百度搜索关键词【seo博客】和【SEO博客】来的,其实【郑州SEO】我也做到了首页,但是呢这个词带来的流量是很少的,这说明搜索郑州SEO这个关键词的大部分是同行来看排名的变化...
  • 分析网站的搜索流量和关键词,我们发现: 1. 对于一般小型网站,目标关键词带来的流量占网站总搜索流量的绝大部分。 2. 存在于网站目录页、内容页的关键词也会带来流量,但为数不多。 ...................... .........
  • 抖音关键词数据抓取

    千次阅读 2019-11-17 13:28:36
    结果如下图: ​ 其中排序功能按时间降序排列,筛选功能可通过内容关键词进行过滤,每当更改搜索关键词时可点击换搜索词按钮来清空重排,保存功能可将数据导出到excel表中 2.资源地址 抖音抓包.zip 提取码:30so 有...
  • 数据挖掘与数据分析

    万次阅读 多人点赞 2018-05-28 13:58:14
    一、数据挖掘和数据分析概述 数据挖掘和数据分析都是从数据中提取一些有价值的信息,二者有很多联系,但是二者的侧重点和实现手法有所区分。 数据挖掘和数据分析的不同之处: 1、在应用工具上,数据挖掘一般要通过...
  • 数据分析-PART2--10大数据分析模型

    万次阅读 多人点赞 2018-07-31 10:00:39
    数据分析-PART0--数据分析综合 数据分析-PART1--数据获取和步骤 数据分析-PART2--10大数据分析模型 数据分析-PART3--数据分析常用指标 数据分析-PART4--数据分析方法 数据分析-PART5--数据分析可视化 数据分析...
  • 从招聘信息看-数据分析师 ... 本次项目主要利用爬虫爬去拉钩网上根据数据分析这一关键词所查询的岗位在全国范围能的岗位搜索结果,进行一些数据分析来了解“数据分析”。 数据来源和数据集 ...
  • 系列一:《python数据分析基础与实践》 章节1Python概况 课时2Python简介 章节2Python安装 课时3安装Anaconda 课时4使用Anaconda 章节3数据准备 课时5数据类型 – 布尔型 课时6数据类型 – 数值型 课时7数据类型 – ...
  • 战神关键词工具

    2013-08-24 09:13:22
    战神关键词工具是一款优秀的中文关键词分析工具,其最核心优势就是超强的长尾关键词挖掘和关键词数据分析能力,可以极大拓展您的SEO思路!软件独有关键词百度指数和搜索量实时批量查询功能。多线程挖掘、云关键词...
  • 知识管理下的数据分析策略-数据分析论文-计算机论文 文章均为WORD文档下载后可直接编辑使用亦可打印 [摘要]创新型专业人才...[关键词]数据分析知识管理SECI模型 一前言 随着大数据和人工智能时代的到来人们对数据的关注
  • 电力大数据分析技术及应用研究-数据分析论文-计算机论文 文章均为WORD文档下载后可直接编辑使用亦可打印 摘要在大数据时代的发展背景下电力企业的数据分析能力不断提高可以利用电力大数据分析技术来提高数据信息的...
  • join合并大数据分析宏oracle teradata mysql sas社区stackoverflow statistics人工智慧AI Python R Java Javascript WPS Matlab SPSS Scala Perl CC#Excel MS访问JSON图形映射NLP自然语言处理机器学习igraph DOSUBL...
  • 数据分析岗位招聘分析

    千次阅读 2019-12-19 23:46:47
    集搜客获取拉勾【数据分析】为关键词的职位列表,根据列表职位详情地址爬取职位详情,435条记录,删除重复值后有效记录401条。 数据集字段说明: 名称 说明 Id 职位编码 ...
  • 提到数据分析,肯定要提到数据分析模型,在进行数据分析之前,先搭建数据分析模型,根据模型中的内容,具体细分到不同的数据指标进行细化分析,最终得到想要的分析结果或结论。 一:数据分析模型 要进行一次完整的...
  • 这是一份国外公司的广告数据分析PPT,整个PPT使用了各类幻灯片图表进行数据分析,包括各类生动的3d小人PPT小插图素材,关键词:国外,外国,数据分析,公司,企业PPT下载; 这是一份国外公司的广告数据分析PPT,整个...
  • 本文内容来自书籍《对比Excel,轻松学习Python数据分析》,此书已经加入VIP会员权益中,只要是VIP会员即可免费阅读上千门电子书,点此购买会员 数据分析是什么 数据分析是指利用合适的工具在统计学理论的支撑下,对...
  • 这是一套数据分析报告背景的,工作汇报PPT模板,第一PPT模板网提供精美...关键词数据分析图表幻灯片背景图片,动态工作汇报PPT模板,精美数据分析报告PowerPoint模板,红色灰色搭配扁平化幻灯片图表大全,.PPTX格式;
  • 关键词密度分析工具

    万次阅读 2007-07-30 03:16:00
    数据非常精准,适合高级用户。http://www.keyworddensity.com/其次是这个地址,也非常不错了,细节处理的不错,适合中文用户使用,数据比较准。适合中级用户http://www.seobox.org/keyword_density.htm 最后是这个...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 131,008
精华内容 52,403
关键字:

关键词数据分析