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    1、绘制正弦曲线:由于要生成曲线,e69da5e6ba9062616964757a686964616f31333337396230因此原始数据会比较多,建议利用公式来实现数据的快速输入 。在输入原始数据时,最好以二维表格的样式来表示。利于二维表格能够很好的表达数据之间的关系。现在目标是首先建立正弦曲线的原始数据,在此不可能输入每一个值对应的正弦值,而是只取一些离散的数据点来作为原始数据生成曲线。具体做法:在A1单元格中输入“弧度”,在B1单元格中输入“SIN值”,从A2列起依次输入数字“1,2,3,4,...,360”,在B2列中公式“=sin(A2*pi()/180)”回车,然后将鼠标放在单元格的右下角,当鼠标变为小黑十字样时,双击填充B1列至B360列。

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    2、选中除第一行以外的所有数据列,依次点击“插入”-“散点图”-“带平滑线的散点图”,则生成所需要的正弦曲线。

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    3、绘制正切曲线:在A1单元格中输入“弧度”,在B1单元格中输入“Tan值”,从A2列起依次输入数字“1,2,3,4,...,360”,在B2列中公式“=tan(A2*pi()/180)”回车,然后将鼠标放在单元格的右下角,当鼠标变为小黑十字样时,双击填充B1列至B360列。

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    4、选中除第一行以外的所有数据列,依次点击“插入”-“折线图”-“带数据标记的百分比堆积折线图”,则生成所需要的正切曲线。

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    5、相信通过这两个实例的演示,应该基本上掌握了绘制曲线的方法了吧。现在总结一下:首先输入一系列的原始数据,这个原始数据点要足够多,以致于能大致反应曲线的整个形状,然后从Excel选择合适的命令进行绘制工作。

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  • ​大家有没有听过“文不如表,表不如”“一图胜千言”这样说法,数据可视化的重要性可见一般。可工作中自己制作图表时却会遇到这样那样的问题,比如自己好不容易出来的图表,给领导看了,却被吐槽特别粗糙上不了...

    ​大家有没有听过“文不如表,表不如图”“一图胜千言”这样说法,数据可视化的重要性可见一般。

    可工作中自己制作图表时却会遇到这样那样的问题,比如自己好不容易做出来的图表,给领导看了,却被吐槽特别粗糙上不了台面;或者领导还要多次问你这部分是什么,那部分什么意思,用图表说话,结果说不清楚。明月老师收集了众多小伙伴的声音,总结的一些几点原因。

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    基于问题痛点深入研究,SOC方法论应运而生。何为SOC,就是图表选择(selection)、图表优化(optminzation)、图表组合(combination)。

    话不多少,直接上干货。

    1、 图表选择

    大家都知道图表类型很多,选对和选错对信息表达有很大的影响。

    举例来看:A商品到I商品的销售额,我们想知道对比情况,谁高谁低,排名如何。以下三个基础图形来看,饼图:前几个排名饼图的面积差不多看不出差异,柱图:排序后谁高谁低差异一目了然,折线图:有一种随时间销售额越来越小的趋势的错觉感。所以显然柱图是合适的选择。

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    这就引出来了图表选择要考虑的两个方面:1.数据想表达什么?2.各个类型的图表特性是什么。结合工作中遇到的图表类型和想表达的场景,明月老师总结了“图形选择决策树”,一张图看懂如何选择合适图表类型。

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    更细的解读,小伙伴可以继续关注第二期的分享“SOC数据可视化之旅:图表选择”,还有真实的数据给你实践,整套业务分析下来图形选择更合理。

    2、 图表优化

    图表选择好了,要怎么突破excel图表模板的局限性,来进行优化呢。可能小伙伴们已经看了什么学习心得,每个图表优化都给出了十几条的建议,自己做的时候无从下手。

    今天的图表优化,明月老师总结出了“加减乘除化妆术”,给你理论指导,自己有意识的思考这几点,图表可以轻松专业化。

    举例来看:下面是比较基础的表格样式,很规范,好像没有什么问题,但是一眼看过去信息有那么直观,如我们没办法一眼看出2017年哪个客户的销售额最高销售额是多少。

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    可优化的内容(❶无度量单位❷数据位数太长❸无排序、重点不突出❹相对差异不明显❺网格线影响内容墨水占比),优化后信息表达更直观

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    经过优化之后,问题迎刃而解。其实优化总结成“加法和减法”两部分。

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    当你要注意加法:信息完整性、易读性,减法:排除视觉干扰。制作出的图表在信息表达上就好更直观。商务范的主旨之一就是快速读取信息。

    还有图表优化的进阶版“乘法”“除法”,想要进一步了解图表优化的真谛,小伙伴可以继续关注第三期的分享“SOC数据可视化之旅:图表优化”。

    3、 图表组合

    任何图表都不是独立存在的,都是和整个业务相关联的,就需要进行图表的组合。整体风格的统一优化,用到的就是设计元素了。结合设计四要素和图表特性,明月老师总结出了“仪表盘美容三部曲”。

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    我们看上面两个例子:第二个图表看起来更舒服更美观。原因就是布局和配色。

    仪表盘美容三部曲第一步就是:布局。要注意的内容归纳为以下三点。

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    仪表盘美容三部曲第二步:配色。

    基于红黄蓝三原色设计的色轮,将颜搭配分成下面四类。

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    单色搭配( Monochromatic ):单色搭配上形成了明暗的层次,简约而不呆板,设计中非常常见。

    类比色搭配( Analogous ):相邻的颜色。这种搭配产生了一种令人悦目、低对比度的和谐美感。

    补色搭配( Complement ):在色轮上直线相对的两种颜色。补色形成强烈的对比效果。补色要达到最佳的效果,最好是其中一种面积比较小,另一种比较大。也就是一种作为主色,一种作为强调色。

    分裂补色( Split complement ):补色及类比色的组合。既具有类比色的低对比度的美感,又具有补色的力量感。形成了一种既和谐又有重点的颜色关系。一种主色、一种辅助色、一种强调色。

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    Smartbi作为成熟的大数据分析平台,具备可复用、 动静结合独特的展示效果,使得数据可视化灵活强大,动静皆宜,为广大用户提供了无限的应用能力和想象空间。

    除了支持使用Excel作为报表设计器,完美兼容Excel的配置项。支持Excel所有内置图形、背景图、条件格式等设计复杂的仪表盘样式,同时支持完整ECharts 图形库,支持各种各样的图形,包含瀑布图、关系图、雷达图、油量图、热力图、树图等几十种动态交互的图形,借助于地理信息技术,还打造了地图分析功能。

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  • ROC曲线是诊断性研究必不可少的工具。可以画ROC曲线的工具很。...数据录入格式点击“”分析“”——ROC曲线图然后将待检验变量选入检验变量,将分组变量或者结局选入状态变量,填入状态变量值点击选项,这里大家需...

    ROC曲线是诊断性研究必不可少的工具。可以画ROC曲线的工具很多。而我们最常用的SPSS却不是最佳的画ROC曲线的工具,最近有粉丝问我们怎么使用SPSS 画ROC曲线,小编在这里就上一个“栗子”。 我们分析的是某肿瘤大小与良恶性的关系,1代表良性,2代表恶性。

    数据录入格式

    点击“”分析“”——ROC曲线图然后将待检验变量选入检验变量,将分组变量或者结局选入状态变量,填入状态变量值

    点击选项,这里大家需要注意,选项里面的检验方向是选较大还是选较小,要根据之前的状态变量值选取,两者必须一致,否则画出来的图是反的。

    结果

    其实,SPSS做出来的ROC曲线真的很丑,而且功能局限,无法简单画出多个ROC,同时无法比较不同ROC曲线面积,这里还是推荐大家使用medcalc软件。或者Sigmplot画ROC简易教程

    那么逻辑回归后的模型,如何进行ROC的绘制呢?其实也是很简单的,你需要做的就是将模型得出每例患者的预测概率作为自变量纳入分析就可以了。SPSS操作为点击保存,然后勾选概率,即可。

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  • 结构性数据很容易pr曲线, 有y_test和y_pred可以得到recall和precision。 但是图像分类, 找了很久,没找到方法,或者各种错误。 这些图像是自己的数据, 分类不平衡,1:10,所以评价模型想用recall-...
  • 可视化方法通过图表,曲线图,直方图和其他图形来说明数据。一般在数据分析的过程中,拿到数据不会去直接去建模,而是先描述性分析来对数据有一个大致的把握,很后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的...

    描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法:定量方法以数值方式描述和汇总数据。

    可视化方法通过图表,曲线图,直方图和其他图形来说明数据。

    一般在数据分析的过程中,拿到数据不会去直接去建模,而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握,很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。

    本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分:均值

    中位数

    方差

    标准差

    偏度

    百分位数

    相关性

    至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章,当然后面还会介绍echarts以及ggplot2的方法。

    涉及到的python库Python statistics是用于描述性统计信息的内置Python库。如果您的数据集不是太大,或者您不能依赖于导入其他库,则可以使用它。

    NumPy是用于数字计算的第三方库,已针对使用一维和多维数组进行了优化。它的主要类型是称为的数组类型ndarray。该库包含许多用于统计分析的方法。

    SciPy是基于NumPy的用于科学计算的第三方库。与NumPy相比,它提供了其他功能,包括scipy.stats统计分析。Getting started - SciPy.org

    Pandas是基于NumPy的用于数值计算的第三方库。它擅长处理带有Series对象的带标签的一维(1D)数据和带有对象的二维(2D)数据DataFrame。

    Matplotlib是用于数据可视化的第三方库。通常会与NumPy,SciPy和Pandas结合使用

    开始

    首先导入所有的包import math

    import statistics

    import numpy as np

    import scipy.stats

    import pandas as pd

    创建数据

    x和x_with_nan都是list。不同之处在于x_with_nan包含一个nan值。也就是空值(缺失值),这样的数据在分析中十分常见。那么在python里,创建一个nan值可以有以下方法float('nan')

    math.nan

    np.nan

    当然这三种方法创建的空值都是等价的

    但是真的相等吗,两个nan是不相等的,换句话说,是不可以进行比较的,这后面的故事以后再说。

    接着,我们使用numpy和pandas来创建两个一维numpy arrays和pandas series

    均值

    均值的定义啥的,就不说了,R里面直接mean()就可以,而在python,不导入包,怎么计算:

    当然也可以用python的内置统计功能

    但是如果数据中包含nan,那么将返回nan>>> mean_ = statistics.mean(x_with_nan)

    >>> mean_

    nan

    如果使用numpy>>> mean_ = np.mean(y)

    >>> mean_

    8.7

    在上面的示例中,mean()是一个函数,但是您也可以使用相应的方法>>> mean_ = y.mean()

    >>> mean_

    8.7

    如果包含nan,numpy也会返回nan,那么要是想忽略nan,可以使用np.nanmean()>>> np.mean(y_with_nan)

    nan

    >>> np.nanmean(y_with_nan)

    8.7

    pandas也有对应方法,但是,默认情况下,.mean()在Pandas中忽略nan值:mean_ = z.mean()

    mean_

    >>> z_with_nan.mean()

    8.7

    中位数

    比较平均值和中位数,这是检测数据中异常值和不对称性的一种方法。平均值还是中位数对您更有用,取决于特定问题的背景。而不使用包的计算方法:>>> n = len(x)

    >>> if n % 2:

    ...     median_ = sorted(x)[round(0.5*(n-1))]

    ... else:

    ...     x_ord, index = sorted(x), round(0.5 * n)

    ...     median_ = 0.5 * (x_ord[index-1] + x_ord[index])

    ...

    >>> median_

    4

    其他方法>>> median_ = np.median(y)

    >>> median_

    4.0

    >>> np.nanmedian(y_with_nan)

    4.0

    方差

    方差的意义也不过多说明,在Excel中直接用stdev函数,但是怎么在python中计算?记得当初研究生复试就被问到用python不导入包怎么计算方差?>>> n = len(x)

    >>> mean_ = sum(x) / n

    >>> var_ = sum((item - mean_)**2 for item in x) / (n - 1)

    >>> var_

    123.19999999999999

    当然更简单的方法是直接使用函数,不过有nan还是会返回nan>>> var_ = statistics.variance(x)

    >>> var_

    123.2

    >>> statistics.variance(x_with_nan)

    nan

    放在numpy里面就更简单了,可以使用np.var()或者.var()>>> var_ = np.var(y, ddof=1)

    >>> var_

    123.19999999999999

    >>> var_ = y.var(ddof=1)

    >>> var_

    123.19999999999999

    这里ddof就是自由度要设置为1才是无偏的。也就是分母用n-1替换n。如果有nan怎么办?返回nan,但是可以用np.nanvar()跳过nan,不过ddof依旧要设置为1>>> np.var(y_with_nan, ddof=1)

    nan

    >>> y_with_nan.var(ddof=1)

    nan

    >>> np.nanvar(y_with_nan, ddof=1)

    123.19999999999999

    标准差

    有了方差,标准差就很好计算了#直接计算

    >>> std_ = var_ ** 0.5

    >>> std_

    11.099549540409285

    #使用内置包

    >>> std_ = statistics.stdev(x)

    >>> std_

    11.099549540409287

    numpy中也很好计算>>> np.std(y, ddof=1)

    11.099549540409285

    >>> y.std(ddof=1)

    11.099549540409285

    >>> np.std(y_with_nan, ddof=1)

    nan

    >>> y_with_nan.std(ddof=1)

    nan

    >>> np.nanstd(y_with_nan, ddof=1) #跳过nan,ddof还是要是1哦

    11.099549540409285

    偏度(skew)

    偏度(skewness)也称为偏态、偏态系数,是统计数据分布偏斜方向和程度的度量,是统计数据分布非对称程度的数字特征。偏度是利用3阶矩定义的,偏度的计算公式为:

    我们之前研究的数据都是比较对称的数据,但是上图就给出了不对称的数据集,第一组用绿点表示,第二组用白点表示。通常,负偏度值表示左侧有一个占主导地位的尾巴,可以在第一个集合中看到。正偏度值对应于右侧较长或的尾巴,可以在第二组中看到。如果偏度接近0(例如,介于-0.5和0.5之间),则该数据集被认为是非常对称的。

    那么不依赖第三包,怎么计算偏度。可以先计算完数据集的大小n,样本均值mean和标准差std后用公式计算>>> x = [8.0, 1, 2.5, 4, 28.0]

    >>> n = len(x)

    >>> mean_ = sum(x) / n

    >>> var_ = sum((item - mean_)**2 for item in x) / (n - 1)

    >>> std_ = var_ ** 0.5

    >>> skew_ = (sum((item - mean_)**3 for item in x)

    ...          * n / ((n - 1) * (n - 2) * std_**3))

    >>> skew_

    1.9470432273905929

    可以看出偏度为正,因此x尾巴在右侧。

    也可以用第三方包计算>>> y, y_with_nan = np.array(x), np.array(x_with_nan)

    >>> scipy.stats.skew(y, bias=False)

    1.9470432273905927

    >>> scipy.stats.skew(y_with_nan, bias=False)

    nan

    >>> z, z_with_nan = pd.Series(x), pd.Series(x_with_nan)

    >>> z.skew()

    1.9470432273905924

    >>> z_with_nan.skew()

    1.9470432273905924

    百分位数(Percentiles)

    如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列。如,处于p%位置的值称第p百分位数。每个数据集都有三个四分位数,这是将数据集分为四个部分的百分位数:第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

    第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

    第三四分位数 (Q3),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

    第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距(InterQuartile Range,IQR)。

    那么在python里面怎么计算分位数呢。可以使用statistics.quantiles()>>> x = [-5.0, -1.1, 0.1, 2.0, 8.0, 12.8, 21.0, 25.8, 41.0]

    >>> statistics.quantiles(x, n=2)

    [8.0]

    >>> statistics.quantiles(x, n=4, method='inclusive')

    [0.1, 8.0, 21.0]

    可以看到第一行中,8就是x的中位数,而第二个例子中,0.1和21是样本的25%和75%分位数。也可以使用第三方包numpy计算>>> np.percentile(y, [25, 50, 75])

    array([ 0.1,  8. , 21. ])

    >>> np.median(y)

    8.0

    #跳过nan

    >>> y_with_nan = np.insert(y, 2, np.nan)

    >>> y_with_nan

    array([-5. , -1.1,  nan,  0.1,  2. ,  8. , 12.8, 21. , 25.8, 41. ])

    >>> np.nanpercentile(y_with_nan, [25, 50, 75])

    array([ 0.1,  8. , 21. ])

    pandas也可以使用.quantile()计算,需要提供分位数值作为参数。该值可以是0到1之间的数字或数字序列。>>> z, z_with_nan = pd.Series(y), pd.Series(y_with_nan)

    >>> z.quantile(0.05)

    -3.44

    >>> z.quantile(0.95)

    34.919999999999995

    >>> z.quantile([0.25, 0.5, 0.75])

    0.25     0.1

    0.50     8.0

    0.75    21.0

    dtype: float64

    >>> z_with_nan.quantile([0.25, 0.5, 0.75])

    0.25     0.1

    0.50     8.0

    0.75    21.0

    dtype: float64

    范围(Ranges)

    数据的范围是数据集中最大和最小元素之间的差。可以通过函数np.ptp()获得:>>> np.ptp(y)

    27.0

    >>> np.ptp(z)

    27.0

    >>> np.ptp(y_with_nan)

    nan

    >>> np.ptp(z_with_nan)

    27.0

    描述性统计摘要

    在SciPy和Pandas提供过单个函数或方法调用快速获取描述性统计信息。>>> result = scipy.stats.describe(y, ddof=1, bias=False)

    >>> result

    DescribeResult(nobs=9, minmax=(-5.0, 41.0), mean=11.622222222222222, variance=228.75194444444446, skewness=0.9249043136685094, kurtosis=0.14770623629658886)

    describe() 返回包含以下信息:nobs:数据集中的观测值或元素数

    minmax:数据的最大和最小值

    mean:数据集的平均值

    variance:数据集的方差

    skewness:数据集的偏度

    kurtosis:数据集的峰度>>> result.nobs

    9

    >>> result.minmax[0]  # Min

    -5.0

    >>> result.minmax[1]  # Max

    41.0

    >>> result.mean

    11.622222222222222

    >>> result.variance

    228.75194444444446

    >>> result.skewness

    0.9249043136685094

    >>> result.kurtosis

    0.14770623629658886

    pandas也有类似的函数.describe():>>> result = z.describe()

    >>> result

    count     9.000000 #数据集中的元素数

    mean     11.622222 #数据集的平均值

    std      15.124548 #数据集的标准差

    min      -5.000000

    25%       0.100000 #数据集的四分位数

    50%       8.000000

    75%      21.000000

    max      41.000000

    dtype: float64

    相关性

    相关行的统计学意义也不在过多说明,但是要注意,相关性只是能从数据上判断是否有关系,不能够说明因果关系!!!

    度量相关性主要使用协方差和相关性系数:

    那么我们先重新创建数据>>> x = list(range(-10, 11))

    >>> y = [0, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 6, 7, 4, 7, 6, 6, 9, 4, 5, 5, 10, 11, 12, 14]

    >>> x_, y_ = np.array(x), np.array(y)

    >>> x__, y__ = pd.Series(x_), pd.Series(y_)

    计算协方差>>> n = len(x)

    >>> mean_x, mean_y = sum(x) / n, sum(y) / n

    >>> cov_xy = (sum((x[k] - mean_x) * (y[k] - mean_y) for k in range(n))

    ...           / (n - 1))

    >>> cov_xy

    19.95

    numpyh和pandas都有可以返回协方差矩阵函数cov()# numpy

    >>> cov_matrix = np.cov(x_, y_)

    >>> cov_matrix

    array([[38.5       , 19.95      ],

    [19.95      , 13.91428571]])

    # pandas

    >>> cov_xy = x__.cov(y__)

    >>> cov_xy

    19.95

    >>> cov_xy = y__.cov(x__)

    >>> cov_xy

    19.95

    计算相关系数

    我们这里说的均是pearson相关系数。Pearson相关系数(Pearson CorrelationCoefficient)是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。计算公式为

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  • 来源:机器之心原文链接:...他们的怎么做的?难度大吗?这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。数据暴增的年代...
  • 因为 这个做法是很有意义的 实时地观察采样数据 我参加的智能车比赛中就意识到 上位机调试 看数据曲线十分重要 否则 不知道参数的变化情况 怎么调试? 大概描述一下这个程序 STM32底层A/D转换采样 通过DMA连接...
  • 昨天,公众号推送了一篇稿件《这个套路很好用,最近连发三篇好文章》,这三篇药学相关研究论文中有不少计算药物半抑制浓度IC50的拟合曲线图,可是你知道这种图该怎么做吗? 今天笔者给大家分享一下这种拟合曲线图的...
  • 前几天我们回答过一个问题:机器学习要求大的数据量?机器学习要求大的数据量?我的东西到底是不是机器学习?​www.zhihu.com里面简单提到了两个技巧:10 倍法则和学习曲线。那么如果具体到如题主所说的图像...
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  • 不举不知物重,不试不知水深某天一位老师提出,地震剖面就是由N条地震道曲线构成。只要把每个地震道的噪声去掉,是不是效果同样好呢?这个问题实际上就是一维地震信号去噪。其实前面研究了很二维深度学习降噪,...
  • 学习曲线(learning curve)

    千次阅读 2018-03-23 17:32:00
    问题描述:在特征工程并训练模型的...是什么: 是一个用来判定 1添加更的训练数据给我们带来大的收益 2模型是否处在过拟合/欠拟合的状态例子: 通过上可以看出,随着训练样本增加,Training score 在...
  • 这篇文章对于将个点使用贝塞尔曲线连接时各个控制点的计算。具体算法有兴趣的同学可以深入了解下,现在直接说下计算控制点的结论。 <p><img alt="image" src=...
  • 数据运营思维导图

    2018-04-26 14:24:22
    怎么做好“运筹”,数据分析告诉你 以往鉴来,未卜先知 —怎么发现历史的规律以预测未来,数据分析告诉你 工作思维 对业务的透彻理解是数据分析的前提 数据分析是精细化运营,要建立起体系化思维(金字塔思维...
  • 2019数据运营思维导图

    2019-03-29 21:34:09
    怎么做 数据收集 数据可以采用抽样的方法 数据建模 根据所获取到的数据建立模型,注入数据调整模型参数 数据分析及预测 数据可视化、输出报表、趋势预测 留存分析 留存(次~7日、14日、30日) 解决问题 用户对...
  • (我之前在游戏公司数据分析),所以他向我推荐这个职位,我感觉不可上手,跟我之前数据分析感觉根本就是两回事因为我之前搞的也就是一些数据报表和曲线图,他介绍的偏向于大数据挖掘,可能要懂很算法,...
  • 我现在在一个趋势图形的显示,简述如下:从数据库中得出一天的历史数据,这些数据隔15分钟一次,故共有96个点。 图形显示没问题,就是坐标轴显示有问题,主要是X轴的问题。 显示的曲线我截了个,在附件中。 ...
  • MAPGIS地质制图工具

    2013-05-06 16:15:30
    系统基于MapGis输入编辑子系统强大的图形编辑能力,添加专业的地质件制作工具,大大提高了地质件的制作效率,能够很完美的转换CAD数据格式为MapGis格式。地质数据采集系统采用Microsoft Access的MDB格式,自动...
  • 自己在写公司项目时封装了这个组件,它省去了初始化 UEditor、手动调用 getContent,setContent 等繁琐的操作,而是直接采用 v-model 来绑定数据,使得在 Vue 项目中的使用UEditor 可以像 Input 框一样简单。...
  • excel的使用

    2012-11-25 17:06:01
    2(8) 利用Ctrl+*选取文本如果一个工作表中有很多数据表格时,可以通过选定表格中某个单元格,然后按下Ctrl+*键可选定整个表格。Ctrl+*选定的区域为:根据选定单元格向四周辐射所涉及到的有数据单元格的最大...
  • 今天的课程是整体流程型的,以后我们的课程就只会讲解中间一些具体的细节了哦,比如各种图表怎么排列数据……我们先来看看一。这是直接用这个软件排版导出癿图片。 为了在屏幕上观看所以我制作成彩色的。
  • 返回Msg提示信息主界面主界面是直接用xib的,图片直接使用UI给的图片,另外的话有很多数据是在这个界面初始化的viewDidLoad()方法中,需要计算APP打开的此时的周数,并且通过NSUserDefaults类将其数据存储到plist...

空空如也

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多数据曲线图怎么做