前几天群里有个小伙伴和我说，她领导让他做一个岗位的薪酬数据分析，和外部的薪酬对对比，来看看这个岗位的薪酬竞争力如何，然后她找了些外部的市场数据，但是她不知道如何去分析，于是她来问我应该如何来做，我先给大家看看这个同学收集的外部薪酬数据...有数据总比没数据好，于是我就开始分析这组数据，这组数据的字段包含月度薪酬，年度薪酬，最大值，最小值，还有平均值，后面还有对应的工龄，但是工龄是一个范围。...一般我们在做薪酬分析的时候，会对所选择的岗位进行职级的分层，然后去对应公司内部的职级来进行分位置的对比，但是这组数据显然没有职级的字段，唯一有的是工龄的字段，所以我就以工龄入手来分析各个工龄的薪酬数据，...，但是大家要注意，受原始表格的限制，我们在做这个数据分析的时候，是以工龄为维度进行分析的，最后薪酬曲线如下： ?...所以在进行薪酬的数据分析的时候原始的标准数据表格是数据分析的基础。
，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。...二、大数据直接作为产品 对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构...c 许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量...有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。...例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。
1.数据挖掘案例分析 数据挖掘：是从大量数据中发现有用信息和模式的过程。 数据挖掘案例分析：是指通过对已有数据进行挖掘和分析，发现其中的模式和规律，并根据这些发现提出相应的解决方案和决策建议的过程。...以下是一些常见的数据挖掘案例分析： 1. 市场营销：零售商可以使用数据挖掘来了解客户购买行为、偏好和趋势，从而制定更有效的营销策略和促销活动。 2....2.生活中经典案例 假设某电商平台想要提高销售额，他们收集了大量的用户数据，包括用户的购买记录、浏览记录、个人信息等。...3.技术实现方案 数据挖掘案例分析通常通过以下技术手段进行工作： 聚类分析：通过聚类算法（如K-means、层次聚类等）将数据分成不同的类别，帮助发现数据中的内在结构和模式。...神经网络：利用深度学习技术建立神经网络模型，对大规模、复杂的数据进行特征学习和模式识别。 这些技术手段通常被应用于不同的数据挖掘案例分析中，以从数据中提取有用信息、模式和规律。
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。...数据分析的目的： 本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势...数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。...，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。...在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。
我们在之前的案例里进行了很多假设。其中一些包括： 所有的电话同时打进来。然而在真实案例中这绝不可能发生。 一个呼叫者处理一位顾客所需要的时间可以被准确预测。...我们排除第一个假设使案例变得更加真实一些。 商业案例(中级) 假设你为一个中型的电子商务企业设立一个客服中心。为了满足要求，你需要知道客服人员的总人数。...假设每个呼叫者效率相同，并以和数据中一致的时间接听电话。5. 同时，你要假设呼叫人员没有休息时间，每个呼叫人员24小时在线。注意该数据仅为一天的数据(1440分钟)。...开始找解决方案 探索数据 同往常一样，我想说，在最开始探索和分析数据的分布很重要，呼叫时长分布数据如下： ? 经观察可发现，很多电话时长在3至7分钟，5分钟居多。我们来观察下一个变量。...在以后的案例分析中，我们将会放宽这些假设条件，使模拟情况更加接近现实。
---- 今天给大家分享一个数据分析案例：线下连锁水果店销售数据分析案例，分析过程我也会以类动图的方式呈现给大家，真正意义上做到收藏即学会。...目录 1 案例背景 2 问题确认与指标拆解题 3 问题解决思路 4 案例实操 4.1 利用分组分析找到亏损店铺做营销优化，实验验证结论 4.2 运用对比分析法解决哪类产品销售好的问题？...4.3 利用矩阵关联法找到销量好和利润高的品类 4.4 运用趋势分析法分析水果总需求如何？ 5 结论分析报告 1 案例背景 果多吃水果连锁超市是华北地区的热门线下水果超市。...= 300万 每店铺平均每日承担的毛利额增长额为：300万 / 90天 / 92店铺数 = 360元 4 案例实操 4.1 利用分组分析找到亏损店铺做营销优化，实验验证结论 我们在本阶段完成以下几个任务...统计总销量（sumif) 计算平均利润 数据分析： 象限分析（图表更直接—-可视化） 知识点：象限图（散点图改进） 选中销量和平均利润数据绘制散点图 计算销量与平均利润的平均值 调整散点图的
大数据正悄悄包围着我们。甚至连着世界经济格局也在酝酿着巨大变革！ 大数据的经典案例 数据正在成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向，商业模式和投资机会。...下面跟大家分享两个非常经典的案例： 中石油 客户挑战 ▼销售情况无法检测 -销售队伍人员庞大,部门经理无法从庞大的销售数据了解到销售代表的销售业绩与KPI -从宏观角度发现问题时,无法精确定位发生问题的原因...▼解决方案之全维度数据分析与挖掘 －时间、空间、维度、指标标准化，与业务强相关－联动分析、钻取分析、细节展示，多角度帮助深入挖掘问题，辅助决策－将智能分析结果通过QQ、微信、邮件、ERP写入等相关的方式通知用户...4、回复“可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具 5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！...知识无极限 6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布 7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载 8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募 9、
现在需要对这两份数据进行分析和处理，要求是使用面向对象的编程思想来读取和处理数据，计算每日的销售额，并利用Pyecharts库以柱状图的形式展示结果。...文件部分数据如下：【需求分析】①数据定义类"""数据定义类Record类用于封装销售数据中每一条记录"""class Record: # 该构造方法接受日期、订单编号、销售额和省份，并将它们存储为类的实例变量...}"【分析】Record 类的主要作用是将销售数据的每一条记录封装为一个对象，提供了一个清晰的结构来存储和访问这些数据。...在整个分析和可视化过程中，Record 类将被用于读取和存储来自两个数据文件的销售记录，之后便可通过遍历这些对象来计算每日的销售额，并利用 Pyecharts 库生成柱状图展示结果。...在本案例中，将文本文件中的每一行数据转换为 Python 对象的操作也可称为 “数据反序列化。数据序列化：将数据结构或对象状态转换为可存储或传输的格式的过程。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 写过很多关于Pandas的文章，本文开展了一个简单的综合使用，主要分为： 如何自行模拟数据 多种数据处理方式 数据统计与可视化 用户RFM模型...--MORE--> 构建数据 本案例中用的数据是小编自行模拟的，主要包含两个数据：订单数据和水果信息数据，并且会将两份数据合并 import pandas as pd import numpy as np....jpg] 到这里你可以学到： 如何生成时间相关的数据 如何从列表（可迭代对象）中生成随机数据 Pandas的DataFrame自行创建，包含生成新字段 Pandas数据合并 分析维度1：时间 2019...，这个指标与分析的时间点有关，因此是变动的。...] 当数据量足够大，用户足够多的时候，就可以只用RFM模型来将用户分成8个类型 用户复购分析 复购周期是用户每两次购买之间的时间间隔：以xiaoming用户为例，前2次的复购周期分别是4天和22天 [008i3skNgy1gy7u3llgyaj31c20setex.jpg
我们的第84篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 今天我们简单介绍一个关于亲和性分析的案例，作为后续关联规则分析的启蒙。...以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例。 我们先通过本案例了解下关于亲和性的一些概念和工作流程，然后再讨论一些相对更优化的处理方案。...什么是亲和性分析 亲和性分析是一种用于计算样本相似度的数据挖掘方法，这个相似度可以出现在以下几种场景： 网站的用户，拓展服务项目或者定向投放广告； 销售的商品，推荐电影或其他商品（猜你喜欢）。...案例详解 本节为书中案例介绍，其使用的工具库如下： numpy collections 2.1. 加载数据集 数据集后台回复 955 领取，有兴趣的同学也可以使用numpy自己构建随机数据组。...置信度前5 以上就是本文关于亲和性分析的基础介绍，案例来源《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例，并没有做太多的展开介绍。
作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发 来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif） 内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
图片本文使用『城市酒店和度假酒店的预订信息』，对旅游业的发展现状进行数据分析，包含了完整的数据分析流程：数据读取、数据初览、数据预处理、描述性统计、探索性数据分析、关联分析、相关性分析。...实战数据集下载（百度网盘）：公✦众✦号『ShowMeAI研究中心』回复『实战』，或者点击 这里 获取本文 [59]旅游业大数据多维度业务分析案例 『酒店预订数据集』⭐ ShowMeAI官方GitHub：...https://github.com/ShowMeAI-Hub图片本文数据分析部分涉及的工具库，大家可以参考ShowMeAI制作的工具库速查表和教程进行学习和快速使用。...数据科学工具库速查表 | Pandas 速查表 图解数据分析：从入门到精通系列教程 导入工具库# 数据处理&科学计算import pandas as pdimport numpy as np# 数据分析..."] + df["stays_in_week_nights"] 描述性统计我们基于pandas的简单功能，对数据的统计分布做一个处理了解df.describe().T图片 探索性数据分析 酒店维度分析#
今天我们来分享一个月度的薪酬数据分析的案例，首先我们来看下面这张薪酬数据表，这是来自于一家零售行业的月度薪酬数据表，在薪酬的字段上包含了薪酬类别和员工考核的数据，这些字段都是一般企业的日常的薪酬数据...，针对下面这张表，我们如何来做月度的数据分析，接下来我们和大家做这个数据分析过程的分享。...一、薪酬数据关键指标 在分析建模之前，我们首先需要通过这张表来分析判断需要做哪些关键指标的数据分析，根据数据分析的目的和对月度薪酬模块的支持，我们选出了以下的分析关键指标 薪酬结构：各个部门，岗位的薪酬各类别的薪酬结构对比...2、部门岗位的薪酬结构 3、各岗位的总工时对比 4、各部门各岗位的薪酬带宽和平均值 5、各部门和岗位的考核得分 三、数据仪表盘的设计 根据上述的数据关键指标和数据透视表，我们设计了数据透视图并生成了仪表盘...，在仪表盘的数据切片器上，选择了部门，通过不同的部门来进行数据的交互，具体如下： 所以我们可以参考上面的建模思路，可以来做月底的或者季度的薪酬数据分析。
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...如图，数据分组后的界面，注意这里有两个分组变量，第一个是【PV_G】，这是字符串宽度为8的时候，第二个是【PV_GROUP】，字符串是宽度为12，区别和原因，大家自己想想就明白。...数据分组后的变量视图 ? 原文链接：http：//www.36dsj.com/？p=4850
当我们的样本量过大，譬如以前讲过的，EXCEL2010最大只支持1048576行、16384列，尤其是当行数大于30万，一般的办公电脑处理都比较吃力，所以推荐做大数据量处理，还是用SPSS。...今天继续分享SPSS的数据分组，在SPSS里面，这个功能路径是：【转化——重新编码为相同变量】、【转化——重新编码为不同变量】，常用的是第二个，不会覆盖原有的变量数据。...第一步，数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档，把数据拷贝到SPSS软件，设定好变量名称，如下图： 数据视图： ? 变量视图 ?...如图，数据分组后的界面，注意这里有两个分组变量，第一个是【PV_G】，这是字符串宽度为8的时候，第二个是【PV_GROUP】，字符串是宽度为12，区别和原因，大家自己想想就明白。...数据分组后的变量视图 ?
在上篇文件，我们讲到对网页的访问日志数据放到了HDFS中，那我们的个人标签（例如，喜欢汽车、喜欢衣服等）是如何被分析出来的？我们今天讲一个简单的大数据分析案例，为大家揭开神秘的面纱。 ? ?...对于数据的进一步分析，如果大型的互联网厂商，会用mapreduce进行数据的定期分析。今天我们讲到，用hive数据仓库进行进行的快速分析呈现，您也可以。 ?...二、如何实现快速分析 1、将HDFS中的数据导入至HIVE表中 我们手动创造待分析的log数据，如alissa喜欢服装，jeery喜欢汽车和游戏...... ? 创造HIVE仓库表 ?...将HDFS中的数据导入到HIVE中 ? 2、HIVE的大数据分析能力体现在简单、易用 A、我们希望查到所有访客的访问网址次数。...传统分析大数据，基本需要写复杂的mapreduce框架代码，如果没有很好的java基础，是一个很大的挑战。而HIVE通过简单的SQL语句，经过解析器，即可自动生成jar包，启动数据分析。
支持向量机分类器：在向量空间中找到一个决策平面，这个平面能够最好的切割两个分类的数据点，主要用于解决二分类问题。...数据由百度提供，场景是用户在搜索引擎上真实完整的查询过程。...有个细节值得一提，就是为了避免不同国家参赛者对数据有理解的区别，提供的文本数据按单字进行了加密。...在分析数据时，我们提取了一些表义能力强的特征作为扩展：TF-IDF、信息增益；Query的尾部/头部gram；其他。...情感分析 情感分析的处理办法包括： 基于词典的情感分析，主要是线设置情感词典，然后基于规则匹配（情感词对应的权重进行加权）来识别样本是否是正负面。
数据指标体系构建是数据分析师的日常工作之一，常见的指标体系方法论包括根据业务发展进程选取由合成略旦易于拆解的指标作为北极星指标。但在实际业务场景中如何运用方法论构建数据指标体系，以监控业务发展呢？...01 案例：以图文内容社区为例实践数据指标体构建 某产品是一个专注于做图文内容社区的平台，该平台为用户提供一个知识交流的空间，10年间已经积累了海量用户，在垂直类产品独占鳌头，目前处于成长期和成熟期的拐点阶段...02 4个步骤实现数据指标体系构建 我们将通过业务目标梳理北极星指标；对达成北极星指标的用户行为路径进行拆解，梳理过程指标；然后进行指标的下钻分级，构建多层级的数据指标体系；最后，添加分析维度，构建完整的数据指标体系...图5 内容社区数据指标下钻分级 4. 添加分析维度，构建完整的数据指标体系 最后，就到了添加分析维度的步骤了。如网图6所示，该内容社区也有和其他产品同样的分析维度。...03 构建数据指标体系的过程总结 经过上述4个步骤的分析，我们为内容社区梅建了一套完整的数据指标体系。
因为这些数据可以帮助我们理解客户的需求以及市场的动向和机遇。如果想要充分利用这些数据，还需要做到高效地整合数据、打造一个低延迟的分析系统并为分析人员提供一些统计数据直观的图标来进行辅助。...总结一下大数据分析为航班和车队管理所带来的益处： 实时数据分析可以减少燃油的使用并降低尾气排放。 优化路线减少空驶率。 为车辆提供可视化辅助。...在媒体领域大数据分析的目的是实时地识别、分类、结构化、翻译、分析和管理媒体内容。分析的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。 大数据分析为智能新闻聚合带来的益处包括： 高效的信息管理。...总结一下大数据分析为航班和车队管理所带来的益处： 实时数据分析可以减少燃油的使用并降低尾气排放。 优化路线减少空驶率。 为车辆提供可视化辅助。...在媒体领域大数据分析的目的是实时地识别、分类、结构化、翻译、分析和管理媒体内容。分析的结果则是为每一个用户单独提供的新闻聚合。 大数据分析为智能新闻聚合带来的益处包括： 高效的信息管理。
案例数据来自冰沙产品实验，24名受试者（小组成员）品尝了8种冰沙，然后放在桌布上。收集成员和产品的坐标以进行分析。如果小组成员认为两种产品相似，则将后者封闭在桌布上，以使它们具有相似的坐标。...案例的目的是研究和可视化冰沙之间的链接，并确定主题之间的一致性。 ? 在本案中将配置数量设置为24个主题，因为每个配置都有2个变量，可以通过选择Equal选项让Excel知道变量的数量是恒定的。...如果至少一个配置的变量数不同，就需要选择一列，其中包含每个配置的变量数。 在“ 输出”选项卡中，设置在结果中显示RV矩阵，以及配置和共识之间的RV，以显示受试者之间的接近程度。 ?...下面来解读STATIS分析的结果： 下图代表二维图上的观察结果，以确定邻近度。...如果对两个特定的主题（专家组）感兴趣，则查看RV矩阵很有用，该矩阵给出每个主题之间的系数RV（该系数介于0和1之间，并且随着主题的接近而增加）。在这里看到主题1对主题2的看法非常相似。 ?
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