数据分析

Carl_奕然4 小时前
人工智能·python·数据挖掘·数据分析
【数据挖掘】数据挖掘必会技能之:A/B测试小屌丝:鱼哥,我发现了!咱们APP昨天新上的那个“疯狂星期四”弹窗,点击率爆了,是旧版的整整两倍!这功能简直封神了! 小鱼:(头也不抬,继续敲代码)哦?封神?那你再看看,今天的人均下单金额跌了多少。 小屌丝:(快速滑动数据仪表盘,笑容逐渐凝固)呃……好像……跌了15%。不对啊,点击的人多了,怎么花钱还少了? 小鱼:这就对了。你只看到一个地方“爆了”,就像只看见人踮起脚,却不知道他是因为够着了果子,还是只是脚下踩了钉子。 小屌丝:鱼哥,别卖关子了!那怎么才能知道,这新弹窗到底是“神助攻”还是“猪队友”?总不
数据智研7 小时前
大数据·人工智能·信息可视化·数据分析
【数据分享】(2005–2016年)基于水资源承载力的华北地区降水与地下水要素数据而今天要说明数据就是(2005–2016年)基于水资源承载力的华北地区降水与地下水要素数据数据概况数据基于2005-2016年华北地区地下水观测数据以及与水资源相关的气象数据,通过要素提取、质量控制和数据处理等过程,建立了华北地区水资源承载力要素数据集,为该地区因地制宜发展雨养林草植被建设,实现稳定高效可持续的生态系统提供了可靠的数据支撑。数据格式均为tif格式。
UrbanJazzerati8 小时前
面试·数据分析
解码数据分布:茎叶图和箱形图初学者指南想象你是班主任,拿到了班上25名学生的数学考试成绩(满分100),分数如下: 45, 52, 59, 61, 62, 63, 65, 66, 68, 70, 72, 74, 75, 75, 76, 77, 78, 81, 82, 85, 88, 90, 92, 95, 98
少林码僧9 小时前
人工智能·机器学习·ai·数据挖掘·数据分析·回归
2.29 XGBoost、LightGBM、CatBoost对比:三大梯度提升框架选型指南XGBoost、LightGBM、CatBoost是三大主流的梯度提升框架,各有特点。本文将深入对比这三个框架,帮你选择最适合的工具。
Golang编程笔记10 小时前
ai·数据挖掘·数据分析
电商数据分析的未来发展路径关键词:电商数据分析、未来发展路径、数据挖掘、人工智能、商业决策摘要:本文聚焦于电商数据分析的未来发展路径。首先介绍了电商数据分析的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了核心概念与联系,剖析了核心算法原理及操作步骤,结合数学模型和公式进行详细讲解。通过项目实战案例,展示了代码实现和解读。探讨了电商数据分析在实际中的应用场景,推荐了学习资源、开发工具框架和相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战,解答常见问题并提供扩展阅读和参考资料,旨在为电商从业者和数据分析人员提供全面且深入的参考。
城数派18 小时前
大数据·数据分析·excel
2019-2025年各区县逐月新房房价数据(Excel/Shp格式)房价是一个城市发展程度的重要体现,一个城市的房价越高通常代表这个城市越发达,对于人口的吸引力越大!因此,房价数据是我们在各项城市研究中都非常常用的数据!之前我们分享过2019-2025年我国地级市逐月新房房价数据,包括300多个地级及以上城市的月度新房房价! 本次我们为大家带来的是2019-2025年我国区县的新房房价数据!包括2000多个区县的月度新房房价,时间范围从2019年1月到2025年7月,数据格式处理为了Excel和Shp两种。 以下为数据的详细介绍:
橙露18 小时前
python·数据分析·pandas
从零基础到实战:Python 数据分析三剑客(Pandas+NumPy+Matplotlib)核心应用指南在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为各行各业从业者的核心竞争力。Python作为最受欢迎的数据科学语言,其强大的生态系统为数据分析提供了全方位的支持。在众多工具库中,三个库以其卓越的性能和广泛的应用脱颖而出,被业界誉为“Python数据分析三剑客”——NumPy、Pandas和Matplotlib。
YangYang9YangYan1 天前
大数据·数据挖掘·数据分析
2026高职大数据与会计专业学数据分析的技术价值分析数据分析在会计领域的渗透率逐年上升,企业财务数字化转型推动复合型人才需求。根据行业报告,具备数据分析能力的会计人员薪资溢价达30%-50%。
FIT2CLOUD飞致云2 天前
数据分析·开源·数据可视化·dataease·bi
操作教程|DataEase企业总-分公司数据填报场景搭建实践在拥有多个下设分公司的企业中,往往需要一套规范的数据统计流程来支持数据在总、分公司之间的快速流转和正规统筹。借助DataEase开源BI工具的“数据填报”与“定时报告”等功能,企业可以搭建出一个完整的数据填报场景,实现总公司自定义数据表单并定时自动下发至分公司;在分公司完成表单的数据内容填报后,DataEase能够整合汇总所有的填报数据,并且将这些数据直接展示在可视化仪表板或者数据大屏上;用户还可以通过权限设置,确保公司内的每个员工仅能看到自己权限范围内的大屏数据。
DX_水位流量监测2 天前
大数据·网络·人工智能·数据分析·自动化·无人机
无人机测流之雷达流速仪监测技术分析一.引文无人机搭载雷达流速仪的测流模式是水文监测领域的重要技术革新,该技术凭借灵活机动的作业优势,突破传统地面监测设备的时空限制,为河道、洪峰、偏远水域等场景的流量测算提供高效精准的解决方案。本文从设备原理、核心参数、技术优势、应用场景四个维度,对无人机测流之雷达流速仪监测系统展开深度剖析。
YangYang9YangYan2 天前
大数据·学习·数据分析
中专大数据技术专业学习数据分析的价值分析大数据技术专业通常涵盖数据采集、存储、处理和分析等内容,数据分析是核心技能之一。中专教育侧重实践能力培养,数据分析课程能够帮助学生掌握数据处理的基本方法,为就业或升学奠定基础。
BEOL贝尔科技2 天前
人工智能·数据分析
生物冰箱智能锁如何帮助实验室做好生物样本保存工作的权限管理呢?生物冰箱智能锁作为一种创新技术,传统的生物冰箱管理方式逐渐被智能化解决方案所取代,不仅实现对冰箱开门权限的管理,还可以通过云端数据管理和实时记录功能,大幅提升了实验室对生物样本的保护能力和管理水平 。
反向跟单策略2 天前
大数据·人工智能·学习·数据分析·区块链
期货反向跟单—高频换人能够提高跟单效率?在期货反向跟单圈里,不少团队都把 “高频换人” 当成提升效率的 “万能钥匙”。核心逻辑特简单:觉得新手更容易亏,效率自然能上去。为啥会有这想法?主要靠三点支撑,但其实这三点多为运营者的臆想。
十三画者2 天前
人工智能·数据挖掘·数据分析·数据可视化
【文献分享】SpatialZ弥合从平面空间转录组学到三维细胞图谱之间的维度差距空间转录组学(ST)极大地改变了我们对组织结构的理解,但构建全面的三维(3D)细胞图谱仍面临技术限制和高昂成本的挑战。目前的方法通常只能捕获稀疏采样的二维切片,留下了大量空白区域,限制了我们对连续器官组织结构的理解。在此,我们提出了 SpatialZ,这是一个计算框架,通过在实验测量的切片之间生成虚拟切片来填补这些空白,从而能够从平面 ST 数据中构建密集的 3D 细胞图谱。SpatialZ 旨在以单细胞分辨率运行,并且不受特定空间技术固有的基因覆盖限制的影响。全面的验证表明,SpatialZ 能准确地保
databook2 天前
python·数据分析·数据可视化
棒棒糖图:当条形图遇上极简美学棒棒糖图(Lollipop Chart)可以看作是条形图的一种“轻盈版”变体:它用一根从基准线延伸出来的“棒”,并在末端以一个“糖”(圆点)来表示数值,取代了传统的矩形条。
B站计算机毕业设计之家2 天前
python·机器学习·数据分析·毕业设计·可视化·图书·书籍
机器学习:Python豆瓣图书数据分析可视化系统 Echarts图表展示 爬虫数据采集 Flask 计算机毕业设计(建议收藏)✅博主介绍:✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室,专注于计算机相关专业项目实战6年之久,累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力,已帮助成千上万的学生顺利毕业,选择我们,就是选择放心、选择安心毕业✌ > 🍅想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。🍅
wang_yb2 天前
数据分析·databook
棒棒糖图:当条形图遇上极简美学棒棒糖图(Lollipop Chart)可以看作是条形图的一种“轻盈版”变体:它用一根从基准线延伸出来的“棒”,并在末端以一个“糖”(圆点)来表示数值,取代了传统的矩形条。
EAIReport2 天前
人工智能·microsoft·数据分析
数据分析Agent:AI技术驱动企业分析决策新范式在当今数字化浪潮中,数据已成为企业发展的核心资产。随着AI技术的不断演进,数据分析Agent作为AI技术在数据领域的核心应用,正逐渐成为企业实现高效分析决策的关键力量。2025年,Agent技术的发展带来了AI能力的跃迁,为数据分析领域带来了全新的变革。本文将深入探讨数据分析Agent的技术核心、发展现状以及其对企业分析决策的重要意义,并通过程序段示例展示其具体实现。
数据猿2 天前
数据挖掘·数据分析
Data Agent,是数据分析的唯一解?“短期来看我们高估了Data Agent,长期来看却可能低估了它。大数据产业创新服务媒体——聚焦数据 · 改变商业
Dxy12393102162 天前
人工智能·数据挖掘·数据分析
如何让AI给我们做数据分析:从数据清洗到洞察生成的完整指南在数据驱动的时代,数据分析已成为企业决策、产品优化和业务增长的核心环节。然而,传统数据分析流程(如数据清洗、建模、可视化)往往耗时耗力,且需要专业技能。幸运的是,AI(尤其是大语言模型和自动化工具)可以大幅简化这一过程,甚至能自动生成洞察和建议。