數(shù)據(jù)來源于某網(wǎng)站的銷售統(tǒng)計(jì)，主要分為兩部分：1、網(wǎng)絡(luò)訂單數(shù)據(jù)；2、用戶信息飒房。數(shù)據(jù)來源：鏈接：https://pan.baidu.com/s/1urm8NR2hvlCsKK2I...
發(fā)簡信
IP屬地：浙江
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用MYSQL分析網(wǎng)絡(luò)銷售案例 -
毀掉一個(gè)人的最好辦法：讓他對低級(jí)快樂成癮
1 我發(fā)現(xiàn)一個(gè)很有意思的現(xiàn)象： 社會(huì)在飛速發(fā)展，人的的智商卻在急速蛻化。 因?yàn)榭萍荚絹碓桨l(fā)達(dá)揭鳞，人的很多行為都在被外界（機(jī)器/計(jì)算機(jī)等）取代，所以人變的越來越懶梆奈，根據(jù)生物進(jìn)化的...
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kaggle風(fēng)控(一)——give me some credit信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評級(jí)模型和債項(xiàng)評級(jí)兩部分蕴侣。主體評級(jí)和債項(xiàng)評級(jí)均有一系列評級(jí)模型組成，其中主體評級(jí)模型可用“四張卡”來表示臭觉，分別是A卡昆雀、B卡、C卡和F卡蝠筑；債項(xiàng)評級(jí)模型通...
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【案例-數(shù)據(jù)挖掘】酒店預(yù)定客戶流失分析及預(yù)測分析思路： 0狞膘、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備1、數(shù)據(jù)探索2菱肖、特征工程3客冈、建模4、RFM分析和用戶畫像 0稳强、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 0.1 模塊及數(shù)據(jù)導(dǎo)入 0.2 數(shù)據(jù)項(xiàng)基本信息 數(shù)據(jù)維度為689945*51场仲，...
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字節(jié)跳動(dòng)面試字節(jié)跳動(dòng)數(shù)據(jù)分析面經(jīng) 對于一個(gè)app說一個(gè)你最關(guān)注的指標(biāo)? 為什么是這個(gè)指標(biāo)而不是其他的 ?視頻類：活躍用戶（比例活躍用戶占總用戶的比例，日活退疫，周活渠缕，月活）這個(gè)指標(biāo)是一個(gè)具有...
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電商數(shù)據(jù)分析本次分析選用kaggle網(wǎng)站的巴西電商數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度從2016年9月-2018年9月褒繁，數(shù)據(jù)集中對客戶id進(jìn)行了處理亦鳞。 kaggle 分析目標(biāo)： 1.探索該電商運(yùn)營情況2.客戶...
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《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》-數(shù)據(jù)清洗工作數(shù)據(jù)處理之前需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理工作，包含： 缺失值的去除drop 缺失值的填充fillna 刪除重復(fù)數(shù)據(jù)duplicated()和drop_duplicates() 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換...
