随笔分类 - 项目案例
摘要:https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/-/blob/master/%E6%B7%98%E5%AE%9D%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%A1%8C%E4%B8%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E
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摘要:https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/project_ipy/blob/master/%E8%88%AA%E7%A9%BA%E5%85%AC%E5%8F%B8%E5%AE%A2%E6%88%B7%E4%BB%B7%E5%80%BC%
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摘要:一、利用爬虫爬取数据 二、清洗女性用户数据 三、清洗女性用户的配偶要求 四、可视化分析
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摘要:请点击:https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/ipynb/blob/master/%E6%8B%89%E5%8B%BE%E7%BD%91%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E8%81%8C%E4
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摘要:https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/ipynb/blob/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%8D%8F%E5%90%8C%E8%BF%87%E6%BB%A4%E7%9A%84%E6%8E%A8%E8%8D%
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摘要:完整的分析流程,请点击以下连接: https://nbviewer.jupyter.org/github/China-LuoYaxiong/ipynb/blob/master/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E7%9A%84%E4%BF%9
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摘要:一、关于本次案列的概述 相关资料与结果: 链接:https://pan.baidu.com/s/1bUKxYVmm1x5mpjpwetR2dQ 本次案列的数据是来自某餐饮数据的日销售情况,基于已经提供的数据,需要在excel中做一个各个店面的分析仪,其KPI 指标相关如下: 该问题的难点还是在于表之
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摘要:一、电商数据的处理 二、基于某餐饮数据的mysql+powerBI综合案列 三、基于决策树的保险案列 四、基于协同过滤的推荐系统案列 五、拉勾网数据分析职位分析 六、珍爱网女性用户数据分析 七、 用户价值分析 八、 淘宝用户行为数据分析
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摘要:一、关于本次案例的概述 将某电商脱敏后数据导入数据库进行处理加工,并对相关数据进行查询。本次案列中是很经典的关于电商数据的整理,一共包含了九张数据表,还是比较多,内在逻辑也是比较绕,所以先对这九张表进行大体上的分类。 1、买方数据表(3张) (1)UserInfo.csv——用户主表,买方信息 (2
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