摘要：在《Python进行数据分析与挖掘实战》一书中，第10章 删除热水器不工作的数据（水流量为0并且开关机状态为“关”的数据。） 删除特定的列数据 阅读全文

摘要：目录 4.1 数据清洗 4.1.1 缺失值处理 4.1.2 异常值处理 4.2 数据集成 4.2.1 实体识别 4.2.2 冗余属性识别 4.3 数据变换 4.3.1 简单函数变换 4.3.2 规范化 4.3.3 连续属性离散化 4.3.4 属性构造 4.3.5 小波变换 4.4 数据规约 4..4 阅读全文

摘要：pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组中的缺失数据。它只是一个便于被检测出来的标记而已： Python内置的None值也会被当做NA处理： NA处理方法 dropna 根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤，可通过阈值调节对缺失值的容忍度 fillna 用指定值或插值方法（如ff 阅读全文

摘要：项目背景： 2018年11月份开始学习数据分析相关课程，目前学到不少知识，准备开始找工作。在这之前想自己做一个实战，一是能够证明自己确实做了准备，初步具备数据分析师岗位的能力，二是通过实战复习自己所学知识，熟悉数据分析流程。三是，从自己想从事的数据分析职位入手分析，也能够借此了解数据分析师的收入情况 阅读全文

摘要：7.1 背景与挖掘目标 客户分类，通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，将优先营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。 现在通过建立合理的客户价值评估模型，对客户进行分群，分析比较不同客户群的客户价值，并制定相应的营销策略，对不同的客户群提供个性化的客户服务是必须和有效的。（市场细分） 阅读全文

摘要：1、什么是好的数据指标 衡量好坏的一些重要准则： （1）好的数据指标是比较性的。 如果能比较某数据指标在不同的时间段、用户群体、竞争产品之间的表现，就能更好的洞察产品的实际走向。 （2）好的数据指标是简单易懂的 如果人不能很容易记住或讨论指标，那么通过改变它来改变公司的作为很困难。 （3）好的数据指 阅读全文