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'' 【每日一学】 吹水是没用的。当你耗费大量脑力想出了一个大而泛的分析框架时，你也许不会知道真正用数据去填充时会有多少“惊喜”。 尤其是一些习惯看“大”数据指标的人，因为指标越泛，越被平均，失去重要的特征。 所以，也只能默默地不断探索了。毕竟，也许大部分时间你还是得给人出大数。。。 '' 一、背景 阅读全文
posted @ 2018-09-12 22:13
everda
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'' 【每日一学】 吹水是没用的。当你耗费大量脑力想出了一个大而泛的分析框架时，你也许不会知道真正用数据去填充时会有多少“惊喜”。 尤其是一些习惯看“大”数据指标的人，因为指标越泛，越被平均，失去重要的特征。 所以，也只能默默地不断探索了。毕竟，也许大部分时间你还是得给人出大数。。。 '' 一、背景 阅读全文
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背景 最近在做应用分析，爬了几个应用市场的排行榜，需要分析前多少名各个品类的app有多少个。数据量不大，excel就能做分析，所以想起来pivot的参数表功能。这个功能还是比较实用的，在这再做个记录，以备后来。 思路 1. 首先需要一个参数的字典表，并直接链接回表； 2. 其次，如何判断我在切片器选 阅读全文
posted @ 2018-08-01 00:10
everda
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背景 从入行数据分析开始定指标时的纠结，到现在已经可以相对比较熟悉这个路子了。从现在开始是一个积累好指标的阶段。而这里要谈的一个指标是：DAU/MAU。 资料收集 完全不知道在说啥，不过对那张图我比较有兴趣 https://www.cnblogs.com/yuyang DataAnalysis/ar 阅读全文
posted @ 2018-07-25 17:09
everda
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每日一悟 pandas.pivot_table pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_ 阅读全文
posted @ 2018-07-02 12:23
everda
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=len(单元格A) len(substitute(单元格A,某字符串,)) 原理：将某字符串替换成空，前后字符串长即为减去的这个字符串长度，这个字符串出现个数=前后字符串长度之差/这个字符串长度 =substitute(substitute(单元格A,旧字符串1，新字符串a),旧字符串2，新字符串 阅读全文
posted @ 2018-05-30 18:31
everda
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0.背景 前几天复习了一下MySQL函数，知道一个group_concat函数很好用，但一直没实际用过。今天碰到一个问题，把我问懵逼了。 1.实例 假设有一张用户购买产品的增量表order_list，字段为id（主键自增不用管），product_id（产品ID，属性值为A、B、C、D），user_i 阅读全文
posted @ 2018-05-18 19:21
everda
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一、概述 1.1 关系型数据、非关系型数据、半关系型数据 1.2 关系型数据库和非关系型数据库 1.3 发展史 二、MySQL组件和安装 三、数据库语言和主要概念 3.1 数据库语言 DML、DDL、DCL 参考：https://www.2cto.com/database/201309/245579 阅读全文
posted @ 2018-05-11 18:27
everda
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前言 最近有朋友让我帮忙用excel画图，老实说我很讨厌用excel画图，点来点去，复杂一些还不能复用，非常繁琐。当然，入门也很简单。需求时不同城市、不同产品的2016和2017销量及环比数据，这应该算是比较典型的复合图，所以在这里做个总结。 0. 原始数据 类似还有很多变体，这种是横坐标 城市 + 阅读全文
posted @ 2018-01-31 17:46
everda
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前言 前段时间想着系统学习统计分析方法，又想着基于应用的目的来学习，所以有了前篇《统计分析方法知识图谱》。写完之后开始学了张文彤老师的《SPSS20.0统计分析基础教程》的初中和高阶教程，初中阶没问题，到高阶简直看得云里雾里。多少做了些思维导图梳理，以其给出的知识图谱，再辅以案例为线索，写上几句能理 阅读全文
posted @ 2018-01-21 20:59
everda
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概述 现代统计分析包括两个部分，描述性统计和统计推断。 描述性统计包括数值型描述统计和图表型描述统计。数值型描述统计包括集中趋势和变异程度，集中趋势包括均值、中位数、众数等，变异程度包括标准差、方差、四分位距等；图表型描述包括条线饼点箱等，我比较喜欢箱型图。 统计推断包括参数估计和假设检验，前者基于 阅读全文
posted @ 2018-01-04 17:26
everda
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