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机器学习 高维数据可视化:t-SNE 降维算法
作者简介 人工智能专业本科在读 喜欢计算机与编程 写博客记录自己的学习历程 个人主页 小嗷犬的个人主页 个人网站 小嗷犬的技术小站 个人信条 为天地立心 为生民立命 为往圣继绝学 为万世开太平 本文目录 t SNE 简介 sklearn 中
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数据分析及可视化
机器学习
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【数据分析】业务指标的几个相关思考
业务指标的几个相关思考 1 如何理解数据 拿到数据后 第一步 弄清楚数据里每一列的含义 第二步 对数据进行分类 有助于后期的分析 通常将数据分为 用户数据 行为数据 产品数据 三类 用户数据 指的是用户的基本情况 包括姓名 性别 邮箱 年龄
数据分析及可视化
数据分析
用户运营
产品运营
【数据可视化】基于Streamlit制作的时间序列数据分析APP(上手简单,附可运行源码)
基于Streamlit制作的时间序列数据分析APP 1 为什么要使用Streamlit 官网介绍链接 在数据科学领域 一方面 当我们在学习或者实践机器学习算法的时候 需要进行一些参数调整 另一方面 我们也希望将最后的成果通过一种友好的可视化
数理统计机器学习
数据分析及可视化
数据可视化
数据分析
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Python Matplotlib库:统计图补充
作者简介 人工智能专业本科在读 喜欢计算机与编程 写博客记录自己的学习历程 个人主页 小嗷犬的博客 个人信条 为天地立心 为生民立命 为往圣继绝学 为万世开太平 本文内容 Python Matplotlib库 统计图补充 Python Ma
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【数据可视化】利用 Flourish 制作动态排名条形图(无需代码,超简单)
利用 Flourish 制作动态排名条形图 一 Flourish 介绍 数据可视化不仅是一项技术 也是一门艺术 当然 数据可视化的工具也非常多 仅 Python 就有 matplotlib plotly seaborn bokeh 等多种可
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flourish
【数据分析】利用机器学习算法进行预测分析(二):线性回归(Linear Regression)
时间序列预测中的机器学习方法 二 线性回归 Linear Regression 本文是 时间序列预测中的机器学习方法 系列文章的第二篇 如果您有兴趣 可以先阅读前面的文章 数据分析 利用机器学习算法进行预测分析 一 移动平均 Moving
数理统计机器学习
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数据分析
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【数据分析】基于RFM模型的线上零售中的客户细分(一):客户细分
基于RFM模型的线上零售中的客户细分 一 简介 RFM模型通常被用来衡量客户价值和客户创利能力 是商业数据分析中的重要工具和手段 这次我将使用RFM模型对线上零售数据进行客户细分 本篇博客是关于客户细分的相关介绍 具体实例项目将在下一篇博客
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数据分析
数据挖掘
大数据
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【数据分析】数据分析方法(七):AARRR 模型分析 & 漏斗分析
数据分析方法 七 AARRR 模型分析 漏斗分析 1 AARRR 模型分析方法 如果把产品看作一个鱼塘 使用产品的用户看作鱼塘里的鱼 AARRR 模型的五个环节可以描述如下 获取用户 Acquisition 想办法给鱼塘里添加新的鱼 从而扩
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数据分析
分析方法
AARRR 模型
【数据分析】为什么要学习分析方法?
为什么要学习分析方法 如果你有以下这些症状 没有数据分析意识 工作由拍脑袋决定 而不是靠数据分析来支持决策 统计时的数据分析 做了很多图表 却发现不了业务中存在的问题 只会使用工具的数据分析 谈起使用工具的技巧头头是道 但是面对问题 还是不
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数据分析
分析方法
【数据分析】基于时间序列的预测方法
时间序列预测 目录 时间序列预测 1 时间序列介绍 2 原始数据集 3 导入数据 4 检测时间序列的平稳性 5 如何使时间序列平稳 5 1 估计和消除趋势 5 1 1 对数转换 5 1 2 移动平均 5 2 消除趋势和季节性 5 2 1 差
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数据分析
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时间序列
TimeSeries
【数据分析】数据分析方法(四):多维度拆解分析 & 对比分析
数据分析方法 四 多维度拆解分析 对比分析 1 多维度拆解分析方法 对于多维度拆解分析方法 要理解两个关键词 维度 拆解 只看数据整体 我们可能注意不到数据内部各个部分构成的差异 如果忽略这种差异进行比较 就有可能导致无法察觉该差异所造成的
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数据分析
对比分析
多维度分析
分析思维
【用户增长】找到用户增长的根本动因
找到用户增长的根本动因 1 没有痛点的用户增长是不持久的 近几年创业的人越来越多 在这些创业失败的案例中 不乏一些 UI 设计非常漂亮的产品 但最终却因为用户增长做不起来而导致创业失败 这些产品失败的最主要原因就是没有找对痛点 没有需求也就
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用户增长
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痛点分析
【数据分析】数据分析方法(六):相关分析 & 群组分析
数据分析方法 六 相关分析 群组分析 1 相关分析方法 当我们研究两种或者两种以上数据之间有什么关系的时候 就要用到相关分析 在解决问题的过程中 相关分析可以帮助我们扩大思路 将视野从一种数据扩大到多种数据 通过计算相关系数 我们可以看到两
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数据分析
分析方法
相关分析
群组分析
【数据分析】数据分析方法(二):逻辑树分析方法
数据分析方法 二 逻辑树分析方法 逻辑树分析方法是把复杂问题拆解成若干个简单的子问题 然后像树枝那样逐步展开 1 工作计划分解 不管是在实际生活中还是工作中 我们经常会使用逻辑树分析方法来分析问题 比如 现在你想给自己做一个年度计划 但是要
数据分析及可视化
数据分析
分析方法
逻辑树
【用户增长】用户增长方法论及增长思维
用户增长方法论及增长思维 1 什么是用户增长 1 1 用户增长的概念及内涵 用户增长不是简单的用户数量的增长 用户增长是一个系统化 综合化的体系 用户增长包含三个阶段的增长 综上三点 我们可以简单的将用户增长定义为 通过痛点 产品 渠道 创
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产品运营
用户运营
用户增长
增长思维
【数据分析】如何构建指标体系 & 设计一份优质报表
如何构建指标体系 设计一份优质报表 1 构建指标体系 1 数据人员如何创造价值 基于历史数据和业务背景构建指标体系或者模型 基于指标体系 监控线上业务数据并制定相应的监控规则 输出数据分析报告或者提供可执行策略 推动业务的发展 2 要构建一
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数据分析
指标体系
数据报表
【数据采集】获取网站数据(二)
获取网站数据 二 1 常用的数据采集python库 Beautiful Soup https www crummy com software BeautifulSoup bs4 doc zh pyspider http docs pyspi
数据科学
数据分析及可视化
【数据分析】如何量化时间序列之间的相似性?
如何量化时间序列之间的相似性 逝者如斯夫 不舍昼夜 时间不会停止 世界上的一切都在不断运动 抛开物理学或哲学的概念不提 几乎所有东西都可以被描述为一系列的事件 对数据更感兴趣的人来说 它们又可以被看做是一系列的测量 这就是我们所说的时间序列
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人工智能
【数据分析】初识 AB 测试
初识 AB 测试 1 简述 AB 测试 AB 测试是指为了评估模型 项目的效果 在 APP PC 端同时设计多个版本 在同一时间维度下 分别让组成成分相同 相似 的访客群组随机访问这些版本 收集各群组的用户体验数据和业务数据 最后分析评估出
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假设检验
【数据分析】基于RFM模型的线上零售中的客户细分(二):RFM模型实战
基于RFM模型的线上零售中的客户细分 二 摘要 在上一篇博客 基于RFM模型的线上零售中的客户细分 一 客户细分 中 我们了解了什么是客户细分 这篇博客将会结合具体的商业实例介绍同期群分析 RFM模型 并利用K Means聚类算法在RFM模
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数据挖掘
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