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用PHP蜘蛛做旅游数据分析
用PHP蜘蛛做旅游数据分析 随着物质的提高,旅游渐渐成为人们的焦点,火热的国庆刚刚过去,乘着这股余热,我想很多人都想知道,大家一般会去哪里玩呢,于是我花了10分钟写了一个采集马蜂窝游记的小程序,当然速度能有这么快,完全依赖于PHP著名爬虫……
酷咔咔 2016-10-12
如何提高你的数据分析能力?
如何提高你的数据分析能力? 一、数据分析的一般步骤 第一步:数据准备(80%时间) 获取数据(爬虫,数据仓库) 验证数据 数据清理(缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集) 使用python进行文件读取csv或者……
陆勤 2016-10-31
新手学数据分析,你应该知道的三件事
作者:hooly 什么是数据分析? 数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。 数据分析的目的是什么? 数据分……
陆勤 2016-11-26
如何七周成为数据分析师
作者:秦路 >编者导读:标题虽有点‘夸张’,但作者分享的七周学习路程,以及每周学习的重点,很有借鉴意义和参考价值,关键是读者可以根据自己的情况找到学习的方向和重点。接下来,就是“师傅领进门,修行靠自己”。 得承认我有标题党之嫌,更准确说,……
陆勤 2016-11-26
R语言数据分析挖掘核心技术进修班
一、培训对象 各企业从事数据挖掘与分析的技术及管理人员,各高校相关专业负责人和骨干老师、高年级本科生及研究生。 二、培训目标 (1)让学员尽快掌握R语言的基本用法,掌握如何利用R丰富的网上资料和帮助系统,学会基本的编程方法。 (2)结合……
孙驰 2016-12-14
数据分析案例--以上海二手房为例
如果你手上有一批数据,你可能应用统计学、挖掘算法、可视化方法等技术玩转你的数据,但你没有数据的时候,我该怎么玩呢?接下来就带着大家玩玩没有数据情况下的数据分析。 本文从如下几个目录详细讲解数据分析的流程: 1、数据源的获取; 2、数据探索与……
lsxxx2011 2016-12-28
近3年数据分析、数据挖掘的应用领域分析
Gregory Piatetsky做了一个关于数据科学应用领域分布的调查问卷,笔者对其数据做了进一步的整理,让我们一起看一看近3年数据科学的应用领域的变化。 Industries / Fields行业 / 领域名2016占比2016排名20……
Claroja 2017-02-17
大数据分析本身的工业化
>概述:随着数据和分析工具的激增,企业将继续寻求庞大数据集的力量,因为有数据就有见解,有见解就有价值。但想要做到这一点,就必须把工业化的准则融入到数据分析中。 顾名思义,工业化意味着自动化,能够实现事半功倍的效果。以前,农民用牛犁一块地需要……
数据跨界 2017-02-19
数据人才工种之数据分析师
作者:陆勤 >概述::数据人才工种多样,既有共性,又有差异。数据分析师就是其中之一,数据分析师是分析数据的一群人,既要熟知业务,又要具备数据分析技能。 电影《天下无贼》,黎叔说,“21世纪,什么最贵?人才最贵”。数据时代里面,数据人才最宝……
陆勤 2017-03-12
数据分析与可视化,你靠什么搞定?
事实表明,大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。可以说数据分析是决策过程中的决定性因素,也是大数据时代发挥数据价值的最关键环节。 在这一方面,凭借着卓越的实际表现与易于上手的学习曲线,Ja……
苏婧颖 2017-03-13
下一代数据分析将如何改善企业与客户的互动?
2000年,彼得·莱曼(Peter Lyman)和哈尔·瓦里安(HalR. Varian)开展了一项史无前例的研究。用计算机存储术语来说,他们的目标是弄清楚全球每年产生多少原始数据。他们发现,在1999年,全球产生了大约1.5EB(相当于1……
数商 2017-04-14
数据分析团队的搭建和思考
作者:秦涌 大家早上好,非常高兴能来参加这次上海站的数据驱动增长大会。 以前说到数据驱动业务增长,我们第一个想到的可能是数据分析的方法。但就目前来看,数据驱动业务的增长已经不仅仅是分析的方法和模型问题,而是包括了数据人才的培养、数据架构的……
数商 2017-04-14
从0到1搭建数据分析知识体系
对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑: 不知道从哪里获取数据; 不知道用什么样的工具; 不清楚分析的方法论和框架; 大部分的数据分析流于形式; …… 其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对……
陆勤 2017-04-18
为什么需要数据分析
我们都是数据人,既是数据的生产者,也是数据的消费者。各种各样的数据每天被记录着,呈现出多样性、快速增加性、低价值密度、规律潜伏性等特点。 面对如此大量、繁杂、分散的数据,“数据丰富、知识贫乏”的问题越发凸显;“读懂数据、用好数据”的诉求越发……
陆勤 2017-05-03
怎么做数据分析
【文章在构思中,敬请期待】 您在阅读中,有什么建议或者想法,请留言。 想加入数据人圈子,请加微信luqin360。 >数据人网是数据人学习、交流和分享的平台http://shujuren.org 。专注于从数据中学习到有用知识。 平台的理……
陆勤 2017-05-05