吏部侍郎
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SQL的学习
发表于2019-03-06|数据分析
SQL的学习之路,主要参考资料是: SQL必知必会W3school的SQL简介 右击,新标签页即可打开原图 操作使用的数据库为Access及MySQL。 数据采用的是SQL必知必会中的数据 (最下方可以下载数据)。其有5个表,表的关系如下: 看不清的图片:右击新标签页打开即可。 SQL基础 检索数据 排序检索数据 过滤数据 高级过滤 通配符过滤 创建计算字段 函数特性 函数 汇总数据 分组数据 以上测试均在Access数据库中进行,以下于MySQL中进行,通过workbench(版本6.3)操作。 子查询这里说白了就是select语句嵌套,如select * from (select cust_name from customers) 联结笛卡尔积 高级联结 如果3个以上的表,那怎样联结? 3个 use test;select cust_name,cust_contactfrom (customers inner join orderson customers.cust_id = orders.cust_id)inner join orderitems on...
精益数据分析-笔记
发表于2019-03-06|读书笔记
市场细分市场细分(market segmentation)是指营销者通过市场调研,依据消费者的需要和欲望、购买行为和购买习惯等方面的差异,把某一产品的市场整体划分为若干消费者群的市场分类过程。每一个消费者群就是一个细分市场,每一个细分市场都是具有类似需求倾向的消费者构成的群体。 同期群分析同期群分析(Cohort Analysis,亦称群组分析)的主要目的是分析相似群体随时间的变化(比如用户的回访)。 A/B测试A/B 测试,简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下用户的使用情况,看哪个方案更符合设计。 多变量测试我认为,多变量测试,其实就是类似于做实验的时候的多因素实验。你不知道哪个因素对结果(指标)的影响是最大的,类似于通过方差分析等手段来判断。只不过,多变量测试的结果,可能更加直观。 好久没发过,东西了。这段时间,毕业、入职,也断了学习。 进入公司,虽然没了自由,但是所幸,总算可以静下心来,沉淀一下。 无论什么时候,坚持学习,才能不断进步。 星空大海的未来三十多年,从今年...
python
发表于2019-03-06
pyecharts安装地图包 pip install echarts-countries-pypkg 报错Unknown or unsupported command 'install' 这可能是因为我最近装了很多的环境导致的冲突,比如php,java环境等等。 解决方法: pip.exe install echarts-countries-pypkg 参考:pip命令提示unknow or unsupported command install解决方法 连接两个表gg_commu_data = pd.merge(gg_data,way_commu_data,on = 'call_id',how = 'left') 报错 ValueError: You are trying to merge on int64 and object columns. If you wish to proceed you should use pd.concat 这是,主键数据类型不同,一个是int,一个是对象。解决方法,更改数据类型。...
numpy统计函数和布尔型数组
发表于2019-03-05
统计函数可以通过numpy的统计函数对整个数组或者某个轴向的数据进项统计计算。 所谓的轴向,其实就是n维向量的某一维。或者说某一行,某一列。 sum对数组(向量)中全部或某个轴向的元素求和,长度为0,则sum为0.mean算数平均数,作用范围同sum,长度为0,结果为NaN。 In [1]: import numpy as npIn [2]: x = np.arange(9).reshape(3,3)#二维In [3]: xOut[3]:array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])In [4]: x.sum()Out[4]: 36In [5]: np.sum(x[0])Out[5]: 3In [6]: np.sum(x[:,0])Out[6]: 9In [7]: x.mean()Out[7]: 4.0In [8]: np.mean(x[0])Out[8]: 1.0In [9]: np.mean(x[:,1])Out[9]: 4.0In [10]: y = np.arange(18).reshape(2,3,3)#...
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