pandas-challenge《Pymoli英雄》游戏数据分析
熊猫作业-深入Python Pandas数据背景!现在是时候了解您的Pandas技能并将其应用于新挑战。您需要完成Pandas Challenge中的一项任务。确保专注并将您的技能发挥到极致,因为这些技能将成为您数据分析工具箱中的强大资产。创建名为pandas-challenge的新存储库,并在本地设置HeroesOfPymoli的Jupyter笔记本以运行分析。完成后将更改推送到GitHub或GitLab。
数据挖掘
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2024-08-09
Python-Pandas-Challenge探索《Pymoli英雄》游戏数据
作为一家独立游戏公司的首席分析师,您的任务是分析最新奇幻游戏《Pymoli英雄》的数据。该游戏免费提供,但玩家可选择购买可选物品以提升游戏体验。您需生成报告,分析购买数据并提供深入见解,包括玩家人数、独特商品数、平均购买价、总购买数、总收入、性别统计及年龄分布。报告将详细展示各项数据及其在游戏市场的影响。
数据挖掘
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2024-07-17
Pandas挑战《Pymoli英雄》数据分析任务
恭喜!在深入挖掘数据后,您获得了一家独立游戏公司首席分析师的职位。您的任务是分析最新幻想游戏《Pymoli英雄》的购买数据。该游戏与其他同类游戏一样,是免费的,但鼓励玩家购买可选物品以增强游戏体验。作为首要任务,公司要求您生成一份报告,从购买数据中提炼出有意义的见解。报告内容包括玩家人数、总购买次数、采购分析(总计)、独特商品数量、平均购买价格、总购买数量、总收入、性别人口统计、男性玩家百分比及数量、女性玩家百分比及数量、其他/未公开的百分比及数量、采购分析(性别)、每人平均购买数量、年龄人口统计、各年龄段购买数量、平均购买价格、总购买价值以及最高支出者。
数据挖掘
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2024-09-16
皮莫利英雄采购数据分析报告
玩家人数: 总人数
采购分析(总计): 采购总数、商品种类、平均购买价格、总收入
性别人口统计: 男性、女性、其他/未公开玩家比例和人数
采购分析(性别): 按性别划分的购买数量、平均价格、总价值、人均购买总数
年龄人口统计: 按年龄段划分的购买数量、平均价格、总价值、人均购买总数
最高支出者: 总购买金额最高者
数据挖掘
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2024-05-15
豆瓣电影数据分析探索
利用豆瓣的电影数据,分析各国家、地区和类型在不同时间段内的评分和数量,探索它们之间的关联性。重点比较世界电影与中国电影以及中国大陆与港台电影之间的差异,揭示各参数对评分的潜在影响。数据来源于豆瓣平台,本分析仅展示客观数据,呈现各类电影间的多样性与趋势。
Hadoop
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2024-08-08
探索数据分析:SPSS 学习资源
SPSS 学习资源
希望深入学习 SPSS 并掌握数据分析技能?这里汇集了丰富的学习资源,帮助您开启数据分析之旅。
教材与指南: 从入门到精通,涵盖不同层次的 SPSS 教材,帮助您逐步掌握软件操作和数据分析方法。
在线课程: 通过视频讲解、案例分析和互动练习,帮助您更直观地学习 SPSS 操作和数据分析技巧。
社区论坛: 与其他 SPSS 用户交流学习经验、解决问题、分享资源,共同提升数据分析能力。
Access
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2024-05-25
深度市场数据分析流程探索
市场研究的数据分析过程涵盖问卷设计、数据录入、查错、探索性分析以及确证/结论性分析。这些步骤是研究的基础,问卷设计的严谨性和数据的完备性至关重要,它们直接影响统计工具的有效性。数据分析包括大量的交叉表数据,支持研究结论的形成。通过高级统计技术进行深入的数据挖掘和分析,结合营销理论,为研究结论提供深入的见解和实质性建议。
数据挖掘
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2024-07-19
深度探索Oracle性能数据分析
深度探索:Oracle性能数据分析内容包括困惑求助分析方法系统稳定性能监控问题诊断容量评估。
Oracle
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2024-07-26
探索大数据分析:关键技术解读
撬动大数据价值的技术基石
ETL: 数据仓库构建的核心,将原始数据转换为可分析的格式。
众包 (CrowdSouring): 集结群体智慧,获取和处理大规模数据集。
大数据技术: 涵盖数据采集、存储、处理、分析的各类工具和框架,赋能数据驱动决策。
算法与数据结构
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2024-05-16