游戏数据分析

探索Pymoli英雄：游戏内购买数据分析

Pymoli英雄游戏内购买数据分析报告 玩家概况 总玩家人数 购买分析 独特商品数量 平均购买价格 购买总次数 总收入 玩家性别分布 男性玩家百分比及数量 女性玩家百分比及数量

数据挖掘 4 2024-05-21

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 0 2024-08-09

CDR数据分析

利用通信CDR数据库进行后台操作和数据分析，便于深入了解通信行为模式和优化网络性能。

Access 2 2024-05-15

数据分析数据集

使用 Python pandas 和第三方包演示功能的数据集，包含于《利用 Python 进行数据分析》中。

算法与数据结构 7 2024-05-01

单机游戏市场营销数据挖掘分析

单机游戏市场营销数据挖掘分析——利用SQL 2008进行数据挖掘应用。班级：13级计算机科学与技术。姓名：崔，学号：133810135。姓名：谭，学号：133810142。

SQLServer 3 2024-07-13

手机销售数据分析

手机销售数据分析 这份 Jupyter Notebook 文件（.ipynb）包含了对手机销售情况的深入分析。通过探索和可视化销售数据，我们可以揭示出有价值的见解，例如： 畅销机型: 识别哪些手机型号最受欢迎，以及它们的销售趋势。 销售渠道: 分析线上和线下等不同销售渠道的表现。 地区差异: 比较不同地区或城市的销售情况，找出潜在的市场机会。 客户画像: 了解购买手机的典型客户群体特征。 销售趋势预测: 利用历史数据预测未来销售趋势，帮助制定销售策略。 使用 Python 和各种数据分析库，我们可以对销售数据进行全面的探索和分析，为业务决策提供数据支持。

统计分析 9 2024-04-30

Python 数据分析概述

使用 Python 进行数据分析，了解其优势、功能和应用。

数据挖掘 4 2024-05-01

大数据分析代码

Scala 实现的大数据分析代码，包括最高在线人数、登录日志分析、付款情况分析等。

spark 4 2024-05-13

解读数据分析

数据分析将大量原始数据转化为洞察力的过程。它利用统计方法深入挖掘数据背后的信息，揭示隐藏的规律，最终形成有价值的结论。这对于制定决策和采取有效行动至关重要，同时也是质量管理体系的重要支撑环节。

算法与数据结构 3 2024-05-19

Python 数据分析入门

通过学习本教程，掌握使用 Python 语言进行数据分析的技能。

算法与数据结构 3 2024-05-19