财经数据分析

财经数据分析笔记

数据挖掘任务分为描述性任务和预测性任务。 描述性任务步骤：- 业务理解- 数据准备（预处理、生成特征）- 模型建立（相关性分析、关联规则分析、聚类分析）- 模型评估 具体解释- 业务理解：明确问题（如用户信用度下降、销售量下降）- 数据理解：- 收集原始数据- 描述数据（数据属性描述，生成报告）- 探索数据（分析数据质量）

数据挖掘 5 2024-05-26

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

大数据分析

这本书是关于大数据分析的教科书，由斯坦福大学知名教授Anand Rajaraman和Jeff Ullman整理编写而成，内容非常实用。

数据挖掘 0 2024-10-12

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

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

IT运维数据分析

IT运维大数据及综合分析系统PPT，内容全面，值得参考。

Hadoop 3 2024-05-20