一、需求目的 ①、商城已上線(xiàn)2周年，已有10萬(wàn)+在售物品。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中積累著大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)及埋點(diǎn)數(shù)據(jù)。如何充分挖掘沉淀在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)的價(jià)值，有效的支持用戶(hù)畫(huà)像的建...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：河北
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0-1搭建用戶(hù)畫(huà)像系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路 -
用戶(hù)消費(fèi)行為分析項(xiàng)目（python)數(shù)據(jù)來(lái)源：CDNOW網(wǎng)站用戶(hù)消費(fèi)購(gòu)買(mǎi)記錄通過(guò)對(duì)消費(fèi)數(shù)據(jù)的分析，了解網(wǎng)站總體運(yùn)營(yíng)狀況，分析用戶(hù)消費(fèi)行為，并建立用戶(hù)分層模型首先導(dǎo)入工具包和數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)字段： user_id 用戶(hù)...
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谷歌應(yīng)用商品APP數(shù)據(jù)集的分析谷歌應(yīng)用商品APP的分析報(bào)告 Google play store analysis 數(shù)據(jù)集來(lái)自kaggle,爬取的谷歌應(yīng)用商店的APP數(shù)據(jù)我們今天來(lái)探索一下數(shù)據(jù)，并且看下哪些...
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Titanic數(shù)據(jù)分析和建模TITANIC DATA PREDICTATION ok, 這是我自己做的titanic建模，主要過(guò)程是：探索數(shù)據(jù)：看下數(shù)據(jù)維度，數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型（數(shù)值型，對(duì)象型）、是否...
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可視化利器-Tableau最近學(xué)習(xí)了可視化Taleau，看了視頻也看了相關(guān)書(shū)籍： Tableau的一大優(yōu)點(diǎn)就是快，與EXCEL比起來(lái)相當(dāng)快，除了數(shù)據(jù)加載時(shí)需要一點(diǎn)時(shí)間，在做數(shù)據(jù)分析，圖形化時(shí)的速度飛起...
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使用可視化工具Tableau分析美國(guó)人口數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)：1994年美國(guó)人口調(diào)查局的調(diào)查數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集，48842個(gè)成人樣本，15個(gè)feature. 目標(biāo)變量是來(lái)預(yù)測(cè)年收入是否超過(guò)$5W.注：里面有很多缺失數(shù)據(jù)，用“？”代替(| ...
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谷歌應(yīng)用商店APP分析2 --評(píng)論詞云Google play store analysis 2 本篇主要分析用戶(hù)的評(píng)論，環(huán)境：python 3.6, anaconda, win 10庫(kù)：seaborn, word...
