颜夕小妞

周权重指数----寻找零售规律的企业标准<不是课程内容,开拓思维的>

本来这周想做促销活动效果专题的,但发现数据结果不太理想,为了不误导大家,现改成理论分享,如果有需要相关数据,可以私聊我. 周权重的应用: 1.各分部的零售规律. 2.每日计算当天的日目标. 3.根据每月销售计算当月的销售预测值. 4.计算每天的单位权重值,进行销售跟踪,发现销售是否异常. 5.促销评估等事件的量化处理. 知识点如下,有百度网盘链接. 链接:https://pan.baidu

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2020-06-07

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pandas 时间序列相关图谱

链接:https://pan.baidu.com/s/1Du4TCmhQV8yBMcGNA7iO2g 提取码:c7co

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2020-06-06

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pandas 向量化字符串函数 >VS< python 内置字符串函数比较

链接:https://pan.baidu.com/s/1pxS1eydX60bQCHHaT4xpOg 提取码:iol3

颜夕小妞

2020-06-06

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正则表达式 --知识点大全脑图(附下载链接)

链接:https://pan.baidu.com/s/1E3oWe3fiEs_rhGHsUIsRlQ 提取码:48c9

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2020-06-05

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正则表达式 ---<刚学完,一些关键点以放进脑图,附有下载链接,可自行下载补充.>

链接:https://pan.baidu.com/s/1xZ878mo52XUxS9ThgDKw8g 提取码:lsyj 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

颜夕小妞

2020-06-05

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numpy 思维导图 非图片,可自行编辑修改 --链接在下文(哈哈)

链接:https://pan.baidu.com/s/19eBw3GDCvs2Znr911-X9iQ 提取码:5ze1 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦

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2020-06-05

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pandas 第一天课程脑图

链接:https://pan.baidu.com/s/1j0tFsVB65WPEBKYsgBJ3_Q 提取码:rrt9 需要自取

颜夕小妞

2020-06-03

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python 基础流程(全部知识点加解析)---妈妈再也不用担心我的学习了《比老师课堂上画的脑图更全面,更细致!!!》

基于5天内容,整理了7大板块,如下图: 需要的小伙伴自取,比老师课堂上画的脑图更全面,更细致!!! 链接:https://pan.baidu.com/s/1Teudi-Jl1afcQ7MDNDfH_w 提取码:pklq

颜夕小妞

2020-05-30

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线性回归建模的流程

步骤一:明确需求 明确因变量Y 步骤二:数据清洗 缺失值处理 异常值处理:三倍标准差以外的数值 分类变量 步骤三:相关性分析 探索所有自变量与因变量的相关性,得出相关系数,并画出散点图 步骤四:分割测试集训练集 20%的数据作为测试集 80%的数据作为训练集 步骤五:回归 F检验 T检验 R^2:一元线性回归,看R^2:多元线性回归,看调整R^2 步骤六:模型调优 残差服从正态分布 含义:残差服从

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2020-05-22

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客户价值模型--案例剖析(story line)

在电商企业背后,存在重要的商业逻辑,如下的销售公式: 销售额=流量x转化率x客单价 从上面的公式看,企业想要基业长青,必须提高销售额及销售量,那么就需考虑三点: 客户流量 客户转化率 客单价 众所周知,客户流量的来源分别是新客户和老客户,关于新客户的引流、转化率及客单价虽然也是至关重要,但并非本文想要说明的重点问题。 本文核心是: 如何激活现有

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2020-05-13

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PP(power pivot)中搭建多维数据模型--重要知识点

在PP中搭建多维数据模型,需要考虑三个方面,分别是维度,度量以及规则。那么维度和度量应该来自哪个表呢?需要遵循以下规则: 1.尽量使用一对多的关系进行连接。 2.对于单向表连接,多表出度量,一表出维度; 3.对于双向表连接,多表出维度,一表出度量; 4.不要跨表取字段汇总,如果一定要跨表汇总,需要满足汇总维度和连接用关键字段满足父子级关系的条件。 备注:汇总维度和连接用的关键字段满足父子级

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2020-05-11

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业务思维1--产品运营指标AARRR

作为一名数据分析师,需要掌握三种能力:业务思维,数据能力,工具技巧。 如果非要给上面三种能力排序的话,业务思维稳居第一,其次是数据分析能力,最后是工具技巧。 作为CDA0419的就业分析班的一员,学习将近两周的时间,已经完成excel和mysql的基本学习,其中数据分析能力及技巧占据了很大的一部分,对业务思维能力的训练仍需要不断地补充,为了补充额外地知识,特写此专题。 AARR

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2020-05-10

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多表连接对应的三种关系

数据库中的表存在以下三种对应关系:

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2020-05-08

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数据结构分类以及关系型与非关系型表结构的区别,你掌握了吗?

数据结构分为两种,一种为表格型数据结构,一种为表结构型数据结构。 表格:由固定列数和任意行数构成。 表结构:表结构可是由字段和记录组成的。 表格和表结构的关键区别: 表结构是由字段组成的,且一个字段有且仅有一种数据类型;表呢有行类组成,不能类的数据类型可以不一样; 定位方式不一样:表格可以通过行号和列号实现定位,但如果我们想定位表结构中的某一个位置,如何实现呢?答案就是通过字段和主键;3.表结构

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2020-05-07

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