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原创 如何预估一个产品的DAU? 这个方法又简单又实用 | 附Excel实操模板
公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料数据分析学习目录：一、Excel系列——四大常用函数及十大高级图表二、SQL系列——性能优化/多表关联/窗口分析函数等三、统计学系列——概率论/置信区间/相关/抽样等四、Pandas系列——数据读取/清洗/规整/分析实战等五、Python做图系列——箱型图/散点图/回归图/热力图等六、业务积累系列——流水预测/精细化运营/排序算法等七、Kmeans系列——原理/评价指标/RFM实战等八、决策树系列——算法原理/调参/pyt
2020-05-29 09:51:18
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原创 大数据告诉你，世纪佳缘都是谁在相亲（python爬虫&分析，附全部代码）
公众号: 数据小斑马,关注即可获得价值1000元的数据分析学习资料数据分析学习目录：一、Excel系列——四大常用函数及十大高级图表二、SQL系列——性能优化/多表关联/窗口分析函数等三、统计学系列——概率论/置信区间/相关/抽样等四、Pandas系列——数据读取/清洗/规整/分析实战等五、Python做图系列——箱型图/散点图/回归图/热力图等六、业务积累系列——流水预测/精细化运营/排序算法等七、Kmeans系列——原理/评价指标/RFM实战等八、决策树系列——算法原理/调参/pyt
2020-05-24 17:48:50
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原创 SQL窗口函数不懂？五大应用场景让你一步到位
在窗口分析函数出现之前，存在很多 SQL 难以解决的问题，很多都要通过复杂的相关子查询完成，或到Excel中用函数处理2003年ISO SQL标准加入了窗口分析函数，使得这些难题轻松被攻克，大大提升了效率，减少了Excel卡死导致前功尽弃的情况本文从聚合/排序/极值/移动/切片五大场景来讲解窗口分析函数窗口分析函数，可以指定数据窗口进行统计分析，它和普通聚合函数的区别：① 窗口函数对每个组...
2020-04-08 20:21:44
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原创 决策树应用实例③——银行借贷模型
银行借贷是基于分析历史按时还款、逾期或不还的用户群体的各自特征建立模型，未来借款用户只要符合符合借款要求，就给予借贷，如果不符合，则拒绝。本文将根据自建的一份包含借款人信息及银行是否借贷的数据集，创建一棵决策树，并进行预测，代码过程如下：一、导入数据# 导入库import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.tree import De...
2019-06-22 19:45:01
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原创 决策树应用实例①——泰坦尼克号分类
泰坦尼克号是二分类问题，今天尝试用决策树进行分类步骤如下：1、导入数据集2、数据清洗：① 删除对分类无帮助的特征② 将某些字符串特征数值化③ 填补缺失值或删除3、对数据集用train_test_split切割成训练集和验证集4、用sklearn默认参数生成一棵普通的决策树，看训练集和验证集的评分5、通过GridSearchCV进行调参，得到最优的参数并生成最终的树6、用混淆矩阵...
2019-06-22 15:57:25
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原创 Kmeans聚类实例④——电商用户质量聚类分析（RFM）
聚类通常分为以下步骤：① 业务提出需求② 根据业务需求，找到核心的指标。有现成的模型的话（如RFM)，可以直接按模型的指标，如果没有，先罗列出比较重要的指标③ 从数据库用SQL取出数据④ 对数据进行清洗，标准化/归一化/正则化⑤ 聚类，如果是现成的模型，则直接聚类即可，如果是拟定的指标，则对各指标进行相关性验证，剔除掉相关性较高的指标，再聚类⑥ 根据聚类结果，结合业务场景提供建议本篇...
2019-06-15 18:59:38
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原创 Pandas数据分析⑦——数据分析实例2（泰坦尼克号生存率分析）
Kaggle竞赛的“泰坦尼克号预测生还”是进行Pandas数据分析非常好的案例，虽然CSDN有很多大神已经做了非常高深的机器学习的建模研究，但是我还是想从一个比较基础的提升Pandas使用角度来做一篇总结~今天主要想了解的有：1、不同性别、舱位和年龄的分布情况2、不同性别、舱位和登录港口的获救比例比较，找到生还比例更高的特征有哪些一、数据清洗①筛选列import pandas as p...
2019-06-10 17:35:26
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原创 Hive Sql 性能优化——看这一篇就够啦！
今天听组内SQL小王子分享了一篇Hive Sql性能优化的总结报告，甚觉精彩，赶紧来分享给大家！！一、尽量使用索引，避免全表查询① 在where 和 order by 常用的字段上创建索引，提升效率的核心！② where子句中尽量避免进行nul值判断，少使用!=,<>等操作符，等号左边避免函数、算数和其它表达式运算，这此操作都会导致索引无效，启动全表查询③ where 子句中将...
2019-05-29 22:34:10
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原创 Excel数据分析高级技巧②——数据透视表（组合/切片器/计算字段/数据透视图/条件格式）
作为一枚数据分析师，数据透视表应该算得上使用频率最高的数据处理和分析的方法了，没有数据透射表，真的难以想像会带来多少繁冗的工作量。 今天就来整理下数据透视表的重用功能(建表/排序/筛选/切片器/条件格式/计算字段/组合/建图），相信看完这篇你就能掌握数据透视表的精髓啦!一、建立数据透视表1) 基础建表选中表格，点击插入-数据透视表，在现有工作表选一个单元格（也可以默认新建工作表），点...
2019-05-26 15:51:16
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原创 只需1秒，用python开发Excel报表也太快了！
作者：微信公众号（数据小斑马）数据报表开发是数据分析师一项非常重要的工作内容，不管是大公司的数据中台，还是小型公司的报表推送，Python都是实现报表开发的重要工具。本篇分成两部分，首先讲解Python操作Excel基础用法（建表，建sheet，插入数据，合并单元格，获取行列数等），后面结合一个实例讲解如何利用python进行报表开发一、Python操作Excel用法① 建立工作簿/建立工作表/插入值/保存excel用的是openpyx...
2020-05-17 15:13:03
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原创 用Excel函数制作迷你图？这技能简直不要太酷炫！| 薪技巧
EXCEL图表系列：Excel数据分析常用函数①——查询函数Excel高级图表制作①——电池图/KPI完成情况对比图Excel高级图表制作②——帕累托图Excel高级图表制作③——漏斗图/转化路径图Excel高级图表⑦—自带高级感的瀑布图Excel高级图表⑧—波士顿矩阵分析图（四象限图）Excel数据分析高级技巧①——动态图表制作Excel数据分析高级技巧②——数据透视表本篇要...
2020-05-02 15:37:15
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原创 工作积累10——推荐一本看过最好的数据分析的书
书名：《数据分析-企业的贤内助》，陈哲所著，已看2遍，是真正的数据分析人员写出来的，收获太多，框架整理如下：
2020-04-24 17:19:23
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原创 电商积累①——库存的意义以及如何进行库存分析
一、什么是库存二、库存的意义1、提升发货时效，进而提升用户体验库存太少会导致：1、造成用户服务水平的下降，影响销售利润和企业信誉；2、造成生产系统原材料或其他物料供应不足，影响生产过程的正常进行；3、使订货间隔期缩短，订货次数增加，使订货（生产）成本提高；4、影响生产过程的均衡性和装配时的成套性三、库存相关指标库存数量：库存成本：在仓库存：在途库存：锁定库存：自由库存：...
2020-04-18 21:56:21
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原创 关联算法①——《啤酒与尿布》购物篮分析
关联算法是通过支出度，置信度，提高度三个指标，寻找有相关性的商品或其它物品组合，最早是用在了沃尔玛超市的购物篮分析中。本篇文章梳理了购物篮分析的经典之作《啤机与尿布》的精华内容，希望能够对大家有所启发。一、销售额影响因素1、商品关联度商品关联度分析不只是特定商品之间，其实是特定品类之间，客户有喜新厌旧的心理，不应该将关联商品定死在某个商品（马尔科夫转移矩阵：描述不同品种商品的变化规律） ；通...
2020-04-17 09:20:55
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原创 个性推荐①——系统总结个性化推荐系统
本文是整理于个性推荐经典之作《推荐系统实战》，将会以十个大家最想问的问题，揭开个性化推荐系统的神秘面纱（文末附下电子书的下载链接）一、你觉得个性推荐系统是什么？分类查询，搜索引擎查询，再到个性推荐，都是解决信息过载的问题前两者是在用户有明确需求时，可以非常方便地找到自己感兴趣的信息，而个性推荐是要解决当用户没有明确需求，或者无法用文字进行描述时，根据用户的历史行为，推荐给他感兴趣的信息个性...
2020-04-17 09:19:45
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原创 Excel图表—可攻可辅的面积图
本次要做的图为：说到要比较趋势，一般用折线图或者条形图比较多，面积图其实用得较少，但是折线图不太好比较绝对差异，条形图又很难进行太长周期的比较，这时面积图就凸显了它的优势，完全弥补了折线图和条形图的劣势。除此之外，面积图还能与折线图，条形图进行组合，创造出非常美观实用的其它图表。图一做法：1、建立辅助列1（无横坐标），与最后一列一样，一起画堆积面积图，会有一个小平台2、建立辅助列2...
2019-08-17 23:16:55
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原创 Excel图表—超级好用的Bullet图(KPI考核图）
本次做的图表如下：不知道大家有没有见过这种图，我是偶然在一本书上看到的，通常是HR和老板喜欢用这种图来看不同部门的KPI完成程度，做法其实很简单，只是这种基于基础图表的创新组合方式挺让人惊奇。做法：1、建立数据，因为是要做堆积条形图，如果一般是60，良好是75，优秀是90以上，那么组织数据时一般是60，良好是15，优秀是152、选择所有数据，插入堆积条形图，点击图表-选择数据-切换行列...
2019-08-17 22:36:35
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原创 Excel图表—灵活多变的不等宽柱形图
本次要做的图表如下：我相信大家对这种图应该是比较陌生的。。。因为作为数据分析师，看过的报表算多的了，这种图也是很少见到的，但一见到就深深爱上了。不等宽柱形图其实不太符合国人规规矩矩，方方正正的审美，所以如果不是在特定的场合下，建议不要使用。但在某一些场合，却是真的非它莫属。比如：要比较三个指标，其中一个指标是这两个指标相乘得到，典型的如销售额 = 客单价 * 购买人数，而相乘最习惯的展示就是...
2019-08-17 18:50:41
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原创 Excel图表—商务气息浓厚的滑珠图
本次要做的图表如下：这种图经常用在各大商业周刊中，可见滑珠图兼具解释性和美观性于一身。此种图经常用于进行不同组之间的各维度比较，比如17年和18年不同类别商品销售占比变化，男士，女士和儿童这三组群体在不同年份的销售变化等。遇到这种多类别对比，大家可能习惯用簇状条形图，如果对比维度是1-2个，还尚可，但是多于3个后，肉眼会很难比较，因此滑珠图就是很好的替代图表。做法：1、增加辅助系列，X为原...
2019-08-17 18:12:57
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原创 Excel图表—自带高级感的瀑布图
本次要做的图表如下：这种图叫做瀑布图，适合多因素影响分析，比如19年Q2比Q1销售额环比增长了30%，这其中正面影响因素有：扩大了采购广度，进行了促销活动，增加了推广费用，回头客的数量增多，也有可能存在一些负责因素，如销售人员离职率提升，网站出现bug等，如何简单清洗地表达出每一种因素对销售额的影响程度，这是瀑布图就非常合适了。先看下数据：...
2019-08-17 17:43:06
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原创 Excel图表—波士顿矩阵分析图（四象限图）
本次要做的图表如下：这种图学名叫做波士顿矩阵分析图，大白话就叫四象限图，大家比较耳熟能详的应该是确定事情优先级的重要-紧急图，四个象限分别为重要有紧急，重要不紧急，不重要紧急，不重要不紧急。这种图经常针对二个维度的散点图中，根据特定的分割线（均值，目标值，实际值等）将数据分为四类，让人一目了然。常用的场景为分析两个维度的变化，比如比较商品的库存天数和库存周转率，充值人数和充值 arppu，购物...
2019-08-17 17:25:12
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原创 Excel图表—条形图的高级做法
本篇制作图表如下：一、如何为不同条件的数据设立不同的格式？二、如何添加均线？三、如何将堆积和簇状柱形图组合？四、对于分类类别
2019-08-17 11:48:57
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原创 Excel图表⑤—数据可视化的极简之美
最近看了一本数据可视化书籍，叫《用数据讲故事》，完全颠覆了以往的做图观念。作者的图形极简却不失丰富性和美观性，让人看完欲罢不能啊。 这些先放上图片对比下我们的图：作者的图：在通读2遍后，我整理出了作者的设计精髓，分享给大家！共分为六步：① 对数据进行探索性分析和解释性分析，找到受众会真正在意且有分享价值的部分，并想好用一句话如何来概率② 选择适当图表，越是大众常用...
2019-08-07 15:41:56
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原创 工作积累⑨——从丁香医生增长看地推的重要性
丁香医生是丁香园旗下一款面向大众用户提供医疗健康服务的平台，为用户提供科普内容查询、在线咨询医生、处方续方、在线购药等医疗健康服务，创立于 2013 年，并且在近两年内持续发力，增长趋势迅猛一、丁香医生是怎么让用户放心在线上看病？① 质量保证三重审核② 服务周到医疗回归服务属性，不再是排队3小时，看病3分钟③ 数据决策数量量越大，越能开出准确的药方二、丁香医生是如何获得目标医生和用...
2019-07-30 20:31:02
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原创 工作积累⑧——从星巴克送外卖看新零售的线下战争
2018年8月2日，星巴克与阿里巴巴集团在上海共同宣布达成全方位深度战略合作。从9月开始，依托阿里旗下饿了么成熟的配送体系，星巴克将在位于北京和上海重点商圈的约 150 家门店试运行外送业务，随后将逐步延伸至全国，计划于年底前覆盖 30 个主要城市的 2000 家以上门店。一、为什么星巴克一直不开启外卖模式？① 门店可以提升用户精神体验，外卖模式将会使这一体验遭到破坏② 对咖啡品质要求高，同...
2019-07-30 08:54:56
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原创 工作积累⑦——从新零售和漏斗模型解读亚马逊增长策略
亚马逊已经成为世界上最大的电子商务公司，但是它仍然在保持高速增长。这背后的原因是什么？有没有值得国内电商公司学习的地方？增长官发表了一篇对亚马逊增长策略的深度好文，作者是在按照八大营销增长策略来写的，我尝试从电商收入模型 （收入 = 流量 × 转化率 × 客单价 × 复购率 ）和新零售的角度来解读。一、流量① PPC广告购买流量 +...
2019-07-29 22:45:14
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原创 工作积累⑥——从留存下降看小红书的精细化运营
作为一枚数据分析师，除了在技术上不断精进之外，更需要培养敏锐的业务嗅觉，能真正将技术运用于业务，实现业务的增长。因此，平时除了看各种技术博客之外，也会关注大量基于业务的数据分析文章，比如公众号《增长官》，数据分析网等，见贤思齐也。后续几篇我会将增长官上的精华文章的系统框架整理给大家，希望能够有所助益~~本篇是我在增长官看的第一篇，也是我认为写得最好的一篇，现在不知道为什么下架了，有点遗憾，幸好我...
2019-07-29 09:26:33
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原创 工作总结③——数据分析师到底该如何分析？
经常在知乎上看到别人提问：该如何进行数据分析？数据分析有哪些方法？数据分析师到底是做什么的？微信读书上也有很多教你如何成为数据分析师的书籍，但是很多人看了后仍然云里雾里。本篇我就站在数据分析师的角度，来总结一下我对数据分析的理解，以及一些通用的分析理论，希望能够帮大家播开云雾见月明~一、数据分析师的工作内容在我看来，数据分析师主要有4件工作：1、日常数据监控这是最基础也是最重要的工作，每...
2019-07-24 22:33:32
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原创 统计学⑤——假设验证
一、什么是假设验证？当你从广告中，从别人口中，从新闻上等得到一个结论时，你要判断这个结论是否可信，假设验证就是这样一种判断是否值得可信的方法。比如市面上很繁荣的IT培训，包你在三个月找到工作，这怎么验证真伪呢？先假设这句话是真的，再去选择一些参加过培训的人的，看找到工作的人有多少？如果都找到了那就值得信，但是由于各种各样的因素不太可能谁都找到，我们允许有一定的误差，假如5%，那就超过95%的都...
2019-07-21 09:03:22
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原创 统计学④——置信区间怎么算
上一篇写了如何通过样本的均值和方差，也叫点估计量，去估计总体的均值和方差，给出的是一个精确值。但是仅仅依靠一个样本得出的假设就一定可靠吗？虽然我们已经尽量抽取无偏样本了，得到的结果已经是最佳的点估计量，但是也只能说很接近总体的真值，但是有多接近也不知道。因此，在给总体估计参数时，不是给一个精确值，而是一个范围，而且能保证总体参数有多大把握在这个范围，会比给一个精确值能令人信服的多，风险性也较小，...
2019-07-18 09:14:10
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原创 统计学③——总体与样本的差异在哪里
一、总体与样本定义总体：所研究的所有事件的集合样本：是从总体中抽出的数量相对较小的集合，可用于做出对总体的结论二、抽样方法我们希望抽取的样本分布和总体分布一致，这样用样本估计总体会比较准确，这种样本叫作无偏样本。无偏样本的抽样方法：① 简单随机抽样：抽签，随机编号生成器，有放回抽样和不放回两种② 分层抽样：将总体分为几个层，层内部相似，层与层之间差距较大，再对每一层进行简单随机抽样...
2019-07-16 22:42:13
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原创 统计学②——概率分布（几何，二项，泊松，正态分布）
概率分布描述了一个给定变量的所有可能取值结果的概率，像上篇博文总结到，根据概率分布计算期望和方差如下：在X取值较小时这样还能算得出来，但是X取值非常多时，甚至取之不尽时（比如可以取1-正无穷），那这样该如何计算期望和方差呢？当然这难不倒我们历史上伟大的数学家们，他们经过大量实验发现了一些很特殊的概率分布，比如几何，二项，泊松，正太分布等，而这些期望和方差都有特定的方法，可是给我们节约了不少时...
2019-07-16 21:29:27
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原创 统计学①——概率论基础及业务实战
一、统计学是什么？统计学分为两类，一类是描述性统计学，通过对数据的集中趋势和变异趋势的刻画来描述数据的分布情况，集中趋势有平均值，中位数和众数三个指标，变异趋势则有全距，四分位距，百分位距，方差，标准差等指标来衡量另一类是推断统计学，通过对样本的统计来推断总体的参数和置信区间，以及对多变量进行相关性分析和回归预测。用一句话就是：总结历史，预测未来二、概率论基础概率论是统计学中非常重要且基...
2019-07-15 21:35:30
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原创 个性推荐③—基于物品的协同过滤算法及优化方案
上一篇总结了基于用户的协同过滤算法原理及优化方案，本篇则整理了另一种基于领域的算法：基于物品的协同过滤，以及这两种方法的异同点及适用范围一、算法原理① 计算物品之间的相似度② 基于物品的相似度和用户历史行为给用户生成推荐列表二、物品相似度计算通常认为物品相似，是因为物品在某些特征上相似，比如《琅琊榜》与《伪装者》在演员阵容上非常相似，因此会认为这两部剧很相似，这种认定相似的标准就叫基于内...
2019-07-13 15:09:22
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原创 个性推荐②—基于用户协同过滤算法原及优化方案
个性推荐系统常用的有两种：基于领域的推荐算法和基于内容的过滤算法，前者又分为基于用户的协同推荐算法（userCF)和基于物品的协同过滤（itemCF)，本篇重点介绍基于用户的协同推荐算法的原理、适用范围及优化方案一、算法步骤① 找到和目标用户相似的用户集合② 找到这个集合中用户喜欢的，且目标用户没有听过或产生过行为的物品二、用户相似度计算基于用户历史行为得到用户相似度以电商为例，如果两...
2019-07-13 12:22:14
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原创 关联算法②——Apriori算法原理及python实现
一、关联规则关联规则，顾名思义，就是寻找事物之间的关联关系。比如《啤酒与尿布》中，在某个特定时间段，会出现啤酒与尿布同时出现在购物篮中的现象，且出现频率非常高。调研发现这是一群爱喝啤酒的奶爸群体。如果可以通过类似的方式挖掘更多特定的群体需求，就可以进行交叉销售或捆绑销售来提升销售额和利润。Apriori算法就是经典的寻找物品的关联算法。二、Apriori算法原理1、先了解几个概念项集 ：包...
2019-07-10 22:55:29
3537
原创 集成学习③——Sklearn-Adaboost库参数及实战
一、Adaboost库参数介绍Adaboost库分为AdaBoostClassifier（分类）和AdaBoostRegressor（回归），两者的参数相近，均包括Adaboost框架参数和使用的弱学习器参数，详细如下：1、框架参数① base_estimator： 弱学习器，AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor都有。理论上可以选择任何一个分类或者回归...
2019-07-06 17:05:36
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原创 集成学习②——Adaboost算法原理及python实现
一、AdaBoost算法原理上一偏博客总结过，集成学习基于弱学习器之间是否依赖分为Boosting和Bagging两类, Adaboost就是Boosting中的典型代表。AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：基于每一个分类器的误差率，来更新所有样本的权重，前一个分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次...
2019-07-06 15:22:14
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原创 集成学习①——集成学习原理、分类和结合方法
一、集成学习的原理集成学习就是"博采众长"，将一组弱学习器通过一定方法给合在一起得到强学习器，这个强学习器的泛化能力相对任何一个弱学习器都要好，甚至还有起到三个臭皮匠，赛过诸葛亮的效果这里有2个问题，有哪些弱学习器可以用？怎么结合？弱学习器：以分类来说，分类效果要优于随机分类，也就是准确率高于50%的学习器，且计算速度快，通常以决策树和神经网络为主，一组弱学习器可以是一样的，也可以不一样，目...
2019-07-06 11:41:48
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原创 最小二乘法&梯度下降法区别及python实现
一、最小二乘法先来解释几个概念拟合函数/估值函数：在回归问题中，当给定一组样本时，找到一个最佳的函数来匹配所有的样本，这个函数就是拟合函数/估值函数损失函数：判断函数拟合的好不好的函数，损失函数越小，说明拟合值与真实值越接近，误差越小，就越能用拟合函数来进行预测，损失函数的标准有以下几种：a) 残差和： 指拟合值与真实值的差的和，有正有负会存在抵消的情况，不能反应真实误差b) 残差绝对值...
2019-07-06 10:25:53
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