数据分析Power BI案例：产品与客户销售数据分析
本节课我们以产品与销售数据表.xlsx文件作为数据源，实现一个简单的Power BI项目打开Power BI Desktop，从登录界面或文件选项选择“获取数据”，选择从“Excel”导入，点击连接，找到产品与销售数据表.xlsx文件并打开。选中两个sheet表，然后点击加载数据。ctrl+s保存为
【数据挖掘实战】——航空公司客户价值分析（K-Means聚类案例）
在企业的客户关系管理中，对客户分类，区分不同价值的客户。针对不同价值的客户提供个性化服务方案，采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户，实现企业利润最大化目标。在竞争激烈的航空市场里，很多航空公司都推出了优惠的营销方式来吸引更多的客户。在此种环境下，如何将公司有限的资源充分利用，提示企业竞争
什么是用户增长？ (超详细)
增长思维
【第十一届泰迪杯数据挖掘挑战赛】A 题：新冠疫情防控数据的分析 思路+代码（持续更新）
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数据挖掘(1)--基础知识学习
自20世纪90年代以来，随着数据库技术应用的普及，数据挖掘（ Data Mining ）技术已经引起了学术界、产业界的极大关注，其主要原因是当前各个单位已经存储了超大规模，即海量规模的数据，未来能够真正发挥这些数据的实际价值。由于数据分析和管理工作的应用需要，需将这些数据转换成有用的信息和知识，即从
100天精通Python（数据分析篇）——第48天：数据分析入门知识
数据分析入门知识：1. 为什么要学数据分析？2. 数据分析的概念3. 数据分析涉及哪些能力4. 数据分析的流程5. Python做数据分析学什么？
PySpark数据分析基础:核心数据集RDD原理以及操作一文详解(一)
要进行大数据分析是离不开Spark的，不然怎么说是大数据呢，数据量不达到几个TB也好意思叫大数据（哈...），之前一直使用的Pandas做一些少量数据的分析处理的，发现最近要玩的数据量实在过于巨大了，不得不搬上我们的spark用集群去跑了。但是用Scala总感觉很别扭，主要是已经好久没写scala代
PySpark数据分析基础:核心数据集RDD常用函数操作一文详解(三)
RDD作为分布式计算弹性数据集在PySpark占有十分重要的地位，因此学会如何操作RDD的pyspark的接口函数显得十分重要，PySpark系列的专栏文章目前的话应该只会比Pandas更多不会更少，可以用PySpark实现的功能太多了，基本上Spark能实现的PySpark都能实现，而且能够实现兼
数据仓库基础
数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。而基于主题组织的数据则不同，它们被划分为各自独立的领域，每个领域有各自的逻辑内涵但互不交叉，在抽象层次上对数据进行完整、一致和准确的描述。
本科大数据专业能找到大数据开发的工作么
本科大数据专业能不能找到大数据开发的工作取决于你在校期间大数据学科学习的怎么样~目前大二就还有时间去学习，趁着空余时间找个完整的学习路线去学习，争取能够在校招的时候就找到心仪的工作：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。：学习Linux、Had
【湖仓一体化】存OR算之争？SPL 我都要
【湖仓一体化】存or算之争？spl我都要什么是湖仓一体？它和数据仓库、数据湖的关系是什么？为什么要用一体来形容呢
数据分析：SQL和Python
with as 也叫做子查询部分，类似于一个视图或临时表，可以用来存储一部分的sql语句查询结果，必须和其他的查询语句一起使用，且中间不能有分号，目前在oracle、sql server、hive等均支持 with as 用法，但 mysql并不支持！
数据库实战经验分享（全量表，增量表，拉链表，流水表，快照表）
openGauss数据库实验经验分享
Python大数据-电商产品评论情感数据分析
一、项目背景网上购物已经成为大众生活的重要组成部分。人们在电商平台上浏览商品并购物，产生了海量的用户行为数据，用户对商品的评论数据对商家具有重要的意义。利用好这些碎片化、非结构化的数据，将有利于企业在电商平台上的持续发展，同时，对这部分数据进行分析，依据评论数据来优化现有产品也是大数据在企业经营中的
毕业设计 基于大数据的共享单车数据分析与可视化
🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的共享单车数据分析与可视化🥇学
业务增长遇到瓶颈？这些用大数据驱动业务增长的方法你一定要看看
随着大数据与云原生的快速发展融汇交互，各技术领域又将来临新一波迅雷之势的挑战和创变。利用云原生技术的简便快捷、动态调度、按需伸缩等优势，如何加速大数据基础软件和系统的迭代更新频率、确保整体环境的最终一致性，如何为数据库提供极致的性能、弹性和无限扩展能力，以及由此带来的运维模式转型该如何应对，以上种种
第四届“泰迪杯”数据分析技能赛-赛题A：《通讯产品销售和盈利能力分析》报告
第四届“泰迪杯”数据分析技能赛，赛题A：《通讯产品销售和盈利能力分析》报告，曾获二等级报告。
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时间序列分析中最值得推荐的10个 Python 库
Python中有许多可用的时间序列预测库(比我们在这里介绍的更多)。每个库都有自己的优缺点，因此根据自己的需要选择合适的是很重要的。如果你有什么更好的推荐，请留言告诉我们。
