一份真实的业务分析流程

本文是《数据蛙三个月强化课》的第六篇总结教程,如果想要了解数据蛙社群,可以阅读给DataFrog社群同学的学习建议。温馨提示:如果您已经熟悉如何业务分析框架,大可不必再看这篇文章,或是只挑选部分文章
看看我们转行成功后的办公桌

一:文章背景

金三银四,数据蛙社群的同学也开始了投简历和找工作,因为大家大多是从化工机械暖通管理,甚至是从中文哲学方面转行到数据分析方面,对数据分析的工具(python、SQL)是不会感到害怕,只要我们下了一定的功夫就是能够掌握熟练的。但是数据分析的业务和思维是怎么来弥补呢?接下来,希望通过梳理咱们数据蛙自身的业务分析流程,能够让大家切切实实感受到数据分析的存在,并且大家也是能够做到的。

二:数据蛙社群的业务内容

先来说下数据蛙现在的情况,主要是有数据蛙交流社区数据蛙每周交作业小组数据蛙三个月强化课程

  • 数据蛙交流社区

目前我们数据蛙交流社区共有两个,一社区500人已经满了,二社区261人,交流社区的主要定位是转行数据分析同学一起交流问题、探讨问题来的,并且也会有直播分享到交流社区。

  • 数据蛙每周交作业小组

交作业小组主要是对已经转行成功的同学或着自学能力不错的同学,大家一起学习,制定好学习计划,然后一起坚持,每周交作业,并且用爬虫来监控我们作业情况。具体的请右转零基础入门数据分析成员的新年计划

  • 数据蛙三个月强化课程

这个板块主要是针对大家自己学习时没有计划自己学习时碰到不会的内容没有人能帮助及时解答各种培训机构的动不动好几千的费用等,所以响应大家的心声开始了强化课程内容,由于每天晚上都有助教来答疑,并且周日还要直播总结参与同学的疑问,所以会收取小小的费用

  • 假设会开始一个新的板块

近期有不少同学来私信,说我们这些不转行的,能不能给我们开一期比较简单但是工作中确实能用到的python课程呢。然后我们数据蛙团队正在琢磨大家的工作中真正的需要,着手规划一期python办公自动化课程

三:业务流程

先假设我们的python办公自动化课程要进行开展了,接下来肯定是要想办法推广课程让同学完成购买,然后让同学们真正的能够学习到东西。下面我们详细的对这一业务流程进行梳理
业务流程
如果大家想去找某个职位的数据分析岗位,面试之前要先大概画下业务流程图。

四:业务分析指标

我们熟悉了业务分析流程之后,相应的数据分析的指标就会摆在你的面前,不信的话你接着往下看。
业务分析指标

建议大家画完流程图之后,找找都是哪些指标可以衡量呢?

备注:
使用画图工具为 processon
加强学习部分:数据分析:正确使用数据分析指标

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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