DataAnalysisSeries--②RapidMinerImportsDataAndStoredProcedures

已于 2025-02-02 09:37:55 修改
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文章标签： RapidMiner 数据分析 机器学习 AI
于 2025-02-02 08:00:00 首次发布
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大数据学习（138）-Hive数据分析3
weixin_61006262的博客
06-12 793
计算每个商品在不同促销活动下的加权平均销量（权重为活动持续天数）。：将用户标签（每行一个标签）转为列（每个标签一列）。：查询每个部门薪资最高且入职最早的前 2 名员工。：检测用户登录记录中连续缺失超过 3 天的区间。：识别用户每周固定某天的登录习惯（如每周三）。：计算用户每次登录后 24 小时内的消费总额。：计算每个用户最近 5 次登录的平均停留时长。：为每个用户找到距离最近的 3 个服务点。：查询每个部门薪资前 10% 的员工。：计算每个区域及其子区域的总销售额。：计算每小时的平均请求数。
数据分析六部曲？
自学以强自身
06-04 917
数据分析入门六步走：从目标到报告 数据分析并非难事，掌握六个基本步骤即可入门：1）明确分析目的，如餐馆老板想找出客流减少原因；2）收集准确完整的数据，包括账本、顾客反馈等；3）清洗整理数据，修正错误、填补缺失；4）选择合适方法进行分析，如对比销售数据或满意度评分；5）可视化呈现结果，选用柱状图、折线图等合适图表；6）撰写简明分析报告，包含问题、方法、结论和建议。遵循这六步法，任何人都能逐步掌握数据分析技能，解决实际问题。
精益数据分析（95/126）：Socialight的定价转型启示——B2B商业模式的价格策略与利润优化
yyy173611的博客
06-06 963
在创业过程中，从B2C转向B2B不仅是商业模式的转变，更是定价策略与成本结构的全面重构。今天，我们将通过Socialight的实战案例，深入解析B2B定价中的常见陷阱与优化策略，探讨如何通过数据驱动的定价试验，实现营收与利润的协同增长，帮助创业者在商业模式转型中少走弯路
奥威BI：用AI重新定义数据分析，中小企业数字化转型的智能引擎
qq_43696218的博客
06-12 274
奥威BI，作为数据分析领域的佼佼者，通过深度融合人工智能技术，推出了其创新的AI数据分析功能。该功能旨在打破传统BI工具的操作壁垒，为企业提供更加高效、便捷且智能的数据分析体验。用户无需深厚的SQL或编程基础，仅凭自然语言交互，即可轻松解锁数据的深层价值。
Excel大厂自动化报表实战(互联网金融-数据分析周报制作上)
m0_74078799的博客
06-12 876
发现报错，因为区域其实是没有统一的，这里面的话，其实是不能选择第一行的，我们要选择的是对应的8月成交金额这里面表头精确所在的，就是XLOOKUP它的查找区域和它的返回值的这个区域，它的这个要么宽度，要么长度它得是一致的，也就是XLOOKUP函数这里边查找区域如果选了整个一行，它会按照整个一行去找，比如'8月成交数据-纯数值'!$A:$U是没有空对应返回的区域，那么其实也就是如果U列后面，比如V列出现了一个新的值，那后面出现了一个新的列，那后面的值就不会返回，就会报错。P:P,'8月成交数据-纯数值'!
行列视：企业数据分析新时代的利器（一）——深度解读与应用场景分析
Qdgr_的博客
06-09 961
而在各类数据工具和技术如雨后春笋般涌现的背景下，“行列视”作为一款新兴的数据呈现与分析工具，正逐渐走入企业视野，成为数据驱动业务决策的重要工具。与传统的静态报表工具不同，行列视注重交互性和实时性，它不仅支持表格、图表、仪表盘等多种可视化形式，还可与外部数据库、API 数据源、Excel 文件、CSV 等数据格式实现无缝对接。行列视内置多种可视化组件，支持折线图、柱状图、饼图、雷达图、热力图、漏斗图、甘特图等，用户只需简单拖拽即可生成图表。随着 AI 与大数据分析能力的不断提升，行列视也在持续演进。
基于Python的气象数据分析及可视化研究
狮子也疯狂的博客
06-09 1644
为了帮助用户更好地理解和预测天气情况，我们设计并实现了一个基于Python的气象数据分析及可视化平台。该平台集成了实时天气查询、天气分析、历史数据查询等功能，采用Flask框架提供Web服务，利用PyEcharts库进行数据可视化，使用Python爬虫技术获取实时天气数据。本平台通过使用Flask框架、PyEcharts库、爬虫技术等，成功实现了一个气象数据分析及可视化系统。系统不仅能够提供实时的天气查询，还能通过数据可视化帮助用户了解天气变化趋势。
精益数据分析（97/126）：邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南
yyy173611的博客
06-09 867
在数字化营销时代，邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天，我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时间等核心指标的行业基准与优化策略，结合MailChimp、Chartbeat等实战数据，帮助创业者建立数据驱动的用户互动体系，实现营销效率与用户体验的双重提升
vba学习系列(11)--批退率&通过率等数据分析
用余生去守护的博客
06-12 173
势利之交，难以经远，士之相知，温不增华，寒不改弃，贯四时而不衰，历坦险而益固
数据分析入门初解
最新发布
Mikhail的博客
06-12 575
数据分析就是对收集到的数据进行整理、处理和分析，从中提取有价值的信息和知识。想象一下，你有一大堆杂乱无章的考试成绩，通过数据分析，你可以找出最高分、最低分、平均分，还能了解成绩的分布情况，比如多少人及格，多少人优秀等。这仅仅是一个简单的例子，实际上，数据分析各个在领域都有着广泛的应用。数据分析对于初学者来说可能一开始会有些难度，但只要掌握正确的方法和步骤，勇敢迈出第一步，你就会发现它是一个充满乐趣和挑战的领域。随着你不断地学习和实践，数据分析将成为你手中的一把利刃，帮助你在工作和生活中更好地解决问题。
「数据分析 - NumPy 函数与方法全集」【数据分析全栈攻略：爬虫+处理+可视化+报告】
m0_60605989的博客
06-05 1252
NumPy 函数与方法全集摘要（150字） 本文系统整理了NumPy核心功能：1. 数组创建（array/asarray）与初始化（zeros/ones/empty）方法；2. 数组操作包括形状变换（reshape/resize）和合并分割（concatenate/vstack）；3. 数学运算如基础计算（add/multiply）和统计方法（sum/mean）；4. 随机数生成（rand/randint）与概率分布（normal/uniform）；5. 文件IO操作（save/savetxt）。重点说明各
文本的数据分析
z1zyy的博客
06-12 164
本文介绍了情感分析文本数据的预处理方法。首先通过可视化分析训练集和测试集的标签分布、句子长度分布和正负样本散点图来了解数据特征。接着统计了文本词汇量，使用结巴分词提取形容词并生成词云，对比正负样本的关键词差异。分析发现负样本中混入了一些褒义词如"舒服"、"干净"，建议进行人工审查。整个流程涵盖了从数据分布分析到词汇特征提取的完整预处理步骤，为后续的情感分析模型训练奠定了基础。
Python爬虫-爬取各省份各年份高考分数线数据，进行数据分析
Python进阶专栏《爬虫实战进阶》，《Pyppeteer从入门到精通》原创作者
06-07 1425
本文是该专栏的第60篇，后面会持续分享python爬虫干货知识。本文，笔者将基于Python爬虫，爬取各省份历年以来的“各年份高考分数线”进行数据分析。废话不多说，具体实现思路和详细逻辑，笔者将在正文结合完整代码进行详细介绍。接下来，跟着笔者直接往下看正文详细内容。（附带完整代码）
「pandas 与 numpy」数据分析与处理全流程【数据分析全栈攻略：爬虫+处理+可视化+报告】
m0_60605989的博客
06-12 205
本文介绍了Python中用于数据处理的NumPy和Pandas库的基本概念和应用 NumPy：ndarray、创建方式、统计函数、随机数生成 Padas：Series与DataFrame数据结构、数据读写、数据筛选、数据清洗、数据合并、分组聚合、数据透视
数据分析实战2（Tableau）
weixin_47454678的博客
06-05 960
人是可视化动物，看图比看数据快。⑥理解本次课程的数据。
用 DeepSeek 高效完成数据分析与挖掘
Genio_Wang的博客
06-08 383
覆盖这些关键点： 1. 数据预处理环节的AI辅助（处理缺失值、异常值等） 2. 特征工程的思路启发（这个传统上最依赖经验） 3. 自动生成可视化代码（用户明确要代码示例） 4. 建模过程的协作模式（模型选择、调参建议） 5. 关键优势总结（区别于Python原生生态） 文章结构应该按标准数据分析流程展开，每个环节都配可运行的代码块。
机器学习用于算法交易（Matlab实现）
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
06-08 1042
机器学习用于算法交易（Matlab实现）
机器学习 [白板推导]（四）[降维]
weixin_53196770的博客
06-08 903
​  通常模型通过训练集数据进行训练，若其测试集的效果明显低于训练集，这是一种不理想的效果，称为过拟合。   过拟合常采用三种方法应对：  从几何角度，若一组数据的特征维度是2，假设两个特征的值都是有上界的，则其构成的样本空间近似一个正方（长）形，数据在这个样本空间中分布。   现在要对这组数据进行分类任务，模型映射到样本空间中变成了一条分隔线，将两个类别的样本分隔到了线的两边。   为了便于从几何角度直观理解维数灾难，我们假设现在的模型分割线是一个圆，则这个分类模型的示意图如下：   将两个特征归一化，
使用Python和Scikit-Learn实现机器学习模型调优
qq_74383080的博客
06-07 700
在机器学习项目中，模型的性能往往取决于多个因素，其中模型的超参数（hyperparameters）起着关键作用。超参数是模型在训练之前需要设置的参数，例如决策树的深度、KNN的邻居数等。合理地选择超参数可以显著提升模型的性能。Scikit-Learn是一个功能强大的机器学习库，它提供了多种工具来帮助我们进行模型调优。本文将通过一个具体的例子，介绍如何使用Scikit-Learn进行模型调优。
【氮化镓】GaN HEMT器件中Ec-0.9eV缺陷位置识别
荷塘阅色
06-12 59
2022 年 12 月 9 日，哈尔滨工业大学的万鹏飞等人在《Nuclear Instruments and Methods in Physics Research B》期刊发表了题为《Location identify of EC - 0.9 eV trap in AlGaN/GaN high electron mobility transistors》的文章，实验结果表明，该研究的结果对深入理解 AlGaN/GaN HEMTs 的辐照效应、明确缺陷位置以及提升其抗辐射性能具有重要意义。
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