记录一下学习 数据分析 的几个公众号

最新推荐文章于 2025-12-20 23:32:06 发布
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分类专栏： 大模型LLM、 Dify 、数据分析 文章标签： 数据分析
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微信公众号后台数据分析系统的设计与实现
AI天才研究院
08-30 1678
2.数据存储：后台采用MySQL数据库存储用户信息、素材信息、消息记录等。数据库表的设计可以使用ER图或领域模型进行建模，根据业务数据流向可将用户信息与消息记录分离。3.统计分析：数据统计功能包括数据总览、各项指标统计、用户画像、消息分析等。后台使用Python语言搭建数据统计网站，利用matplotlib、numpy、pandas、seaborn、flask等库进行数据分析处理。为了提高效率，后台使用Celery工具实现异步数据统计任务，同时结合Redis缓存技术对热点数据的查询结果进行缓存。
基于机器学习算法的数据分析师薪资预测模型优化研究
m0_64336780的博客
12-26 1万+
目前大陆地区对数据分析师的需求主要集中在北京、上海、深圳地区；相应提供的薪资水平也是这三个地区居于前面，证实了经济较好的地区对该岗位的需求更好、待遇更好；因而，对于互联网等相关企业，北上广深依旧是广大求职者的目标地区；从数据统计情况来看，针对数据分析师在学历方面的要求，目前是学历越高，薪资待遇越好；但相反的是，学历越高，岗位需求并非越大；而针对数据分析师在经验上的要求，目前是经验在3年及以上的岗位缺口更大；
公众号数据分析系列之-caoz的梦呓
kakalong001的专栏
11-14 3304
导读： 关注曹大的公众号和加入知识星球有一年半了，我和大家一样从曹大那里受益良多。不过说来惭愧，明知道曹大的公众号是个宝藏，却一直没有系统学习，因为曹大真的很能写(主要因为我懒)，那么该如何最高效得学习他的这些文章呢？作为一个菜鸟公众号主我可以从曹大 V 这里借鉴点什么呢？甚至，在我可以批量拿到许多原始数据的情况下要怎么挖掘这些数据的价值呢？于是我想到下面几个问题： 曹大的文章中最受欢迎的是哪...
推荐几个数据分析宝藏公众号
weixin_43373042的博客
06-06 1103
技术的海洋，没有终点，只有杨帆，“书山有路勤为径，学海无涯苦作舟”我们扬帆起航、乘风破浪，当然技术的知识海洋少不了的公众号的陪伴。轻扫一下二维码就行了，你可以试试，肯定会有意外收获。今天介绍几个优质的公众号，有一些你肯定已经关注了。程序员大彬『程序员大彬』号主大彬，非科班转码，自学Java，校招斩获京东、携程等大厂offer。坚持分享自学Java经历、后端技术和面试经...
制作公众号数据分析表
qq_44063001的博客
04-28 2308
用户分析 关于具体来源,微信后台没有累积的统计 只能一天一天的手动加 建议这张图的数据,每天手动记录一下 图文分析 这个用壹伴插件导出的数据 主要看: 打开率(阅读人数/送达人数) 分享率(分享人数/阅读人数) 留言率(留言数/阅读人数) ...
微信公众号运营数据分析
pmcaff2008的博客
06-28 2万+
摘要本次案例分为两个部分解决两个方向的问题1. 内容分析： 通过对公众号文章相关数据指标分析（“阅读量”，“分享”，“点赞”，“收藏”），为提升公众号内容质量提供指导方向。2. 业务分析：公众号业务进行定性的拆分和探讨。（本部分因为缺少“变现”环节的商业化数据，无法定量分析）内容分析内容分析笔者将内容拆分为两个漏斗目标用户： 为所有可能去看文章的潜在用户阅读用户： 有点击文章行为的目标用户价值用户...
微信公众号后台数据如何分析
xiamu_CDA的博客
10-16 3982
微信公众号作为企业与用户沟通的重要桥梁，其背后蕴藏的数据价值不容小觑。然而如何从这些繁杂的数据中挖掘出有价值的洞察，成为了一个亟待解决的问题。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效利用微信公众号后台提供的数据工具，对公众号运营情况进行全面而深入的分析。
推荐几个优质公众号
a934079371的博客
10-16 563
各位读者大家好，今天给大家推荐几位在大数据领域的大佬，他们的文章都有比较多的干货，人也很奈斯，扫码关注他们吧，一起进步！程序员峰哥知名外企数据开发工程师，对编码和职场经验都有较深的心得。...
【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】
测试开发自动化
03-02 7054
本研究旨在深入探索大豆数据集，运用多种数据分析和建模技术，以揭示大豆特征之间的关系、数据的结构以及不同分类器的性能。首先，通过聚类分析，成功将数据集中的样本划分为不同的簇，有助于理解数据的分布和样本的相似性。其次，通过相关性分析，构建了特征之间的相关系数矩阵，揭示了不同特征之间的关系，为进一步的分析提供了基础。在降维技术方面，应用PCA将数据可视化，并以更低维度的方式呈现数据的结构，以清晰地观察样本之间的差异。此外，还使用线性回归评估了各个特征对因变量的贡献，以确定哪些特征对于预测因变量最为重要。
如何导出微信公众号文章数据！
孤狼采集器的博客
03-05 5575
作为一名公众号的运营者，你关注过公众号运营数据的重要性吗？ 当读者在阅读和浏览文章、看到你的内容时，可以通过转发分享到朋友圈、微信好友、微博等平台，这样你的内容就拥有了更多的读者。 增加提升内容的质量，可以提升微信公众号的用户喜爱度，也可以让你收获更多的阅读量、粉丝和收入。因为当我们的文章发布后，公众号后台会统计读者的互动表现，当一个作品被转发分享、评论、点赞和收藏的次数更多，说明这个作品更受欢迎，那么说明内容质量很好，你的文章将会获得更多的订阅。 为了更好地帮助大家对公众号运营数据分析，我们研究了多
使用Python爬虫技术爬取微信公众号文章内容：从接口分析到抓包爬取
2201_76125261的博客
03-14 2436
发送请求：通过requests或urllib等库发送HTTP请求获取网页内容。解析数据：通过lxml等库解析HTML，提取我们需要的数据。数据存储：将抓取到的数据存储到文件或数据库中。除了直接抓取HTML页面外，有时我们还需要分析API接口，尤其是在一些网站的数据通过API返回，通常以JSON或XML格式提供。在本篇博客中，我们介绍了如何使用Python爬取微信公众号的文章内容。我们通过分析HTML结构和API接口，结合抓包技术，详细讲解了如何抓取和解析文章数据。
深度学习知识点全面总结
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
昆明天气数据分析与挖掘（三）- 昆明天气数据可视化分析
最新发布
zcs2312852665的博客
12-20 767
本文详细介绍了昆明天气数据的预处理与可视化分析过程。首先在FineBI中完成数据上传、字段设置等准备工作，将气温、风向等字段转换为中文并设置合适的数据类型。随后通过折线图、柱形图、饼图等多种可视化形式，对气温变化趋势、风向风力分布、天气类型等维度进行多角度分析，并构建了集成筛选功能的动态分析大屏。分析结果表明，昆明及下属区域气候特征存在差异：主城区气温波动平缓、风力温和，而东川区温差更大、风向集中性显著。该可视化系统有效呈现了区域气象规律，为气候分析提供了直观的数据支撑。
技术实践：用大模型平台重构医疗数据分析Pipeline
2501_93763751的博客
12-15 996
本文从一线开发者的角度，分享如何利用六行神算API（https://grok-aic.com/）重构一个传统的医疗数据分析工作流。通过具体场景对比，详细阐述其在降低开发维护成本、提升分析灵活性及促进跨领域协作方面的技术优势。
基于 Python 实现亚马逊销售数据分析
yousuotu的博客
12-19 327
【代码】基于 Python 实现亚马逊销售数据分析。
数据分析三剑客：NumPy、Pandas、Matplotlib
m0_73456341的博客
12-16 544
数据分析工具链的核心三件套：NumPy提供高效的数值计算基础，支持多维数组和数学运算；Pandas构建在NumPy之上，提供Series和DataFrame数据结构，便于结构化数据处理；Matplotlib则负责数据可视化。NumPy擅长数组创建与操作，Pandas专注于数据清洗和分析，Matplotlib用于绘制折线图、散点图等基础图表。三者从底层计算到中层处理再到上层展示形成完整工作流，NumPy负责"算得快"，Pandas实现"用得顺"，Matplotlib确保
【Python】家庭用电数据分析Prophet预测
Frost_Descent的博客
12-16 2288
摘要：该研究基于Kaggle家庭用电数据集（2007年1-6月，26万条记录），通过Prophet模型预测电力消耗趋势。数据集包含有功/无功功率、电压等7个特征。经数据清洗和探索性分析后，研究抽取1万样本进行预测建模，结果显示未来半年的功率和电压变化趋势。Prophet模型整合了趋势函数、季节性和节假日效应，具有自动检测趋势变化、处理缺失值等优势。通过可视化预测结果，验证了模型在电力消费预测中的有效性。
数据分析（一）
weixin_43008312的博客
12-16 848
统计学不研究统计，研究！！！最近在工作中遇到了需要数据分析的工作，下面对数据分析中遇到的一些统计学知识点进行总结。首先，分析一张数据表时，先对表中的各特征用柱状图、折线图大致看一下数据的分布情况，比如说在分析正常电芯和异常电芯在N个特征上有何不同时，可以用正常电芯的各项特征均值代表正常电芯的整体水平，由于异常电芯数量较少，所以可以全部展示出来在每个特征它们的概况。将这张表送入模型时，在这过程中会遇到一些缺失值，需要对；
昆明天气数据分析与挖掘（一）- 昆明天气数据采集
zcs2312852665的博客
12-13 685
本文介绍了一个使用Python爬取昆明历史天气数据的项目。通过requests和BeautifulSoup库实现网页抓取与解析，提取日期、温度、天气类型和风向风力等关键信息，并使用pandas保存为CSV格式。项目采用模块化设计，包含网络请求工具、页面解析和数据处理等功能模块，确保数据采集的稳定性和完整性。该天气数据可为农业、旅游等领域的分析提供支持。
Hadoop在电信客服数据分析中的应用研究
- 描述中提到了几个Python脚本文件（1.py, demo.py, main.py），这些很可能是用于实现数据处理、分析或可视化任务的代码。 - Python作为一种高效的编程语言，它在大数据处理领域中经常被使用，尤其是在与Hadoop...
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