数据爬坡ing的博客

本文是一篇关于《数据分析：企业的贤内助》的读后感，站在宏观角度解读数据分析的真正价值和实用性。我们将探讨数据分析如何从复杂中提炼出简单的逻辑和思维链路，以及其在企业业务中的灵活应用。

在这篇文章中，我将分享自己在成长过程中对数据分析思维的领悟，从《数据分析思维-产品经理的成长笔记》这本书引发的共鸣，到数据分析在不同岗位的广泛应用，再到如何将学习与快乐联系起来，以及沟通在数据分析中的重要性。

京东订单数据分析-维度下钻，1，数据介绍，字段了解，尽可能熟悉业务，多知道字段的含义，字段字段间的逻辑关系，后期数据分析思路才能更清晰，结果才能更准确，2，订单数据分析基本思路，3，代码+思路全分析流程4，总结

用户画像分析-家电类目分析实战，具体场景：假设你的运营同事发现京东电商平台的小家电类目的订单数量、产品浏览量、搜索数量等有所下降，计划对小家电类目进行一次季末促销活动。希望你能针对小家电的用户特征进行分析，给出一些有针对性的促销建议。

假设我们是京东的数据分析师，负责分析母婴产品的购买行为。我们想预测用户是否会购买一款新上线的母婴产品。为了进行预测，我们将利用用户的历史购买数据、浏览行为和其他特征，通过决策树模型进行分析，并提供相应的营销策略建议。

1，场景描述假设我们是某电商平台的数据分析师，负责分析母婴产品线的用户数据。母婴产品的购买行为具有一定的周期性和生命周期特征，如用户在不同怀孕阶段的需求不同，以及宝宝出生后的不同成长阶段需要不同的产品。

数分之SQL查询电商数据案例,1-python连接sql数据库，2，模拟数据库，3，复杂查询示例，通过这些示例，您可以看到如何使用Python连接数据库，生成和插入随机数据，以及进行复杂的SQL查询。

在数字化迅速发展的今天，数据分析师扮演着极其重要的角色。他们不仅需要具备扎实的技术能力，更应该对业务有深刻的理解。技术能力可能决定一个数据分析师的起点，但是对业务的理解和敏感度则定义了他们的上限。在这篇文章中，我们将深入探讨构成优秀数据分析师的三大关键特征，帮助你全面提升自我，成为一名真正能够通过数据洞察驱动业务成长的高手。

介绍十种常用数据分析模型，每一个模型都有适用场景，优点，缺点，概念，公式，具体代码示例。

数据分析是现代企业和科研中不可或缺的一部分，而统计学是数据分析的基石。在本篇博客中，我们将介绍统计学的基础知识，涵盖数据类型、描述性统计（集中趋势、离散程度和偏差程度），并通过代码实例加以说明。

大数据并不是一个系统软件，更不是一个单一的软件，它实际上是一种技术体系、一种数据处理方法，甚至可以说是一个服务平台。在这个技术体系中，涵盖了许多不同的部件，比如Hadoop服务平台。这一服务平台可以根据具体情况自由组合，具体应用需求决定了最终的架构选择。

在当今AI技术蓬勃发展的时代，数据可视化作为信息传达的重要手段，其门槛逐渐降低。然而，这并不意味着我们可以忽视学习数据可视化的重要性。即使不需要深入专业技术，对数据可视化的基础知识的了解也是至关重要的。那么，对于想要学习数据可视化的人来说，究竟需要掌握哪些知识呢？

不知道多少人和曾经的我一样，对于scala安装环境搭建一直无脑跟做，报一堆错，无脑百度迟迟才解决，所以懂搭建逻辑，步骤前后关系是非常，非常，非常重要的，所以接下来我会先讲逻辑，再讲实践

（超详细）Spark on Yarn安装配置，附有详细步骤，详细代码，注意事项提示

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（较详细）Kafka 安装配置，提供详细步骤，详细代码，注意事项

主要介绍数据库规划与优化：容量、性能、设计与查询(大致脉络)

本文将介绍爬虫的基本概念、网页的构成要素以及爬虫的基本原理和常用技巧，帮助读者更好地理解和运用爬虫技术。【结尾】：本文介绍了爬虫的基础知识和常用技巧，希望读者能够通过阅读本文更深入地了解和应用爬虫技术，同时也需要注意合法合规地使用爬虫工具。动态渲染页面的爬取：使用selenium库驱动浏览器获取动态渲染后的源代码。获取网页的源代码：通过请求库发起HTTP请求，主要使用requests库。爬取多页：了解URL之间的关系，注意爬取速度的限制。提取信息：分析网页源代码，提取需要的数据。

引言： 数据处理和可视化是数据分析的重要环节。本文将介绍如何使用numpy、pandas、matplotlib、pyecharts和seaborn等库进行数据清洗和可视化，通过具体的例子演示这些工具的基本功能和使用方法。

导言在学习和使用Python编程语言过程中，有一些常见的易错易忘的知识点。本篇文章将对这些知识点进行整理和总结，以便大家能够更好地理解和运用它们。

例如，使用+可以连接字符串，*可以重复字符串，[]用于索引获取元素，s[起始:终止:步长]用于切片。一些常用的方法有index()用于获取索引，count()用于统计某个元素出现次数，sort()用于排序，append()用于在末尾添加元素，extend()用于添加每个元素，insert()用于在指定位置添加元素，pop()用于删除最后一个元素，remove()用于删除指定元素，clear()用于清空列表，copy()用于进行浅拷贝，del用于删除指定索引处的元素。你可以使用{}或dict()来创建字典。

导言： 本文旨在整理Excel中常用易忘易错的知识点，包括满足条件的单元格数、累计求和、条件求和、条件格式、日期时间和常用图表等。通过学习这些知识，能够更有效地运用Excel进行数据分析和处理。希望这篇文章能够帮助你巩固Excel的常用知识，避免易忘易错的情况发生，并在数据分析工作中取得更好的效果。让我们一起来掌握这些实用的Excel技巧吧！（如有修改或补充，欢迎交流哦🤭）