qq_39984050的博客

power BI 数据可视化分析spss 分析

数据介绍数据来源：科赛下载的上海1-9月份链家二手房交易数据数据集大小：共23440条记录，11个字段。分别是：房源名称、房源id、经度、纬度、所在省份、所在城市、主城市、下辖区、楼盘id、成交日期、成交价格（万）、成交均价元平、挂牌价格（万）、房屋户型、所在楼层、建筑面积、户型结构、套内面积、建筑类型、房屋朝向、建成年代、装修情况、建筑结构、供暖方式、梯户比例、产权年限、配备电梯、链家编号、交易权属、挂牌时间、房屋用途、房屋年限、房权所属、成交周期（天）、调价（次）、带看（次）、关注（人）、浏览（次

SQL基础28第一阶段insert 插入数据update 更新替换delete 删除表中的行第一阶段 扩充连接MySQL数据库服务器事务索引插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入第一阶段insert 插入数据我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的

from_unixtime(unix_timestamp(cast(haofang_date as string),'yyyyMMdd'),'yyyy-MM-dd'), concat(substr(cast(haofang_date as string),1,4), '-',substr(cast(haofang_date as string),5,2), '-',substr(cast(haofang_date as string),7,2)),第一种将整型的日期值转成string类型， .

一、前言 用户增长对企业非常重要，主要包括： 新增、留存、召回 。本文介绍一个实用的分析留存率的方法： Cohort Analysis （群组分析），APP的下载量越高并不是说产品就越好，产品若没有很好的留存，花费大量时间和资源来挖掘新客户也将是竹篮打水一场空。群组分析有利于衡量用户在每个漏斗的用户流失节点、用户流失数据，从而帮助你发现产品的用户的行为模式和用户增长点。从本质上讲，群组分析Cohort Analysis为你提供了一种数据驱动的方法，用群组分析Cohort Analysis方法，可以来帮助提

select * from studentwhere month（s_birth）=month（‘2019-03-25’）where month（s_birth）=month（now（））

销售情况分析客单价件单价购物篮系数客户分析性别年龄职业城市居住时长婚姻状况产品分析1、Top10畅销商品、数量及占比2. 二八法则验证结论转https://zhuanlan.zhihu.com/p/122300317?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&utm_oi=8...

转 知乎 imyh数据来源 https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.kaggle.com/rush4ratio/video-game-sales-with-ratings字段解析Name：游戏名称Platform：游戏平台Year_of_Release：发行时间Genre：游戏类型Publisher：发行商NA_Sales：北美的游...

转 公众号 羽风数据分析数据源：天池UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间提出问题1.整体数据指标进行分析，如PV，UV，日均PV，日均UV，用户的购物情况，用户的复购率2.各个行为阶段进行漏斗转化3.对类别进行分析4.根据时间维度（时间，星期）对用户的行为进行分析5.根据RFM模型对用户群进行划分，对不同客...