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数据分析之AB测试---实操常见问题及处理方法
AB实验流程以一个实际的业务场景去描述AB实验流程,限定场景来减少和面试官的信息差,确保沟通高效可以以自己简历上某个相关项目的场景来举例,或者以面试的岗位对应的业务来举例子。不能光自己说,要让面试官参与进来,引导面试官往自己熟悉的内容提问,从被动转为主动。回答要有逻辑性,简洁、准确的表达。还是延用之前提到的项目案例,假设之前抖音拍摄页面中右下角相册功能的icon 由相册图标改为 用户相册的最新一张照片这个案例写在了我的简历中。原创 2025-03-31 20:39:03 · 128 阅读 · 2 评论 -
数据分析之Excel使用指南
如何自定义数据格式,比如这里8月销售大于7月销售,将其显示为绿色并添加向上的箭头,8月销售小于7月销售,将其显示为红色并添加向下的箭头。选择需要设置数据格式的区域,右键点击设置单元格格式,输入如下的格式代码,该代码可分为两部分,用分号隔开,第一部分是对大于0的值设置格式:[绿色][>0]▲0,表示字体颜色为绿色,显示▲,0表示原数,第二部分是对小于0的值设置格式:[红色][<0]▼0,表示字体颜色为红色,显示▼,0表示原数。[绿色][>0]▲0;[红色][<0]▼0。原创 2025-04-28 13:02:39 · 82 阅读 · 0 评论 -
数据分析之统计学基础知识
z-score 标准化(zero-mean normalization)也叫标准差标准化,该方法使得经过处理的数据符合标准正态分布,即均值为0,标准差为1,其转化函数为:y=(x−μ)/σ,其中μ为所有样本数据的均值,σ为所有样本数据的标准差。调和平均是把n个数字的倒数的和作为分母,把n作为分子的值,只有在数据为正值时才能计算。中值在年收入和储蓄额等的集中趋势的度量中被使用,虽然年收入和储蓄额多的人只是少数,但由于金额极大,平均值也很大,能看出与普通人的感觉有距离,这时就可以采用中值。原创 2025-04-28 10:47:58 · 53 阅读 · 0 评论 -
数据分析师-概率论与数理统计-基础
多维随机变量是由多个单维随机变量组成的向量。XX1X2XnXX1X2...Xn联合分布 (Joint Distribution):联合概率 P(X=x,Y=y)(离散型) 或 联合概率密度函数 f(x,y)(连续型),描述两个或多个变量的联合行为。原创 2025-04-28 10:45:55 · 45 阅读 · 0 评论 -
数据分析之AB测试基础知识
在 A/B 测试中,零假设是两组的指标是相同的,当假设检验推断出两组指标不同,但事实上两组指标相同时,就是第一类错误。原创 2025-03-18 16:13:06 · 143 阅读 · 0 评论 -
零基础小白 跟我一起学统计学常用模型(数据分析师版)
数据分析常用的统计学模型原创 2025-03-17 19:47:57 · 97 阅读 · 0 评论 -
数据分析之Excel数据透视表
如下为排版后的学生成绩直方图,由直方图可以看出,成绩在451-500分的学生人数最多,也就是说,本次考试学生成绩基本集中在400-550分,而高分段551-600分、601-650分以及651-700分人数较少,反映出一次考试成绩处于高分的考生在少数,处于低分的考生占三分之一左右,绝大部分考生的考试成绩在一个中位水平。Excel在数据整理、数据分析、图表制作方面有着得天独厚的优势,不仅可以对数据做清洗,而且,还能对特定数据做分析,挖掘数字背后的意义,并且,支持多种图表类型的创建,将数据具象化。原创 2025-03-09 19:38:02 · 161 阅读 · 0 评论 -
Python-Numpy库之数组操作与计算
对于多维数组,它的通用计算公式如下,即结果数组中的每个元素都是:数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和: dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])。**numpy.ravel() 展平的数组元素,顺序通常是"C风格",返回的是数组视图(view,有点类似 C/C++引用reference的意味),修改会影响原始数组。这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性。原创 2025-03-08 13:09:15 · 79 阅读 · 0 评论 -
基础学习之Python-Numpy库
数据分析中常用python-numpy库,本篇文章对numpy库的基础知识进行了一个简单的概述原创 2025-03-08 09:57:40 · 78 阅读 · 0 评论 -
python基础知识
python基础知识,包括python数据类型、三大控制流等基础语法知识原创 2025-03-05 14:32:45 · 52 阅读 · 0 评论 -
利用Python-Pandas库进行数据分析基础操作
通过调用pandas库中的各种方法,实现对数据进行预处理、分组聚合、排序等操作原创 2025-03-05 13:06:52 · 122 阅读 · 0 评论 -
零基础学习MySQL基础,新手小白一起集合喽!!!
零基础学习MySQL基础原创 2025-02-25 16:28:37 · 949 阅读 · 0 评论 -
跟着我一起学习MySQL高级应用
MySQL高级应用,包括窗口函数、偏移分析函数、日期函数等原创 2025-03-03 12:39:45 · 760 阅读 · 0 评论 -
基础学习Python-Pandas库
学习python之pandas库原创 2025-03-04 17:13:28 · 182 阅读 · 0 评论