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數(shù)字人bot

有什么BI工具值得推薦？用了很多個(gè)還是永洪Desktop最順手

使用永洪產(chǎn)品一年多了，以前的desktop還不是免費(fèi)的，沒想到隨著產(chǎn)品的升級(jí)，永洪desktop不僅沒有增加收費(fèi)，而且還變成了免費(fèi)的，為大家數(shù)據(jù)分析提供了有力支持。以前也使用過其他的BI產(chǎn)品，比如tableau，但是tableau只能試用14天，后面需要收費(fèi)。而且，永洪desktop和tableau對(duì)比起來(lái)，永洪desktop更貼合中國(guó)企業(yè)的需求，滿足中國(guó)數(shù)據(jù)分析師的需求。首先，永洪desktop

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啊啊啊啊啊吖

安裝jupyter notebook目錄插件

jupyter notebook頁(yè)面代碼多了以后，經(jīng)常會(huì)需要往前查看內(nèi)容，但鼠標(biāo)滑動(dòng)尋找內(nèi)容太容易眼花且效率很低。我們可以通過添加目錄插件來(lái)幫助我們提高效率1、安裝啟動(dòng) Anaconda Promptstep1 執(zhí)行下面命令pip install jupyter_contrib_nbextensions step2 執(zhí)行下面命令jupyter contrib nbextension in

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啊啊啊啊啊吖

測(cè)試Python是否安裝成功

驗(yàn)證安裝是否成功啟動(dòng)開發(fā)工具jupyter notebook創(chuàng)建代碼文件

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啊啊啊啊啊吖

提問：請(qǐng)問我在電商企業(yè)做營(yíng)銷，有哪些模型或者思維可參考

4P 模型：營(yíng)銷策略制定工具，從品牌商的角度出發(fā)考慮問題 4C 模型：從消費(fèi)者的角度出發(fā)考慮問題轉(zhuǎn)化漏斗轉(zhuǎn)化漏斗：如何提高轉(zhuǎn)化率產(chǎn)品的商業(yè)轉(zhuǎn)化路徑一共有 8 個(gè)環(huán)節(jié)，各個(gè)環(huán)節(jié)都是環(huán)環(huán)相扣的，可以通過施加人為的影響或者其他手段，來(lái)引導(dǎo)用戶完成當(dāng)前環(huán)節(jié)從而進(jìn)入下一個(gè)環(huán)節(jié)，最終的目的都是為了達(dá)到最后一個(gè)環(huán)節(jié)即達(dá)成合作

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提問：有算法模型一些應(yīng)用場(chǎng)景羅列嗎，我想總結(jié)

分類：風(fēng)險(xiǎn)分析，客戶挽留分析，欺詐探測(cè)回歸：收益率分析，收入預(yù)測(cè)，信用價(jià)值預(yù)測(cè)，客戶潛在價(jià)值預(yù)測(cè)聚類：客戶分割關(guān)聯(lián)規(guī)則：交叉銷售，捆綁銷售預(yù)測(cè)：時(shí)間序列，銷售預(yù)測(cè)，利率預(yù)測(cè)，損失預(yù)測(cè)

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數(shù)據(jù)從哪來(lái)——數(shù)據(jù)的收集

按照形式可將我們常用的材料分為：運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)資料外部情報(bào)材料調(diào)查問卷資料行業(yè)業(yè)務(wù)資料政策法規(guī)資料按分析角度收集材料：縱向分析材料：按照時(shí)間收集，當(dāng)前與歷史資料橫向分析材料：不同地域、同行業(yè)相關(guān)產(chǎn)品、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等全面客觀材料：研究對(duì)象正負(fù)面資料深度廣度材料：有具體典型的資料及全而綜合性資料認(rèn)真鑒別資料，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、真實(shí)性，統(tǒng)計(jì)口徑相同

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一個(gè)好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告有幾點(diǎn)要求

一個(gè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析報(bào)告的特征有以下幾點(diǎn)：數(shù)量性：統(tǒng)計(jì)數(shù)量為基礎(chǔ)，從定量分析入手，逐步上升到定性認(rèn)識(shí) 實(shí)用性：直接用于科學(xué)決策及研究準(zhǔn)確性：用準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)說(shuō)明觀點(diǎn) 時(shí)效性：報(bào)告發(fā)布的時(shí)效是統(tǒng)計(jì)信息價(jià)值的重要條件通俗性：寫作應(yīng)當(dāng)大眾化，結(jié)構(gòu)上，要考慮人們思考和閱讀的習(xí)慣

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詹惠兒

怎樣指定pandas_profiling的安裝版本

問：想問一下怎樣指定pandas_profiling的安裝版本，已經(jīng)安裝上'2.5.0'版本了，想卸載了重新安裝'2.3.0'的版本答：這是用pip安裝指定版本第三方庫(kù)的命令：pip install pandas_profiling==2.3.0，如果已經(jīng)安裝了最新版，可以不用再卸載重裝，這個(gè)影響不大。

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詹惠兒

前面提到的30%-75%缺失數(shù)據(jù)用虛擬變量填補(bǔ)，0代表缺失，1無(wú)缺失，那么填充完這一列怎么理解

問：前面提到的30%-75%缺失數(shù)據(jù)用虛擬變量填補(bǔ)，0代表缺失，1無(wú)缺失，那么填充完這一列怎么理解，這一列還能放入決策樹模型嗎，感覺解釋不了答：缺失值單獨(dú)作為一類時(shí)，值是1代表該變量為缺失，0代表該變量不缺失，是可以放進(jìn)模型的，不過解釋起來(lái)不太好，只能說(shuō)是以該變量是否缺失為參考，這樣處理是為了不損失其他數(shù)據(jù)信息

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詹惠兒

python的元組一般什么時(shí)候才用？

問：python的元組一般什么時(shí)候才用？答：python中列表與元組的特點(diǎn)總結(jié)如下：列表：動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)，長(zhǎng)度大小可變，可對(duì)元素進(jìn)行增刪查改等操作，但儲(chǔ)存內(nèi)存較大，性能偏差；元祖：靜態(tài)存儲(chǔ)，長(zhǎng)度大小固定，不可隨意更新數(shù)據(jù)，內(nèi)存占用空間小，處理速度快；由其特點(diǎn)可知二者的使用場(chǎng)景為：列表：需隨時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更改，不考慮性能；元祖：1. 數(shù)據(jù)需要被“鎖定”，不能隨意更改；2. 對(duì)性能有要求，如遍歷；3. 作為

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詹惠兒

python報(bào)錯(cuò)SyntaxError: 1nvalid syntax

問：python報(bào)錯(cuò)SyntaxError: 1nvalid syntax答：檢查代碼可以看到代碼最后多了個(gè) b，不符合python編寫規(guī)范，把b刪除即可。

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powerbi中按月求平均值和exce中得出的結(jié)果怎么不一樣？

問：powerbi中按月求平均值和exce中得出的結(jié)果怎么不一樣？答：根據(jù)源數(shù)據(jù)對(duì)比，發(fā)現(xiàn)是因?yàn)閑xcel中均值計(jì)算方法不對(duì)，excel中均值計(jì)算公式為：“SAIC所有頁(yè)面求和的點(diǎn)擊”/每個(gè)月的天數(shù)，應(yīng)該改成：“當(dāng)月SAIC所有頁(yè)面求和的點(diǎn)擊”/“當(dāng)月天數(shù)”

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詹惠兒

CMD命令是指什么

問：這個(gè)cmd是指哪里啊答;鍵盤按 windows+r,然后輸入cmd，回車在彈出的黑窗口，輸入相應(yīng)代碼，按回車執(zhí)行即可

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liting李

如何確認(rèn)兩個(gè)變量的相關(guān)性?

相關(guān)分析或者回歸分析，研究現(xiàn)象之間是否具有某種依存關(guān)系用相關(guān)分析。確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系用回歸分析

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mysql的select后可以加哪些數(shù)據(jù)

問：mysql的select后可以加哪些數(shù)據(jù)答：select子句中可以出現(xiàn)字段名、*、常量、公式、表達(dá)式、函數(shù)，以及還有變量、自定義函數(shù)。

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詹惠兒

在sql集訓(xùn)的面試題中，對(duì)于給出的答案：5歲以下的男生客戶訂單金額大于5000的應(yīng)該只有一個(gè)客戶啊，但是答案是兩個(gè)男生

問：在sql集訓(xùn)的面試題中，對(duì)于給出的答案：5歲以下的男生客戶訂單金額大于5000的應(yīng)該只有一個(gè)客戶啊，但是答案是兩個(gè)男生，所以不是很理解，答：答案可參考以下做法，同時(shí)將紅框內(nèi)的改成Age>=25 and Age

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time庫(kù)中的unix時(shí)間戳，如何轉(zhuǎn)化為datetime.date 類?

問：time庫(kù)中的unix時(shí)間戳，如何轉(zhuǎn)化為datetime.date 類?答：用實(shí)例的方法.fromtimestamp()即可，比如我們有當(dāng)前的時(shí)間戳current _timestamp:上面的時(shí)間戳我們?nèi)绻氆@得其中的日期的話，可以使用datetime date .fromtimestamp()方法直接轉(zhuǎn)換:

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為什么sql的窗口函數(shù)使用不了，怎么顯示排名類？

問：為什么sql的窗口函數(shù)使用不了，怎么顯示排名類？答：檢查下mysql的版本是否為8.0版本，窗口函數(shù)是mysql8.0版本的新功能，如果是5.7版本，可以先將版本進(jìn)行升級(jí)再使用窗口函數(shù)，也可以在mysql5.7中使用關(guān)聯(lián)子查詢實(shí)現(xiàn)同樣的功能，例如查詢?nèi)嗝總€(gè)科目的某個(gè)排名段的學(xué)生；比如用一個(gè)查詢語(yǔ)句查詢出一張表中，語(yǔ)文、數(shù)學(xué)成績(jī)的前三名。一般這類題只需要查詢一張表，同時(shí)需要這張表“自己關(guān)聯(lián)自己

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詹惠兒

pandas讀入數(shù)據(jù)文件時(shí)報(bào)以下錯(cuò)誤提醒OSEror: Initializing from file failed

問：pandas讀入數(shù)據(jù)文件時(shí)報(bào)以下錯(cuò)誤提醒，該怎么解決？答：在函數(shù)pd.read_csv內(nèi)添加參數(shù)engine='python'即可，這是因?yàn)檎{(diào)用pandas的read_csv()方法時(shí)，默認(rèn)使用C engine作為parser engine，而當(dāng)文件名中含有中文的時(shí)候，用C engine在部分情況下就會(huì)出錯(cuò)，通過指定engine為Python就可以了

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在mysql建表時(shí)，為什么我查詢出的數(shù)據(jù)和前面我插入數(shù)據(jù)的順序不一致，mysql會(huì)自定打亂數(shù)據(jù)的順序嗎?

問：在mysql建表時(shí)，為什么我查詢出的數(shù)據(jù)和前面我插入數(shù)據(jù)的順序不一致，mysql會(huì)自定打亂數(shù)據(jù)的順序嗎?答：在mysql的查詢語(yǔ)句中，如果該查詢語(yǔ)句沒有order by子句，則結(jié)果集按照數(shù)據(jù)的主鍵順序進(jìn)行排序輸出，這里原數(shù)據(jù)是按照cstime字段排序，當(dāng)在mysql中輸出時(shí)，按照主鍵（uid，cstime）的順序，即先按照字段uid升序，再按照字段cstime升序的順序來(lái)輸出結(jié)果。

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