
用Python分析了數(shù)千個(gè)微信昵稱(chēng)后,我們發(fā)現(xiàn)了這些規(guī)律...
01
前言
這是一篇技術(shù)文,但又不是一篇技術(shù)文,今天分享的是,當(dāng)筆者獲取了微信小程序英文取名的3500多個(gè)微信用戶昵稱(chēng)、年齡段后,分析得到下面結(jié)果。
02
Let's get it
1.基本信息獲取
訪問(wèn)英文取名的用戶基本信息接口,獲取英文取名用戶微信名(Nick names)、訪問(wèn)次數(shù)(Count)、總數(shù)據(jù)集(Response data),并將微信名存入文件。
# 獲取所有用戶數(shù)量和相關(guān)信息
def get_json():
# 獲取入口
search_url = '英文取名用戶接口,歡迎掃碼使用英文取名,生成一個(gè)最適合你的英文名'
# 發(fā)送http請(qǐng)求,獲取請(qǐng)求頁(yè)面
search_response = requests.get(search_url)
# 設(shè)置編碼
search_response.encoding = 'UTF-8'
# 將頁(yè)面轉(zhuǎn)變成json代碼格式
search_json = search_response.json()
# 獲取我們需要的數(shù)據(jù),是列表格式
our_data = search_json['ResponseData']
list_len = len(our_data)
print('總用戶數(shù)有:' + str(list_len))
user_visit_numbers = 0
data_research = 0
NickName = []
for x in our_data:
user_numbers = x['Count'] + user_visit_numbers
if x['NickName'] == '':
data_research += 1
NickName.append(x['NickName'])
print("微信名獲取失敗量:"+str(data_research))
print(NickName)
name = ['微信名稱(chēng)']
file_test = pd.DataFrame(columns=name, data=NickName)
file_test.to_csv(r'I:/data.csv', encoding='utf-8',index=False)
print('總訪問(wèn)量:' + str(user_visit_numbers))
運(yùn)行結(jié)果:
總用戶數(shù)有:3549
微信名獲取失敗量:0
總訪問(wèn)量:4573
2.讀取所有微信名,數(shù)據(jù)分類(lèi)
(1)讀取微信名
# 讀取文件,取出微信名
def get_name():
NickName = []
with open('I:/data.csv','r',encoding='utf8') as file :
i = 0
for line in file:
if i == 0: # 去除表頭
i = 1
continue
line = line.strip() # 去除換行符
NickName.append(line)
return NickName
(2)數(shù)據(jù)分為以下六大類(lèi)
# ch :Chinese
ch_name_number = 0
ch_name = []
# en :English
en_name_number = 0
en_name = []
# di : digtal
di_name_number = 0
di_name = []
# img : image
img_name_number = 0
img_name = []
# ch_di : Chinese and digtal
ch_di_name = []
# other : other
oth_name_number = 0
oth_name = []
(3)數(shù)據(jù)分類(lèi)判斷
# 昵稱(chēng)全中文判斷
def is_all_ch(keyword):
for c in keyword:
# 包含常見(jiàn)中文字符
if not ('\u4e00' <= c <= '\u9fa5'):
return False
return True
# 昵稱(chēng)全英文判斷
def is_all_en(keyword):
# 不能全部為空格或者首位為空格
if all(ord(c) == 32 for c in keyword) or keyword[0] == ' ':
return False
# 允許空格和英文并存(例如:Xist A)
if not all(65 < ord(c) < 128 or ord(c) == 32 for c in keyword):
return False
return True
# 昵稱(chēng)全數(shù)字判斷
def is_all_di(keyword):
for uchar in keyword:
if not (uchar >= '\u0030' and uchar <= u'\u0039'):
return False
return True
# 昵稱(chēng)包含表情圖判斷
def have_img(keyword):
# 下面是大部分圖片的一個(gè)unicode編碼集
# 詳情查看:https://en.wikipedia.org/wiki/Emoji
img_re = re.compile(u'['
u'\U0001F300-\U0001F64F'
u'\U0001F680-\U0001F6FF'
u'\u2600-\u2B55]+',
re.UNICODE)
if img_re.findall(keyword) :
return True
return False
# 中文+數(shù)字昵稱(chēng)判斷
def is_ch_di(keyword):
for c in keyword:
if not ('\u4e00' <= c <= '\u9fa5') and not (c >= '\u0030' and c <= u'\u0039'):
return False
return True
(4)數(shù)據(jù)歸類(lèi)計(jì)算各類(lèi)數(shù)量
list_name = get_name()
print("總共有:"+str(len(list_name))+"個(gè)微信名")
for i in range(len(list_name)):
result = classification_name(list_name[i])
if result == 'ch': # 中文
ch_name_number +=1
ch_name.append(list_name[i])
if result == 'en': # 英文
en_name_number +=1
en_name.append(list_name[i])
if result == 'di': # 數(shù)字
di_name_number +=1
di_name.append(list_name[i])
if result == 'img': # 含表情
img_name_number +=1
img_name.append(list_name[i])
if result == 'ch_di': # 中文和數(shù)字
ch_di_name_number +=1
ch_di_name.append(list_name[i])
if result == 'other': # 其他
oth_name_number +=1
oth_name.append(list_name[i])
print("純中文昵稱(chēng)個(gè)數(shù):"+ str(ch_name_number))
# print(ch_name)
print("純英文昵稱(chēng)個(gè)數(shù):"+ str(en_name_number))
#print(en_name)
print("純數(shù)字昵稱(chēng)個(gè)數(shù):"+ str(di_name_number))
# print(di_name)
print("包含表情圖昵稱(chēng)個(gè)數(shù):"+ str(img_name_number))
# print(img_name)
print("中文和數(shù)字混合昵稱(chēng)個(gè)數(shù):"+ str(ch_di_name_number))
print(ch_di_name)
print("其他昵稱(chēng)個(gè)數(shù):"+ str(oth_name_number))
# print(oth_name)
運(yùn)行結(jié)果:
總共有:3549個(gè)微信名
純中文昵稱(chēng)個(gè)數(shù):1514
純英文昵稱(chēng)個(gè)數(shù):569
純數(shù)字昵稱(chēng)個(gè)數(shù):9
包含表情圖昵稱(chēng)個(gè)數(shù):400
中文和數(shù)字混合昵稱(chēng)個(gè)數(shù):19
其他昵稱(chēng)個(gè)數(shù):1038
3.獲取用戶畫(huà)(只獲取用戶年齡段)
訪問(wèn)英文取名用戶畫(huà)像接口,獲取近30天活躍用戶和新用戶的年齡段。
# 獲取用戶年齡段
def get_data():
# 獲取token,并處理
t = get_token().strip('"')
# 然后將處理后的token值和其他參數(shù)作為post方式的參數(shù)值,調(diào)用用戶畫(huà)像api
post_user_api = " https://api.weixin.qq.com/datacube/getweanalysisappiduserportrait?access_token="
post_user_url = post_user_api + t
# 訪問(wèn)獲取概況數(shù)據(jù) (近一個(gè)月的數(shù)據(jù)情況)
data = json.dumps({
"begin_date" : "2018-07-21",
"end_date" : "2018-08-19"})
# 獲取信息
user_portrait_data = get_info(post_user_url, data)
# 時(shí)間段
ref_date = user_portrait_data['ref_date']
# 新用戶
visit_uv_new = user_portrait_data['visit_uv_new']
活躍用戶
visit_uv = user_portrait_data['visit_uv']
# 年齡段
print(ref_date )
print((visit_uv_new['ages']))
print((visit_uv['ages']))
運(yùn)行結(jié)果:
# id : 為年齡段序號(hào) name :年齡段名稱(chēng) value : 該年齡段人數(shù)
20180721-20180819
[{'id': 0, 'name': '未知', 'value': 6}, {'id': 1, 'name': '17歲以下',
'value': 18}, {'id': 2, 'name': '18-24歲', 'value': 118}, {'id': 3,
'name': '25-29歲', 'value': 75}, {'id': 4, 'name': '30-39歲', 'value':
81}, {'id': 5, 'name': '40-49歲', 'value': 14}, {'id': 6, 'name':
'50歲以上', 'value': 7}]
[{'id': 0, 'name': '未知', 'value': 6}, {'id':
1, 'name': '17歲以下', 'value': 20}, {'id': 2, 'name': '18-24歲', 'value':
147}, {'id': 3, 'name': '25-29歲', 'value': 88}, {'id': 4, 'name':
'30-39歲', 'value': 95}, {'id': 5, 'name': '40-49歲', 'value': 20}, {'id':
6, 'name': '50歲以上', 'value': 10}]
03
來(lái)點(diǎn)有趣的:數(shù)據(jù)清洗、分析
1.微信名稱(chēng)類(lèi)型數(shù)據(jù)可視化分析
核心代碼:
# 1.微信名分類(lèi):玫瑰餅圖
from pyecharts import Pie
# 數(shù)據(jù)獲取自上面代碼
attr = ["純中文昵稱(chēng)", "純英文昵稱(chēng)", "純數(shù)字昵稱(chēng)", "包含表情圖昵稱(chēng)", "中文和數(shù)字混合昵稱(chēng)", "其他昵稱(chēng)"]
v1 = [1514, 569, 9, 400, 19, 1038]
pie = Pie("微信名分類(lèi)餅圖", title_pos='center', width=900)
pie.add(
"占比",
attr,
v1,
center=[50, 50],
is_random=True,
radius=[30, 75],
rosetype="area",
is_legend_show=False,
is_label_show=True,
)
pie.render("render_01.html")
運(yùn)行效果:
微信昵稱(chēng)類(lèi)別玫瑰餅圖
從中可以看出,微信昵稱(chēng)為全中文的占比最多,占有42.66%,其次為其他昵稱(chēng)(中英文混合、字符等類(lèi)型),占有29.25%。
再比較大的類(lèi),就是純英文昵稱(chēng),占有16.03%,以及包含表情包昵稱(chēng)的,占有11.27%,純數(shù)字昵稱(chēng)和中文數(shù)字混合昵稱(chēng),相對(duì)占比較少。
我們常見(jiàn)的中文和數(shù)字混合昵稱(chēng),最多的就是機(jī)構(gòu)名/姓名+聯(lián)系方式,一些營(yíng)銷(xiāo)號(hào)比較常用。
相較而言,大多數(shù)人還是喜歡,用純中文來(lái)作昵稱(chēng),既體現(xiàn)一種文化情懷,又簡(jiǎn)明扼要地介紹了自己 ,比如我的微信名就是老表,這是我初中時(shí)候的一個(gè)綽號(hào),朋友們一說(shuō)老表,不一定是在說(shuō)親戚,有可能在說(shuō)我,哈哈哈。
2. 微信用戶年齡段可視化分析
核心代碼:
# 2.用戶年齡段:玫瑰餅圖
from pyecharts import Pie
# 數(shù)據(jù)獲取自上面代碼
attr = ["未知", "17歲以下", "18-24歲", "25-29歲", "30-39歲", "40-49歲","50歲以上"]
v1 = [12, 38, 265, 163, 176, 34,17]
pie = Pie("微信用戶年齡段餅圖", title_pos='center', width=900)
pie.add(
"占比",
attr,
v1,
center=[50, 50],
is_random=True,
radius=[30, 75],
rosetype="area",
is_legend_show=False,
is_label_show=True,
)
pie.render("render_02.html")
運(yùn)行效果:
用戶年齡段分布玫瑰餅圖
從中可以看出,年齡段中,18-24歲的95-00后占比最多,達(dá)到37.59%,接下來(lái)是30-39歲的80-90后,占比達(dá)到24.97%,緊隨其后的為25-29歲的90-95后,占比達(dá)23.12%,其他年齡段可大概分為兩類(lèi):偏兒童類(lèi)和偏老人類(lèi),一共占比10.21%。
我個(gè)人覺(jué)得,這類(lèi)人群少的原因是:小孩、老人玩微信的少,更不用說(shuō)微信小程序了,對(duì)于小孩來(lái)說(shuō),微信的作用就是玩游戲(登錄賬號(hào)),對(duì)于老人來(lái)說(shuō),微信主要用來(lái)聊天,已經(jīng)是比較復(fù)雜的了,小程序使用可能對(duì)老人來(lái)說(shuō)就更復(fù)雜了,也缺少必要性。
3. 詞云分析微信名稱(chēng)哪些詞語(yǔ)、表情包更受歡迎?
(1)繼續(xù)使用pyecharts生成詞云圖
核心代碼:
# 清洗數(shù)據(jù),生成詞云圖
def split_word(test_str):
test_str = re.sub('[,,。. \r\n]', '', test_str)
# jieba 詞語(yǔ)
segment = jieba.lcut(test_str)
words_df = pd.DataFrame({'segment': segment})
# quoting=3 表示stopwords.txt里的內(nèi)容全部不引用
stopwords = pd.read_csv(r"H:\PyCoding\ Analysis_wx_name\stopwords.txt", index_col=False, quoting=3, sep="\t", names=['stopword'], encoding='utf-8')
words_df = words_df[~words_df.segment.isin(stopwords.stopword)]
words_stat = words_df.groupby(by=['segment'])['segment'].agg({"計(jì)數(shù)": numpy.size})
words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["計(jì)數(shù)"], ascending=False)
test = words_stat.head(200).values
codes = [test[i][0] for i in range(0,len(test))]
counts = [test[i][1] for i in range(0,len(test))]
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("微信昵稱(chēng)", codes, counts, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('render_03.html')
運(yùn)行效
pyecharts詞云圖
4. 使用Wordcloud+matplotlib,生成高級(jí)一點(diǎn)的詞云圖:
核心代碼:
# 下下期好好講一下matplotlib繪圖可視化,挺有意思的
# 調(diào)用get_name函數(shù)獲取全部微信名
text = get_name()
# 調(diào)用jiebaclearText函數(shù),清洗數(shù)據(jù)(該函數(shù)和上面切詞思想一樣)
text1=jiebaclearText(text)
#產(chǎn)生詞云圖
bg = plt.imread(r"G:\small_pig.jpg")
#生成詞云
wc=WordCloud(
background_color="wathet", #設(shè)置背景為白色,默認(rèn)為黑色
mask=bg, # 設(shè)置詞云內(nèi)容范圍(除指定圖片白色區(qū)域的其他區(qū)域都將覆蓋詞云內(nèi)容)
margin=10, #設(shè)置圖片的邊緣
max_font_size=70, #顯示的最大的字體大小
random_state=20, #為每個(gè)單詞返回一個(gè)PIL顏色
font_path='G:\simkai.ttf' #中文處理,用系統(tǒng)自帶的字體
# 可以在這里下載這個(gè)字體:http://www.font5.com.cn/font_download.php?id=534&part=1245067666
).generate(text1)
#為圖片設(shè)置字體
my_font=fm.FontProperties(fname='G:\simkai.ttf')
# 圖片背景
bg_color = ImageColorGenerator(bg)
# 開(kāi)始畫(huà)圖
plt.imshow(wc.recolor(color_func=bg_color))
# 為云圖去掉坐標(biāo)軸
plt.axis("off")
# 保存云圖
wc.to_file("render_04.png")
5.詞云輪廓原圖:
這是您的專(zhuān)屬社會(huì)人
運(yùn)行效果:
wordcloud詞云圖
由于第二種方法無(wú)法解析表情圖,所以沒(méi)有表情出現(xiàn),除此之外,這兩種方法顯示的詞云圖內(nèi)容,幾乎大同小異。
通過(guò)詞云圖,我們一眼看出,大家使用最多的,除開(kāi)中文后,就是表情圖了,你的微信朋友圈里,是否也有這樣的大紅嘴唇,我的好像有,哈哈哈~
當(dāng)我們單純來(lái)看詞云中的中文時(shí),發(fā)現(xiàn)像太陽(yáng)、陽(yáng)光、微笑、可愛(ài)、開(kāi)心、愛(ài)、未來(lái)等比較積極向上的詞語(yǔ),還是比較受大家喜歡的,也體現(xiàn)出大家的內(nèi)心的積極、樂(lè)觀,當(dāng)然還有像麗麗、徐、陳等這樣的姓名部分,在昵稱(chēng)中大家也使用得比較多,但也不缺乏有像悲傷、涼這樣比較冷色的詞語(yǔ)。
04
微信昵稱(chēng)為全中文,可以分為兩大類(lèi):自己的真名和其他昵稱(chēng)。
直接用自己的姓名,當(dāng)微信昵稱(chēng)的人,性格大多是直來(lái)直往的那種,待人比較坦誠(chéng)。
他們的微信,一般用于熟人社交和日常辦公,平時(shí)不會(huì)隨便加不熟的人,就算用真名,也不怕泄露個(gè)人信息,來(lái)個(gè)不恰當(dāng)?shù)谋扔鳎翰蛔鎏澬氖?,不怕鬼敲門(mén),哈哈哈。
為其他昵稱(chēng)的人,大多有自己的看法,也許昵稱(chēng)是自己對(duì)未來(lái)的一種期望,也許昵稱(chēng)是自己對(duì)生活的一種態(tài)度,或者是一些無(wú)厘頭的話語(yǔ),炫酷的話語(yǔ)。(猜測(cè))
出于個(gè)人喜好或工作需求,有些人會(huì)給自己取一個(gè)容易記的、叫著順口的英文名,比如Tom、Abby、Jason,并常常在自我介紹的時(shí)候,讓大家可以用英文名字稱(chēng)呼自己。
對(duì)他們而言,英文名就相當(dāng)于自己的第二個(gè)名字,用它做微信名,和用本名沒(méi)什么太大的區(qū)別。
也有的人會(huì)刻意避開(kāi),那些常見(jiàn)的英文名,取一些更小眾的,他們更在意提高自己的“逼格”,喜歡標(biāo)新立異,追求時(shí)尚和前衛(wèi)。(猜測(cè))
有很多女生,會(huì)在微信名稱(chēng)里加上各種表情符號(hào),從上面分析的詞云圖中,可以看出,一個(gè)大紅唇大家使用最多,其他的可能是一個(gè)愛(ài)心、一朵玫瑰、一顆星星、又或是系統(tǒng)自帶的emoji表情。
她們可能覺(jué)得,這是一種特別的裝飾,能讓自己的名字,和別人有明顯的區(qū)別。
這樣的女生,大多有細(xì)膩的小心思、浪漫的生活情調(diào),和一顆蓬勃的少女心。(猜測(cè))
一般來(lái)說(shuō),會(huì)主動(dòng)在自己微信名前面,帶一個(gè)字母“A”的,大多都是整天在朋友圈里發(fā)廣告的微商或代購(gòu)。
比較正式一點(diǎn)的,用的都是“公司名+姓名”的形式,這一類(lèi)人基本都是銷(xiāo)售員或房產(chǎn)中介……或者就是真正的大佬啦~
還有一些人,會(huì)根據(jù)自己不同的工作階段,不定時(shí)更換名字后綴的。
認(rèn)識(shí)一個(gè)在某地產(chǎn)公司做人力的朋友,為了能好好享受假期,她會(huì)把微信名改成“ΧΧΧ休假中”,以便提醒那些在節(jié)假日,還私信她詢問(wèn)工作的人。
也有一些人反著來(lái),為了顯示自己特別積極,直接把微信名改成“ΧΧΧ加班中”……emmm主要是改給老板看的吧。(猜想)
不用說(shuō),這一類(lèi)都是典型的追星族,而且大多都是女生,比如吳亦凡夫人、蔡徐坤秘密女友、胡歌的小嬌妻……不出意外,她們的頭像,一般就是她們的愛(ài)豆本人。
她們平時(shí)會(huì)在微博,給偶像打Call,朋友圈也會(huì)發(fā)很多相關(guān)推薦,如果有人夸自己的愛(ài)豆,她們會(huì)覺(jué)得遇到了知音;相反地,如果有人說(shuō)她們愛(ài)豆的壞話,她們會(huì)馬上拉黑……
切記,在追星的人面前,不要輕易抬杠,不要對(duì)她的愛(ài)豆指手畫(huà)腳……(猜想)
仔細(xì)觀察長(zhǎng)輩們的微信名,就會(huì)發(fā)現(xiàn)他們,特別喜歡用四字詞作昵稱(chēng)。
這些四字詞最大的共同點(diǎn),就是都傳遞著一種歲月靜好的氛圍:“人生如茶”“花自芬芳”“上善若水”“人心依舊”“云淡風(fēng)輕”……
年輕人用獨(dú)特的微信名標(biāo)記自己,年長(zhǎng)點(diǎn)的叔叔阿姨,只是想純粹地寄托一種生活理想。(猜想)
都說(shuō)名字是人的第二張臉。微信名取得好,往往會(huì)給人留下更好的印象。你的微信名,有什么特別的含義嗎?評(píng)論區(qū)里聊一聊。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
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2025-07-09year_month數(shù)據(jù)類(lèi)型:時(shí)間維度的精準(zhǔn)切片? ? 在數(shù)據(jù)的世界里,時(shí)間是最不可或缺的維度之一,而year_month數(shù)據(jù)類(lèi)型就像一把精準(zhǔn) ...
2025-07-09CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 檢驗(yàn):數(shù)據(jù)趨勢(shì)與突變分析的有力工具? ? ? 在數(shù)據(jù)分析的廣袤領(lǐng)域中,準(zhǔn)確捕捉數(shù)據(jù)的趨勢(shì)變化以及識(shí)別 ...
2025-07-08備戰(zhàn) CDA 數(shù)據(jù)分析師考試:需要多久?如何規(guī)劃? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證作為國(guó)內(nèi)權(quán)威的數(shù)據(jù)分析能力認(rèn)證 ...
2025-07-08LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨(dú)特的門(mén)控機(jī)制,在 ...
2025-07-07統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在市場(chǎng)調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場(chǎng)調(diào)研是企業(yè)洞察市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、了解消費(fèi)者需求的重要途徑,而統(tǒng)計(jì)學(xué)方法則是市場(chǎng)調(diào)研數(shù) ...
2025-07-07CDA數(shù)據(jù)分析師證書(shū)考試全攻略? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的當(dāng)下,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策、行業(yè)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力,數(shù)據(jù)分析師也因此成為 ...
2025-07-07剖析 CDA 數(shù)據(jù)分析師考試題型:解鎖高效備考與答題策略? CDA(Certified Data Analyst)數(shù)據(jù)分析師考試作為衡量數(shù)據(jù)專(zhuān)業(yè)能力的 ...
2025-07-04SQL Server 字符串截取轉(zhuǎn)日期:解鎖數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵技能? 在數(shù)據(jù)處理與分析工作中,數(shù)據(jù)格式的規(guī)范性是保證后續(xù)分析準(zhǔn)確性的基礎(chǔ) ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師視角:從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動(dòng)力,CDA(Certifie ...
2025-07-04CDA 數(shù)據(jù)分析師:開(kāi)啟數(shù)據(jù)職業(yè)發(fā)展新征程? ? 在數(shù)據(jù)成為核心生產(chǎn)要素的今天,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)價(jià)值愈發(fā)凸顯。CDA(Certified D ...
2025-07-03