今天给大家分享的这篇文章，更像是一份数据分析常用网站字典，一共70个，可视化、词频词云、PPT模板等等面面俱到，值得收藏！

常看到一些报告，无论什么产品、什么业务，都是几大指标，注册用户数、活跃用户数、首次购、重复购，复购率、客单价等等，可笑的不是指标本身，而是拿业务不同的2个指标来对比，说自己多优秀！

众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

答：我们的授课是网络授课，小组制的学习方式，每个小组和体系课程都有资深的数据分析师带队学习，每个系列大概45天左右，只需要每天坚持30分钟，持续45天即可，时间安排自由，但你要按照要求打卡，进行考核

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“你觉得呢，为了能让自己吃上肉，每天早上能在全家买杯咖啡，赚更多的钱，我干了两份工作，可是还是觉得远远不够，其实上面的算法，也是最基础的算法，根本没得多那么多钱，我也不知道钱去哪儿了。

课程采用的是最大众、最好用的数据分析工具（Excel）来实现，只有掌握数据分析思路与实用方法，不论用R、SPSS、SQL，还是其他工具，都是一样的解决问题，万变不离其宗就是这个道理。

图中阴影部分刚好10个歌单，里面共计存放了2千多首单曲。这些歌单信息如下，表格中行标分别为歌曲id，所属导航类，歌单类型，创建时间，收藏量，分享量，评论数，播放数，歌单所存歌曲数。

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当下普通工薪族月薪在3－5千，京沪等一线城市中位数月薪大约为1万元。而个人收入的增长一定会受到大环境、行业景气程度和公司竞争能力的限制，当这些参照都不能高增长时，能让收入显著增加的，得靠能力和运气。

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本着认真学习的谦卑心态，加入了圈子以后先是和Simon组长学excel，然后是和小马哥学python数据分析，再然后就是一系列网上的讲座、分享，看着大神直播忙着做笔记，下载学习资料，每天学习打卡。

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R是我的一个好基友，性别男，爱好宅，我平时到他家不是PS4就是LOL打起来。最近他刚从老家济南回到上海。这次去他家，带着刚入手的新游戏，准备大战一场。满怀激动地敲门后，我却看见顶着黑眼圈来开门的R。开门后的R连招呼都没打，一头就栽倒在了我身上，我深情地看着R，“咋滴啦哥们儿，被人煮了？”R抬起空洞的双眼，“我恋爱了！"原来R在高铁上遇到了一位白富美，被迷得七荤八素，六神无主。我心想，这小子平时老老实实，没想到一来就是一见钟情。我当下决定，要帮这小子找到这位神秘白富美。在R语无伦次的描述下，我画了张这位奇女子的分析图，以下就将这位奇女子简称Q吧：可是凭一张照片也不可能找得到Q啊，总不可能去上海的大小街头去贴寻人启事吧。我袖子一撸，眉头一紧，这点事儿，不至于难得到我，真相只有一个，我决定大干一场！但是我不是什么福尔摩斯，也不是柯南道尔，没有自己的记忆宫殿，不过幸好我最近潜心研究大数据。我立刻翻阅起相关的数据研究，说不定在这里面可以找到点有用的信息。R是从济南上的车（G17，北京-上海），Q应该是在前半段上的车，我翻出一张有关高铁线路昂贵程度的分析图以及一张京沪列车的时价比图：高铁线路价格图京沪列车时价比图R出差回来的时间并不是什么节假日，根据图上的分析，Q应该是刚从家里回到上海，会在这个时候往返自己家，我推断Q应该是一个在家与上海之间经常往返的人，并不拘泥于节假日。根据上面这两张图，要使用薪资负担起G17京沪高铁的票价，那么时薪应该在110元左右，换算成月薪大约2万/月。在上海，对于一个这样年龄的姑娘，想要达到这样的薪资，那么她很有可能是个——【金融白领】。当你想到上海的金融白领时，有个地方就会在你的脑海中浮现出来——陆家嘴。可是即使知道她在陆家嘴工作，陆家嘴大大小小的金融公司数不胜数，岂不依然是大海捞针？这女孩儿身上大半是名牌儿，一定是个爱逛街的主儿，我想着如果能够找到这种金融界白富美愿意去哪儿逛街，咱来个守株待兔岂不妙哉。于是我马上翻出了商圈研究图：上海市主要商圈客流来源分布图上海一共有九大商圈，拿到客流来源，也许能找出点端倪。我撑着自己的大脑门，看着在一旁瘫坐着的R，又一头扎进了浏览器，我得再看看去陆家嘴逛街的人到底是来自哪。商圈本地化程度（聚集度）排名万万没有想到的是，陆家嘴的逛街党都是不安分的主，不仅整个商圈的分布范围之大，让我的脑门冒出涔涔细汗，对于自己商圈的喜爱程度居然排在了倒数。不行，看来陆家嘴这条线索是断了，更何况Q也不一定就是个金融才女，说不定纯粹是家里有钱，但是有一点我肯定没推错，单单冲着Q一身名牌打扮，她肯定是个白富美。那么，抛开陆家嘴这个限定，我只能来找找有没有哪里可以看到白富美爱在哪儿逛街了。白富美人均消费次数图白富美消费频率最高商户排名我在找到这两张图时，内心是雀跃的，就连旁边的R似乎也闻到了胜利的希望，在那儿开始傻笑。从这两张图上来看，要想偶遇R的梦中情人Q，咱就得往市中心去，静安寺商圈明显是个风水宝地，根据消费频率最高商户图，星巴克又显然是个不二之选，那么久光百货的星巴克则更是优中之选！地点到这儿总算是定下来了，接下来就只要看时间了，我哼着小曲儿，顺利地找到了商圈人流时变图和白富美消费时间图：

例如：在页面分析中，经常存在带？参数的页面。比如：资讯详情页面，商品页面等，都属于同一类页面。简单的分析容易造成跳出率，退出率等指标不准确的问题，通过聚类分析可以获取同类页面的准确数据用于分析场景。

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不管是朝你砸玩具的熊小孩，还是不知道如何沟通的客户，最好解决办法无非是：给你讲个故事。要让你的老板、客户或者从未谋面的听众“听话”，最好的办法，就是放弃容易引发数据恐惧症的Excel

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接着是四川、澳门等。灰色的NA值是指没有设置自己所在地的朋友，一共有70多人。另外，在国外的朋友由于微信的设置问题（很多是直接跳过省份，只有城市可以选择的），很多国外的城市被误当成了省份。

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在数据分析里面有一句话是说，80%的时间要用于数据清洗和整理，而我觉得理想的状态应该是把更多的把时间花在数据背后的洞察当中。去年11月在简书占了个坑，说要自己写一个工具来解决，今天我来填坑了。

虽然这个分布形态与全是普通玩家的结果基本一致：top10和top20的富人掌握的社会财富比例和负债的人数比例都差不多，但是仔细来看，top5富人中的全部，以及top10富人中的7位都是富二代玩家。

谁？什么？穿着赵云皮肤踩着七彩祥云要给我账号充钱的土豪在哪里？究竟是谁在给王者买单？大数据告诉我们：学生族的游戏行为虽然活跃但差钱，上班族游戏安装多且付费力较强，看来赚得多数是白领们的钱。

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Facebook甚至利用增长团队的学识推出相关举措，打击假帐户或令人反感的内容。在决定将Messenger剥离出主要服务，整合到一个自家研发的应用时，Facebook要求增长团队对整个过程进行监督。

其实应该是福利，文彤老师的课程同样提供QQ学员答疑群福利，对，你没看错，这么NB的老师亲自答疑。要知道像微博、分答等付费答疑动不动就几百块，想想都非常值了！群号获取方式见第一课时说明。

candler放出的世界100张最美面孔，欣赏着一张张超美的脸，仿佛温暖了整个冬天。在这个看脸的世界，长得好看真的是赢在起跑线上啊……我突发奇想，这些老天爷赏饭吃的美女们都是什么星座的！

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“演绎归纳和MECE”，是你的分析思考过程；“先讲结论”，是你思考完以后的表述方法。先讲结论的人，能够在一开始就抓住别人的注意力，接下来通过层层递进的方式论证结论的正确性，听众就不会迷失方向。

如果爱K歌，望京是不错的选择，7家KTV外加420家饭店可以满足你的吃喝玩乐需求，虽然离主城区略远，但是离飞机场近呀！由首都师大两校区环绕的花园桥也还行，7家KTV外加220家饭店的规模不输望京。

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原文链接：http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2017/04/12/machine-learning-algorithm-use/

从图7中可以看出，通州区早高峰通勤距离主要分布在20-40公里之间，该区间的订单量占通州通勤总量的64.8%。与此同时，还有超过10%的通勤人口要跨越40公里的距离，奔赴自己的办公室。

Function）——一旦将线性分量应用于输入，将会需要应用一个非线性函数。这通过将激活函数应用于线性组合来完成。激活函数将输入信号转换为输出信号。应用激活函数后的输出看起来像f（a

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年度行家）。「小能熊和朋友们」圈是小能熊和学员们愉快玩耍的后花园，是严肃学习者的精神园地。一句话，这是一个「专业的学习版朋友圈」。如果你想要提升时间管理和知识管理的能力，这个圈子适合你。

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级分布式文件系统。文献【19】是Weil本人在2006年顶级会议OSDI发表的有关Ceph的开山论文。文献【20】则是Weil率领他的一帮小伙伴们再次发文强调，Ceph是HDFS强有力的替代者）。

当嘴里的口香糖嚼到没味的时候，你通常有两种选择：要么做一个文明市民，把口香糖用纸包起来，再丢进垃圾箱；要么不在乎什么素质，直接把黏黏的口香糖吐到地上，粘到桌子下面或墙壁上。大部分人可能这两种都干过。

以机器学习为代表的人工智能技术，已经被业界公认为是自互联网以来最伟大的技术革命。通过深度学习算法、大数据、计算硬件这三方面的积累和跃迁，IT业界也终于迎来新一轮的范式转换（Paradigm

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由编剧数据可得，谢逢松、谢铁骊为代表的老一辈占据了榜单不少篇幅；当下还比较活跃的编剧中，王家卫、贾樟柯等人的优秀作品率较高。有趣的是，可能是作家老舍的作品简练且故事性强，被成功翻拍成不少电影呢。

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从数据分析的角度来看，目前绝大多数学校的数据应用产品都还处在数据统计和报表分析的阶段，能够实现有效的OLAP分析与数据挖掘的还很少，而能够达到大数据应用阶段的非常少，至少还没有用过有效的大数据集。