张文迪的博客

数据分析及数据化运营-BI仪表盘及数据运营项目咨询与实施

推荐一个在线Python编辑器,很强悍的在线Python编程解释器

近期在出差的时候,有时候自己的电脑未能在身边,身边的电脑没有Python环境,鉴于安装anaconda又有一些费时间,在网上发现了一个非常强大的在线Jupyter。闲话少叙,让我们一起看一下这个工具的使用。鉴于这个工具很好用,且比较方便,将本工具地址在本博客的导航栏做了连接,大家可以点击导航栏的在线Python进入。进入之后需要等一会儿程序启动,我们会看到如下的界面:这个是基于mybinder构建的Jupyter Lab环境,是使用mybinder结合上传到github的源码实现的。等运行结束之

你是否真的在做数据分析

很多新手数据分析师在数据分析的过程当中,并不注重数据本身的描述,拿过数据便眉毛,胡子一把抓,甚至有些数据分析师连数据清洗都不做。而且会产生各种各样的错误,导致业务人员觉得数据分析是在浪费时间,实际做出的分析结果并不符合实际业务的需求,仅仅是简单的套用各类的分析算法,分析模型。在实际做数据分析过程中,应当首先做的就是对数据进行清洗,消除异常缺失数据,并且对数据进行描述。数据清洗的第一步是识别会影响分析结果的“异常”数据,然后判断是否剔除。主要的异常判别方法如下: 通过各种数据检验方法,判

客户画像、精准营销与数字化运营——大数据分析方法及注意事项

古语云,酒香不怕巷子深。但是,工业革命后生产力的爆发式增长,让商品空前琳琅满目。所以,有时候即便产品非常出色,也往往会因为营销不够科学,而陷入“酒香也怕巷子深”的困境。于是,我们从原来的经营产品,转向了经营顾客,然后通过洞察客户的需求,再进行经营自己的商品。而目前互联网的发展,是对传统产业的革命。互联网公司从诞生的第一天起就是数字化的。所以,传统行业想做到江湖老大,只能做一件事——数字化转型。而人人都在谈数字化转型,人人都在谈精准营销、数据化运营,可是真正做到精准营销的公司并不多。目前有这样一个

数据科学家需要的基本技能

数据科学家是当今科技组织中最受追捧的角色之一,并且薪酬不断上涨。在一些IT组织中,首席信息官可能只有雇用一名数据科学家的预算。所以在招聘数据科学家的时候,可能会希望他像摇滚明星多才多艺,令人关注。

大数据时代对存储发展有哪些新要求?

伴随着安防大数据时代的来临,安防行业原有的存储技术已经无法满足行业发展新需求,尤其是公共安全视频监控建设联网应用工作对数据联网共享提出了更高的要求,同时以“实战”为根本的公安业务中,大数据深度挖掘极度依赖数据存储系统对非结构化数据分析再处理。

Excel数字化仪表盘的构建

前段时间在机构讲授了一门关于数字化运营仪表盘的课程,录制了屏幕,现在分享给大家。本仪表盘来自千图网,课程免费获取,仅供研究学习,严禁商用。以下演示图片较大,可能出现缓冲:课程下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1WGm93Y3pLe_-tAyuNS9-wA 提取码:l55y 

数据云:为数据驱动而生的PaaS云平台

与大多常见的云平台以资源管理为中心,星环数据云是以数据为中心,它提供数据资产服务、应用开发和数据分析的完整工具链,以加速数据、应用和智能三大核心原料的融合。

大数据在事故成本控制中的作用

大数据在事故成本控制中的作用越来越大,不可低估。这是人们需要知道的内容。 

什么是城市大数据?大数据如何应用在智慧城市中?

今年智慧城市很火,尤其各种大数据的应用,比如智慧交通,智慧社区等等,那么到底什么是智慧城市?什么是大数据? 什么是城市大数据? 随着数据处理技术的不断进步,人们对于数据应用的意识不断提高,人们生活和各行业运行产生的数据呈现爆发式增长,形成了城市大数据。 城市大数据是指城市运转过程中产生或获得的数据,及其与信息采集、处理、利用、交流能力有关的活动要素构成的有机系统,是国民经济和社会发展的重要战略资源。用简单、易于理解的公式可以表达为:城市大数据=城市数据+大数据技术+城市职能。

用pyecharts制作仪表盘——多图表在同一页面显示

一、图表接口pyecharts.engine 定义了若干个继承自 jinja2.Environment 的模板引擎类,每个类都有其适合的使用场景。pyechart提供了一个接口Page,只需要调用方法add("图表名")即可:from pyecharts import Page, Line, Bar page = Page() line = Line
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