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在上篇品牌知名度实例的基础上，讲一个经典分析模型，对品牌知名度做更立体的分析。
在上篇品牌知名度实例的基础上，讲一个经典分析模型，对品牌知名度做更立体的分析。
潘大师（Pandas）基础教程和实战案例我写了不少，增、删、改、查这样的常规操作，感兴趣的同学多看、多练基本上都能掌握的差不多。 但是，实际业务场景，由于各种原因，总会有一些反常的需求。今天这个反常又有代表性的需求，相关数据已经做了完全脱敏处理，供大家实战练手。
关于Python批量操作Excel的问题，大家的关注点主要是如何循环遍历表格、如何用Pandas批量处理，为此，我用基于实际业务的脱敏数据，以完整小项目的形式，来集中解决这些问题。
关于Python批量操作Excel的问题，大家的关注点主要是如何循环遍历表格、如何用Pandas批量处理，为此，我用基于实际业务的脱敏数据，以完整小项目的形式，来集中解决这些问题。
在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。 A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标 来衡量每组用户的参与度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。 通过这些测试，我们可以观察什么样的改动能最大化指标，测试适用的改动类型十分广泛，上到增加元素的大改动，下到颜色小变动都可使用这些测试。
在电商网站 AB 测试非常常见，是将统计学与程序代码结合的经典案例之一。尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。 A/B 测试用于测试网页的修改效果(浏览量，注册率等)，测试需进行一场实验，实验中控制组为网页旧版本，实验组为网页新版本，实验还需选出一个指标 来衡量每组用户的参与度，然后根据实验结果来判断哪个版本效果更好。 通过这些测试，我们可以观察什么样的改动能最大化指标，测试适用的改动类型十分广泛，上到增加元素的大改动，下到颜色小变动都可使用这些测试。
Python 的绘图功能非常强大，如果能将已有的绘图库的各种复杂操作汇总在一个自己写的函数甚至是库/包中，并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能，那就更是如虎添翼。 今天，我们就来讲讲一学就会的象限图。
在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。本文主要针对“点击率”这一因素进行分析，与大家分享。
在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。本文主要针对“点击率”这一因素进行分析，与大家分享。
在广告展示数一定的条件下，点击率的高低就是决定一个广告能否被更多人看到的因素。本文主要针对“点击率”这一因素进行分析，与大家分享。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。 本文是Pandas实战系列的番外篇，是小z特意总结的案例，对于pandas操作是一个很大的考验。
在电商等消费场景下，复购率是最耳熟能详的指标之一了。上到平台、下到品牌、店铺，各种复盘分析一定绕不开复购率，今天我们就从实战的角度聊聊复购率。 本文是Pandas实战系列的番外篇，是小z特意总结的案例，对于pandas操作是一个很大的考验。
今天来聊聊地图可视化
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今天给大家分享的是我学习Mysql记录的详细笔记，有基础知识，也有实战案例
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本文在RFM模型基础上做了调整，尝试用更符合b站特性的IFL模型，找到各分区优质up主。整个过程以分析项目的形式展开，最终附上了完整源数据和代码，方便感兴趣的同学练手。
本文在RFM模型基础上做了调整，尝试用更符合b站特性的IFL模型，找到各分区优质up主。整个过程以分析项目的形式展开，最终附上了完整源数据和代码，方便感兴趣的同学练手。
本文在RFM模型基础上做了调整，尝试用更符合b站特性的IFL模型，找到各分区优质up主。整个过程以分析项目的形式展开，最终附上了完整源数据和代码，方便感兴趣的同学练手。
本文介绍如何把pyecharts的炫酷延续到PPT里。
桑基图(Sankey diagram)，即桑基能量分流图，也叫桑基能量平衡图。它是一种特定类型的流程图，图中延伸的分支的宽度对应数据流量的大小，通常应用于能源、材料成分、金融等数据的可视化分析。因1898年Matthew Henry Phineas Riall Sankey绘制的"蒸汽机的能源效率图"而闻名，此后便以其名字命名为"桑基图"。
同期群分析是数据分析中一个hin经典的思维，核心是将用户按初始行为的发生时间，划分为不同的群组，进而分析相似群组的行为如何随时间变化而变化。
本文从一个具体的评价分析场景切入，按步分析，力求还原分析的每个环节。
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。
本文以一个简单又复杂的场景切入，简单是需求本身非常简单，而复杂则是基础数据涉及到的表格多而杂。代码和逻辑本身浅显易懂，主要为了抛出一块砖，敲开批量处理表格的思维藩篱，以引出同志们实践中，在合适场景下用Python来化繁为简的玉。案例中表格共128张，大家可以自己尝试和探索更有趣的分析。
TGI指数，全称Target Group Index，可以反映目标群体在特定研究范围内强势或者弱势。
本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。为什么说第二好用呢？做人嘛，最重要的就是谦虚，做函数也是一样的，而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。我们单独用一篇来为apply树碑立传，原因有二，一是因为apply函数极其灵活高效，甚至是重新定义了pandas的灵活，一旦熟练运用，在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手，天下我有”；二是apply概念相对晦涩，需要结合具体案例去咀嚼和实践。
本文从增、删、查、分四个模块，分别介绍横向、纵向合并；删空、去重；筛选、排序和分组、切分等数据清洗过程中的常见操作。在实际运用中，各操作往往是你中有我，我中有你，共同为了营造一个“干净”的数据而努力。
两种常用的索引方式： •第一种是基于位置（整数）的索引，案例短平快，有个粗略的了解即可，实际中偶有用到，但它的应用范围不如第二种广泛。 •第二种是基于名称（标签）的索引，这是要敲黑板练的重点，因为它将是我们后面进行数据清洗和分析的重要基石。
Pandas是基于Numpy的专业数据分析工具，可以灵活高效的处理各种数据集，也是我们后期分析案例的神器。它提供了两种类型的数据结构，分别是DataFrame和Series，我们可以简单粗暴的把DataFrame理解为Excel里面的一张表，而Series就是表中的某一列，后面学习和用到的所有Pandas骚操作，都是基于这些表和列进行的操作。
复购率指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数，重复购买率越多，则反应出消费者对品牌的忠诚度就越高，反之则越低。
RFM模型的大名可谓如雷贯耳，官方说法：RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。简单的说就是按照R（最近一次购买距今多少天)，F（购买了多少次）以及M（平均或者累计购买金额）将客户进行分类，按照这3个维度可以切分出8类客户，最后我们根据不同类型客户占比情况来评估客户的整体分布，并针对不同类型的客户进行有针对性的营销。
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。
发表了文章
2022-05-09
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2022-05-08
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