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永洪科技

4000字干货分享｜一文学会搭建炫酷可视化大屏

在一次浏览网页的过程中，小编偶然间发现一款国产的BI工具永洪Desktop，它完美地解决了上述Excel制作可视化大屏的弊端。这一期内容，小编会以星巴克在中国地区的咖啡销量数据为例，利用永洪Desktop制作炫酷的可视化大屏！PS:星巴克在中国地区的咖啡销量数据为网络开源虚拟数据集，仅供教学使用，不涉及商业用途。搭建数据指标体系和监控看板是数据分析师较为日常的工作，数据指标体系的落地往往是基于BI

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数字人bot

这款国产BI我推荐了：Tableau+SPSS+python的综合集成

最近发现了一个不错的数据可视化分析软件，名字叫“永洪Desktop”，软件可以理解为是Tableau+SPSS+python三个软件的综合集成，除了强力的数据可视化分析能力外，还提供了一定深度分析的能力，包括统计学中的相关性分析、方差分析，以及一些简单的机器学习算法，使用起来也是傻瓜式操作，比较好上手。下面来聊聊使用中感触比较深的几个场景应用，相信有一些场景可以触动到你的痛点。一、支持GB级别数据

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永洪科技

手把手教你搭建用户画像，数据分析效率提升百倍

人们面对大数据，更多的是将大数据进行汇总、计算，借助数据可视化分析问题、解决问题，这是分析解决问题的一种思维方式和工作方法。面对大数据这一新业态，政府、企业更关心的是如何让大数据落地，并产生实际的商业价值，比如说增加销售额、获得利润突破等。用户画像，便是大数据商业应用的一个典型。今天，我们将使用永洪BI带领大家从多维度突破用户画像。什么是用户画像？用户画像，即用户信息的标签化，是企业通过收集、分析

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ermutuxia

python中如何设定让代码休息几秒再跑下一句命令？

import timeimport datetimeprint(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))time.sleep(60) #括号里面的参数是秒数print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))In [8]: import time ...:

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永洪科技

好用的数据分析工具能顶半个BI团队？大佬力荐这款工具值得体验

数据运营关注的指标非常多，由指标体系带来的指标间的关系和联动也非常负责，站在数据运营负责人的角度，我的日常工作中，用Excel固然可以满足分析的过程，但是却难以达成以下需求：- 结合业务能够“快速”创建看板，方便我在固定和集中区域从各类指标考察业务经营情况- 能够有尽可能丰富的可视化类型，来尽可能体现指标背后的业务逻辑和特点所以，这几天在网上溜达，突然发现永洪Desktop永久免费，有这等好事？于

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AIU人工智能学院

【CDA网校】每周特惠课程

活动时间：2021年07月12日-2021年07月16日活动内容：精选特价10门爆款课程活动课程：客户画像：教你如何深入洞察你的客户客户画像是对客户信息在特定业务场景下的系统描述，是对客户数据的建模。客户标签是客户画像的元素，客户画像的搭建需要一个高效、全面的标签体系。本课程通过银行客户聚类实例，全面掌握客户画像的内容。菊安酱的机器学习实战为你解读《机器学习实战》，手把手教你用 python3 代

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詹惠儿

最小二乘法推导流程总结

问：最小二乘法推导流程总结答：最小二乘法的主要思想就是求解未知参数，使得理论值与观测值之差（即误差，或者说残差）的平方和达到最小：最小二乘法推导流程总结如下：1、得到单个样本的误差分布2、得到单个样本y的分布3、最大似然估计原理：似然函数最大值时候所对应的系数4、代价函数最小：平方误差最小5、求偏导，偏导数为零

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詹惠儿

线性回归模型中有标准线性回归算法，岭回归算法和lasso回归算法，我应该怎么选择呢？

问：线性回归模型中有标准线性回归算法，岭回归算法和lasso回归算法，我应该怎么选择呢？答：可以参考以下思路：1、先用标准的线性回归，判断模型状态2、如果过拟合：先考虑岭回归，再考虑弹性网。如果要进行特征选择，考虑lasso回归

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永洪科技

银行数字化转型难？送你4套解决方案赶紧用起来

随着大数据时代的到来，金融银行的经营模式正在发生着深刻的变化：由过去单一的存贷汇服务向信息提供者、业务撮合者、财富管理者转变。为了让银行内部的流程变得更高效、更自动和智能化，各大银行迫切需要有效的可视化工具，让管理层能实时把控公司的运营情况。永洪BI在这些年的发展历程当中，积累了大量的客户案例，服务过中、农、工、建、交五大银行，也服务过浦发银行、光大银行、中信银行等股份制商业银行。我们做过业务咨询

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永洪科技

高级数据分析师凭什么月薪三万？一文解答你所有困惑

适逢全国上下都在探讨数字化，各行各业开始不遗余力地深耕数字化转型，数据分析师也成了大热职业，变身抢手的香饽饽。不过打开招聘网站大家却能看见差距：数据分析师平均薪资在10k到20k之间，大厂数据分析师月薪基本30k以上。但是在现实生活中，大多数数据分析师的薪资都没达到10k，甚至还有一部分人的月薪只有4k到5k左右。那么，同样是做数据分析，大家的差距到底在哪里呢？思维能力差距数据分析不就是把所有数据

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詹惠儿

使用pip更新python包报错：PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问

问：使用pip更新python包报错：PermissionError: [WinError 5] 拒绝访问答：解决办法：可通过更改ananconda的权限解决，操作如下：一、找到programdata下anaconda3的python二、进入Users的权限，将除了特殊权限外，全部挂上√。点击应用，点击确定三、在返回到anaconda3的目录，进入anaconda3的属性，设置权限进入Users的

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詹惠儿

请问以下代码为什么报错

问：请问以下代码为什么报错：data_F = [['学生','女',12,'否'],['学生','男',18,'否'],['老师','女',26,'是'],['上班族','男',47,'是'],['上班族','女',36,'是'],['老师','男',29,'否'],['学生','女',21,'是']]df_data = pd.DataFrame(data_F,columns=['职业','性别'

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我的艺名

请问怎么在合并表格时添加一列为原数据表名字啊

import osimport xlrdimport xlwtfilePath = r'L:\周报\6.19-6.25\数据处理'#需合并的文件所在的文件夹路径f_name = os.listdir(filePath)#读取文件夹内所有文件名#print(f_name)source_xls= []for i in f_name: source_xls.append(filePath + '\

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遇到填报无计可施？一文讲透自由表填报，数据分析效率直线提升

填报一直是产品的重要功能之一，在此之前我们可以使用填报组件和自由式填报两种方式，填报组件适用于批量填报和数据结构比较规则的方式，自由式填报数据就比较灵活，但是不适用于多字段和大量的数据填报。在这种情况下，永洪科技产品不断地优化更新，在9.1版本正式推出了便捷灵活的自由表填报！下面就让我们一起来解锁一下自由表填报的使用方式吧。Q1：适用场景在数据不确定且未提前准备的情况下，或者希望不做任何操作就能将

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永洪科技

别再找了！全网最全的数据分析全流程攻略在这

试想这样一个场景:领导说：“你去建材市场帮我买些配件。”你顶着烈日跑遍大小市场，但领导问你：“为何选这家？”你却答不上来。你没努力吗？努力了。但有成效吗？至少在领导眼中，你满身大汗毫无意义。其实，做数据分析工作也是这样的道理。当领导给你一个任务时，你毫无章法只顾一股脑搜集数据时，最后得出的工作结果也是一样毫无意义。今天，我们从头到尾，好好梳理一下数据分析的全流程。第一步：脑中有明确意识在领导给出任

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詹惠儿

请问python中以下代码为什么执行不了

问：请问python中以下代码为什么执行不了：a=int(input('请输入a的值'))b=int(input('请输入b的值'))c=int(input('请输入c的值'))print(a+b+c)答：从代码的目录中可以看到3.4小节是标红的。说明3.4小节处有某句代码是没有执行成功的，在python中，前面代码正在运行，后面的代码是不能运行的，因此需要先将3.4小节处的代码执行成功了，再来运

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mini-batch流程总结

问：mini-batch流程总结答：mini-batch流程：1、从所有的样本点中随机选择一部分(一批)点2、随机选择质心3、计算每一个样本点到所有质心的距离，分配给最近的质心4、更新质心5、重复16、计算每一个样本点到所有质心的距离，分配给最近的质心7、重复4,5,6

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啊啊啊啊啊吖

老师，为啥平衡了样本后，score会下降呢？

-----这里要明白score的作用，score不是评价数据平衡好坏的指标；用不平衡的数据拟合的效果可能很好，但是这个模型学到了那部分不平衡数据的信息了吗，打一个简单比方，一个模型是用来区分电子手表和传统的机械表的，现在这个数据里，电子表的图片数据特别多，占比，但是传统机械表的数据信息特别少，没错，表现的很好哦，你发一个电子表的图片给他判断，立马告诉你这是电子表，拟合的很好，可是你把一个机械表的

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啊啊啊啊啊吖

老师，这里为啥是-1 呢，不是减去27天吗？

不是-1，是在当前（年月日）的日期上减去（日-1）天，得到的日期就是当月第一天

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啊啊啊啊啊吖

(year(dt)=2019)*(day(dt) between 1 and 15)这两个条件筛出来的是什么？

------2019年每月1-15号的销售纪录

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