数据分析实战

2023 数据产品经理峰会（公开）PPT汇总（10份）.zip

2023 数据产品经理峰会（公开）PPT汇总，共10份。 1、大数据开发治理平台的产品设计 2、物流面向一线业务的敏捷BI实践 3、浅谈用户分析方法 4、如何成为一名好的内容数据产品经理 5、如何做一款好的数据平台 6、...

Spark大型项目实战-基于spark电商用户可视化行为分析大数据平台开发实战.zip

根据平台统计出来的数据， 辅助公司中的 PM（产品经理）、数据分析师以及管理人员分析现有产品的情况， 并根据用户行为分析结果持续改进产品的设计，以及调整公司的战略和业务。最终达到用大数据技术来帮助提升公司...

腾讯全套人力资源管理资料大全.zip

腾讯产品经理素质与技能要求.pdf 腾讯公司基层管理干部职业领导力发展规划书.pdf 腾讯公司职业发展体系（141页） (1).pdf 腾讯公司职业发展体系介绍-专业职级.pptx 腾讯领导力职业发展通道标准.pdf 腾讯员工职业发展...

PCon 2022全球产品创新大会（公开）PPT汇总（21份）.zip

PCon 2022全球产品创新大会（公开）PPT汇总，共21份。 AI产品的商业化价值实践的挑战和解决办法 SDV时代的智能网联产品创新路径与方法 ToB业务设计的三个要点 从用友采购SaaS演化到BaaS平台...中台产品经理的锻造之路

特凯订单管理系统 v2.0.5.zip

4）统计分析 此模块有多种统计分析的方法，能够通过表格和图形，多角度地显示统计之后的动态业务数据。例如：可以直观地比照成本预测和实际结算的结果。统计报表可以输出为多种格式（例如，PDF、WORD、EXCEL、TIF等...

南方网景短信应用系统v1.03.zip

员工管理－分为管理员、经理、业务员权限，可以管理不同员工情况，统计员工相关订单、短信、联系人；短信模板功能－可自行订制短信模板，支持自动发送、自动回复，可以设定不同的触发条件，可以订制短信模板发送结果...

鑫钥匙进销存软件 v2016 世纪版.zip

服务管理包含：产品序号管理、维修单业务管理、服务收费标准设置、服务开单、收费、服务提醒、久未交易客户提醒等。 ⑥、决策支持及经理查询 进、销、存汇总表、库存余额表、库存成本表、销售单统计、销售退货单...

软件开发类投标项目全套解决方案模板

32. 数据统计分析自定义事件接口 58 33. 微博分享接口 58 34. 自定义编辑框接口 58 35. 游戏引擎接口 58 （1） 插件扩展 58 AppCan IDE 启动画面 62 AppCan IDE 代码编辑界面 63 AppCan IDE模拟器与调试器 63...

BlackBerry开发平台配置及入门介绍（傻瓜教程）

　*用户可随时随地访问现有企业应用和系统中的库存、产品和定价数据、使销售和业务结算更快捷。 　*销售代表可无线登录CRM系统、并在现场发出订单、加速销售周期。 　*为用户综合提供电子邮件、短信和电话功能、使其...

基于Python爬虫实现天气预报和数据可视化分析，应付数据分析大作业

基于Python爬虫实现天气预报和数据可视化分析，应付数据分析大作业，内含Python原文件及所需库说明

EDA探索式数据分析案例数据集

EDA探索式数据分析案例数据集

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等

Python数据分析项目实践，包括数据读取、评估、清洗、分析、可视化机器学习相关内容等

5-8抖音数据分析数据集

这个数据集对应我写的一篇博客，下载此数据集即可运行我的代码。

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

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python数据分析大作业-爬虫、建立模型、可视化、结论分析

包括代码文件

origin2021下载免费分享

origin2021 下载途径：百度网盘、阿里云盘下载

统计数模历年优秀论文-全国大学生统计建模大赛

为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进大学生关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求，中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛，本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”，旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作，最终选出这26篇优秀论文集结成册，展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。 欢迎扫描以上二维码订阅 扫一扫在手机打开 上一篇： 《2022年（第八届）... 下一篇： 关于公布2022年（第... 评论262 0/150 提交 热门评论 相关推荐 关于公布2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛报名信息的通知 大赛动态 2023-04-10 10:00595451143 《2023年（第九届）全国大学生统计建模大赛主题解读》（视频） 大赛动态 2023-04-06 09:0046299990 “全国大学生统计建模大赛”成功入

r语言数据分析案例数据分析、数据预测和机器学习案例

如果您正在寻找一份完整的R语言数据分析、数据预测和机器学习案例，那么我们的资源库将为您提供一切所需。本资源库提供了一系列案例，包括数据可视化、数据清洗、机器学习模型构建和数据预测等内容。我们的案例旨在帮助您更好地了解R语言的使用和机器学习的基础知识。 我们的资源库包括以下主题： 数据可视化：使用ggplot2包和其他R语言可视化工具，展示如何将数据可视化，从而更好地理解数据并做出更明智的决策。 数据清洗：展示如何使用dplyr包和其他数据清洗工具来清洗和准备数据，使其可以用于机器学习模型的训练。 机器学习模型构建：使用caret包和其他机器学习工具，构建和训练各种类型的机器学习模型，包括回归、分类和聚类模型等。 数据预测：展示如何使用机器学习模型来预测未来数据，并对预测结果进行评估和优化。 每个案例都包含完整的代码和数据集，可以帮助您更好地了解每个步骤的细节和操作。我们的资源库适合各种级别的用户，包括初学者和有经验的用户。您可以根据自己的兴趣和需求选择不同的主题，并按照自己的步骤和想法来运行代码和修改案例。 如果正在寻找一份完整的R语言数据分析、数据预测和机器学习案例，

2023高教社数学建模C题 - 蔬菜类商品的自动定价与补货决策【数据处理详细代码】

商超（超市和零售店）在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而，它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一，在蔬菜商品管理中，首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式，如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃，以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二，制定合理的价格策略对于商超至关重要，因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型，考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议，确保商超实现销售利润的最大化，同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三，如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法，确定每个单品的最佳补货量和定价策

摩拜共享单车数据分析项目数据、代码、图表

摩拜共享单车数据分析项目的数据、代码、图表，基于上海摩拜单车的2016年8月份随机抽样大约10万条的开放订单数据进行分析

大乐透第一期至今全部期数的开奖结果（2007年-2023年5月共2423期）

我们使用大数据进行数据分析的时候，数据为基础中的基础。很多彩民进行杀号分析的时候，需要花费不少时间进行数据统计。这个csv版本统计汇总了历年的开奖结果，一目了然。方便进行号码分析。

besnew-超强二进制文件查看工具

右键属性 支持16进制，10进制，二进制，8进制查看。 可自定义列数，独特码查找、不定帧长查看。方便数据帧分析。 免安装。 使用时可能需要先使用管理员权限启动。 注意事项： 1，一定要解压出来再用。 2，默认需要先打开bes，然后再从左上角打开要查看分析的文件。 最好设置一下管理员权限执行： 选中bes.exe文件，右键属性-》兼容性-》选中以管理员身份运行。 然后就可以找到数据文件，右键选择打开方式为bes.exe即可。

python数据分析课程设计

其中包含4个案例，以毕业论文的格式写出。包含原始数据。代码可复制粘贴。

基于Hadoop的电影影评数据分析

是大数据课程大作业，基于Hadoop的电影影评数据分析，需要安装Hadoop，了解MapReduce 和HDFS。

用于本项目的数据分析及可视化部分的源码

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2023年数学建模C题思路分析

对于国赛问题二的问题分析

matlab2020a官方pdf文档

目前是matlab2020a的最新官方文档，其中涵盖了matlab入门基础、桌面工具和开发环境以及数据导入导出、matlab数学、数据分析、编程基础、面向对象编程、matlab图形、3d可视化等等。

R语言期末大作业（全面带报告，带数据集）

按照后期进行数据分析的需求，对数据进行预处理。 -描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示（使用ggplot2或者lattice包）。 -推断性统计：选择合适的假设检验方法，分析属性间的相关性、两组数据间是否具有显著性差异，分析结果并给出结论及必要的图形展示。 - 数据挖掘 根据数据特征及需求，利用分类、聚类或时间序列方法挖掘蕴含在数据中的模式及必要的图形展示，用回归模型预测走势 注意：对聚类结果分析聚簇特征   对分类结果计算准确性。   使用时间序列分析方法可判断数据是否存在趋势、周期性等特征，或对数据进行预测。 （分类、聚类、时间序列，回归模型至少使用2种方法）