开始之前，先考虑一个问题：如何计算各科的平均成绩并且得出平均成绩大于等于80分的课程并降序排列？遇到业务问题,先不要着急，捋一下思路：要计算每一门课程的平均成绩，然后根据得出的结果，进行大于等于80分的条件查询，对查询结果进行降序排列。这么看来，就可以解决这个业务问题了接下来，我们需要解决的问题就是，每一步骤如何去解。目录汇总函数分组对分组结果指定条件排序用SQL解决业务问题...

描述性统计学是数据分析的基础内容,虽是基础,但是不能忽视,数据中最初展示的信息往往就是利用描述性统计学总结出来的。描述性统计学回顾:描述性统计学有五个重要的指标:1,平均值 2,四分位数 3,标准差4, 变异系数 5,标准分1,平均值:平均值的统计学意义很简单,就是求一组数据的平均数:虽然平均数简单易求,也能反映出数据的一部分信息,但是,平均数对异常值的敏感度很低,比如在某些场景中...

本次分析数据介绍：数据为某奶茶店2018年1月-2019年6月的销售数据，共计69,659项数据，用户共计23,570名；数据集共4个字段：user_id: 用户idorder_id: 购买日期order_prodect: 购买产品数order_account: 购买金额明确问题（本次数据分析目的）用户消费趋势分析（按月）用户个体消费分析用户消费行为分析用户复购率和回购率分析...

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文章主要介绍两种常见的回归分析方法，以及其对应的Python实现操作。目录:什么是回归分析为什么使用回归分析回归分析技术有哪些使用Python实现回归分析什么是回归分析在统计学中，回归分析（regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预...

此篇文章对一些业务环境中的常见指标进行总结,并对上篇文章中的数据中的每一列数据进行解析。在数据分析中,常见的数据类型主要分为:用户数据、行为数据、产品数据。用户数据通常告诉我们:用户是谁,包括用户的基本情况,比如:姓名,性别,邮箱,年龄,家庭住址,职业等。行为数据通常告诉我们:用户做了什么,比如说购物app上,用户行为可以是,产品页面停留时间,用户浏览过的产品,购买过的产品,用户的ID,用户...

一:分析背景和数据来源随着电商的快速发展，人们的购物行为占比也快速增加。作为电商卖家为了获取更多的用户并提升店铺销售量，可以结合产品销售情况和用户情况进行分析，得到有价值的信息，规划自己的销售策略。本文以淘宝天猫上服装商品购买情况数据为例，通过对产品和用户行为分析，得出结论，为业务部门提出可行的建议,本次分析数据主要是来自公司的服装商品销售数据。二:理解数据共收集了两表:分别为clothes...