03、读取数据 保存完数据之后,再进行处理的话需要从文件中读取出数据。之所以没有在抓取数据后直接处理,是因为把数据保存到本地更方便后续反复操作,这更符合通常数据分析的操作流程。 读取Excel 数据的代码很简单,在混元给出的代码上改一下文件名就可以用了: 运行效果如下: 04、清洗数据 成绩表中有一些缺失的分数。
例如，百度推出的GBI大模型商业分析助手，通过对话式交互实现数据分析，无需编写SQL语句，支持多种数据格式...
常见的数据分析模型 1.PEST分析法 PEST，主要针对宏观市场环境进行分析，从政治、经济、社会以及技术四个维度对产品或服务是否适合进入市场进行数据化的分析，最终得到结论，辅助判断产品或服务是否满足大环境。宏观环境又称一般环境，是指影响一切行业和企业的各种宏观力量。对宏观环境因素作分析时，由于不同行业和企业有...
可能存在算法偏见、可解释性较差等问题2。在使用 AI 大模型进行数据分析时，需要结合专业的数据分析人员...
粘贴到Jupyter NoteBook,替换file_path、api_key成自己的,修改messages中你想让大模型做的数据分析任务,执行即可。 如果你有别的大模型的 api,这套代码依然适用,额外替换一下base_url、model即可. messege 也可以任意修改,比如我让它把图表背景改成黑色,输出就是这样...
1. 选择合适的大模型 在进行数据分析之前,首先需要选择合适的大模型。常见的大模型包括神经网络、随机森林、支持向量机等。根据数据的特点和分析的目的,选择最适合的模型是关键。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() ...
一、选择合适的大模型 选择合适的大模型是调用大模型做数据分析的第一步。市场上有许多不同类型的大模型,如GPT-4、BERT、ResNet等,它们在不同任务和应用场景中表现各异。选择一个合适的大模型需要考虑以下几个因素: 任务类型:明确你所要解决的数据分析任务是文本处理、图像识别、语音识别还是其他类型的任务。不同...
这一章我们要做的就是使用数据,我们做数据分析的目的也就是,运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模,搭建一个预测模型或者其他模型;我们从这个模型的到结果之后,我们要分析我的模型是不是足够的可靠,那我就需要评估这个模型。
多维度下钻分析:将PV值按照日期、地理位置、机型、操作系统、IP等不同维度进行分析 通过多维度展示结果,给出PV数据的解释,是虚假流量?(全部来自某IP),数值异常高?(某天数据上涨) 图源网络侵删 02 留存分析模型 干啥的:分析用户参与情况/活跃程度,考察进行初始行为的用户中有多少人会进行后续行为。这是用来衡量产...