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社会心理学,行为科学,民族意志学,英语综合,网络爬虫数据分析

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寻找零售密码 | 神奇的黄氏曲线与单位权重值曲线趣析(附 Python 实现)

引言  笔者在商场购物时,无意听见某潮牌店员工们的对话 “上一个月拼得太猛了,现在月初我想放松一下…” “对,是该好好放松了,上个月底前的一段时间我的分店就完成了销售任务,就提前放松啦,达标了还那么拼的话,本月销售做得太多下月目标就会被老板拔高”。  上面这两种情况在零售行业被称为 “月初放松 & 月末踩刹车(零售业术语)”,这两种现象对销售最大化都是一种伤害,零售业的销售额是靠大家...

2020-03-24 20:56:55

寻找零售密码 | Python 实现周权重指数计算&可视化

引言   周权重指数的概念先不说,先看下图(单位:万元)  很明显最右边的方式能很快反映出一大个表格数据的比例情况,也更便于推广。   周权重指数计算简单,但其反映出的问题和其应用却相当不简单,是将业务融合进数据分析的基础。老板给你一份公司成都四家 ZARA 的2020年每日销售数据,要求我们从每日销售额的角度找出一些规律,出于不浪费双方时间的角度,分析结果只允许画在一张图中。  根据...

2020-03-21 19:58:00

个人爆发式成长的25种思维 | 沸水思维

引言  沸水思维是专注思维的另一个别称,但更吸引人一点。专注就没办法兼顾,兼顾就没办法专注?其实这两者是在一起的。“极致;专注;工匠精神;一辈子专注做好一件事的人最有魅力;专注做好一件事,胜过做好千万件平庸的事”,这些应该是大家看到“专注”二字后脑海中常浮现的词语或句子,总之许多观点都希望你将时间尽可能地倾注到同一件事情上。日本寿司之神单单练习拧热毛巾就过去了10年?一段时间做好一件事情就已经...

2020-03-20 10:42:58

个人爆发式成长的25种思维 | 筛选思维

引言  许多行业的大V喜欢把人生看作一场选择之旅,只有选对题,才能解好题。选择有大有小,大到结婚,买房;小到今天中午去哪吃,傍晚要不要锻炼。其实大多数人一直都在过一种随意选择的人生,而懂得高质量选择的人会一步一步的与他人拉开人生这场选择之旅的差距。注意题目没有使用“选择”而用了“筛选”二字,因为“选择”其实更倾向于一种决策动作,如毕业后某应届生选择加入A公司上班,HR 便问:那你是从多少家公司...

2020-03-17 18:56:52

Python cufflinks 绘制折线图,时间序列,子图:简单,很快,很酷,还会动,从此 seaborn 是路人

引言  Python 的 seaborn 与 matplotlib 绘图已不必多说,相信能够开始尝试使用 cufflinks 或者 FineBI 等工具进行绘图的朋友,已经对基本的数据可视化有了一定的了解。那我们就直接开始吧,本博文用到的数据是通过 Selenium 网络爬虫从好买基金网上获取的,文末附有链接;且笔者也已经将常用的可视化图如 seaborn 中的 displot 正态曲线比较直...

2020-03-17 15:30:30

Python 实现Z检验&置信区间的求解:自定义函数快捷调用

  正式开始前,请确保你已经完全清晰地理解了假设检验、Z分数、Z检验和置信区间的基本概念,若还有疑虑,这篇文章也许能帮到你,当然直接开始其实也没问题。统计学(三):置信区间; Z 检验(样本平均数的假设检验), 均值分布, 附Python实现(大牌护肤品碧欧泉背后的秘密)文章目录Python 逐步实现Z检验自定义 Z 检验函数自定义置信区间函数源代码呈现延伸阅读 & 精彩回顾Pyt...

2020-03-14 13:37:12

统计学(三):置信区间; Z 检验(样本平均数的假设检验), 均值分布, 附Python实现(大牌护肤品碧欧泉背后的秘密)

引言  本篇博文开始前,请熟知如下链接中的概念;当然,如果直接开始,遇到遗忘的统计学名词再返回查找也没问题。统计学(二):假设检验导论 (深入浅出超详解,附Python 代码);置信区间与 Z 检验先修  统计学(二)中关于金钱与幸福指数的案例,它的样本只有一个被试。然而,正如我们所说的那样,在实际的例子当中,各领域的研究中大多数都是一个样本中包含着许多个体。所以本篇博文将考虑样本不止一个...

2020-03-02 12:03:47

Python Pandas 快速插入列,快速筛选数据:强大到飞起的 eval 和 query 函数

引言  在使用 Python 的 Pandas 库处理数据时,我们时常需要添加一些新列,时不时添加一列也就算了,同时添加多列(毫无规律的,不使用循环)时是真的气人,还有就是快速选择符合条件的数据框有时也会成为令人难受。业务需求 & 效果实现快到飞起的 eval()笔者将效果实现分成了几个版本低端累到不能呼吸版  最基础的列操作了中端客可喘气版  这个版本借助了...

2020-03-02 10:57:00

这样问 bug,怪不得没人回你... | 程序员该有的提问技巧

麻省理工学院计算机博士,畅销书作家卡尔 · 纽波特曾尖锐的道破了信息经济时代的惊人真相——知识工作者60%以上的工作时间都花费在处理浮浅事物上,而这些工作不仅产出的价值有限,还会永久地损害人们深度工作的能力!

2020-02-29 21:07:03

Python 实现 RFM 模型(详):用户行为分析模型,商业实践与数据分析实战(含可视化)

引言  对利用Python进行数据分析有一定的了解后,再加上一些业务知识;把理论与实际相结合的需求也呼之欲出。将编程语言应用到实际商务实践中也还是一件比较有成就感的事情。本博文源起是笔者最近总是收到如下“骚扰”短信  原来是老早之前笔者替老妹买的一支护发油,便揣测自己是不是被当成了潜在客户,店家时不时就来刷一下存在感之类的。于是果断搬出自己远古的一个与用户行为分析模型有关的小项目,又名RF...

2020-02-28 14:19:21

Python 绘制词云图:更改或自定义背景颜色,图片轮廓,图片大小等,根据词频生成(放入自写库,一行代码快速实现复杂绘图)

文章目录引言使用效果代码呈现延伸阅读后记引言  词云的作用已不必多说,也有许多不同版本生成词云的方法,但有时候调整图片细节能把人给调得脚趾头不自觉的瞉起。所以为何不直接将其封装进一个函数中,将各种绘制参数都事先准备好,尽可能一了百了呢?说干就干,看看下面的效果图就知道了。PS:Jupyter notebook 实现使用效果  使用前的注意事项:被读取的文本文件和希望自定义的图片轮廓需...

2020-02-26 21:15:05

统计学(二):假设检验导论 (深入浅出超详解,附Python 代码);置信区间与 Z 检验先修

假设检验是一个至关重要的主题,说其贯穿了统计学也完全没有问题。说白了,就是在大规模推广之前通过假设检验可以给自己希望证明或传播的东西提供一些分析支持,如海底捞希望革新其招牌菜虾滑的配方,若什么假设/实验都不做就贸然在全国门店进行推广,万一砸了那岂不是损失惨重?假设检验在很大程度上可以规避这个问题。

2020-02-24 12:22:23

Python 绘制正态曲线:linespace 组合 matplotlib(放入自写库,一行代码实现复杂绘图)

  这是一个自写库系列,底部还有相关的骚操作快捷绘图的链接。不多说,已知 mu 和 sigma,一行代码实现复杂绘图,各种细节配置尽在不言中。PS:这个图的具体用法在下面这个链接统计学(一): Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) --Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同;面试要点(以心理学实验为舟)  夸张了吧,上面的这个破图...

2020-02-23 18:30:16

写程序固然重要,交际技巧也得讲究 | 专栏汇总速览(持续更新)

心理学之所以有趣好学,是因为我们每分每秒都能够在生活中用到并复习它。———— 奥利维娅·福克斯·卡巴恩 魅力和领导力专业培训师;《福布斯》杂志专栏记者;著有《精英的人格魅力课》,《创意天才的蝴蝶思考术》等畅销书。所以该专栏将会以心理学为舟,输出分享心理学在学习、生活、情感以及各行各业的应用,紧跟时代,轻松有趣是第一原则。每天成长百分五,让心理学助力美好生活!

2020-02-19 17:42:49

Python数据分析:异常值检验的两种方法 -- Z 分数 & 上下分位点(放入自写库,一行代码快速实现)

引言  数据预处理时,异常值的存在可能对最终建立的模型的精度和泛化能力有较大的影响。检测异常值的方式有很多,最基本的两种方法为 z 分数法和上下截断点法。本文即使效果展示(Jupyter notebook)一行代码快速绘图查看房价分布情况如何一步到位的画出复杂精美的图片可以参考这篇博文Python 数据可视化:seaborn displot 正态分布曲线拟合图代码注释超详解(放入自...

2020-02-19 16:10:13

统计学(一): Z 分数 & 正态分布 (附 Python 实现代码) --Z 检验先修; Z 分数与正态分布两者关系; Z 分数与百分位数的异同;面试要点(以心理学实验为舟)

背景介绍  笔者的第一本心理学启蒙教材《西奥蒂尼社会心理学》;揭开了自我、环境、群体之间看不见的影响力。“ 行为背后的目的到底是什么?” “ 目的背后的人和环境发挥了怎样的作用?” 是社会心理学探究的两大核心问题。笔者从心理学网站中抽取了有一组关于说服者态度强硬指数的数据,为了探究受试者态度强硬的程度与说服结果的关系,我们首先需要知道他们的强硬指数的 “ 段位 ”,即他们超过了群体中百分之几的...

2020-02-19 13:25:23

Python 数据分析:数据评估 -- 影响分析效率的细节坑(质量&整洁度评估)

引言  进行数据处理前,精准有效的评估数据的一些基本信息如整洁度和质量等尤为重要。下面的几行代码肯定已经被各位数据分析师敲烂了。df.info()df.head()df.describe()  至于每行代码的作用想必已不必多说。df.info() 信息概览,数据数量,列属性,初步缺失值查看等head(), tail(), sample() 随即查看一些数据describe()...

2020-02-18 16:04:30

与 TA 聊得太嗨停不下来?| 专家/演员级结束对话的技巧

  每次和 TA 聊天聊到开心的时候总刹不住车,弄得每次都是尴尬结束聊天,有没有一个聊天开心又能及时结束的方法?如何礼貌而不尴尬的结束没完没了的聊天?相信有太多的朋友在生活中遇到类似的问题,且这次疫情过后,上班上学,多日未见,胡天侃地大聊特聊是必须且也是应该的。虽然让对话质量变高的方法很重要,但是让对话结束的方法也很讲究。  被誉为影响力研究领域的本杰明·富兰克林的 罗伯特·西奥蒂尼 在其著作《...

2020-02-18 10:36:55

Python 数据可视化:Stack Graph 堆叠图,标准化堆叠柱形图,标准化的同时还能反应数据量大小的堆叠图(放入自写库,一行代码搞定复杂细节绘图)

  这是一个自写库系列,即笔者在数据可视化路上踩过的坑的汇总,并自定义函数和传入参数来实现快速避坑 + 快速绘制出复杂精美的图片。引言  Python 的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现,绘图中的统计学知识(名义变量,数值变量,xx图与xx图的区别等等)与 ...

2020-02-17 17:52:03

一句话成为心上人“特别的存在”

  玛丽莲 · 梦露想要证明一件事。  1955年,盛夏的纽约,梦露在杂志编辑和摄影师的陪伴下,走进纽约的中央火车站。此时正值上班高峰期,站台上挤满了人,没有人注意到玛丽连·梦深也在一旁等地铁。她上了地铁后,安静地站在车厢的角落里,没有人认出她来,摄影师用镜头把这一切记录了下来。  梦露想要证明:只要愿意,她就可以是光彩夺目的玛丽莲·梦露,也可以是平平凡凡的 诺尔玛·琼·贝克(Norma ...

2020-02-17 17:03:09

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