[面试题] 一个社交APP, 它的新增用户次日留存.7日留存.30日留存分别是52%.25%.14%. 请模拟出来,每天如果日新增6万用户,那么第30天,它的日活数会达到多少?请使用Excel进行分析. [分析思路] 第1日(次日)留存用户数=第1日新增用户数*次日留存率 第2日活跃用户数=第2日新增用户数+第1日留存用户数 第3日活跃用户数=第3日新增用户数+第2日留存用户数(第2日新增用户数*第2日留存率)+第1日留存用户数 ... 第30日活跃用户数=第30日新增用户数+第29日留存用

GA报表除了默认的表格方式显示数据外,还支持饼图,水平百分比图,数据透视图等展现方式,其中水平百分比图在可视化看流量时最为方便,就像这样: 那么当我们要在Excel里做类似的效果应该怎么做呢?尤其是数据源不是来自GA的情况. 初始的表格: 做好的效果: 首先选择好百分比这一列,然后插入->条状图->水平条状图 选中新建的图表: 依次选中删除:水平,垂直坐标轴,图例等不需要的元素,就像这样: 再鼠标点中垂直的表格线,然后删除,就像这样: 这时效果已经接近了,我们需要加上文字百分比,选中图表,布局

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

直接上代码 在做特征工程的时候, 其实可以用算法来处理特征工程的, 比如缺失值填充之类的. 这里一段code_demo是搬运来的, 不过是真滴好用呢. # RandomForest - 强化, 对 new_user_class_level 进行 缺失值预测 from pyspark.mllib.regression import LabeledPoint # 1. 过滤出 new_user_class_level 非空的df 作为 训练集 train_data2 = user_profile_d

利用时间序列预测方法,我们可以基于历史的情况来预测未来的情况.比如共享单车每日租车数,食堂每日就餐人数等等,都是基于各自历史的情况来预测的. 什么是时间序列? 时间序列,是指同一个变量在连续且固定的时间间隔上的各个数据点的集合,比如每5分钟记录的收费口车流量,或者每年记录的药物销量都是时间序列. 时间序列的类型 根据时间间隔的不同,时间序列可以是按年度(Annual).季度.月度.周.小时.分钟.秒等频率采集的序列. 时间序列的成分 趋势(Trend),比如长期上涨或长期下跌. 季节性(Seas

本篇介绍时间序列预测常用的ARIMA模型,通过了解本篇内容,将可以使用ARIMA预测一个时间序列. 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的简称. ARIMA是一种基于时间序列历史值和历史值上的预测误差来对当前做预测的模型. ARIMA整合了自回归项AR和滑动平均项MA. ARIMA可以建模任何存在一定规律的非季节性时间序列. 如果时间序列具有季节性,则需要使用SARIMA(Seasonal ARIMA)建模,后续会

添加button在worksheet中 1. Shapes Object (Excel) Reference:http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ff841148 2. OLEObject 3. http://stackoverflow.com/questions/4046769/how-to-programatically-create-button-on-excel-worksheet-in-c 4.这个还没有读,应该不错 http://co

1.  新建一个类,实现接口Iterator import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.InputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook

当我们有一数据列表(内含重复数据),将该数据做成如下图的下拉列表: 可以这样做: 1.选中该标题行,按ctrl+shift+下方向键,将该列有数据的区域选中: 2.点击“数据”—>删除重复项: 由于该数据列还有左侧的数字列,所以我们只对当前选定的区域进行删除重复项并排序. 或者也可以一开始将该列复制到空白处形成新的一列,再对该列进行去重复操作,这样不影响原数据. 3.再一次重复第1步骤选定好该列区域,点击“公式”-->“根据所选内容创建”,对话框选择“首行”. 4.选择要做的下拉列表的单元格,

用处:将大容量的EXCEL工作簿分解成若干个小的工作簿 Sub aa() For i = 1 To 8 Set nb = Workbooks.Add nb.SaveAs Filename:=ThisWorkbook.Path & "" & i nb.Activate With ThisWorkbook.Sheets(1) .Range(.Cells(100000 * (i - 1) + 1, 1), .Cells(100000 * i + 1, 14)).Copy [a

第一步:创建数据-区间 辅助表(注意:首列值必须以升序排列,为后面vlookup模糊匹配做准备) 第二步:用vlookup模糊匹配生成一个新的“金额区间”字段 第三步:以“金额区间”字段为行透视汇总

前言 之前我们分享过基于echarts 的数据可视化展示,很多朋友就说,不会软件开发,可不可以直接用Excel进行数据化的展示. 答案是肯定的,确实有这种方案,百度查询一查一大推,各种解决方案各种模板. 很不巧,我也是初次涉及到这种,就查询百度整理了一份使用教程,文末附模板下载. 对于之前的有想要了解的可以点击下面链接去瞅瞅. 基于echarts 24种数据可视化展示,填充数据就可用,动手能力强的还可以DIY(演示地址+下载地址) 简单图表可视化 1.准备一个Excel表格写入数据,这里我准备了

1.在 common 目录下 创建一个 components 将 Classes目录(改名为PHPExcel)和PHPExcel.php 放在新创建的目录下.再在 components 下创建一个CommonFunc.php:           <?php               namespace common\components;               use yii;               class CommonFunc{                       

"Excel在过去.现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具,无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门,而我却并不在其中了." 作为一个数据分析师,Excel是我入门必备的数据分析工具,虽然上手快,但也给我带了诸多不便,各种复杂问题. 一旦超过10万的数据量.或者函数.逻辑复杂一些,Excel绝对能卡到怀疑人生:想要实现数据的分析和清洗,不得不依靠各种函数和VBA,繁琐程度不亚于任何一门编程语言:业务流转过程中根本没办法保证数据的原貌,拿到手的Excel表不知道修改了多少次....... 相信我

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

不知不觉,从2019年1月初开始打算来一波图表系列的功能,首选IBCS标准化图表,结果入坑后,一路跌至谷底,和预想的完全不是一个量级的工作量,为了追求一键式.通用化及细节的严谨性,过程中好几次文件报错从头再来,绝望中不忘初心,坚持让更多普通用户能够借助Excel催化剂实现高效率的工作,终于历经一个多月后,稍有起色,今天可以向大家推出初版,合计27个图表工作表,内含非常丰富的知识点和方法论. 踩坑经历 虽然之前陆续推出过几个IBCS图表模板,但越往深入研究,发现前期做的图表严谨性不足,然后无数次地

在数据分析领域,最后一公里的图表输出,是一片十分广阔的领域.一直以来,笔者深知不是这一方面的能手,学习上也仅仅是浅尝而止.没有往其深入研究并有所产出.很幸运地在数据圈子能够结识到其他的志同道合的伙伴,特别是在商业图表方面,也有了许多道与术的装备,最终能够给广大Excel用户们输出一些能力,一键完成符合IBCS规范的国际性的专家级图表. 背景介绍 这两年自助式BI异常火爆,在整个BI的体系中,在PowerBI和Tableau一轮轮的可视化追逐中,看得眼花嘹亮,虽然有现成的各种图表可视化控件,但仍然

本文主要内容:   1. Excel,你为什么如此强大 2. 软件开发也需要团队作战 3. Excel的集成方案演化 4. macOS特有的集成方案:applescript 5. Python与Excel集成,有哪些好处 6. 了解多个技术领域,可以间接提高自己的IQ 7. 提高开发效率的利器:生态渗透 8. 上代码:Python到底如何与Excel交互 9. 用Python替代VBA   本文主要讲Python与Excel的关系以及集成方案,Office家族的其他成员,如Word.PowerP

前言 Hello 大家好,我是尾巴,从今天开始,在这里连载<从产品角度学EXCEL>的系列文章.本文不接受无授权转载,如需转载,请先联系我,非常感谢. 与世面上的大部分EXCEL教程不同的是,我们并不会太多关注于介绍EXCEL各个功能的细节,譬如表格怎么搭建.EXCEL有什么函数等等.这些知识点在各个教程里随处可见,各位只要有心,就可以很容易的找到. 相反,这系列的文章会更多关注于EXCEL这个产品,关注EXCEL的本质. 我们会尝试从一个产品设计,或者一个编程人员的角度来解剖EXCEL的内在

继上一篇[Python数据分析]Python3操作Excel-以豆瓣图书Top250为例 对豆瓣图书Top250进行爬取以后,鉴于还有一些问题没有解决,所以进行了进一步的交流讨论,这期间得到了一只尼玛的帮助与启发,十分感谢! 上次存在的问题如下: 1.写入不能继续的问题 2.在Python IDLE中明明输出正确的结果,写到excel中就乱码了. 上述两个问题促使我改换excel处理模块,因为据说xlwt只支持到Excel 2003,很有可能会出问题. 虽然“一只尼玛”给了一个Validate函