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- 今天我们对物流行业数据进行简单分析,数据来源:某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据解决问题:1、配送服务是否存在问题2、是否存在尚有潜力的销售区域3、商品是否存在质量问题分析过程:依旧先进行数据处理一、数据清洗① 重复值、缺失值、格式调整② 异常值处理(比如:销售金额存在等于0的,数量和销售金额的标准差都在均值的8倍以上等)二、数据规整比如:增加一项辅助列:月份三、数据分析并可视化... 今天我们对物流行业数据进行简单分析,数据来源:某企业销售的6种商品所对应的送货及用户反馈数据解决问题:1、配送服务是否存在问题2、是否存在尚有潜力的销售区域3、商品是否存在质量问题分析过程:依旧先进行数据处理一、数据清洗① 重复值、缺失值、格式调整② 异常值处理(比如:销售金额存在等于0的,数量和销售金额的标准差都在均值的8倍以上等)二、数据规整比如:增加一项辅助列:月份三、数据分析并可视化...
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- 项目背景背景描述本数据集涵盖了与睡眠和日常习惯有关的诸多变量。如性别、年龄、职业、睡眠时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、每日步数、以及是否有睡眠障碍等细节。数据集的主要特征: 综合睡眠指标:探索睡眠持续时间、质量和影响睡眠模式的因素。生活方式因素:分析身体活动水平、压力水平和 BMI 类别。心血管健康:检查血压和心率测量值。睡眠障碍分析:确定失眠和睡眠呼吸暂停等... 项目背景背景描述本数据集涵盖了与睡眠和日常习惯有关的诸多变量。如性别、年龄、职业、睡眠时间、睡眠质量、身体活动水平、压力水平、BMI类别、血压、心率、每日步数、以及是否有睡眠障碍等细节。数据集的主要特征: 综合睡眠指标:探索睡眠持续时间、质量和影响睡眠模式的因素。生活方式因素:分析身体活动水平、压力水平和 BMI 类别。心血管健康:检查血压和心率测量值。睡眠障碍分析:确定失眠和睡眠呼吸暂停等...
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