为什么要学习业务指标？ • 通过分析和理解数据，发现数据背后的业务指标。这需要我们掌握分析数据的技能,学习如何从海量复杂的数据中找出有价值的业务信息。只有这样,我们才能深入地理解数据的意义,发现代表业务状态的关键指标； • 在分析问题时,我们需要使用多个相关的业务指标来进行全面的考量。任何问题都不是孤立的,我们需要从多个方面综合判断,才能得出较准确的结果。所以掌握常见业务指标的含义是非常必要的。

As the most watched sporting event of the year in the United States and as one of the most lucrative advertising programs in the world, Super Bowl ad traffic has unimaginable reach and commercial value for large companies, with ads featuring a variety of themes such as: national, political, animal, sexual, etc. According to the Super Bowl advertising website, it contains 249 ads from the 10 brands that advertised the most in the Super Bowl from 2000 to 2021, with 16 fields which include links to each brand as well as information on length, estimated cost, YouTube statistics, TV viewers and seven each standard marked as "yes "Yes" or "No" for each criterion. With the help of visualisation tools, relevant data analysis and visualisation between the features and variables in this study, we can get a clearer picture of what audiences want, what they like and what kind of ads they prefer, and to a greater extent, create commercial value.

在过去的20年中，超级碗广告已成为全球范围内最为瞩目的广告之一。我们将重点分析这些广告中排名前十的品牌，并通过tableau对这些数据进行可视化展示。在这个分析中，我们将深入挖掘这些广告在营销和传播方面的策略，如何影响了品牌的知名度，销售额以及消费者的购买意愿。

本文介绍了使用神经网络预测共享单车使用量的实验，包括手动编写用Tensor运算的人工神经网络和调用PyTorch现成的函数构建序列化的神经网络，以及数据的分批次处理和测试网络。通过数据的可视化，我们可以观察到两个曲线基本是吻合的，但是在 12 月 25 日附近几天实际值和预测值偏差较大，可能是因为圣诞节前后人们的出行习惯与往日有很大的不同，而训练样本中包含圣诞节前后的样本仅仅有一次，导致没办法对这一特殊假期的模式进行很好地预测。

本文基于PyTorch，详细介绍了如何使用自动微分、构造模型、计算损失函数以及测试模型等技术。自动微分功能是PyTorch的最主要特性之一，它不仅可以让我们灵活构建更加复杂的计算模型，还可以随时进行反向传播算法。在本文最后，我们使用一个简单的线性回归算法进行实现，以便更好地展示PyTorch的应用。此外，我们还可以使用PyTorch进行更深入的研究和探索，比如在神经网络的训练、图像处理以及自然语言处理等方面进行更进一步的探索和应用。

这篇文章分享了逐层纵横向拉开档次法的Python源码，旨在研究科技成果转化能力。此外，还提供了知乎、简书和CSDN的分享链接以及源码和数据的下载链接。

这篇文章介绍了基于Python的出租车数据挖掘的可视化结果，包括行驶时间、经度和纬度的直方图、行程时间与起点和终点之间的直线距离关系图、起点和终点位置的空间密度图、市中心位置的空间密度图、用K-means划分出的区域空间密度图等。此外，还分析了不同时间下的分布情况、周周期性、日周期性等。文章中包含了多张图表和可视化结果。

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