关于兔子的神话故事并分析？

一、关于兔子的神话故事并分析？

故事：玉兔捣药

传说很久以前，有一对修行千年的兔子，得道成了仙。它们有四个可爱的女儿，个个生得纯白伶俐。

　　一天，玉皇大帝召见雄兔上天宫，它依依不舍地离开妻儿，踏着云彩上天宫去。正当它来到南天门时，看到太白金星带领天将押着嫦娥从身边走去。兔仙不知发生了什么事，就问旁边一位看守天门的天神。听完她的遭遇后，兔仙觉得嫦娥无辜受罪，很同情她。但是自己力量微薄，能帮什么忙呢?

　　想到嫦娥一个人关在月宫里，多么寂寞悲伤，要是有人陪伴就好了，忽然想到自己的四个女儿，它立即飞奔回家。

　　兔仙把嫦娥的遭遇告诉雌兔，并说想送一个孩子跟嫦娥作伴。雌兔虽然深深同情嫦娥，但是又舍不得自己的宝贝女儿，这等于是割下它心头的肉啊!几个女儿也舍不得离开父母，一个个泪流满面。

　　雄兔语重心长地说道：“如果是我孤独地被关起来，你们愿意陪伴我吗?嫦娥为了解救百姓，受到牵累，我们能不同情她吗?孩子，我们不能只想到自己呀!”

分析：兔子爸爸为别人着想，孩子们明白了父亲的心，做事不能只想自己。

二、如何分析自媒体数据并优化运营效果？

搭建数据监测体系

自媒体运营需要不断分析数据并进行优化，以提高运营效果。以下是搭建自媒体数据监测体系的几个关键步骤：

1. 确定关键指标根据自媒体的特点和运营目标，确定关键指标，如阅读量、转发量、互动量等。这些指标需要与具体的运营目标相匹配，以便更好地评估运营效果。

2. 安装数据监测工具选择适合自己的数据监测工具，如百度统计、Google Analytics 等。这些工具可以帮助监测关键指标，并提供详细的数据分析报告。

3. 设定数据监测目标设定数据监测目标，如每周、每月、每季度等，以便及时发现数据异常情况并进行优化。

4. 进行数据分析利用数据监测工具提供的数据分析报告，分析自媒体的运营表现、读者喜好和趋势等，以便更好地了解目标读者，制定更有针对性的运营策略。

5. 优化运营效果根据数据分析结果，制定相应的优化方案，如创作更有价值的内容、加强社交媒体互动、提高文章排版质量等，以提高自媒体的运营效果。通过以上步骤，可以搭建一个完整的自媒体数据监测体系，为自媒体的运营提供有力的支持。

深度分析数据指标

自媒体是一种新型的媒体形态，其运营效果的好坏与数据分析密切相关。以下是如何分析自媒体数据并优化运营效果的方法：

1. 流量分析：分析自媒体文章的浏览量、访问量、点赞数、评论数等数据指标，了解读者的喜好和需求，针对性地调整文章主题和内容。

2. 转化率分析：分析自媒体文章的阅读转化率、评论转化率、点赞转化率等数据指标，了解读者的转化行为，优化文章的呈现方式和推广渠道。

3. 用户画像分析：分析自媒体文章的读者画像、兴趣偏好、地域分布等数据指标，了解读者的个性化需求，精准营销和推广。

4. 竞品分析：分析同类型自媒体文章的数据指标，了解竞争对手的优劣势，借鉴其优点，改进自己的运营策略和内容创作。

5. 社交营销分析：分析自媒体文章在社交媒体平台上的传播效果和互动情况，了解读者的社交行为，提升文章的社交价值和传播力度。通过以上数据分析方法，自媒体运营者可以深入了解读者需求和行为，优化文章内容和推广策略，提高自媒体的运营效果和影响力。

制定针对性策略

在自媒体运营中，数据分析是非常重要的一环。通过对自媒体数据的分析，可以了解受众的兴趣、需求和行为，从而制定针对性的策略，提高运营效果。以下是分析自媒体数据的方法和策略：

1、分析流量来源：通过分析流量来源，了解哪些渠道带来的流量最多，从而优化宣传投放策略，增加流量。

2、分析用户行为：通过分析用户在自媒体平台上的行为，如浏览、点赞、评论等，了解用户喜好和需求，从而制定出更符合用户需求的内容。

3、分析内容效果：通过分析不同内容的阅读量、互动量等数据，了解哪些内容更受用户欢迎，从而调整内容类型和风格，提高内容质量。

4、分析粉丝属性：通过分析粉丝的性别、年龄、地域等属性，了解目标受众的特点和需求，从而制定更精准的运营策略，提高粉丝互动率。

5、分析广告效果：通过分析广告曝光量、点击率等数据，了解广告效果，并根据数据调整广告投放策略，提高广告转化率。

6、分析竞争对手：通过分析竞争对手的内容类型、运营策略等，了解市场现状和趋势，从而制定更有竞争力的运营策略。

以上是分析自媒体数据的方法和策略，通过数据分析来制定针对性的策略，可以提高自媒体的运营效果，实现更好的推广和营销效果。

持续优化运营效果

自媒体运营的核心是数据分析和优化。想要提高自媒体的运营效果，必须深入分析数据并不断优化。首先，要设置合理的数据统计指标。

例如，文章的阅读量、转发量、评论量、点赞量等。通过这些指标可以了解读者的兴趣点，进而调整文章内容和发布时间。其次，要利用数据分析工具进行数据分析。

例如，利用百度指数、谷歌趋势等工具了解热点话题，结合自己的专业领域撰写文章。同时，通过数据分析工具了解读者画像，掌握读者的年龄、性别、职业等信息，针对性地进行内容创作和推广。

最后，要不断优化自媒体运营效果。通过不断试错和调整，不断改进文章质量和推广方式，提高自媒体的曝光率和阅读量，提高粉丝互动率，从而实现自媒体运营的最大化效益。通过以上的运营策略，可以实现自媒体的优化运营效果，提升自媒体的影响力和价值。

三、如何评估网站数据，并分析网站运营效果？

可以分引荐、搜索引擎、关键词等渠道实现不同渠道的流量信息，甚至可以实现区分同一渠道付费流量和非付费流量的分流，通过时段维度可以按照(24小时OR日序列)2种模式监测整站流量的24小时变化趋势，以及不同日起的变化趋势。

站内运营主要是对重点网页项目做监测，分析每个网页项目的流量、人数、二跳等指标。还可以通过其他维度来分析特定定制页面的情况。比如：地域、来源、时段统计等。具体可以从以下几方面进行阐述分析：如：网页项目分析、站内搜索分析、站内广告分析、页面流向分析、着陆离开分析、场景转换分析、页面流量分析。

对网站的转化效果进行分析。转化目标可以通过多个角度去监测数据：外部来源、关键词、着陆页面、地域分布、时段统计、广告转化。该功能的主要目的清晰呈现网站的转化结构，便于网站优化推广渠道、方式，进而最大化提高网站的转化率。

四、数据分析的三大标准？

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

2、售罄率：

指货品上市后特定时间段销售数量占进货数量的百分比。它是衡量货品销售状况的重要指标。在通常情况下，售罄率越高表示该类别货品销售情况越好，但它跟进货数量有着很大的关系。通过此数据可以针对货品销售的好坏进行及时的调整。

3、库销比：

指库存金额同销售牌价额之比例。简单的来说就是某一时间点的库存能够维持多长时间的销售。它是衡量库存是否合理的重要指标，合理的标准在3-5 左右。在销售数据正常的情况下，存销比过高或过低都是库存情况不正常的体现。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。

五、巨量百应数据大屏的数据如何分析？

回答如下：巨量百应数据大屏的数据分析可以分为以下几个步骤：

1. 数据收集：从巨量百应平台获取所需要的数据，包括广告投放数据、用户行为数据、转化数据等。

2. 数据清洗：对数据进行清洗和处理，包括去重、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的准确性和完整性。

3. 数据可视化：利用数据可视化工具，将数据转换成易于理解的可视化图表，如折线图、柱状图、饼图等，以便更好地展示数据。

4. 数据分析：通过对数据的分析，发现数据之间的关联和趋势，了解广告效果、用户行为、转化率等方面的情况。

5. 结果呈现：根据数据分析结果，提出相应的优化建议，以优化广告投放策略、提升用户体验、提高转化率等。

需要注意的是，数据分析不是一次性的，需要不断地收集、清洗、可视化和分析数据，以及不断地优化广告投放策略，才能使广告投放达到最佳效果。

六、简述贾迎春的故事并分析她的性格特点？

贾迎春的故事有：《不问累金凤》《抄检大观园》《误嫁中山狼》（迎春之死）。

贾迎春是中国古典小说《红楼梦》中的登场的虚构人物，金陵十二钗之一。她的一生正是那个时代所孕育的温婉、柔顺女子命运的缩影。

贾迎春才貌双全，具有纯真、善良、宽厚、聪明等大家闺秀的风范，但老实无能，懦弱怕事，有“二木头”的诨名。她不但作诗猜谜不如姐妹们，在处世为人上，也只知退让，任人欺侮。她的攒珠累丝金凤首饰被下人拿去赌钱（累金凤事件），她不追究。平儿设法要替她追回，她却说：“宁可没有了，又何必生气。”她父亲贾赦欠了孙家五千两银子还不出，就把她嫁给孙家，实际上是拿她抵债。出嫁后不久（一年后），她就被孙绍祖虐待而死（一载赴黄粱），预示着荣国府已经开始逐步走向衰败。

所谓性格决定命运，导致贾迎春悲剧形成的主要原因除了封建社会不合理的婚姻制度外，还有其自身懦弱的性格，而贾迎春之所以形成这样的性格除了封建社会的礼教熏陶，来自家庭环境以及贾府自身内部矛盾的影响也尤为重要。

七、怎样对数据进行分析，选择并做出最能展现问题的图表？

建议点赞收藏这张图表思维指南，能够帮你快速选择出最能展现问题的图表。

基于你想展示的形式，可将图表分为四大类，具体见下图：

如果罗列太多图表，反而会找不到重点，所以我这里分为常用图表和专业图表来分开讲

01 常用图表

（1）折线图：突出数据变化趋势

使用场景：用于显示数据在连续时间上的趋势变化

普通折线图：适用于观察数据的变化趋势，单条线的数据点要大于2个 分区折线图：用于查看两组数据变化趋势，如下图显示两个城市在同一时段风速走势的对比情况 多系列折线图：用于在同一区域查看不同数据指标的变化趋势 维度对比折线图：例如对比 2016 年与 2017 年的回款金额

（2）柱状图：突出数据之间的大小比较

使用场景：展示每项数据在一段时间内的变化及数据间的比较情况

普通柱形图：适合分类不多时的简单对比，使用时建议数据不超过12条 堆积柱形图：显示大类目下的细分类目占比情况，例如某产品一周内由不同渠道获得的流量对比多系列柱形图：用于显示不同系列指标间的对比效果 百分比堆积柱形图：表示该类别数据占该分组总体数据的百分比，直观看出每系列所占比重

（3）饼图：突出数据之间的占比关系

使用场景：用于分析数据的占比，用户可通过饼图很直观的看到每一个部分在整体中所占的比例

普通饼图：用于简单二维数据占比分析，例如班级男女生占比情况，使用时数据建议不超过9条 环形饼图：环形饼图本质是将饼图的中间区域挖空，它更关注于长度而不是面积，其相较于基础饼图的空间利用率更高，可以在空心区域显示文本信息，例如标题等。 玫瑰图：通过扇形的面积和半径显示数据的占比情况，可以展示每一数值相对于总数值的大小

02 专业图表

（1）组合图表

柱形图-面积图：可以直观地表示数据量的大小并进行比较，可以比较明显地显示出各数据之间的比例差异，也可以显示部分与整体的关系。 柱形图-折线图：用柱形图比较数据大小，又可以通过折线图查看数据变化趋势

（2）雷达图&散点图

雷达图：用以显示独立的数据系列之间，以及某个特定的系列与其他系列的整体之间的关系。例如可以用雷达图展现两款手机 A、B 之间的性能对照 散点图：用于观察发现两组数据的关系与相关性

（3）聚合气泡图&迷你图&热力区域图

聚合气泡图：用来观察数据的分布，将数据映射到气泡的面积大小上 迷你图：展现各分类的对应指标数值大小，比如下图展示的各访问渠道的浏览量大小 热力图：以高亮的方式展示坐标范围内各个点的权重情况，通过颜色高亮程度展示数据差异

（4）漏斗图&文本图&KPI指标卡

漏斗图：适用于业务流程比较规范、周期长、环节多的流程分析，使用梯形面积表示某个环节业务量与上一个环节之间的数据大小差异 文本图：直接展示数值的数字大小

（5）日历图&子弹图&人口金字塔图

日历图：反映出在一段日期内的数值分布情况，例如显示本年每天的运动步数，用颜色深浅区分当天步数的多少。 子弹图：可做同一分类下的对比，也可以横向去对比。例如，可对不同年份的「合同金额」、「回款金额」进行比对，也可以对每年的「合同金额」与「回款金额」比对 人口金字塔图：可以形象地表示总人口中各年龄人数的多少和相互比例，表明人口年龄构成的类型，反映人口状况

八、方差分析针对的数据类型是什么？并简述方差分析的原理？

方差分析是检验多个总体均值是否相等的统计方法.它是通过检验各总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型自变量是否有显著影响.

单因素方差分析基本思想：数据的误差即总误差平方和分为组间平方和组内平方和,组内误差只包含随机误差.组间误差包含随机误差和系统误差,系统误差即为因素不同水平造成的误差,如果因素的不同水平对数据没有影响,系统误差为0,组间误差与组内误差经过自由度平均后的数值相比接近于1,反之,如果因素的不同水平对数据有影响,这个比值就会大于1,当它大到某种程度时,就可以说不同水平之间存在着显著差异,也就是自变量对因变量有显著影响

九、如何用爬虫抓取股市数据并生成分析报表 ？

自打15年一波牛市，这几年里，股票市场的表现可谓是令广大股民心力交瘁，股价一路走低。我几次入场，都不一而同当成韭菜，割了一茬又一茬，致富发财的梦绝望到谷底。但是仍然有一部分股民们毅然坚守着信念，继续奋战在持续走低的股票市场。终于，在2019年开春之后，中国的股票市场迎来了开门红，上周大盘一度突破3000点，2019年牛市真的要来临了吗？然而，就在各位同事纷纷入场，赚的钵满体满的时候，我又怂了，犹豫着进或不进，出或不出的时候，冒出一个念想：何不对股市做一个可视化分析？

也是出于好奇，为了对当前的股市场进行一探究竟，通过Python爬取了2018年到目前的股票历史数据，大展身手进行一波数据可视化操作，结合数据和市场分析2019年A股牛市的走势和行情。之前看过某大神用Excel做了股市分析，今天我就尝试用FineBI做个可视化练练手！以下还原分析及可视化过程。工具介绍数据采集：Python爬虫分析及可视化：FineBI对于股票相关数据，想必对于Python大家应该都比较熟悉了，网站爬数据神器。我从东方财经网和网易财经爬取相关股票的历史数据。（私信回复“股票”可获得）但是数据可视化分析方面，虽然Python有numpy、pandas、matplotlib等第三方库来辅助进行数据处理和数据可视化，或者也可以借助echart等图表开源接口，但是通过各类代码进行图表属性设置等方面还是比较繁琐的，而且只能生成静态的图表，无法进行动态和深入的多维分析，主要生成我想要的可视化分析报告比较麻烦。于是这里就决定用BI可视化分析工具FineBI来进行可视化分析展示。之前也介绍过很多遍。Python股票数据爬取由于需要相关的历史数据，经过对比东方财经网和网易财经网的相关网站页面，网易财经网对于我收集相关历史数据更加方便。这边直接贴出来网易财经网获取股票历史数据的接口：http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=[code]&start=[yyyyMMdd]&end=[yyyyMMdd]&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP 接口中有三个核心参数，code表示股票编码，start表示开始时间，end表示结束时间，用python自动填充即可，调用起来非常方便。通过Python调用网易财经的股票数据接口，获取上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票的历史数据，包含相关股票的开收盘情况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标。直接贴出来代码：import urllib.request import re import glob import time # 上海、深圳A/B股票，近期成交量前40支股票代码 allCodelist=[ '601099','601258','600010','600050','601668','601288','600604','600157','601519','600030',#上海A股 '900902','900941','900948','900938','900947','900932','900907','900906','900903','900919',#上海B股 '000725','300059','002131','300116','002195','002526','002477','000536','300104','000793',#深圳A股 '200725','200160','200018','200037','200488','200168','200468','200058','200012','200625' #深圳B股 ] for code in allCodelist: print('正在获取%s股票数据...' % code) if (code[0] == '6' or code[0]=='9'):#A股 url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=0' + code + '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) else:#B股 url = 'http://quotes.money.163.com/service/chddata.html?code=1' + code + '&start=20180101&end=20190228&fields=TCLOSE;HIGH;LOW;TOPEN;LCLOSE;CHG;PCHG;TURNOVER;VOTURNOVER;VATURNOVER;TCAP;MCAP' print(url) urllib.request.urlretrieve(url, 'd:\股票\' + code + '.csv')#需要提前新建好D盘的“股票”目录，将数据写入csv文件 csvx_list = glob.glob('d:\股票\*.csv') print('总共发现%s个CSV文件' % len(csvx_list)) time.sleep(2) print('正在处理............') for i in csvx_list: fr = open(i, 'r').read() with open('csv_to_csv.csv', 'a') as f:#合并csv文件 f.write(fr) print('写入完毕！') Pyhton完美运行，爬取时间不到15秒~

成功获取到上海/深圳A、B股近期成交量前10的共40家股票，2018年1月1日到2019年2月28日的所有历史交易数据。相关股票数据excel文件也给大家双手奉上，方便大家分析使用。（私心回复“股票”获得）FineBI数据可视化关于FineBI，前面已经简单介绍过，它的特点就是操作简单上手快，无须任何代码，直接在浏览器端通过FineBI工具的鼠标拖拽和点击操作即可生成色彩绚丽的可视化图表效果。下面我们可以通过FineBI官网获取软件激活码，下载并按照向导安装好软件：

出现这个界面就代表已经安装成功。接下来我们就可以开始在FineBI中将之前爬取到的数据进行可视化。FineBI的操作很简单，但还是建议上手前看一下他的帮助文档或基础视频，会有邮件告知学习资料。把数据表上传导入到FineBI中，然后就可以在仪表板中进行相关数据的可视化分析了。

经过大概半个小时的操作，我这边将相关股票的开收盘情况、跌涨数据、换手率、成交数据、总市值、流通市值等关键数据指标制作成了一个数据可视化报告，方便从多个维度观察和分析股票的各个指标。数据可视化分析结果1.从股票的日线走势可以看出，自2018年以来，股票市场处于一路震荡走低的大趋势，2018年10月份出现触底，2018年11月份又一波小的上涨行情，但是随后12月份又迅速回调。到2019年1月份，开始出现小幅上涨，2月份春节之后，股票市场迅速拉升，一路飘红，换手率也是一路飙升。今年年初经过小幅调整后，立即放量拉升，2月份呈现“价量齐升”的态势，颇有一番从过往低迷熊市转向高昂牛市的势头。2.通过FineBI联动对比分析深圳、上海A/B股的市场情况可以看出，A股的市场行情总体提升较B股明显，A股占据主体成交量。3.分析股票的移动平均线，5日、10日、30日、60日均线呈发散向上趋势，在股市术语来说这个叫做”金叉“，这些都是牛市可能来临的信号。4.未来趋势预测方面，采用FineBI的时序预测法，按周开盘价、周成交量预测未来走势，根据预测结果未来5周仍然势态良好，进入3月份后，大盘行情持续走高，截止目前（3月6日），沪市A股已站上3100点，深市A股已站上9700点。

近期股市总结自2015年以来，长久的股市低迷状态被2019年开春之后的市场所打破，政策红利持续释放以及券商业绩需要改善。从近期来看，券商行情有望持续推进，阻力A股持续倒逼推进，从数据体现来看也就是涨幅、交易量、换手率君大幅攀升。2月中旬各股呈”金叉“态势，随后开启急速攀升模式。从股票热点来看，最大的热点可能是金融板块，周末大篇幅的政策也随之出台，可以重点关注。另外，创业板块、证券板块或许也都将有不俗表现。大消费，蓝筹股可以重点跟踪，对于中长期股民来说更为利好，擅长长线投资者可以重点关注其市场走势。整体来看，上股/深股两市放量创新高说明市场运行还是相对健康的，对于近期或出现的关口震荡休整也属于正常现象。在国家政策的大力引导之下，特别是沪指未来应该具备突破3000点大关的能力，未来总体股票市场行情看好。再来分享一张别的小伙伴制作的FineBI数据可视化作品~欢迎大家多多交流。

后要说的是，无论现有的股票市场趋势如何，作为散民的大多数投资群体，都应当持续关注最新市场行情，了解最新动向。毕竟股市有风险，入市需谨慎！对可视化感兴趣的同学，不妨拿了数据，自己尝试分析！

十、数据分析十大算法？

1、蒙特卡罗算法

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题

4、图论算法

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法

7、网格算法和穷举法

8、一些连续离散化方法

9、数值分析算法

10、图象处理算法