之前有给大家推荐过如何从小白称为专业数据分析师的一份完整书单（没看过的可以自取《如何快速入门并成为厉害的数据分析师，一份完整书单》）。但是对于很多懒癌晚期的小伙伴来说，并不满足于此啊，光看书怎么行。事实上并不是看书不好，而是很多小朋友看不进去啊。所以今天给大家整理了一份Coursera上数据科学的课程，深入浅出的，而且全部免费。你会因为这些课程给你开阔的视野和深刻的认知而相见恨晚。一、大数据认知I
【回顾&引言】前面一章的内容大家可以感觉到我们主要是对基础知识做一个梳理，让大家了解数据分析的一些操作，主要做了数据的各个角度的观察。那么在这里，我们主要是做数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。这些内容是为数据分析最后的建模和模型评价做一个铺垫。开始之前，导入numpy、pandas包和数据#加载所需的库
import numpy as n
转载
2023-09-21 17:15:28
43阅读
今天的任务是阅读数据分析的概述，老师的建议是带着问题去学习，今天的任务结束之后，我要能回答为什么学习数据分析。所以，为了更好地记录我今天的学习，我决定边学边写博客。那么，开始吧！ 一、数据分析的含义、作用和分类。 数据分析就是一个基于一定目的，有目的地收集、整理、加工和分析数据，从数据中提炼出有用信息的一个过程。&nb
数据分析认知课（一）：数据分析思维观各位同学大家早上好呀，从数据分析认知课现在开始项目周的第一天～ 文章 点击链接阅读 本篇文章内容为如何建立数据分析思维观，希望大家在做数据分析时可以建立正确的数据分析思维观，努力挖掘数据背后的意义，阅读完文章要在群里分享读后感哦～读后感字数不限我的读后感1.数据分析我觉得得从学会是有Excel、Python、sql、机器学习等工具开始（没有技术，后面的思维观是空
在前面的文章中我们给大家介绍了Excel、数据可视化等知识，但是如果使用这些工具处理数据的话还是比较吃力的，还需要学习更多的知识。在这篇文章中我们给大家讲述一下数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务知识。如果掌握了这些知识我们就能够做好数据分析工作。希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先给大家讲一下数据库的知识，我们在上一篇文章中的Excel知识中提到了数据库
用Excel进行数据分析练习（一）跟随秦路老师的课程，用Excel进行数据分析，主要目的是回顾关于Excel的一些基本操作问题描述数据： 一份餐食数据主要问题描述：全国点评数最高的饭店是哪家？哪个城市的饭店人均口味最好？哪个类型的餐饮评价最好？类型为川菜的店里，有多少个带‘辣’字，有多少个带‘麻’字？口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家？它们在哪个城市的占比最多?上海地区中，各个类
转载
2023-09-10 15:36:53
97阅读
经过一年多的搬运，小编的B站积累了很多优质的数据分析课程，汇总到公众号，需要的小伙伴自取！课程包括了数据思维系列、统计学基础系列、面试经验分享系列、项目实战、SQL、EXCEL、Python等多方面的内容，课件笔记还在整理中，之后会继续分享！数据分析思维1.《互联网大厂之商业分析》https://www.bilibili.com/video/BV1a64y127Hi2.《互联网业务数据分析》htt
转载
2023-06-06 20:11:32
153阅读
大数据分析大体上分为两类：一类是数据分析，另一类是大数据分析，数据分析相对来讲更容易一些，也是市面上见的最多的数据分析师岗位，人们更喜欢叫他业务数据分析岗。大数据分析，更加的专业，涉及到数据分析和一些代码编写，难度更大，对于非计算机的同学有点不友好。业务数据分析需要学习的一些东西：主要的工具有Excel、SQL、Python这三类主要的工具，大家在学习时候可以主要学习这三个软件的应用，
相较本科阶段要学习的计算机编程语言，比如：java，linux，mysql等，研究生的大数据专业会更加深入一点
相较本科阶段要学习的计算机编程语言，比如：java，linux，mysql等，研究生的大数据专业会更加深入一点，更多的是接触学习数据的采集与分析（Python、Scala），大数据的存储（hbase、hive、sqoop），学习处理软件，学习数
转载
2023-06-02 19:52:28
159阅读
学完本课程，您将掌握：熟悉数据处理的流程和方法熟练掌握pandas和numpy的运用举一反三,能够独立完成数据分析中数据处理阶段的任务提高数据处理能力，在项目中能够事半功倍适合人群：1. 零基础学员或者有一定基础学员、大中院校学生、2. 在职从事数据分析相关工作以及打算转行Python数据分析人员3. 对Python有兴趣人群学习计划：1. 上课跟着老师一起做实操和练习，通过实操才能真正掌握相关知
学习目的与期望：本人规划在未来信息化咨询的市场工作中，对数据分析这个分支领域进行积累。而积累则是更多从业务的认知与解构为主、软件操作与计算机思维为辅。因为个人可能偏信息化市场方向的，所以更想学习如何用计算机思维去解构业务。由于零编程基础，便想选择一门应用性更强、讲解更加通俗易懂的课程作为入门。对比了几家课程，目前选择了最适合自己的并完成了课程，特此进行总结与思考。此次我选择的课程是小灶能力派的商业
当我们拿到数据集的时候，我们应该做些什么呢？在数据的汪洋大海中，你是否体会到了同在北上广奋斗的人们一样的在午夜的孤寂感？在充实着林林总总的数据表格中，你试图从中发现规律，可是否感受到了像心上人在身边却无法说出口的那层窗户纸。今天写下这篇文章，算是自己对处理数据的一些感受，同大家分享。导入，清洗当我们拿到初始数据的时候，我们首先要做的是将数据读入并对数据进行筛选和规整。原始数据的类型有很多，有的存在
转载
2023-08-10 15:14:25
105阅读
学Python前要明确其使用目的。学Python是为了进行数据分析，所以现阶段最主要的任务是了解Python的最基础知识，然后通过运用Python进行数据分析的项目，从而学会使用Python。一、数据类型1、整数、浮点数、字符串2、列表(list)list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象2list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数3list.extend(seq
转载
2023-08-10 20:00:33
67阅读
实验（一）研究设计：选取由高一、高二、高三组成的265名高职学生，对他们进行心理测试，维度如下：学生填写的分类信息包括：年级、性别、是否为独生子女。身体与体育竞赛适应、陌生情境与学习情境适应、考试焦虑情景适应、群体活动适应、心理适应总分（由前四个维度相加可得到）、自我认同感总分。研究需求：需求一：根据下面的常规模型对每个学生的每个维度进行分类，并且测量在各个维度当中学生的平均值、所占百分比、最大值
转载
2023-08-13 21:21:51
136阅读
4题 程序分析班级：------------- 姓名：------ 学号：------------------------------------- 完成日期：----------【问题描述】读入一个C程序，统计程序中的代码、注释、和空行的行数以及函数的个数和平均行数，并利用统计信息分析评价该程序的风格。【基本要求】把C程序文件按字符顺序读入源程序；
大数据金融风控的预测案例 1）数据准备 a)离群点处理 总体上先对数据进行了解，做一些简单统计，对连续性数值与字符型数值的处理； 离群点的处理： 首先，离群点的定义：是与其他大多数样本的行为或特征分布不一致的那些点； 处理方式：方法1—首先统计每个样本下缺省的特征（列）数，然后进行排序，画图，拆分成训练集与测试集进行对比，这样可以保证训练集与测试集分布一致；（注：在一些模型的训练中，结果往往得不到
目录学习主题学习目标数据分析数据分析介绍数据分析软件数据分析与数据类型数据分析与可视化方法数据分析流程描述型数据分析集中趋势的描述性统计量离散程度的描述性统计量分布形态的描述性统计量探索型数据分析验证型数据分析学习主题比赛链接：https://data.xm.gov.cn/opendata-competition/index.html#/算法分析真实场景：A城市巡游⻋与网约⻋运营特征对比分析赛题简
数据建模及模型评估数据分析的目的就是，运用数据结合业务来得到得到或评估我们需要知道的结果。经过前面的学习，我们学会了数据清洗，可视化等操作。下面我们来进行数据建模，搭建一个预测模型或者其他模型，从这个模型的到结果，我们还要分析模型是不是足够的可靠，也就是评估这个模型。我们利用泰坦尼克号的数据集，来完成泰坦尼克号存活预测任务。数据建模# 读取原数据数集
train = pd.read_csv('tr
转载
2023-08-21 20:48:38
78阅读
前面一章，介绍了大数据hadoop生态圈中组件Flume、azkaban、sqoop的相关知识，截止目前，大数据离线分析的技术知识基本已经介绍完（当然，各组件还有一些其它的替代方案，需要小伙伴们下来自己去了解，推荐书籍《网站分析实战——如何以数据驱动决策，提升网站价值》）。本章开始，博主将介绍离线技术分析的实际项目
转载
2023-08-14 10:03:06
0阅读
目录一、数据分析流程1. 数据获取2. 数据存储3. 数据预处理4. 建模与分析5.可视化分析二、代码实现1.数据准备1.1导入原始数据1.2 数据清洗2.构建模型及数据可视化2.1 业务指标1:月均消费次数2.2 业务指标2:月均消费金额2.3 客单价2.4 消费趋势一、数据分析流程Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。一个完整的数据分析项
