文章目录axis参数柱状图条形图饼图折线图 在数据分析岗，需要做大量数据可视化的图标，LaTex在这方面可不弱于其他软件。PgfPlots就是一个专做数据可视化的LaTex包，我就简单写写常见的数据可视化图表。当然，pgfplots还可以用来绘制二维及三维函数图形。 axis参数 如果用LaTex进行数据分析中的数据可视化绘图，那么柱状图、条形图和折线图是需要用axis指令来做的，对于a
自帆软君入驻知乎以来，在知乎上回答了很多关于数据分析的问题，为大家解答了很多疑惑。因此，经常有小伙伴私信问帆软君一些关于数据分析的问题，其中问的最多的就是：小白该如何入门数据分析行业？其实不管是小白还是已经在数据分析这个行业的人，我们都要清楚的认识到数据分析师到底是干什么的，并且积极提高自己的职业能力。只有这样，才可以成为一名优秀的数据分析师，在数据分析的路上越走越远。今天就给大家推荐
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2024-01-14 13:39:15
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前言数据分析是目前数据时代的热门方向，统计学又是数据分析必备的基础知识。 本文简单总结了一下需要的统计学知识。基础的统计学知识1.集中趋势(Central Tendency) 2.变异性(Variability) 3.归一化(Standardizing) 4.正态分布(Normal Distributions) 5.抽样分布(Sampling Distributions) 6.估计(Estimat
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2024-01-26 07:28:42
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这个阶段，核心是三件事：制定学习计划、确定学习资料以及学习策略。我们可以自己完成这几件事，当然也可以借助ChatGPT来高效地达到目的。
原创
2024-04-16 09:29:13
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ChatGPT不仅在岗位了解阶段和学习阶段有用，在面试阶段也很有用。我们可以利用ChatGPT确定应聘目标、优化简历、准备面试。
原创
2024-04-16 09:29:36
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## 分类和聚类在数据分析方面的区别
### 引言
在数据分析领域，分类和聚类是两个重要的技术方法，用于处理和理解大规模数据集。虽然它们都属于机器学习的一部分，但在解决问题时有着不同的目标和方法。本文将介绍分类和聚类的区别，并详细阐述它们在数据分析中的应用。
### 1. 流程概览
首先，我们来看一下分类和聚类在数据分析中的整体流程。下表列出了分类和聚类的主要步骤。
| 步骤 | 分类 |
原创
2023-09-05 14:13:26
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现在大多数公司引入了OKR（objective & key result）计划，数据分析师也需要定期制定和检查自己的OKR计划。我们不仅可以利
原创
2024-04-16 09:28:59
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。
原创
2024-04-16 09:29:39
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入门读物：深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较
原创
2023-06-14 17:40:39
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# Python在网络数据分析方面的应用
## 简介
随着互联网的普及和数据量的爆炸增长，网络数据分析变得越来越重要。Python作为一种强大的编程语言，被广泛运用在网络数据分析中。本文将介绍Python在网络数据分析方面的应用，并通过一个具体的案例来展示Python的强大功能。
## Python在网络数据分析中的优势
Python在网络数据分析中有许多优势，包括但不限于：
- **丰
原创
2024-04-26 07:34:58
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零售业是最传统的买卖双方互动平台。早在电子商务和移动商务崛起前，零售商们就以别出心裁的产品陈列，极具竞争力的价格和有效的销售技巧吸引了众多买家。随着科技的发展，现代技术正逐渐渗透进传统零售业。 2017年，零售业仅仅在美国的总销售额就超过了5万亿。为满足日益增长的需求和提供更优质的用户体验服务(86%的客户表示他们愿意为更好的购物体验支付更多费用)，传统零售业逐渐向技术化转型
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2023-11-20 19:32:00
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作者：接地气的陈老师数据分析好学吗？很好学！然而很多同学学着学着就钻进误区，结果空耗力气不说，还不解决问题。今天就来盘点下，常见的八大误区。01目标不明，贪大求多学数据分析到底是为什么？常见的回答：1、我想换个数据分析的工作2、我想提高工资收入3、我对数据很感兴趣4、我需要解决一个具体问题5、我看“大数据”“人工智能”很时髦单独看的话，每一种想法都没错。每一个想法，能坚持到底，也都能达到目标。但怕
什么是 Chukwa，简单的说它是一个数据收集系统，它可以将各种各样类型的数据收集成适合 Hadoop 处理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 进行各种 MapReduce 操作。Chukwa 本身也提供了很多内置的功能，帮助我们进行数据的收集和整理。Chukwa 应用场景介绍
为了更加简单直观的展示 Chukwa，我们先来看一个假设的场景。假设我们有一个规模很大 ( 牵扯到 Ha
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精选
2011-09-23 13:41:56
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本文为《Python数据可视化实战》第7篇Altair神器介绍本期主角之前，先给大家一张GIF是不是很炫酷？更神奇的是，完成这么一幅可交互的图表，仅需不到20行代码。这幅图是用Python的可视化库Altair绘制的，Altair可以使用强大而简洁的可视化语法快速开发各种统计可视化图表。用户只需要提供数据列与编码通道之间的链接，例如x轴，y轴，颜色等，其余的绘图细节它会自动处理。事实上，Altai
一、概率论和数理统计基础1、《茆诗松概率论和数理统计》前七章（大数据的基础：概率论和相关的数理统计）1.1、《商务经济统计学》茆诗松更偏向严谨的论断和课堂式的学习，比较适合正在学校的或者刚出学校的学生。如果想快速了解常用的商用概率论和数理统计知识的话，这本是比较不错的选择，该了解的概率论和数理统计知识都能在上面找到，甚至作为茆诗松的补充都绰绰有余。2、线性代数普通高校教材即可，能理解矩阵的运算、特
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2023-09-14 22:18:42
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1、《精通Tableau商业数据分析与可视化》 王国平 著 出版时间：2019-12-01 清华大学出版社介绍： 《精通Tableau商业数据分析与可视化》是针对《计算机网络》课程后续课程使用的，大多学校学生学习《计算机网络》课程后只是停留在理论层面，而不会实际去编写网络程序。《精通Tableau商业数据分析与可视化》讲从最基本的网络
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2023-07-05 09:50:38
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ChatGPT数据分析应用，漏斗分析
原创
2024-04-16 09:23:32
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# 数据分析方面的挑战赛：迎接挑战与提升技能
数据分析已成为当今社会中不可或缺的一部分，每一个行业都在利用数据来提高决策能力和运营效率。然而，数据分析并非易事，其中的挑战也让许多人望而却步。在这篇文章中，我们将探讨数据分析所面临的主要挑战、如何应对这些挑战，并通过代码示例来提高我们的技能。
## 一、数据质量问题
数据质量是影响数据分析结果的一个重要因素。低质量的数据可能会导致错误的结论。首
一：python数据分析基础二：python库和数据结构三：pandas用于数据探索（1）导入库（2）读入数据：pd.read_csv()（3）查看：df.head() 大致查看数据前几行，了解内容df.describe() 计数，平均值，中位数，偏差等 可以基本看出缺失值和平均值和中位数了解数据偏差（4）对于非数值型查看频率分布 Series.value_counts()
在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和存储，这给企业、学术界和个人提供了巨大的机会和挑战。爬虫作为一种数据获取的技术手段，可以帮助我们从互联网上获取大量的数据。结合数据分析技术，爬虫在数据分析方面具有巨大的潜力。本文将介绍一些爬虫在数据分析方面的潜力和应用场景。1.获取数据爬虫最基本的功能是从网页上获取数据。通过爬虫，我们可以获取到各种各样的数据，包括但不限于文本、图片、视频、音频等。这些数据可
原创
2023-12-25 16:45:42
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