接着上一篇继续的数据进行分析5.4 公司规模df.loc[:,'公司规模'].value_counts() 我们把公司规模按照人数分为3类：2000人的为大型公司，15人的为小型公司，其他为中型公司。则有，大型企业：156 ， 中型企业：244 ， 小型企业：10。plt.figure(figsize=(6,9))
#定义饼状图的标签，标签是列表
labels = [u'大型企业',u'中型企业'
转载
2024-10-09 10:55:56
68阅读
数据分析认知课（四）：数据分析——缺失值处理详解（理论篇）我的学习心得数据处理是数据分析最为重要的一部分，需要花费大量时间在这上面。完全变量：指数据集不含缺失值的变量 不完全变量:指数据集中含有缺失值的变量缺失数据的类型 1.随机丢失 2.完全随机丢失 3.非随机丢失数据缺失的原因 1.信息暂时无法获取。 2.数据因人为因素没有被记录、遗漏或丢失，这个是数据缺失的主要原因。 3.数据采集设备的故障
转载
2024-01-14 16:27:13
132阅读
问题描述直播开播记录表 t1 包含以下字段：主播 id：author_id直播间 id：live_id开播时长：live_duration直播观看记录表 t2 包含以下字段：观众 id：user_id直播间 id：live_id观看时长：watching_duration要求计算直播间的人气值，输出结果格式如下：主播 id直播间 idacu其中，ACU 为平均同时在线人数（Average conc
转载
2024-01-16 16:19:11
0阅读
WEB后端_Day10(NoSQL:介绍、应用场景、不足之处、分类、常见 NoSQL 介绍、关系型数据库与NoSQL的区别、Redis)1.NoSQL 介绍随着大数据时代的到来，越来越多的网站、应用系统需要支撑海量数据存储、高并发请求、高可用、高可扩展性等特性要求，传统的关系型数据库在应付这些调整已经显得力不从心，暴露了许多难以克服的问题。由此，各种各样的NoSQL（Not Only SQL）数据
转载
2024-09-18 10:14:02
41阅读
1.缺失值概要数据的缺失主要包括记录的缺失和记录中某个字段信息的缺失，两者都会造成分析结果的不准确，以下从缺失值产生的原因及影响扥方面展开分析。（1）缺失值产生的原因1）有些信息暂时无法获取，或者获取信息的代价太大；2）有些信息是被遗漏的。可能是因为输入时认为不重要、忘记填写或对数据理解错误等一些人为因素而遗漏，也可能是由于数据采集设置的故障、存储介质的故障、传输媒体的故障灯非人为原因而丢失；3）
转载
2024-09-30 23:04:17
146阅读
俗话说得好“说起来容易做起来难。”数据分析对于风险管理者是极为重要的。我们可以利用数据分析结论，来为企业决策做有效协助，帮助企业改善财务状况，提升企业业务销售水平，帮助员工预测可能发生的问题，并协助监控企业运营状况。但不可避免的是，数据分析也存在着一定的风险问题。所以，在日常工作中，我们就需要更加谨慎地对待数据变化，已应对可能发生的状况。1.数据量的收集随着现如今数据驱动组织和大数据的引入，一个组
转载
2023-10-10 20:46:08
954阅读
数据科学家和数据分析师都被认为是大数据领域专业人士,但是他们各自具有不同的技能，资格和工作职责。数据分析师寻求识别数据趋势以及如何根据这些见解做出业务决策，而数据科学家更擅长数据解释，他们钻研创新技术来分析数据以寻找商机。可以说，数据科学家是作为数据分析师进阶路径中的金字塔部分。数据分析师的职责1.确定业务需求数据分析师研究并确定企业的信息需求，他们还将确定分析所需的数据和数据源。2.准备和分析数
转载
2024-02-05 12:57:16
48阅读
没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。当缺失比例很小时，可直接对缺失记录进行舍弃或进行手工处理。但在实际数据中，往往缺失数据占有相当的比重。这时如果手工处理非常低效，如何舍弃缺失记录，则会丢失大量信息，使不完全观测数据与完全观测数据间产生系统差异，对这样的数据进行分析，你很可能会得出错误的结论。一、造成数据缺失的原因信息暂时无法获取。例如在医疗数据
转载
2023-12-25 06:00:15
56阅读
# 订单部人员数据分析：提升效率的策略
在现代企业中，数据分析在各个部门都扮演着至关重要的角色，尤其是订单部。通过对订单数据的深入分析，企业可以识别潜在的问题，提高客户满意度和运营效率。本文将详细探讨订单部的人员数据分析，并提供一些代码示例帮助大家理解如何进行数据处理。
## 一、数据收集与处理
首先，订单部的人员数据通常包括订单ID、客户信息、产品详情和订单状态等信息。我们可以使用Pyth
在这个用数据说话的时代，可以说，未来商业发展中，没有一家公司不是数据公司。任何一家公司，都需要拥有驾驭数据的能力，学会用数据做精细化运营，利用数据驱动业务的增长。无论是从国家发展的战略方向，还是就业市场的巨大规模导向，都揭示了数据分析师技能的重要性，这是一个跨时代的代表性技能。为了让更多想要从事数据分析岗位的同学，能够尽快拿到认证证书。今天，特地为大家公布改版后的CDA LEVELⅠ考试分数占比，
转载
2024-01-11 13:38:11
9阅读
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。几年前, 数据分析还是一个比较鲜见的职业。而今天，无论各行各业，它无处不在的闪烁着耀人的光芒。那么做数据分析需要掌握哪些技能呢?SQL和数据仓库是最需要的数据分析技术中的两项。数据和统计数据似乎现在是很热门的行业。有数百种编程语言，工具和实践方法可以练习。 但是哪种技能在就业市场中
转载
2024-07-08 13:16:47
16阅读
很多人都想挤进数据分析这个行业，不单因为数据分析行业是一个十分火热的职业，同时还有十分广阔的就业前景。但是很多人并不知道数据分析究竟是需要做什么，以及数据分析行业需要具备什么能力才能够胜任这项工作，如果不知道数据分析需要具备的能力，很容易被淘汰。其实数据分析从业者需要具备的核心能力就是四种:具备基础科学的能力、能够使用分析工具的能力、掌握编程语言的能力以及逻辑思维的能力。我们在这篇文章中就给大家
转载
2023-11-30 18:41:13
31阅读
今天给大家分享个员工信息查询表单的做法。比如一家公司的员工非常多，但是每个员工的编号是唯一的，这样我们就可以实现通过工号去查询相应员工的相应信息。比如我们先看原始的员工信息表，内容很多，查看时还比较容易出错，这时我们就可以使用这个信息查询表来实现了。 首先给大家看下演示图： 操作步骤：1、首先我们需要把原始【员工信息】表的格式转换成以下样式 2、调整文字格式，填
转载
2024-01-13 13:56:07
123阅读
【Task02】组队学习新闻推荐—数据分析本次数据分析的过程1. 数据预处理：分别把训练集，测试集数据按时间戳排序并统计用户点击文章的次数。用到groupy()rank()transport()函数rank()与sorted()区别 rank():返回原序列元素对应位置的序列 sorted():只是进行排序2. 数据浏览：训练集测试集表格： 浏览数据文件的每个字段的含义和head() 大致对数据有
# 数据分析团队人员构成
随着数据驱动决策成为现代商业的趋势，数据分析团队在企业中的重要性日益增强。一个高效的数据分析团队通常由多个角色组成，各自承担不同的职责，以确保分析工作的顺利进行。本文将探讨数据分析团队的人员构成，并给出相关的代码示例和状态图，帮助读者更好地理解这一领域。
## 数据分析团队的主要角色
1. **数据分析师**
数据分析师是数据分析团队的核心成员，他们负责从
引子：我于2001年以上午场62分、下午场63 分的优异成绩顺利通过高级程序员（系统设计师）的水平考试，2002年以47、45、50 的成绩险过系统分析员考试。在网上看到那么多考友的迫切要求得到这方面信息，我想，虽然我的成绩不是最优秀的，即使把我的一些心得写出来，或许也能够对部分人有些帮助，如果能这样，我也就满足了。摘要：本文主要从我个人参加系统分析员的考试经历谈谈我对应考系统分析员的应对方案。主
称号：以整数数组给出一个无序。如何找到第一个大于0，而且不在此数组的整数。比方[1,2,0]返回 3, [3,4,-1,1]返回 2。最好能O(1)空间和O(n)时间。该题在缺失的数字分析上有解答，可是感觉讲得不清楚，以下依照我的理解又一次解释一下算法步骤。 首先，给定的整数数组可能包括负数。并且正...
转载
2015-06-18 12:48:00
106阅读
算法面试必备-----数据分析常见面试题算法面试必备-----数据分析常见面试题1、统计学问题问题：贝叶斯公式复述并解释应用场景问题：朴素贝叶斯的理解问题：参数估计问题：极大似然估计问题：假设检验问题：P值是什么？问题：置信度、置信区间问题：协方差与相关系数的区别和联系问题： 中心极限定理2、概率问题问题：扑克牌54张，分成2份，求这2份都有2张A的概率问题：男生点击率增加，女生点击率增加，总体
转载
2023-08-14 15:57:45
113阅读
相信很多人都已经发现，我们似乎进入了一个“人人都要懂数据分析”的时代，这一点在招聘市场上体现得尤为明显：在招聘市场上，越来越多的岗位要求具备数据分析能力，HR和猎头在与求职者沟通时，也会越来越多的问到：是否具备数据分析能力；有一些热门岗位，比如产品运营、用户运营以及策划等，通过数据分析可以更加清晰的了解用户需求，且对市场有着更精准的把握，可以说是雪中送炭一样的技能。数据分析师主要做什么？数据分析师
转载
2023-10-01 09:25:00
7阅读
大数据分析平台实时采集、治理、存储、查询、展示数据，并搭载数据智能引擎，高效积累数据资产，赋能业务应用场景，助力企业构建扎实的数据根基，实现数字化经营。 数据其实是非常的客观的，但是数据本身并不会告诉你多少有价值的东西，其中蕴涵的内容才是我们应该去发掘的。 我们通过数据分析将现实中的问题简化成数字问题，从而得到解决问题的建议。 需要注意的是，数据分析只
转载
2024-09-18 11:52:41
56阅读
