今天来聊聊数据分析都会用到的工具，你都在用什么呢？数据分析的工具有很多，从数据分析岗位的描述里其实就能发现企业都需要会哪些工具的人，这里我分成了4类来聊聊。分别是基础、可视化、专业的统计分析以及编程语言。一、 基础说到数据分析的基础的工具，非Excel莫属。Excel微软办公系列的重要组成之一，任何办公人员都会用到的神器，不得不说它的体系太庞大了，在人力、金融、管理等多个领域都会应用，同样对数据分
1.Python语言及其特征优点：代码编写效率高；程序代码可读性强；可扩展性强；属于解释型语言，支持动态数据类型。缺点：① 属于解释型语言，代码执行速度较慢；② 在移动终端类应用中尚未普及；③ 与JDBC和ODBC相比，python数据库访问接口的功能和性能有待优化；④ python的部分特征虽然提高了程序员编写代码的效率，但是在计算机执行时容易引发运行时错误。从人的角度看，python优点很多；
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2023-06-21 16:06:12
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一、介绍1.1 R语言和ggplot2
语言是一种强大的数据分析和统计建模工具，具有广泛的应用领域。
ggplot2是基于R语言的数据可视化工具，具有强大的绘图功能和灵活性。
1.2 数据分析中的重要性
R语言和ggplot2在数据分析中具有广泛的应用，能够帮助研究人员更好地理解数据和发现规律。
R语言和ggplot2具有开源、免
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2023-08-21 13:58:28
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Mac版python3 -m pip install numpy --user按照需求大家依次安装python3 -m pip install --upgrade pip //依次安装
python3 -m pip install pandas
python3 -m pip install wordcloud
python3 -m pip install mat
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2023-08-04 23:33:04
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如今，遥感数据急剧增加。可以使用具有不同空间和时间分辨率的微波和光学图像，用于监测各种环境问题，例如森林砍伐、土地
数据分析的入门思维，首先要认识数据，然后对数据进行简单的分析，比如描述性统计分析和相关性分析等。一，认识变量和数据变量和数据是数据分析中常用的概念，用变量来描述事物的特征，而数据是变量的具体值，把变量的值也叫做观测值。1，变量变量是用来描述总体中成员的某一个特性，例如，性别、年龄、身高、收入等。变量可以分为：定性变量：用于分类，一般是文本，例如，性别、颜色定序变量：用于表示等级或次序的变量，例如，
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2023-07-20 21:40:52
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越来越多的人看法到数据分析的重要性，而国度也为了促进大数据信息建立的开展，对各地建立大数据出 台相关政策。大数据技术可以将海量数据中隐藏的信息和知识发掘出来，为人类社会、经济活动等方面提供根据，进步各个领域的运转效率，甚至整个社会经济的集约化水平。 大数据分析的进程包括：大数据采集——预处理——大数据存储管理——大数据建模——大数据可视化剖析。 1.大数据采集：大数据的采集次要有4种来源，
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2023-08-13 16:54:16
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作者 | RAM DEWANI 编译 | VK 概述SQL是任何从事分析或数据科学的人都必须知道的语言这里有8种用于数据分析的SQL技术，任何数据科学专业人士都会喜欢使用它介绍SQL是数据科学专业人员军械库中的一个关键齿轮。这是经验之谈，如果你还没有学会SQL，你就不能指望在分析或数据科学领域取得成功。为什么SQL如此重要？随着我们进入新的十年，我们生产和消费数据的速度正在一天
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2022-08-30 07:44:08
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大数据分析能够从海量的数据中提取出最有效的信息，在企业的营销中发挥关键性的作用，可以说谁能够更好的利用大数据分析就能够在竞争中处于更加有利的位置，大数据分析，主要包含了五种技术，具体如下： 一、对比分析 对比分析法不管是从生活中还是工作中，都会经常用到，对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。 在数据分析中，常
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2023-06-07 22:14:26
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# VBA用于数据分析的方法
在现代商业环境中，数据分析已成为决策过程中不可或缺的一部分。VBA（Visual Basic for Applications）作为一种强大的编程语言，可以帮助我们自动化Excel中的数据处理和分析过程。本文将探讨VBA在数据分析中的应用，并通过示例代码展示基本操作。
## 1. VBA简介
VBA是一种嵌入在Microsoft Office应用程序中的编程语言
原创
2024-09-25 08:10:25
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用Python进行数据分析时常用包有numpy、scipy、pandas，matplotlib，由于自己现在还是数据分析的初级阶段，一般情况下numpy、pandas、matplotlib包的一些基本知识就够自己在数据分析时使用了。接下来为大家数理下这几个包的使用阅读路线numpy包学习pandas包学习python绘图numpy包的学习numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，你
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2023-09-01 23:57:35
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ElasticSearch介绍ElasticSearch是一个全文搜索服务器，也可以作为NoSql数据库，存储任意格式的文档和数据，同时可以做大数据的分析。ElasticSearch具有以下特点： 1. 全文搜索引擎，ES是简历在Lucebe上的开元索索引擎，可以用来进行全文搜索、地理信息搜索 2. 文档存储和查询，可以向NoSql那样存储任意格式的文档，并能根据条件查询文档 3. 大数据分
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2023-12-18 09:18:27
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目录第一题第二题第三题第四题1.不改变原来数组2.改变原来数组第五题第六题第七题第八题第九题第十题第十一题第十二题 第一题查看Numpy的版本号代码import numpy as np
print(np.__version__)运行结果第二题如何创建一个所有值都是False的布尔类型的数组代码import numpy as np
arr1 = np.full((3, 4), False)
pri
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2024-04-19 14:34:14
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一.Hadoop应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、非结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算，从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存做反复查询，
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2023-06-12 21:03:26
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很多同学会认为Excel是很简单的工具，而数据分析师需要更“高端”的工具来处理数据。事实上，Excel 在数据分析师的日常工作中扮演着非常重要的角色。下面听我一一道来：一、为什么要学习ExcelExcel 是被最广泛使用的数据分析工具之一，比较便于跨部门间的沟通；容易上手，不需要学习编程即可操作功能强大，覆盖数据分析的全流程小贴士：数据分析全流程：①数据获取 – ②数据清理 – ③数据转换 --④
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2023-11-12 23:54:29
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星火：Python数据分析基础zhuanlan.zhihu.com两个学习道具：
1）这个网页可以调用全球最大的搜索引擎（长按此处可以复制）：
事先准备：
在notebook中想要导入Excel文件，要先安装一个读取Excel文件的包：xlrd
安装步骤：
1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境，例如
activate py3
2>然后使用命令安装
conda inst
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2023-08-08 11:58:08
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用Python进行数据分析时常用包有numpy、scipy、pandas，matplotlib，由于自己现在还是数据分析的初级阶段，一般情况下numpy、pandas、matplotlib包的一些基本知识就够自己在数据分析时使用了。接下来为大家数理下这几个包的使用阅读路线numpy包学习pandas包学习python绘图numpy包的学习numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，你
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2023-06-29 21:38:53
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# JSON数据怎么用于数据分析
在数据分析的领域，JSON（JavaScript Object Notation）是一种非常流行的数据交换格式。它以简洁、易读的结构存储数据，尤其在Web应用和API中应用广泛。在数据分析过程中，我们可以围绕JSON数据进行提取、清洗和分析，帮助我们更好地理解数据。本文将介绍如何使用JSON数据进行数据分析，并提供代码示例和实践流程。
## 什么是JSON？
# 如何实现一个数据分析包
数据分析在现代软件开发中扮演着越来越重要的角色。无论是数据可视化、机器学习，还是数据清洗，开发者们常常需要构建一个功能强大且易于使用的数据分析包。本文将引导你实现一个简单的数据分析包，我们将走过整个流程并提供详细的代码示例。
## 流程概述
在开始编写代码之前，我们需要明确实现数据分析包的步骤。以下是实现数据分析包的流程：
| 步骤 | 描述 |
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数据分析 常用的数据指标数据指标的作用是用来衡量、追踪和监控业务的，对于一项具体的业务来说，它所包含的数据通常有三大类：用户数据(谁)、行为数据(做了什么)、产品数据(对应的产品是什么)。那么，相应的数据指标也可分为三大类： 用户数据指标 行为数据指标 产品数据指标1 用户数据指标用以衡量个体或客户群体的情况，或者用来划分客户群体。而划分客户群体的目的，是为了能够分而治之，对不同的客户群体采取不同
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2023-11-01 23:31:11
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