数据分析工具pandas一、什么是Pandas 1.Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集 2.基础是Numpy,提供了高性能的矩阵运算 3.应用，数据挖掘，数据分析。如学生成绩分析、股票数据分析等 4.提供数据清洗等功能二、pamdas的数据结构 [第一种数据结构]1.Series 类似于一维数组的对象 通过list构建Series ser_obj=pd.Series(range(10)
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2024-09-04 06:56:54
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数据关联规则（Associaton Rules,AR）是数据挖掘算法的重要目的之一，用于在海量数据中挖掘出具有价值的信息，通常在商业中用于数据与数据指尖的关系来产生更大的价值，典型的例子就是“啤酒与尿不湿”。1、基于Apriori算法的关联分析Apriori算法是关联规则分析中较为典型的频繁项集算法。原理步骤：（1）对数据中每一项数据进行频率次数统计；（2）构成候选项集C1，计算每一项的支持度（频
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2024-01-11 08:44:35
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概述ETL（Extract-Transform-Load的缩写，即数据抽取、转换、装载的过程），对于企业或行业应用来说，我们经常会遇到各种数据的处理，转换，迁移，所以了解并掌握一种etl工具的使用，必不可少。最近用kettle做数据处理比较多，所以也就介绍下这方面内容，这里先对比下几款主流的ETL工具。1、DataPipelineData Pipeline是一家为企业用户提供数据基础架构服务的科技
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2023-07-11 22:38:29
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什么是ETLETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中。简而言之ETL是完成从 OLTP系统到OLAP系统的过程数据仓库的架构数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据
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2024-01-28 01:10:38
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文章目录【后续会持续更新CDA Level I&II备考相关内容，敬请期待】【考试大纲】【考试内容】【备考资料】1、 数据分析概念、方法论、角色 （占比1%）1.1、数据分析基本概念1.2、数据分析目的及其意义1.2.1、数据分析的本质1.2.2、数据分析的目的1.3、数据分析方法与流程1.3.1、CRISP-DM方法论1.3.2、SEMMA方法论1.4、数据分析的不同角色与职责2、数据
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2024-02-29 09:07:09
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最近发现很多人讨论BI数据分析，今天给大家全面介绍下BI数据分析相关的信息。首先给大家科普一下，什么是BI分析。BI分析其实是指通过BI分析工具，对企业内部和外部的大量数据进行收集、整理、处理和分析，以提供有价值的洞察，帮助企业管理者和决策者更好地了解业务运营状况，制定更明智的战略和决策。那BI分析可以让企业管理者和决策者了解哪些信息？（1）战略目标的实现情况BI数据分析可以帮助企业管理者和决策者
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2023-08-01 16:20:41
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数据分析的概念 什么是数据分析 就是从现有的数据中挖掘出价值 数据分析应用领域 商品推荐 eg：在淘宝上搜索了一款商品之后 接下来会疯狂给推荐相关的产品 相关产品 量化交易 股票 期货 等数据分析 短视频推送 抖音 今日头条等短视频推荐 数据分析是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据的方式 ...
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2021-10-12 15:29:00
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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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需求分析和数据分析有什么区别 1.概念不同 需求分析也称为软件需求分析、系统需求分析或需求分析工程等，是开发人员经过深入细致的调研和分析，准确理解用户和项目的功能、性能、可靠性等具体要求，将用户非形式的需求表述转化为完整的需求定义，从而确定系统必须做什么的过程。 需求分析是软件计划阶段的重要活动，也是软件生存周期中的一个重要环节，该阶段是分析系统在功能上需要“实现什么”，而不是考虑如何去“实现
第1章 MapReduce概述1.1 MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架，是用户开发“基于Hadoop的数据分析应用”的核心框架。 MapReduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运真程序，并发运行在一个Hadoop集群上。1.2 MapReduce优缺点1.2.1 优点1.MapReduce易于编程它简单的实现一些接口，
注：下面视频的编号与文章的章节对应，比如02.03中02对应的是第2章，03是这一章录制的第3个视频，依次类推，下面不再赘述。上下拉动翻看整个目录01.01. SQL背景介绍02.01. 创建和使用MySQL02.02. 创建和使用MySQL：创建表02.03. 创建和使用MySQL：操作与修改表02.04. 创建和使用MySQL：大致错误的语句情况03.01. 查询入门：查询机制、select子
javase基础数据类型与变量数据类型分为简单数据类型（基本类型）和复合数据类型（引用类型），String属于引用类型装箱是将基本类型装换成引用类型的过程；拆箱就是将引用类型转换成值类型的过程；自动装箱是Java编译器在基本数据类型和对应的对象包装类型之间做的一个转化。比如：把int转化成Integer，double转化成Double，等等。反之就是自动拆箱。为什么要进行拆箱和装箱？Java是一种
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2024-08-14 12:20:03
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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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数据集成就是将多个数据源合并存放在一个数据存储中（如数据仓库），从而方便后续的数据挖掘工作。 据统计，大数据项目中80%的工作都和数据集成有关，这里的数据集成有更广泛的意义，包括了数据清洗、数据抽取、数据集成和数据变换等操作。这是因为数据挖掘前，我们需要的数据往往分布在不同的数据源中，需要考
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2023-08-14 15:43:03
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# 教学文档：实现数据结构和数据分析的完整流程
在数据科学的世界中，数据结构和数据分析是至关重要的环节。作为一名刚入行的小白，建立扎实的基础将帮助你在未来的开发中发挥更好的能力。本文将为你概述数据结构和数据分析的流程，并逐步介绍每一步所需的代码和相关解释。
## 一、数据结构和数据分析的流程
以下是实现数据结构和数据分析的基本流程：
| 步骤 | 描述
### 大数据分析和数据建模入门指南
#### 流程概述
首先，我们来看一下整个“大数据分析和数据建模”的流程。通过以下表格展示每个步骤的详细内容。
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
| 3 | 数据探索分析 |
| 4 | 数据建模 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 结果可视化 |
#### 具体步骤及代码
原创
2024-03-16 06:12:59
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相信大家都知道数据分析和数据挖掘的概念，但是你知道数据分析和数据挖掘的基础是什么吗？今日小编就和大家一起来了解一下数据分析、数据挖掘基础——数据采集。数据采集是数据分析、挖掘的一个环节，在数据处理过程中是非常基本和重要的，但经常被忽视。但再好的分析原理、建模算法，没有高质量的数据都是没有用的。以下小编将介绍数据采集的概念、基本特征和企业在数据采集过程中面临的主要问题这几个方面，来为大家介绍数据采集
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2023-08-01 20:34:30
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随着数据时代的到来，各行各业的经营发展开始注重数据分析思维。通过数据，我们可以了解产品的好坏、用户的喜爱程度，从而用数据去解决产品存在的问题。数据分析更多的是基于业务背景来解读数据，把隐藏在数据背后的问题总结出来，发现其中最有价值的东西，再加以优化。在提炼数据的整个过程中，人是主观的，而数据是客观的。同样的数据但不同人解读出来的结果肯定是不一样，但结论的本身并没有错。那么我们做电商数据分析师常用的
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2024-01-16 16:35:55
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数据采集和数据分析系统是现代社会中非常重要的工具之一。随着互联网和物联网的快速发展，大量的数据被生成和收集，这些数据对于决策和预测具有重要意义。数据采集和数据分析系统通过采集、存储和分析这些数据，帮助企业和个人做出更准确的决策和预测。
数据采集是数据分析的基础。在采集数据之前，我们需要确定我们想要采集哪些数据，以及采集的目的是什么。比如，我们想要采集一家电商网站的用户购买记录，以便分析用户的购买
原创
2023-10-24 14:26:19
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在"新基础设施"和疫情等外部因素的推动下，数字化转型正对越来越多的行业而言变得重要且紧急。如何更好地利用数据已经成为企业数字化转型的关键，因此数据治理变得越来越重要。 数据治理的目的 确保企业数据的质量，可用性，可集成性，安全性和易用性。数据是公司的资产，组织必须从中获取业务价值，最大程度地降低风险并寻求方法进一步开发和利用数据，而这一切就是数据治理需要完成的工作，
