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
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2023-08-10 20:00:33
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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
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2024-05-13 21:25:24
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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
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2024-01-16 08:04:16
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【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
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2023-09-21 17:15:28
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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
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2024-01-16 04:22:50
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1.某公司计划举办一场运动会，现有运动会项目数据集items.csv。 包含以下字段： item_id：项目编号； item_name:项目名称； location:比赛场地。 有员工报名情况数据集signup.csv。包含以下字段： employee_id：员工编号； name：员工姓名； sex：性别； department：所属部门； item_id：报名项目id 请你统计职能部门（func
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2023-08-04 20:41:34
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进行数据分析，首先我们要知道python会用到的库：Pandas库、Matplotlib库。数据分析的基本过程分为：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。(1)提出问题：明确分析的目的；(2)理解数据：主要从数据的采集、导入、查看数据的描述统计信息等方面对数据有基本了解；(3)数据清洗：主要有6个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理；(4)构建
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2023-10-09 16:41:38
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你将收获学习NumPy基础学习Pandas基础学习Matplotlib基础掌握期末套题解题思路适用人群 有Pytho
原创
2023-05-08 17:08:37
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Python基础这本Python数据分析基础与我们学校所发的 Python语言程序设计上的细节有很多不同，它在Python语言程序设计上进行了加深，但基本知识点却大致相同。（这本书在学习前需要配环境，加pycharm拓展包，anaconda等软件，花费了特别特别特别大的功夫，可能4.5个小时吧，还是在很多大佬们的帮助下。。。。。。。。）1.x=5
y=4
z=x+y
print("Output #
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2024-09-24 21:10:39
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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
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2024-01-14 17:56:57
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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
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2023-09-10 15:36:53
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title: Python第三阶段学习总结category: Python数据分析date: 2021/12/10一. 数据分析概述1. 数据分析师的职责和技能栈1.1 职责监控数据揪出异常找到原因探索趋势1.2 技能栈计算机科学（数据分析工具、编程语言、数据库）数学和统计学（数据思维、统计思维）人工智能（机器学习算法）业务理解能力（沟通、表达、经验）总结和表述能力（商业PPT、文字总结）2. 数
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2023-08-05 01:29:47
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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
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2023-06-06 20:11:32
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写在前面：本系列文章收录：CAU计算机类公选课《Python语言程序设计》的课堂讲义 课程时间为：2022~2023学年秋季 供各位小白参考~数据分析：Numpy ：主要用于数组计算，ndarrayPandas：基于numpy，用于数据挖掘和分析。Matplotlib：数据可视化Pandas数据处理分析两个主要的数据结构：Series和DataFrame（1）Series（一维数组）Series由
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2023-11-24 20:35:17
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作者：xiaoyu目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。数据源：博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据。数据初探首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。import pandas as pd
import numpy as np
import se
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2023-09-22 15:01:41
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一，单因子与对比分析可视化数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('./HR.csv')
#查看前十条数据
df.head(10)以下为显示的结果我们可以看出：第一个属性satisfaction_level（满意度）的取值应该是在0-1之间;last_evaluation（最近一次的评价）也是在0-1之间;number_p
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2023-11-26 14:12:19
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title: Python第三阶段学习总结category: Python数据分析date: 2021/12/03一. 数据分析概述1. 数据分析师的职责和技能栈1.1 职责监控数据揪出异常找到原因探索趋势1.2 技能栈计算机科学（数据分析工具、编程语言、数据库）数学和统计学（数据思维、统计思维）人工智能（机器学习算法）业务理解能力（沟通、表达、经验）总结和表述能力（商业PPT、文字总结）2. 数
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2023-10-16 20:03:35
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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，
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2024-01-11 12:03:56
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【实验目的】1．掌握Python软件数据预处理（缺失值、异常值、重编码、数据标准化）； 2．掌握Python软件进行描述统计分析。 3．掌握Python软件进行假设检验分析。【实验要求】掌握本章讲授数据分析方法的基本Python编程操作。【实验过程】（必要的实验步骤、绘图、代码注释、数据分析）实验步骤1、读入数据2、数据预处理3、数据分析方法介绍4、编程实现数据分析方法，含代码注释5、重要结果的图
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2023-08-21 14:11:01
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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
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2024-01-11 20:27:28
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