# 数据分析技术要求的科普文章
在当今数据驱动的时代，数据分析已经成为一个不可或缺的领域。无论是企业决策、市场营销，还是科研实验，数据分析都充当着重要的角色。在这篇文章中，我们将探讨数据分析的基本要求，包括数据收集、清洗、分析，以及结果可视化等环节，并附上代码示例来帮助理解。
## 一、数据收集
数据收集是数据分析的第一步。我们可以通过不同的途径获取数据，例如在线调查、API接口、数据库等。
原创
2024-10-31 11:57:17
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.岗位职责 1、基于大数据平台，提取、处理业务数据，通过数据分析和数据挖掘，给出直观的结论； 2、运用机器学习相关技术，对海量数据进行处理和分析，挖掘相关信息，建立模型，分析关键因素，优化相关产品。岗位要求 1、本科及以上学历，计算机相关专业，3年及以上研发经验； 2、熟悉数据分析方法和数据统计技术，扎实的专业基础知识； 3、熟悉 Hadoop，spark等生态系统常用组件； 4、精通Linux/
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2023-08-07 07:39:42
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很多人入门学习数据分析，往往第一时间就是去学习SQL，那么数据分析真的需要学习SQL吗？如果达到面试的程度，需要掌握多少呢？ 首先，对于sql的掌握程度，不同数据分析岗位的要求和标准是不同的行业分析师、商业分析等岗位，更偏向于市场数据的宏观分析和预测，需要有一定的统计学基础和经济学，对sql的要求并不高；我见过很多商业分析师甚至都不会sql，宏观数据一般也不会放在数据仓库
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2023-11-30 20:26:30
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常遇到两类朋友。Excel 是数据分析中最常用的工具，本文通过 Python 与 excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 中的数据处理及分析工作。从 1787 页的 pandas 官网文档中总结出最常用的 36 个函数，通过这些函数介绍如何通过 Python 完成数据生成和导入、数据清洗、预处理、数据分类、数据筛选、分类 汇总、透视等最常见的操作。文章
# 数据分析绘图颜色要求：新手指南
## 引言
在数据分析的过程中，数据可视化是必不可少的一部分。而在可视化过程中，颜色的使用也扮演着重要的角色。本文将为刚入行的小白提供一个流程，从数据分析绘图中如何实现颜色要求的方法和步骤。
## 流程概述
首先，让我们以表格的形式概括整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|------
前言：在分析时间序列数据的ARIMA模型中，最重要的一步便是模型参数的判定。存在两种选定模型参数的方法，一是，借助ACF、PACF图的截尾、拖尾的阶数以及AIC、BIC等信息准则；二是，迭代p、q的值，并结合信息准则拖尾和截尾截尾：自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF) 在某阶后突趋于0。出现以下情况，通常视为（偏）自相关系数d阶截尾：在最初的d阶明显大于2倍标准差范围之后几乎95%的（偏
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2023-12-19 22:18:25
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做生信分析平台需要什么配置的服务器？1、CPU2、内存3、硬盘4、显卡5、不间断电源UPS6、其它 生物信息学主要研究方向：DNA/RNA/蛋白质测序，序列比对，基因发现，基因组组装，药物设计，药物发现，蛋白质结构比对和预测，通过使用计算密集型技术（用于模式识别，数据挖掘，机器学习算法和可视化）来加深对生物过程的理解。因此需要配备先进的计算设备和丰富专业的分析软件，今天飞飞将和你分享做生信分析需
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2024-01-13 14:00:56
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对于企业而言使用数据分析工具已经是很常见的事情，如今已经是大数据时代，数据本身即是资源，无论是企业自己运营过程中累积的数据还是采集的行业数据都可以通过分析软件分析后被使用，而今天就来说说选择数据分析软件时要注意的地方。 第一，现在各种数据分析工具层出不穷，免费的收费的以及各种品牌形式的，而在采购时首先要注意的就是其对于硬件的要求，现在很多数据分析软件声称云计算，但其实对于硬件还是有要求，如果
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2024-07-31 18:05:44
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在进行SPSS数据分析之前，理解数据分析对数据的具体要求至关重要。数据的质量、类型和组织方式直接影响分析结果的正确性和有效性。在本文中，我将详细阐述在SPSS数据分析中对数据的要求，以及如何满足这些要求，确保分析过程的顺利进行。
### 环境准备
首先，我们需要准备环境，确保SPSS能够正常运行。这包括软硬件的要求和环境搭建的时间规划。
**软硬件要求：**
- **硬件要求：**
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大数据的主要特点：4V数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据价值大密度低（Value）大数据处理分类：· 复杂的批量数据处理（batch dataprocessing），通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间。MapReduce· &nb
一.题目及内容大数据分析问题[问题描述]某搜索公司一天的用户搜索词汇是海量的（百亿数据量），请设计一种求出每天最热top 100 词汇的可行办法。[基本要求]（1） 随机生成海量数据，存入文件；从文件读入数据来处理。 （2） 显示数据文件的每一次处理结果。二.思路过程（1）生成随机大数据，并且要求大数据存在交集数据，以此保证有热词存在。
（2）顺序读大文件，对于每一行，也就是每个词x，取hash
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2024-10-09 11:00:39
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作者 | 爱德宝器
公众号『数据管道』摘要经常看到一份数据分析岗位的招聘要求：“熟练使用SQL”。那你真的熟练吗？最基本的几个问题，SQL是什么？数据库是什么？RDBMS又是什么？什么叫表？数据库（Database）：按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。RDBMS：(Relational Database Management System)关系数据库管理系统，存储和操作关系数据库表中排
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2022-09-02 07:47:31
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作者：木兮月宝 前言 “数据分析”可以说是近些年比较火的领域，随着商业的迅速发展、传统型的公司做数字化转型、5G、大数据时代以及物联网等应用的普及，越来越多的领域都无时无刻不在产生数据，并伴随着软硬件以及技术的全面升级迭代，使得我们对海量数据的分析成为了可能。那么如何让这些数据产生价值，因此，就都需要“数据分析
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2024-05-13 08:44:33
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4题 程序分析班级：------------- 姓名：------ 学号：------------------------------------- 完成日期：----------【问题描述】读入一个C程序，统计程序中的代码、注释、和空行的行数以及函数的个数和平均行数，并利用统计信息分析评价该程序的风格。【基本要求】把C程序文件按字符顺序读入源程序；
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2024-07-28 14:06:19
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开篇 成为数据分析师的必要条件作为一名成熟的数据分析师，那必然是要头顶Python，脚踩SQL，左手一个Tableau，右手一个Excel。能取数，会报表，埋点AB两不误，分析落地显价值。那在日常工作中具体需要具备哪些技能呢？笔者根据个人工作学习，对自己做了个技能画像。接下来，笔者将从工具应用、理论基础、数字基建、分析思维四个方面介绍数据分析的必要条件。对其中一些基本技能附上基础教程，帮助初学者迈
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2023-12-20 18:48:57
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在2020年数据成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素之后，数字化的进程依旧没有停歇，以飞快的速度将数字化技术、理念和应用向社会的方方面面进行传播，在这个过程中，数据逐渐成为了构建现代社会的重要标志，也是在这时，数据就是“石油”这种口号开始在各大领域扩散。目前来看数据的价值已经毋庸置疑，《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数据出境安全评估办
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2024-02-22 21:01:15
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初级数据分析师职业要求小白：那怎样才能成为一名优秀的数据分析师呢？数据分析师的职业要求又有哪些？Mr.林：你的问题可以用五懂来回答，即懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、还要懂设计。1. 懂业务从事数据分析工作的前提就是需要懂业务，即熟悉行业、公司业务及流程，甚至有自己独到见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的实用价值。例如公司2011年的运营收入是
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2024-01-26 22:21:12
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前言： 离11月份越来越近了，天也慢慢的要凉了起来，冬天慢慢的在靠近我们。不过对于Azure来说，冬天就像一把火，此话怎么讲呢？预计11月中旬，Mooncake 版的Azure将要发布Linux 版本的Hadoop，当然现有的Windows版本Hadoop尽管不太符合搞数据同志们的习惯，尽管现有的H adoop效果还算OK，但我相信，对于搞数据的同志们Linux的到来，无论是性能上，还是效果上，
一、基本情况 保险业有着大量的数据，对其中蕴含的信息，需要通过数据分析和挖掘的手段进行提取，并应用于客户分析、产品分析、理赔分析、风险控制等诸多方面。 本文利用一份包含约2万条索赔信息的保险数据集进行分析和挖掘。其中每一条信息涵盖索赔额、赔付额、渠道、地域以及客户的性别、年龄等。主要考查支付额、索赔额以及两者的比值（在本文中称其为支索比）这几项指标的基本特征以及影响因素。然后利用机器学习建立用
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2024-01-16 16:38:26
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关于拉勾网和Boss直聘对数据分析师岗位的要求，有以下几点：1.具有扎实的统计学理论基础；2.熟悉数据分析方法论；3.熟悉SQL/HQL语句，掌握SQL调优；4.熟悉掌握R/Python/C++/Java等至少一种编程语言；5.掌握数据可视化；6.良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；7.能独立撰写业务分析报告，及时发现和分析其中隐含的变化和问题；
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2023-07-30 12:27:27
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