今天上午将昨天遗留的问题解决了。项目是通过GitHub的api来调用当前托管的最受欢迎Python项目的信息。调用地址是：https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars首先使用requests来执行调用并返回json格式信息，然后将其转为字典来进行下一步处理：import requestsurl
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2024-09-03 11:42:14
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前言PyHubWeekly每周定期更新，精选GitHub上优质的Python项目/小工具。我把PyHubWeekly托管到了Github，感兴趣的可以欢迎大家通过提交issue来投稿和推荐自己的项目~本期为大家推荐GitHub上5个优质的Python项目，它们分别是：git-imergehomuProxyPoolPythonDataScienceHandbookselenium下面分别来介绍一下上
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2023-07-26 14:59:49
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# GitHub数据分析入门指南
## 一、引言
在这个数据驱动的时代，数据分析技能变得日益重要。GitHub是一个开放的平台，存储了大量的开源项目，通过分析这些数据，我们可以获得不少见解。本文将为你简要介绍如何进行GitHub数据分析，从获取数据到数据可视化的完整流程。
## 二、流程概述
以下是进行GitHub数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述
# 数据分析在GitHub上的应用
## 导言
随着大数据时代的到来，数据分析作为一种重要的技术工具被广泛应用于各个领域。而GitHub作为全球最大的开源代码托管平台，也为数据分析提供了丰富的资源和工具。本文将介绍数据分析在GitHub上的应用，并提供相应的代码示例。
## 什么是数据分析？
数据分析是通过收集、处理和解释数据，以获取有意义的信息，从而支持决策和实现业务目标的过程。数据分析可以
原创
2023-09-03 12:03:03
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在现代数据分析的领域中，GitHub 成为了一项重要的协作平台，帮助开发者们和数据科学家们共享代码、管理版本、并共同推进数据分析的项目。本篇博文将详细记录解决“数据分析 GitHub”相关问题的过程，涵盖背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理和选型指南等多个方面，旨在为有需要的读者提供系统化的参考。
### 背景定位
在进行数据分析时，团队通常需要处理大量的数据集、算法和模型。这使得
数据分析面试总结1. 介绍下hadoop的底层2. 数据库三大范式3. 数据库四大原则4. 简述快排 及 复杂度5. 简述链表 和 数组区别6. 解决哈希冲突的方法7. 简述sql中left join、right join 和cross join 1. 介绍下hadoop的底层hdfs 分布式存储扩展性&容错性&海量数量存储数据会拆成小块 128MB 一个block数据会冗余 默
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2023-09-07 23:32:41
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# 大数据分析和GitHub的结合
大数据分析是现代科技的重要组成部分，通过对大量数据的收集与分析，我们能够提取出有价值的信息，以便更好地做出决策。而GitHub作为一个开源项目托管平台，为数据科学家和开发者提供了一个共享和协作的环境。本文将介绍如何在GitHub上进行大数据分析，并提供相关代码示例。
## 大数据分析的流程
大数据分析通常包括几个步骤：数据收集、数据预处理、数据分析和结果展
# GitHub学习数据分析的指南
在数据分析的领域，GitHub不仅是一个代码托管平台，也是一个学习和交流的重要社区。本文将通过一个简单的示例，带你了解如何在GitHub上学习和进行数据分析，包括使用Python和一些常用的数据分析库。我们将逐步掌握数据导入、数据清洗、数据分析以及数据可视化的流程。
## 工具准备
在进行数据分析之前，你需要准备一些工具和库。Python是数据分析中最常用
原创
2024-08-14 08:33:34
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# 使用Python进行数据分析并上传到GitHub
在如今这个数据推动的时代，掌握数据分析是一项必不可少的技能。如果你是一名刚入行的小白，可能会对如何开始感到困惑。本文将指导你如何使用Python进行数据分析，并将结果上传到GitHub。我们将通过一个具体的流程来实现这一目标，下面是整个流程的概述。
## 整体流程
下面是一张表格，概述了实现数据分析并上传到GitHub的步骤：
| 步骤
# Github数据分析实例教程
## 1. 流程概述
为了完成Github数据分析实例，我们需要按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 从Github上获取数据 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 分析数据 |
## 2. 具体步骤及代码示例
### 步骤1：从Github上获取数据
在这一步，我们将
原创
2024-04-24 03:34:03
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在当今软件开发和开源项目管理中，GitHub作为一个重要的平台，承载着无数项目的版本控制和协作开发。随着项目规模的不断扩大，如何高效地分析和利用GitHub上的数据，成为了团队和企业面临的重要挑战。本文将详细记录我们在建设“GitHub数据分析系统”过程中的经验，包括初始技术痛点、架构演进、设计方案、性能优化、故障复盘以及扩展应用等方面。
### 初始技术痛点
在项目初期，我们面临着诸多技术债
# Python Github 数据分析
## 简介
在当今的软件开发中，Git已成为了最流行的版本控制系统之一。而Github是一个基于Git的web平台，提供了代码托管、项目管理、协作开发等功能。Github上托管了无数的开源项目，这些项目的代码、贡献者、问题等数据蕴含着丰富的信息。我们可以利用Python进行Github数据的分析，从中挖掘出有用的信息，帮助我们更好地了解和管理开源项目。
原创
2023-11-01 04:34:40
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# 数据分析与GitHub项目的结合
在大数据时代，数据分析已成为一项不可或缺的技能。随着编程和数据科学工具的日益普及，越来越多的开发者将自己的数据分析项目托管在GitHub上，方便分享和合作。本文将简要介绍数据分析的基本概念，并通过一个简单的代码示例展示如何在Python中进行数据分析。
## 数据分析的基本概念
数据分析是通过对数据的整理、处理和解读，来提取有价值的信息与见解的过程。它通
原创
2024-09-10 04:39:22
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文章目录前言采集方式命令模式调度图监控方式go-torch方法FlameGraph工具wrk压测工具（go-wrk）go-torch使用Metricbeat 监控自定义方法 前言golang作为一门高效的语言，性能监控和调试非常重要，如何进行性能监控和分析是优化的关键。Go语言项目中的性能优化主要有以下几个方面：CPU profile：报告程序的 CPU 使用情况，按照一定频率去采集应用程序在
俗话说，知识改变命运。很多人通过学习知识使得自己获得很大的成功。现在很流行的就是数据分析行业，如果学好了数据分析知识，那么拿到高薪就指日可待。也正是因为如此，很多人都开始学习数据分析，那么学习数据分析知识都需要学习什么知识呢？下面就由小编为大家一一道来。首先，如果要学习数据分析的时候，我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务
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2023-08-21 13:40:10
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这两年作为面试官面了差不多有100多个数据分析候选人了，也形成了一些自己的判断标准，但因为平常的面试都比较零散，所以也一直没专门去做总结。刚好最近在参加公司的校招专场面试，专场面试一般都是需要面试一整天，而且是面完一个马上需要面下一个的那种，中间比较少的时间回忆思考，所以就把我的评判标准固化成了几个点，然后根据候选人在面试过程中每个点的表现进行综合判断，等面试完了判断和评价也就完成了。这一篇就分享
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2024-08-27 10:15:38
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任何重要的决定都应基于数据，对于信息项目和软件开发亦是如此。如果你不仔细查看描述项目演进的数据就无法了解项目的健康状况，并给出合理的改进措施。为了分析和挖掘这些信息，我们可以从Git存储库和项目所在的代码托管平台(例如GitHub，Gitlab)获取一些有意义的数据。然而从Git/GitHub轻松获取数据实际也不是一件简单的事情。本文虫虫就给大家介绍一些Git/GitHub开源分析工具供大家学习参
找了半年工作，面试了几个data science的职位，总结了一些常见的问题，在这儿抛砖引玉。自我介绍几乎所有的面试都免不了以自我介绍为开头。对于考官，通常也会想基于自我介绍发现接下来要问的问题。所以，自我介绍非常重要。我参考的模板：教育背景：简单说说哪年在哪里获得什么学位。相关经验：按时间顺序讲一下2个做过的项目，介绍下用了什么办法，比如用了什么编程语言，最后的成果是什么。最好有些量化的指标
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2024-01-11 13:19:26
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【每日一看】数据分析面试题归纳整理总结刷题方向统计理论知识业务思维逻辑机器学习、数据挖掘、工具类算法编程、SQL其他 刷题方向目前看到的面经总结为分五大块：统计理论知识业务思维逻辑机器学习、数据挖掘、工具类算法编程、SQL其他可以参考link。当然还有一些自己刷题等总结添加到这里，从现在开始，会每天更新一些知识，按照与自己项目经历研究比较相关的知识开始添加，养成记录的好习惯，正如题目中的【每日一
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2024-01-07 13:40:48
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一.SQL大部分考点围绕join连接，聚合函数，窗口函数，列转换进行命题1.join连接重点掌握left join和inner join这是数据分析师使用率最高的两个语法，一般笔试题，掌握这两个语法就可以轻松应对所有join如果结果需要去重处理，我们可以通过group by或者distinct进行去重2.聚合函数考察应聘者对分组的理解及聚合函数的掌握情况group by语句通常会和聚合函数一起使用
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2023-11-10 09:15:32
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