首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据 分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括结的
转载
2023-11-17 19:05:48
133阅读
spark官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.2.0/api/scala/index.html#org.apache.s
原创
2022-11-02 15:12:54
217阅读
如何使用Doris进行数据分析
在数据驱动的时代，能够高效地进行数据分析是非常重要的，而Apache Doris作为一种新兴的实时分析数据库，因其出色的性能和灵活的使用方式，吸引了越来越多的开发者和数据分析师的关注。在本篇文章中，我将深入探讨如何通过Doris进行数据分析的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化，帮助读者对数据分析有更全面的了解。
### 问题背景
# 项目方案：如何使用AI进行数据分析
## 1. 项目背景
随着互联网和物联网技术的发展，数据量呈爆炸式增长，如何高效地对海量数据进行分析和挖掘成为了企业面临的重要问题。人工智能技术的不断发展为数据分析带来了新的机会和挑战，本项目旨在利用AI技术对数据进行深度分析，为企业提供更准确的决策支持。
## 2. 项目目标
- 建立AI模型，对大量数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息和规律
- 实现
原创
2024-05-16 07:20:19
222阅读
利用Python进行数据分析视频教程内容简介本视频讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。本视频重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。作者简介WesMcKinney，资深数据分析
转载
2023-09-03 11:46:16
59阅读
一、数据分析的基本步骤1. 明确问题，理解数据（1）先把问题了解清楚，明确分析背景及目的（2）了解数据集的整体情况（3）明确分析思路2. 数据清洗（1）确定数据集（2）处理重复值和缺失值（3）处理数据类型/格式（4）处理异常值3. 构建模型，可视化分析构建分析模型，利用可视化图表进行分析4. 结论及建议根据分析得出结论，并给出相应的建议二、如何理解数据当我们得到数据集时，可以通过提取数据集的描述统
转载
2023-07-07 23:01:22
181阅读
# 使用Python进行数据分析——入门指南
数据分析是现代数据驱动决策的重要组成部分，Python作为一门功能强大的编程语言，广泛应用于数据分析的各个领域。对于刚入行的小白来说，了解整个流程以及每一步的详细实现是非常重要的。本文将详细探讨如何使用Python进行数据分析，并通过代码示例帮助你掌握此技能。
## 数据分析流程
在进行数据分析之前，我们应该先了解一般的数据分析流程。如下表所示：
原创
2024-08-15 08:51:37
58阅读
1.为什么选择Python进行数据分析？Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。
转载
2020-05-11 16:31:08
389阅读
https://www.py.cn/jishu/jichu/13184.htmlhttps://jingyan.baidu.com/album/49ad8bce8a95895834d8faa3.html?picindex=2
转载
2023-07-03 15:22:46
95阅读
如何使用Python进行数据分析Python是一种非常流行的编程语言，因为它简单易学且功能强大。它广泛用于数据科学和数据分析，因为有许多包和工具可以方便地处理和分析数据。这篇文章将介绍如何使用Python进行数据分析。数据分析是重要的，因为它将数据转换为有用的信息，从而帮助人们做出更好的决策。Python通过许多包和工具提供了许多选项来处理和分析数据。安装Python和必要的包要使用Python进
原创
2023-05-03 17:29:09
453阅读
（一）需求分析&技术实现（二）初步搭建Django环境（三）页面布局&Django模板（四）SQL+Pandas初步处理数据（五）前端表单交互（六）Ajax异步传参与加载（七）前端数据格式的处理（八）DataTables接管前端表格（九）Pyecharts实现交互图表（十）静态图表的展示（十一）“导出数据至Excel”功能（十二）添加和配置缓存（十三）用户登录系统（十四）部署Dja
转载
2023-10-13 21:42:45
143阅读
透视表 | index | find | 收敛
转载
2021-09-07 13:58:50
818阅读
如下图，数据分析的基本过程：1、提出问题，拿到一份数据首先要明确分析的内容是什么，而不是一股脑就开始分析，明确的分析目标，指定明确的思路，才是开始数据分析的第一步。2、理解数据，通过导入数据，先最简单的认识数据，比如数据格式是否符合要求，是否存在异常值，缺失值。3、数据清洗，根据分析的目标，对数据先进行基本的清洗处理，使数据满足分析的格式需要。4、构建模型，清理完数据就可以开始对数据进行分析，根据
转载
2023-10-09 16:33:55
177阅读
除了爬虫，分析数据也是Python的重要用途之一，**Excel能做的事，Python究竟怎么实现呢；Excel不能做的事，Python又是否能实现呢？**利用电影票房数据，我们分别举一个例子说明：A.Python分析在做好数据采集和导入后，选择字段进行初步分析可以说是数据分析的必经之路。在Dataframe数据格式的帮助下，这个步骤变得很简单。比如当我们想看单周票房第一的排名分别都是哪些电影时，
转载
2023-07-18 17:18:52
96阅读
1.工作簿事件写到THISWORKBOOK中，工作表事件写到sheet中，其他通用代码和函数子程序之类的写到模块中，窗体代码写到对应的窗体中，类相关的代码写到类模块中。
2.If 句法， if 有两种写法，单行和块结构。 1、If 条件 Then 符合条件后的语句 2、If
# 使用PyCharm进行数据分析
PyCharm是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），提供了丰富的工具和功能来帮助开发者进行数据分析。在本文中，我们将介绍如何使用PyCharm进行数据分析，并演示一些常用的数据分析操作。
## 1. 安装PyCharm和相关插件
首先，你需要下载并安装PyCharm IDE。你可以从JetBrains官方网站上找到合适的版本，并按照安装向导进
原创
2024-01-25 07:06:54
2529阅读
关于《利用python进行数据分析》心得今天终于把关于python的第二本书完全的读完，并且做了20mb左右的笔记。算上培训班，也算是正儿八经的在python这门最优雅的语言上入门了。加上值几天边看书，边用python对600多mb的数据进行清洗，并且发现一部分小错误，我在此写下部分心得以便于供各位同学，同行共勉。我将围绕本书的库，环境和问题进行讨论。首先是库，本书围绕三个库进行讨论——numpy
转载
2024-02-28 16:01:50
72阅读
化学材料科研不可缺少的环节：数据处理以及做图我印象中我大多数处理数据的时间是在不同数据格式的转换，复制粘贴等。因为不同仪器软件导出来的数据格式不具有通用性和可移植性，常见的有xls、txt，还有很多不常见的bin、csv、opj这些，有时候希望能够通过数据分析软件直接达到图表展示目的。但是因为互相不兼容的问题，程序之间的衔接和数据传递都做不到，另外在不同的工具之间切换也实在令人不爽。当我认识pyt
转载
2023-06-08 19:04:35
183阅读
利用python进行数据分析numpy:数组与向量化计算pandaspandas读取和写入数据集及文件格式数据清洗与准备数据规整：连接、联合和重排列绘图与可视化数据聚合与分组操作时间序列高阶pandasPython建模库介绍高阶numpy 本篇是《利用python进行数据分析》的学习笔记。numpy:数组与向量化计算ndarray，一种高效多维数组，提供了基于数组的便捷算术操作以及灵活的广播功能
转载
2023-10-16 09:32:41
217阅读
如何利用Python怎么进行数据分析
转载
2023-06-16 07:44:59
284阅读
