数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因
前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，也是一种强大的工具，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Python。在安装 Python 之前，请确保您的计算机符合以下要求：操作系统：Windows、macOS 或 Linux内存：4GB 及以上存储：至少有 10GB 的可用磁盘空间安装
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2024-07-21 09:07:45
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本文主要就笔者在实际工作中遇到的一些在统计分析领域的编程风格和代码技巧做一汇总；由于是想到哪就写到哪，所以文档前后并没有什么太强的逻辑性和关联性，就当做是一次随笔吧。（将会持续更新，把自己遇到的好的写法在此处做已记录和分析，大家若是有好点，尽可留言告知，相互学习，共同进步 ^v^） 笔者在数据分析主要是用到了Python（2.7）以及两个主要的依赖：Numpy 和 Pandas，有关这两
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2023-08-23 16:23:59
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Python 如何用于数据分析？1. 首先，我们需要了解数据采用什么形式。假设数据是一个非常大的 Excel 工作表，有大量的行和列（以十万计）。我们通过执行一些操作并在每一列和每一行中搜索特定类型的数据来获得洞察力。执行如此高的计算任务可能很麻烦且非常耗时。因此，Python 提供了像 Numpy 和 Pandas 这样的库，它们通过使用并行处理来简化这项任务。2. 第二步是获取数据。我们并不总
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2023-09-11 11:43:53
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在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而
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2023-08-14 23:34:22
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PandasPandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比
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2023-08-10 17:26:04
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提示和技巧，尤其是在编程领域，可能是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间和生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，下面是我最喜欢的一些提示和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是我们相当熟悉的，有些可能是新的，但我确信它们将在你下一次处理数据分析项目时派上用场。1.分析pandas数据帧Profiling(分析)是一个帮助我们理解数据的过
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2023-06-16 12:52:55
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《SAS统计分析从入门到精通》第一章笔记1.1-1.3第一章 数据预处理1.1 SAS操作界面菜单栏中的“解决方案”菜单利用SAS进行数据分析、程序开发的最主要的菜单。该菜单下的“Analysis(分析)”二级菜单涵盖了绝大多数功能和模块。该菜单下的"ASSIST和Desktop(桌面)“两种图形界面(GUI)。 用户可单击GUI上的图标进入对应的分析功能和模块。Explorer(浏览)：窗口类似
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2019-01-26 20:51:26
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前期知识铺垫前言一、基本介绍1.处理什么样的数据？2.为什么要使用python进行数据分析？3.重要的python库numpypandasmatplotlibscipyscikit-learnstatsmodels二、工作环境1.Ipython2.jupyter notebook 前言本篇文章主要用于记录在大二小学期《Python与数据分析》课程中学习到的知识点，并进行相应的整合，方便今后的查阅
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2023-08-07 12:03:26
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One old watch, like brief python这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。1一行代码定义List定义某种列表时，写For 循环过于麻烦，幸运的是，Python有一种内置的方法可以在一行代码中解决这个问题。下面是使用For循环创建列表和用一行代码创建列表的对比。x =
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2023-09-18 21:00:46
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教程来自扇贝编程常用数据分析：包括平均数、中位数、分位数、众数、极差、方差、标准差等等附代码：# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 16 2019
@author: YangYang
"""
import math# 输入数据，假设这是一组订单的金额order = [27.0, 15.0, 19.0, 68.0, 32.0, 19.0, 19
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2023-07-02 14:35:30
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介绍平时工作会牵涉到一些查问题的工作，并且查问题时会需要：跑数据、分析数据，那么对实战层面的分析数据方面做了一些思考和总结。下面会从问题和总结这样的方式来进行展开介绍。 问题-总结问题：如何从密密麻麻的数据（报）表中"找茬"，以验证数据是没问题的或者从数据中看出问题？总结：由点到线再到面，找不同。首先揪着一个点去找，然后找对应的另外一个点；抽样看看有没有什么”巨大的差异“，有差异就有问题
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2023-08-09 20:45:18
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什么是数据分析？数据分析可以描述为清理、转换和处理原始数据以提取可操作的相关信息以帮助企业做出明智决策的过程。数据分析过程提供了有用的见解和统计数据，可以以表格、图表和图形的形式呈现。在本文中，您将了解如何通过运行 SQL 查询从数据集合中获取有用的信息。此外，您还将学习如何使用图形和图表来呈现该信息。我将使用超市公司不同商店的数据集、PostgreSQL 和 Arctype SQL 客户端。什么
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2023-08-25 13:49:39
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数据库说到数据库，我们一般是指传统的关系型数据库，也就是“联机事务处理”(OLTP)，主要用户在线交易处理。比如银行业务、电信业务之前很多都是Oracle或者DB2(可能现在很多开发者没再用过)，到后来的互联网电商用的MySql，这些都是关系型数据库。后来有了newSQL、NoSQL（not only
sql），现在也分了很多种类，比如大型互联网公司存储用户画像的HBase，还有用于存储文档，日志
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2024-02-06 11:24:15
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做笔记啦！！！这几天突击了一下使用python进行数据分析，觉得还是梳理一遍比较好，不然学得快忘得也快[捂脸] 所以，今天这篇文章就主要介绍一下用python进行数据分析中常用到的三个库：numpy、pandas、matplotlib的入门使用。上课！什么叫数据分析？
理解1：数据分析就是把隐藏在杂乱数据背后的有效信息提炼出来，总结所研究对象的内在规律。
利用数据分析可以帮助把数据的价值最大
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2023-08-07 17:59:37
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数据分析一直是一个老生常谈的话题。目前，很多企业都已将数据分析技术运用到了日常的商业活动中，但是有些企业还是在观望。今天，小编将从数据分析的最基本概念和数据分析的基本步骤两个方面入手，谈谈数据分析。一、数据分析的概念数据分析就是运用恰当的分析方法，分析所收集的海量资料，并运用高效的分析工具将之归类、归纳，从中提炼出最有价值的资料，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。二、数据分析的基本步骤数据
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2023-08-29 20:34:45
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Hi，大家好，本期小编跟同学们聊聊如何利用python进行数据分析。说到数据分析，分析方法五花八门，且应用场景各不相同，本篇文章不针对具体的分析方法进行说明，主要描述数据分析的基础——数据处理。作为长年使用MY SQL的小编，入坑python的原因竟然是：需分析的数据量大且公司无法安装Navicat软件编辑MY SQL。为了完成工作，小编“不得已”接触了python，并完成了当时第一个python
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2023-07-06 15:17:18
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如何进行数据分析尽管数据分析这个职业炙手可热，但是很多人不知道数据分析师究竟是干什么的，对于它的工作内容和真实工作场景就更不了解了，进行数据分析时数据分析工程师必备的技能之一，今天要给大家介绍的是一种通用的数据分析思路，并在分析思路的每个步骤中介绍相关的分析算法及其应用场景，下面我们就来具体看看吧。1、准备工作(1) 熟悉业务、了解数据来源这一点是数据分析的前提。数据分析，除了我们面对的数据之外，
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2023-08-07 16:42:56
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简单说点
工具：Sql、Navicat Premium15本次项目所采用的数据集比较小，共1000条，数据比较干净，而且数据波动不大，怀疑数据被预处理过，所以直接选用Sql进行简单的数据分析，可视化比较少。 数据分析【Sql】简单说点一、数据处理二、数据分析1.计算不同商店月环比2.购物高峰期和各个超市的季度利润3.会员人数及热销商品4.不同支付方式三、可视化总结 一、数据处理根据从kaggle获
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2024-04-15 14:53:02
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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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