上大学不一定要买笔记本但买笔记本一定要看专业！那么如何根据专业挑选电脑呢？平面设计专业—Mac系统妥妥强项，PS、AI、DX、Sketch（mac独占）都有兼容版本，谁用谁知道。数媒专业—大量影视、三维工作，推荐Windows系统，相比苹果设备，性价比高、兼容性更广，推荐台式机，如果一定要上笔记本，最起码得是性能游戏本，轻薄性能本的坑谁用谁知道。计算机专业—推荐Mac，但...如果是C语言学习者果
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2024-06-13 15:11:15
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上一次推荐了一些软件，发给一些朋友后，大家试用了一下说有些还是不错的。后来又有朋友陆陆续续推荐了一些其他软件，并且我发现自己还有一些软件也没全写上，所以再做个续篇吧。DasyDisk：Mac上非常强大的硬盘文件大小分析软件。全盘分析所有文件夹的大小，并用饼图和列表的方式显示。界面华丽，功能实用。在目前SSD价格昂贵，普遍都是128G和256G小盘的情况下，在查找大文件清理硬盘时，极其有用。Xsli
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2024-02-02 10:21:18
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文章目录python数据挖掘一、数据挖掘基础环境安装与使用1.1 库的安装1.2 Jupyter Notebook使用1.2.1 Jupyter Notebook介绍1.2.2 为什么使用Jupyter Notebook?1.2.3 Jupyter Notebook的使用-helloworld二、Matplotlib2.1 Matplotlib2.1.1 什么是Matplotlib - 画二维图
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2023-12-14 22:31:45
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# 如何实现Mac微信数据分析
## 一、流程图
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开发流程
开始 --> 下载微信数据 --> 提取数据 --> 数据处理 --> 数据分析 --> 结束
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 下载微信数据
首先，你需要从mac上提取微信数据，可以通过WeChatExpo
原创
2024-04-14 03:39:30
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MACD是moving average convergence/divergence的缩写，其是技术分析中很常用的一个指标，其信号意义和双均线类似，只是MACD相对更精细和便与分析。 MACD指标由三部分构成：MACD线、信号线（signal line,MACD线的9日指数移动均线）、离差图（
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2024-01-15 20:26:21
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原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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苹果电脑的内存和存储空间扩展比较麻烦，如果用户在购买的时候选择了搭配版的苹果电脑，那么你使用一段时间就会发现电脑已经没有多少空间了。此时最好的解决方法是卸载一些不用的程序，但是卸载前最好先检查一下你的磁盘空间找出哪些应用或者数据占用了大量空间。本文介绍几个工具来帮助您找出占据空间的大户。macOS内置的工具macOS中内置的磁盘工具可以帮助您管理磁盘空间。要查看应用程序、照片和其他类别的文件占用了
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2024-01-08 16:12:31
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D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
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2023-09-25 14:30:56
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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1.数据获取我是在招聘网站上爬取了我们需要的数据信息，部分数据截图如下：不会爬虫的可以去我的python专栏里查看，那里有详细的过程。2.分析内容 1).数据分析岗位在不同行业的需求情况 2).数据分析岗位在不同
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2023-10-12 08:52:18
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到
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2023-08-29 16:26:29
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目录1. 请导入相应模块并获取数据。导入待处理数据tips.xls，并显示前5行。2、分析数据 3.增加一列“人均消费”4查询抽烟男性中人均消费大于5的数据 5.分析小费金额和消费总额的关系，小费金额与消费总额是否存在正相关关系。画图观察。6分析男女顾客哪个更慷慨，就是分组看看男性还是女性的小费平均水平更高7.分析日期和小费的关系，请绘制直方图。8、绘图分析性别+抽烟的组合对慷
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2023-08-06 20:08:45
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数据可视化
——通过Python实现数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。一、利用Matplotlib库实现数据可视化1、Matplotlib库的安装Windows+R，输入cmd启动CMD命令提示符控制器，输入指令python pip -m install us
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2023-09-22 11:07:13
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准备分析汽车油耗- 从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip(这里请使用咯~亲测！)下载汽车油耗数据集并解压 - 进入jupyter notebook（ipython notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令import pandas as
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2024-01-30 19:39:28
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1.展示数据首先，这里仅仅只有一个工作表，数据一共有订单号，订单行，销售时间（下单时间），交货时间（签收时间），货品交货状态（晚交货或按时交货），货品，用户的反馈情况（质量合格，返修或拒货），销售区域（华北，华南，马来西亚），数量以及销售金额等10列数据。粗略的看一下数据，我们就可以发现，在订单号和数量这两列存在部分行为空值，在销售金额这一列数据的单位不统一并且存在逗号，并且订单行这一列数据对我们
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2023-06-19 23:09:31
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python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
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2023-05-26 23:24:41
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数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
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2024-02-27 10:08:52
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本篇将基于 Python ，梳理二手房数据分析的整体过程。 文章目录思路整理数据分析步骤的示例代码基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码 思路整理数据收集：从网站或其他数据源收集二手房数据，并将其存储在 CSV 或其他数据格式中。数据清洗：读取数据并进行数据清洗，删除缺失或异常数据。数据分析：使用 Python 中的数据分析库，如 pandas 和 numpy，对数据进行分析。您可以生成
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2023-06-19 23:33:40
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