企业想要在竞争激烈的市场中胜出，决策的速度和反应的效率尤为重要。根据调查显示，75%的企业在面临拟定策略时，常常无法获得实时且有根据的决策信息。什么样的数据、要透过什么样的方法，才能且实时的转变成决策时有用的信息，是现代企业所面临迫切性的问题。python数据分析师课程简介课程内容课程内容以CDA数据分析师标准大纲要求，包含Python基础 – Pandas数据清洗 - Python爬虫 - Py
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2023-07-04 22:38:21
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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 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.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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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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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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什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
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2023-08-21 07:13:52
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1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错
解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？需求情况：有的时候，数据很多，但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话，要怎么做？ 解决方法：df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报')
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2023-09-12 18:17:03
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文章目录Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析2.数据挖掘二、数据分析流程1. 需求分析：2. 数据获取3.数据预处理4.分析与建模5.模型评价与优化6. 分类模型评价指标7.回归模型8.部署三、数据分析应用场景四、总思维导图 Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析狭义数据分析对比分析分组分析交叉分析回归分析等2.数据挖掘智能推荐关联规则分类模型聚类模型二
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2023-06-19 23:34:50
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python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
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2023-08-02 09:13:11
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前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取（一、对薪资进行转换在这之前先导入模块并读入文件，不仅有训练数据文件，还有一组自拟的测试数据文件。importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plttrain_file= "analyst.csv"test_file= "test.csv"#读取文件获
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2024-01-11 12:17:15
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