当我们还在发愁数据分析工作到底好不好找时，有没有想过利用自己所学知识来找工作，既然是做数据分析的，那何不对采集一些招聘数据进行专业的分析分析，既把所学应用实践，又给自己提供了一些数据参考，何乐而不为呢？下面这些是从某招聘网站采集到的一些招聘信息我们按照数据分析的流程一步一步给大家展开，看看如何做一次简单的Excel分析1.明确问题1.哪些城市数据分析工作需求量更大一些？2.数据分析工作在各大主要城
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2024-01-19 16:02:14
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对数据进行分析最基本的工具就是Excel，本文将讨论如何使用Excel对招聘数据进行基础的数据分析。第一部分：获取数据这里，我通过爬虫工具【Gooseeker】爬取了智联招聘网站上关于数据分析师前30页的数据 智联招聘数据分析师职位页面
爬取结果转成Excel
【Gooseeker】教程:集搜客网页抓取软件使用教程-GooSeeker网络爬虫
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2024-05-31 09:34:01
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在现代企业管理中，Excel 是一种强大的工具，常用于执行数据分析。然而，许多用户并不清楚如何高效使用它进行实际的数据分析事情。本文将通过一个“Excel数据分析实战案例”，从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南，到扩展应用，详细解读如何在 Excel 中进行数据分析任务。
### 环境准备
在开始之前，需要进行一些前置依赖的安装。这些工具和软件包括 Excel，以及一些必要的插件
# Excel数据分析项目实战
## 概述
在Excel数据分析项目实战中，我们将使用Python来处理和分析Excel数据。本文将介绍整个项目的步骤，并详细说明每个步骤需要执行的代码和其作用。
## 项目流程
下表展示了Excel数据分析项目实战的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取Excel文件 |
| 3 |
原创
2024-01-28 10:09:18
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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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目录1. 对比分析1.1 日期分组1.2 环比计算1.3 同比计算2. 结构分析3. 分布分析3.1 VLooKup模糊匹配功能进行分组3.2 数据透视表进行数值型数据分组4. 交叉分析4.2 交叉表 1. 对比分析定义：将 2 个或 2 个以上的数据进行比较，分析它们的差异性，从而发现事物发展变化情况和规律性。日期对比1.1 日期分组打开【用户消费明细.xlsx】，选中 号码、注册时间 两列
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2023-11-07 08:31:34
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1.1 案例背景 近年来，该水果店一直处于盈利状态。但2019年第一季度和第二季度的毛利润同比都为负数。如果保持现有增幅则无法实现公司设定的目标。（对比去年达到5%的年毛利润增长）。现有问题为怎样才能实现今年的毛利润增长目标？1.2 问题拆解将问题拆解为两个方面，一方面增加收入，一方面减少成本。增加收入-提高利润高的产品销量-找到利润高的产品。减少成本-关掉未盈利店铺-找
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2023-07-11 14:06:28
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Excel数据分析案例二——预测销售额①算术平均法②加权平均法③移动平均法④加权移动平均法⑤回归预测法⑥业务分析法总结 题目：现有某商场2020年1-9月实际销售额数据，需要预测10月销售额数据，以便制定10月目标，数据如下①算术平均法计算1~9月的算术平均数即可=AVERAGE(B4:J4)②加权平均法距离10月越近的数字是越有价值的，所以要对每个月的销售额进行加权平均计算，先在单元格中加入权
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2023-09-01 13:30:00
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如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定
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2024-05-20 13:42:10
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# Excel数据分析实战案例面试指南
随着大数据和数据分析角色的日益增多，学习如何使用Excel进行数据分析变得尤为重要。在招聘面试中，通常会要求求职者展示他们在Excel中的技能和经验。本文将通过一个实战案例，带你了解如何利用Excel进行数据分析，同时提供代码示例以加深理解。
## 数据分析基础
在开始之前，我们需要明白数据分析的几个基本步骤：
1. **数据收集**：获取原始数据。
原创
2024-09-03 06:30:16
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常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不清楚怎么进一步做数据分析，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果你也是这样，那本文会很适合你，建议先收藏。选择VBA还是Python取决于你的需求如果想把 Excel 与数据库、爬虫、微信、邮件等连接，或是处理的数据量比较大的话，那用 Python 是更合适的，在 Excel 里面处理可能会“卡成 PPT“……对小白友好，容易上手Py
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2024-01-13 06:11:48
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上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。1.安装Pandas包
原创
2022-02-09 17:08:35
559阅读
上一节Python操作Excel表格使用的是openpyxl包，这个包虽然能处理简单日常工作中Excel表格数据处理，但面对机器学习庞大的数据，还是显得力不从心，所以openpyxl大多数应用于简单的Excel表格操作，以及机器学习分析后表格的样式优化，但针对于数据的操作运算，我们还是要借助与pandas。1.安装Pandas包对于直接下载python安装程序的用户来说，pandas包并没...
原创
2021-07-05 11:24:57
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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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网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原
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2024-08-26 15:53:02
26阅读
# Python Excel 数据分析
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Python Excel数据分析”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据分析 -->|读取数据| Excel文件
数据分析 -->|数据处理| Python脚本
数据分析 -->|数据可视化| Matplotlib库
```
## 2. 操作步骤
接下来，
原创
2024-03-19 05:43:18
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## Python数据分析Excel教程
### 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Python 数据分析 excel”的流程。在这个过程中，我们将使用Python中的pandas库来进行数据分析，并将结果导出到Excel文件中。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取Excel文件 |
| 2 | 进行数据分析 |
| 3 | 将结果导出到新的Excel
原创
2024-02-24 04:45:00
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Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类 汇总，透视等最常见
# Python数据分析实战
## 介绍
Python数据分析是现代数据科学领域中的一个重要工具。通过使用Python编程语言和相关的库和工具，我们可以处理和分析大量的数据，并从中提取有用的信息和见解。本文将为刚入行的小白介绍如何实现Python数据分析实战，帮助他快速入门并理解整个流程。
## 流程概览
下面是整个Python数据分析实战的流程概览，我们将逐步解释每个步骤和相关的代码。
原创
2024-01-12 09:06:40
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环境搭建、函数；Pandas；NumPy；表格管理技术；数据处理基础；字符串清洗、正则；日期和时间处理；高级索引；数据汇总；表格转换
原创
2024-03-02 00:44:45
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