Chapter 4 NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation题外话：numpy short for numerical python ?Ndarray: A Multidimensional Array Objectndarray: short for N-dimensional array object. 一个最直观的优点是可以直接操作整个
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2023-12-01 12:35:06
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这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入、变化、统计和假设检验等基本的数据分析，需要的朋友可以参考下我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。数据导入这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据
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2024-08-01 16:07:41
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北京2021年11月19日 /美通社/ -- 近年来，随着新药研发市场兴起、仿制药一致性评价政策的推出，市场对于临床试验数量和规模持续增长，临床研究监查员（CRA）岗位需求热度攀升。由于CRA群体的高流动率、资深经验人才匮乏，导致的供需失衡问题日渐显露，已成为药企当前面临的重大挑战。为拨开CRA人才招聘迷雾、提升获取率，首家登陆A股的人力资源服务企业科锐国际联合旗下医药招聘平台医脉同道发布国内首个
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2023-12-08 16:02:06
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读流程就是client向HDFS读取数据的过程，分成三个部分，其大体步骤：
客户端通过调用FileSystem对象的open()方法来打开hdfs上的文件，这个方法在底层会调用ClientProtocol.open()方法，该方法会返回一个HdfsDataInputStream对象用于读取数据块。HdfsDataInputStream是一个DFSInputStream的装饰类，
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2023-07-12 08:39:02
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优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。 01 要打好扎实的 SQL 基础 SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数
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2024-01-16 20:26:30
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一般可以安装“数据获取-->数据存储与提取-->数据预处理-->数据建模与分析-->数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。该流程需要掌握的知识点如下： 1）数据获取： 1.1.了解公开数据集的渠道 1.2.用爬虫爬取网站数据 2）数据存储、提前： 2.1.SQL实现数据存储、查询、提前 2. ...
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2021-07-12 13:38:00
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一、理论篇数据分析的基本过程可以分为以下五个阶段：1、提出问题数据分析的目标是来解决工作和生活中的问题。比如店铺选址、投资项目是否启动、交通线路规划决策、药店每个月销售金额等。明确需要研究的问题是分析的第一步。2、获取数据根据研究的问题采集数据，从EXCEL或数据库中导入数据，甚至是利用爬虫从网上爬取数据。3、数据清洗数据清晰一般遵循以下六个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、
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2023-09-20 22:49:59
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随着大数据时代的来临，不管是金融界还是教育界都面临着对于海量数据的分析与整理，这个过程不仅需要耗费大量的时间与精力，但是其最终的分析却能给企业带来更多的商业价值，也能提升顾客的满意度。故而对于数据分析已经成为企业发展必不可少的工具，越来越多的企业通过数据分析得到的不足之处，进而加以改善。那么数据分析过程是如何操作的呢? 一、对信息需求的方向加以识别 对于数据分析来说第一步一定要
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2023-11-04 23:15:34
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这篇文章是整个专栏的引言部分，我将从数据分析过程的基本要素组成、各要素具备技能分析和专栏章节安排三个方面来展开接下来的论述。一、数据分析过程的基本要素组成 由上图可知，进行数据分析的的基本流程是“确认需求-数据收集-分析、建模-数据可视化及结论”组成。（一）确认需求和数据选择在进行数据分析时先要明确进行这项工作的目的是什么，这是进行数据选取和分析方法选择的前提。例如，无人
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2023-10-26 15:37:02
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利用python进行数据分析(其三)数据清洗和准备在数据分析和建模的过程中，在数据准备上（加载、清理、转换以及重塑）需要相当多的时间。因此，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以有效地将数据规整成所想要的格式。1. 处理缺失数据缺失数据在pandas中呈现的方式比较不完美，对于数值数据，pandas使用浮点值NAN(Not a Number)表示缺失数据，
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2023-06-19 23:01:31
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# Python数据分析流程案例
数据分析是现代数据科学中的一个重要组成部分，通常包括数据收集、数据清洗、数据分析和数据可视化等步骤。本文将通过一个简单的Python数据分析案例，展示整个流程，并配以代码示例。
## 1. 数据收集
数据可以通过多种方式收集，比如从CSV文件读取、API获取或者数据库连接。本例中，我们使用Pandas库从CSV文件中读取数据。
```python
impo
原创
2024-08-15 04:48:29
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开篇作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具，这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是
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2023-12-26 21:26:15
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数据分析是收集、建模和分析数据以提取支持决策的见解的过程。根据行业和调查目的，有多种方法和技术可以进行分析。当我们分析数据时，为了得出所需的结论，需要遵循一个顺序。分析过程包括5个关键阶段。 识别：在你着手处理数据之前，你首先需要确定为什么需要它。识别是确定你需要回答的问题的阶段。例如，客户对我们品牌的看法是什么?或者哪种类型的包装对我们的潜在客户更有吸引力?概述问题后，你就可以进行下一步了
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2023-11-17 17:00:00
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一个数据分析的项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决什么业务问题？数据分析师对这些都要了然于心。基于商业的理解，整理分析框架和分析思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等等。不同的项目对数据的要求，使用的分析手段也是不一样的。数据分析的目的就是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。在实际工作中，数据分析能够帮助管理者进行判断和决策
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2023-09-27 12:35:42
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本篇内容基于医院销售数据集，做了一个数据分析全过程的案例。数据分析的基本过程一 、提出问题当面对一个csv或者excel文件的时候，第一步是用python打开文件然后进行随便分析吗？不是这样的，任何的数据分析都需要有一个过程。首先要明白这次数据分析的目的是什么，数据分析只是手段，只是工具而已，能不能解决所要分析的问题，能不能从数据中发现问题，发现商机，才是重点。再重复一遍，分析之前一定要明白这次分
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2023-07-29 13:52:29
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一：任务：统计各国家男性、女性心理健康数据分布（1）首先我们来观察下这个数据表（2）代码如下：（3）统计的数据表如下：二：具体代码：# -*- coding: utf-8 -*-
import csv
# 数据集路径
data_path = 'G:\BaiduDownload\python\进阶python数据\第一讲codes\codes\lect01_proj\survey.csv'
def
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2023-06-02 13:30:54
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也许你听说过数据分析，每个人都在谈论它。如今数据分析是业务发展的新趋势，但是数据分析究竟是什么?数据分析是对原始数据进行分析的过程，从中我们可以得出对公司有利的见解，这些见解对于驱动明智的商业决策至关重要。数据分析师所做的就是，把所有这些复杂的数据拼图拿出来重新组合，转化成你能使用的东西。可能对与数据分析感兴趣的小伙伴在好奇，数据分析的步骤有哪些呢？下面，小编给大家简单介绍一下数据分析的步骤，大致
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2024-01-04 16:17:21
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进入公司后发现公司内主要遵循了以下图中的数据分析流程，名为CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining。此为业界认可的用于指导数据挖掘工作的方法。在具体实践中，业务理解，数据理解是十分重要的部分，间接决定了数据准备的复杂度。建立模型以及后面的评估与发布在实际企业中在工作量上与前者没有可比性。在数据分析流程中，业务理解影响了数据理解
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2023-11-17 20:51:38
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项目 内容课程班级博客链接20级数据班（本）这个作业要求链接python数据分析第四周作业博客名称2003031106—何国飞—Python数据分析第四周作业—matplotlib要求每道题要有题目,代码(使用插入代码,不会插入代码的自己查资料解决，不要直接截图代码！！),截图（只截运行结果）。 &nbs
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2024-09-09 20:38:23
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1.背景介绍数据库与存储：Python数据分析开发中的数据库与存储技术1. 背景介绍数据库和存储技术在数据分析和开发中扮演着关键角色。随着数据量的增加，数据库和存储技术的选择和优化成为了关键因素，影响数据分析的效率和准确性。Python作为一种流行的编程语言，在数据分析和开发中得到了广泛应用。本文将涉及数据库与存储技术的核心概念、算法原理、最佳实践、实际应用场景和工具推荐，以帮助读者更好地理解和应
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2024-09-24 07:50:25
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