前言：好久好久好久没有更新博客了，为了冲击明年的美赛，不得不先暂时放下爬虫的学习，开始学习数据分析，因为之前的两篇文章只是使用open()的方式再配合正则表达的方式进行数据分割后的数据可视化，如果只是想数据可视化，可以参考前面写的文章，但是并没有用到数据分析专用的模块（Pandas）,所以那两篇文章，做做图片，那是相当足够了，因为数据是已经经过处理的。也希望我的读者能更我一起进步，陪伴我学习！大家
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2023-06-07 20:10:15
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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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上面，我们存储了：1)文字“ Facebook”作为字符串2)价格为0.0的浮动3)文本“ USD”作为字符串4)评分计数2,974,676作为整数5)用户评级3.5为浮动为数据集中的每个数据点创建变量将是一个繁琐的过程。幸运的是，我们可以使用list更有效地存储数据。这是我们可以为第一行创建数据点列表的方式：要创建上面的列表，我们：1)输入一系列数据点，并用逗号分隔每个数据点： 'Faceboo
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2024-08-23 15:16:00
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作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学hello，大家好我是东哥！用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pa
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2023-08-06 21:29:15
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# Python数据分析教程
## 概述
本教程将教你如何进行Python数据分析。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个过程，并提供详细的代码示例和注释。在开始之前，我们先来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据收集 |
| 步骤2 | 数据清洗和预处理 |
| 步骤3 | 数据可视化 |
| 步骤4 | 数据分析 |
| 步骤
原创
2023-09-16 03:11:20
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前言有时，在编程领域的一个小技巧、一个小的快捷方式或附加组件能极大地提高生产力。下文中的建议和技巧有些可能很常见，有些则较新颖，相信你在将来处理数据分析项目时会派上用场。1. 分析pandas数据框Profiling是帮助理解数据的过程，而Pandas Profiling 是帮助理解数据的python包，能简单快速地对Pandas数据框进行探索性数据分析。Pandas中 df.describe()
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2023-09-07 10:33:59
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一、数据处理缺失值填充对分类变量缺失值：填充某个缺失值字符(NA)、用最多类别的进行填充 对连续变量缺失值：填充均值、中位数、众数二、数据分析数据分析的流程性学习，主要是包括了数据清洗以及数据的特征处理，数据重构以及数据可视化。数据清洗 我们要进行数据的缺失值、重复值、字符串和数据转换等处理操作，将数据清洗成可以分析或建模的样子1.缺失值 1.1观察 df.info() #显示完整的数据信息 df
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2023-10-25 16:09:19
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如果您曾经想通过流数据或快速变化的数据在线学习Python，那么您可能会熟悉数据管道的概念。数据管道允许您通过一系列步骤将数据从一种表示形式转换为另一种表示形式。数据管道是数据工程的关键部分，我们将在新的“ 数据工程师之路”中进行讲授。在本教程中，我们将逐步使用Python和SQL建立数据管道。 数据管道的一个常见用例是找出有关您网站访问者的信息。如果您熟悉Google Analytics(
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2024-05-16 10:35:17
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出差中…………，换pc了，没有开发环境，看看其他口味的课程 数据工作流抛出问题——数据——数据研究——问题结论——解决方案用py用py来分析数据，结合很多包，py类比手机，安装不同app就是安装不同的包知道2神器，火车头，Gephi。数据采集与分析火车头简单教程：A、网址识别 （*）强大的变量，和bs4一样，唯一定位即可原理：超链接 1、1级网址识别，（
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2024-04-30 14:26:38
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# 如何创建一个“Python 数据分析教程 PDF”
在数据科学的世界中，Python 是一个极为重要的工具。作为一名刚入行的小白，你可能会对如何创建一个 Python 数据分析教程的 PDF 文档感到无从下手。本文将详细指导你完成这一过程，并提供必要的代码示例。
## 流程概述
在创建 Python 数据分析教程的 PDF 文档时，我们可以将其分解为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步
原创
2024-09-25 08:18:51
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# Python数据分析教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何实现一个Python数据分析教程。我将向你展示整个过程的流程，并为每个步骤提供详细说明和示例代码。我们将使用Python编程语言和一些常用的数据分析工具来完成这个教程。
## 整个过程概览
下面的表格展示了完成Python数据分析教程的整个过程的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 数据
原创
2023-09-04 09:14:23
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函数基础— 黑马程序员《Python入门教程完整版》笔记目标函数的快速体验函数的基本使用函数的参数函数的返回值函数的嵌套调用在模块中定义函数01. 函数的快速体验1.1 快速体验所谓函数，就是把 具有独立功能的代码块 组织为一个小模块，在需要的时候 调用函数的使用包含两个步骤：定义函数 —— 封装 独立的功能调用函数 —— 享受 封装 的成果函数的作用，在开发程序时，使用函数可以提高编写的效率以及
－数据分析展示就用 DataHunter－虽然现在数据分析的工具越来越多了，但是只有Excel、SAS、R、SPSS、Python这 5 大软件比较常用。而Excel对于很多数据分析人员来说，是最初级也是最主要的分析工具，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，如果不考虑性能和数据量，它可以处理绝大部分的分析工作。那么，如何利用Excel进行数据分析呢？
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2024-01-14 16:12:36
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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
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2023-08-09 16:54:27
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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
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2023-07-27 16:22:32
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数据分析的完整流程（个人学习）课程学习 数据集：UCI的wine quality数据集 首先用pandas的read_csv获得wine quailty数据一.大致了解数据，并作必要的预处理 1.wine.info()来了解每一列数据的类型 必要时用astype（）函数转换数据类型 2.wine数据中很可能有很多重复的数据，因此需要去重 wine.duplicated().sum()可以获得重复的
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2024-02-02 07:37:46
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hr员工数据分析项目实战（数据已脱敏）背景说明某公司最近公司发生多起重要员工意外离职、部分员工工作缺乏积极性等问题，受hr部门委托，开展数据分析工作。 经与hr部门沟通，确定以下需求：制定数据仪表盘实时监控人员变动情况（比如能预知员工离职节点），制作员工画像。原始数据说明：共两个sql数据，“hr数据”、“员工满意度及绩效考核数据”。其中hr数据中，转过岗的员工有转岗前和转岗后的两条数据
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2023-09-13 17:34:38
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一.营销概述 营销是关于企业如何发现、创造和交付价值以满足一定目标市场的需求，同时获取利润的学科。营销学用来辨识未被满足的需求，定义，度量目标市场的规模和利润潜力，找到最合适企业进入的细分市场和适合该细分市场的供给品。 1.营销的主要过程： 1.机会的辨识【Opportunity Identification】 2.新产品开发【New Product Development】
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2023-08-13 19:34:16
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CogDataAnalysisTool 数据分析工具使用教程简介CogDataAnalysisTool工具可以设定公差范围，来对其他视觉工具产生的数据进行逻辑判断，并可以进行统计分析。对于输入的每一个数据，都可以设定单独的阈值。如下图所示： 您不必为所有类别启用公差范围。例如，您只能针对高拒绝限制测试值。此外，您可以在任何时候启用或禁用每个公差范围。如果是对多个数据通道进行分析，你也可以对所有数据
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2023-10-09 00:40:36
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网络分析工具可以帮助你收集、预估和分析网站的访问记录，对于网站优化、市场研究来说，是个非常实用的工具。每一个网站开发者和所有者，想知道他的网站的完整的状态和访问信息，目前互联网中有很多分析工具，本文选取了10款最好的分析工具，可以为你提供实时访问数据。1.Google Analytics 这是一个使用最广泛的访问统计分析工具，几周前，Google Analytics推出了一项新功能，可以提供实时报
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2023-08-10 13:32:08
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