世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。数据分析的步骤：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化Excel中的数据类型主要有：文本型，数值型，逻辑型。如果右键单元格显示为常规型，表示和数据本身表示出的类型相同。数值类型一般是右对齐的。数据清洗1. 选择子集对列进行隐藏和再表示。2. 列名重命名直接
转载
2023-07-11 13:59:55
485阅读
excel文件中有一时间列，混合了文本与时间，如 傍晚 凌晨 12：15 其中 hh:mm居多，使用DTSWizard导入虽然方便但是hh:mm都变成了NULL，在导入设置中设置导入数据类型不能实现。需要语句实现，下面的语句都可以实现： Microsoft Jet 数据库引擎可以通过可安装的索引顺序访问方法 (ISAM) 驱动程序，访问格式为其他数据库文件（例如 Excel 工作簿）的数
转载
2024-06-18 13:56:14
35阅读
业务人员对Excel进行数据收集时，原始数据量动辄几十万上百万条；因数据量大，导致excel打开慢，编辑卡顿，在多指标分析时，需拆分多个excel进行分析，领导查看分析结果时，连带要查看多个报表，体验不好。更棘手的是，excel分析具有时效性，当数据更新后，要重新导数做报表，分析效率低。想要处理超大的数据量，Smartbi一站式数据分析平台来帮你。针对数据量大的问题，小编将以Smartbi为例，为
转载
2023-11-08 18:10:20
194阅读
我们常常使用Excel表格管理数据，例如物料管理，在一年的物料信息表中，怎样快速了解每个季度的销售情况呢？这就会用到数据透视表，数据透视表可以很容易地排列和汇总这些复杂数据。数据透视表怎样做呢？一、插入数据透视表1. 比如有以下物料管理表，首先点击表格左侧的绿色小三角，这样整张表格就会被选中，接着依次点击“插入”--》“数据透视表”。图1-12. 这里可以更改数据区域，也就是哪些数据需要用于汇总；
转载
2023-07-14 17:34:17
496阅读
摘要：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。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
转载
2023-11-07 10:58:42
66阅读
文章目录一、介绍二、研究目的三、研究内容：环境分析1、宏观环境分析2、市场环境分析3、竞争环境分析四、定性与定量分析方法1、定性：SWOT分析2、定量：内外因素评价矩阵五、内外因素数据获取六、内外因素得分计算1、评分的计算2、权重的计算七、制作战略选择矩阵图及解读1、分析思路2、图表制作 一、介绍某购物中心计划开展网上商城业务，为此需要进行网上商城战略分析。二、研究目的帮助企业进行战略选择，选择
转载
2024-01-14 21:38:39
171阅读
分析数据之间的差异，站在理性的角度进行项目对比，是数据分析的重要思路。利用数据透视表，切换数值显示方式，可以轻松地对比数据的数值差异，以及进行同比、环比对比，从而判断项目的涨跌情况。1.分析数值差异分析数值之间的差异，可以选定一个项目为参照标准，将值显示方式调整为【差异】方式，即可看到其他项目与参照项目之间的数值差异。如下图所示，同是巧克力分类下的商品，其中“金帝巧克力”的销量比较好。现在需要分析
转载
2023-08-18 16:48:47
160阅读
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，
转载
2024-08-23 14:21:58
141阅读
在工作中，我们经常要向上级领导汇报某个指标的进度或完成情况。有时候，我们会用仪表盘或温度计图来展示数据。不会这类型图表的朋友，不用担心，因为今天，我将教给大家一种更简单的方法！公司新来的职员小明，在公司中担任仓库管理员一职。年中季度会议即将召开，上级要小明发一份数据给他，要求展示仓库产品的动销率、商品破损率以及库存周转率。小明从系统中导出相关的数据，在对数据做初步的清洗和过滤后，最终计算出这三个指
转载
2024-01-14 18:54:08
62阅读
Excel是一种数据格式化和存储数据的工具，其表格形式非常适合存储和呈现数据，不少企业和业务都使用Excel来进行数据的存储与处理，因此对Excel解析的需求也越来越高。本文主要介绍Python中如何使用openpyxl解析Excel文件，通过一些实例的方法帮助大家掌握Excel解析的基本技巧。一、op
转载
2023-11-14 17:13:01
94阅读
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
转载
2024-05-20 13:42:10
31阅读
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
转载
2024-01-13 06:11:48
81阅读
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
转载
2024-08-26 15:53:02
29阅读
从理论指导角度，数据分析可以划分为基于统计学的和基于数据挖掘的数据分析方法，很显然基于统计学的相对容易理解一些，而数据挖掘对高等数学要求会高一些，相信毕业十几年的同学很可能连A*X**2+B*X+C=0都快忘记了，甚至我不确定等小孩上了初中能不能教的了他数学。 从分析的出发点看，数据分析可以划分为基于业务驱动的和基于纯数学驱动的数据分析，业务驱动是建立在对业务理解的基础上，有些经验论的色彩，大多情
转载
2024-07-08 10:51:23
24阅读
pandas基于Numpy，可以看成是处理文本或者表格数据。pandas中有两个主要的数据结构，其中Series数据结构类似于Numpy中的一维数组，DataFrame类似于多维表格数据结构。pandas是python数据分析的核心模块。它主要提供了五大功能:支持文件存取操作，支持数据库(sql)、html、json、pickle、csv(txt、excel)、sas、stata、hdf等。支持增
转载
2023-11-24 08:26:13
35阅读
如果你曾经使用过Excel，那么你可能已经经历了选择不正确的公式来分析数据集的痛苦。也许你花了几个小时来研究它，但因为数据输出错误、或者功能太复杂了，最终还是以失败告终。如果听起来像你，那么接下来Excel15种数据分析功能很可能适合你。Excel中有数百种功能，试图将正确的公式与正确的数据分析进行匹配可能会让人不知所措。最有用的功能不必太复杂。十五个简单的功能将提高你分析数据的能力！1.连接CO
转载
2023-08-15 09:56:21
108阅读
## 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
67阅读
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 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
84阅读
一.确定分析目标 1.数据分析的大忌是不知道分析方向和目的，拿着一堆数据不知所措。一切数据分析都是以业务为核心目的，而不是以数据为目的。所以，我们应该先定分析的目标，然后在处理数据。二.处理数据 1.查看数据情况• import pandas as pd
• data = pd.read_csv('/data/course_data/data_analysis/analyse_spider.c
转载
2023-07-03 17:49:56
142阅读
