其实两个方向都很可！主要还是看你个人的兴趣和未来的发展方向，下面给你罗列一下大数据开发和数据分析都是做什么的以及需要掌握哪些技能，然后你自己再选择一下喜好的方向~大数据开发主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等，负责大规模数据的处理和应用，工作以开发为主与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值为企业业务发展提供支持。大数据开发做什么？大数据开发分两类，编写Hadoop、Sp
1、智能数据分析软件——RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。2、智能数据分析软件——思迈特软件Smartbi通过Smartbi数据加工工作都得到了极大的简化，采用“类Excel数据透视表”的设计，多维分析不再需要建立模型，就能够组合维度、汇总计算、切片、
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2023-07-04 15:23:00
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http://www.zdfans.com/html/30317.html软件功能1、协助测量系统分析能力分析图形分析假设检验回归DOE控制图2、图形散点图、矩阵图、箱线图、点图、直方图、控制图、时间序列图等等值线图和旋转 3D 图概率图和概率分布图数据更改时自动更新图形对图形使用笔刷以研究关注点导出：TIF、JPEG、PNG、BMP、GIF、EMF3、基本统计量描述性统计量单样本 Z 检验、单样
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2023-08-05 18:12:25
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为什么选择Python做数据分析？Python语言以其简洁性、易读性以及可扩展性等特点成为近年来最火的一门编程语言，我们在面对大量数据时，经常需要从事：数据库操作、报告撰写、数据可视化、数据挖掘的工作。这些工作不写代码也可以操作，利用 Excel 进行数据可视化、使用 SPSS 等一些亲民类平台工具进行数据挖掘，但是不可避免的会存在重复机械的劳动，从而降低自己的工作效率，但如果你会用 Python
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2023-11-15 18:23:34
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Python是数据处理常用工具，可以处理数量级从几K至几T不等的数据，具有较高的开发效率和可维护性，还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析，但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的，需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Lear
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2023-06-19 23:07:09
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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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作为一门应用广泛的编程语言，python第三方库扩展丰富，针对数据可视化，提供了许多高效、简便的包可以直接使用，下面我简单介绍3个，分别是matplotlib、seaborn和pyecharts，感兴趣的朋友可以尝试一下：老牌工具matplotlib这是python一个非常著名的可视化工具，相信许多做过可视化的朋友都对matplotlib非常熟悉，专业强大、功能齐全、扩展丰富，几乎你能想到的各种图
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2023-10-04 09:38:02
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现如今为了数据分析工具能有更好的运算运算能力，在对其进行产品设计时应充分考虑企业或相应终端对数据处理的具体需求，今天Smartbi就来为大家讲解数据分析工具分析的设计要点以供大家参考。1. 选择合适的操作系统根据目前的情况，很多企业使用RedHat、Centos的开源版本作为基础平台架构进行统一的数据分析工具设计并在此基础上完成相应的数据处理工具设计。需要注意的是在操作系统的选择,完全基于大数据平
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2023-12-04 22:06:04
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在当今数据驱动的商业环境中，数据分析软件在获取洞察和做出决策方面扮演着至关重要的角色。尤其是 Python 作为数据分析的首选语言之一，凭借其丰富的库和强大的社区支持，成为数据科学家和分析师的热门工具。这篇博文将会详细记录我在解决“数据分析软件 Python”相关问题的过程，涵盖从背景分析到总结的各个方面。
### 背景定位
随着企业数据量的爆炸性增长，传统的分析工具已难以满足实时数据处理和复
# Python数据分析软件
Python是一种强大的编程语言，它提供了许多用于数据分析的软件包和工具。这些软件包可以帮助我们导入、处理和分析数据，以便进行深入的洞察和决策。在本文中，我们将介绍一些常用的Python数据分析软件，并提供一些示例代码来帮助您入门。
## 1. Pandas
Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一。它提供了用于处理和分析结构化数据的高级数据结构和函
原创
2023-08-01 04:43:08
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数据分析是 Python 的一大应用领域。据我所知，本教室的读者中有不少学习 Python 就是为了在工作中能用它分析数据。这其中，又有相当一部分人是涉及金融相关行业，有从业人员，有学生，还有对此具有兴趣的爱好者。那么，想要学习用 Python 做数据分析该从何入手？既然是数据分析，首先，你得有数据。今天就来介绍一个很好用的财经数据包：TuShare 直接摘录 [TuShare 官网]上的介绍：T
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2023-10-18 05:31:48
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用Python处理数据大家都不陌生了，属于常规操作，但常规之下也还是暗藏技巧的，本篇就来分享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，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探
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2023-09-06 21:15:01
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（一）软件介绍（1）SPSS（Statistical Product and Service Solutions）简介“ 统 计产品与服务解决方案”软件，用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务等相关数据统计分析。SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面友好，输出结果美观。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方式
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2023-10-16 21:50:41
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大数据开发的一些基本概念了解企业数据分析的步骤大数据分析的步骤大数据是什么 <1>数据是什么？ 凡是对客观事物的联系以及性质进行描述的符号以及集合都属于我们的数据，数据可以是文字，图像，音频甚至是视频。 <2>企业数据分析的基本流程 企业数据分析流程一般三个阶段：现状分析、原因分析、预测分析 1. 现状分析：对当下产生的数据进行分析，对数据的构成描述对象以及组成结构的实时分
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2024-10-24 20:23:53
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2. NumpyPython没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。3. MatplotlibMatplotlib是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的
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2023-07-03 17:01:08
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grapher是一款功能强大的数据式XY科学绘图软件，提供了丰富的图形类型选择和无数的自定义选项，可以将难以理解的复杂数据以图表的可视化形式展现，不论你对图形的需求有多复杂都能轻松的满足你任何想法，节省大量的时间，且主要应用于农业、石油天然气、采矿、勘探等领域。而且相较于其它同类软件而言，该软件不会让你错过数据可能隐藏的有价值信息，能够利用它广泛的分析图表、工具和统计功能来识别趋势，找到新的见解和
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2023-11-15 17:01:42
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经常有人问我Tableau相对其它BI工具的比较，整理了一个简单的描述，放在这里。1 软件综述Tableau是目前全球最易于上手的报表分析工具，并且具备强大的统计分析扩展功能。它能够根据用户的业务需求对报表进行迁移和开发，实现业务分析人员独立自助、简单快速、以界面拖拽式地操作方式对业务数据进行联机分析处理、即时查询等功能。Tab
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2024-01-13 08:23:33
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对于数据分析工具，我们通过会有一个疑问，在众多的数据分析工具中，到底有什么区别，哪一个更好，我又应该学习哪一个呢？虽然这是一个老生常谈的问题了，但它却是非常重要，我也一直在努力寻找最终的答案。如果你到网上去搜索相关的问题，很难得到一个完全公正的观点。因此，我们通过调查问卷，采访了多位数据分析师，得出了数据分析行业最实用的数据分析工具，前6位结果如下：1、ExcelExcel 具有多种强大的功能，诸
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2023-08-08 08:56:05
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企业数据分析需求日益上涨，大多企业都想要寻找性价比高、好用的BI软件系统。而这些好用又免费的BI软件系统，可以帮助企业实现相互部门之间的协作，帮助企业看到问题所在以及分析产生的原因。 1.Smartbi思迈特软件这款Smartbi是个人版终身免费，不需要下载安装，也不需要费心软件维护等问题，只需登录账号即可使用平台上的大数据分析、可视化分析功能、图表，快速完成智能数据可视化分析报表。Sm
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2023-08-13 21:09:40
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有时候我们发现，技术和工具并不是核心要素，基于客户需求体验的产品设计和专业工程实施能力才是关键。大部分优秀的数据工具产品，也是胜在对数据的理解和治理的方法论上，赋以相应的工具，让能力加特。机器学习、人工智能(AI) 和其他类似过程在收集和理解不同数据集方面发挥着关键作用。大数据&数据分析在过去几年中一直是一个非常流行的术语，并且将继续如此。2022 年新的和最好的数据分析工具的出现将彻底改
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2023-09-14 16:37:38
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