就目前而言，很多工作岗位都是需要数据分析这份工作，但是毕竟很多人不是“科班出身”，所以需要学习。数据分析这个事物是比较重要的，很多企业都是需要分析数据才能够推进业务的发展，那么大家知道不知道怎么快速上手数据分析呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。我们在进行数据分析讲解的时候，我们需要了解数据分析的目标，那么什么是数据分析的目标呢？数据分析目标就是以量化方式来分析业务问题。数
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2024-01-31 17:39:36
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近年来，数据分析师的需求非常大，90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。今天，整理了2023年史上最全Python数据分析学习路线，从语言基础、数据工具、商业分析、到机器学习，一篇文章帮你搞定，奥利给！话不多说，新手自学Python数据分析的4大阶段，直接开始。 第一阶段：Python语言基础数据分析的第一步就是先玩明白Python语言。Python语言简洁，入门容易，包括
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2023-09-28 08:49:07
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如今，数据分析已经是我们生活中重要的一部分，数据分析的相关工作也越来越受到人们的青睐。在it行业，很多编程语言都可以用来做数据分析的工具，比如Python、B、Matlab等，Python凭借着自身无可比拟的优势，被广泛地应用到数据科学领域中，并成为主流语言。选择Python做数据分析，主要考虑的是Python具有以下优势。 1、语法简单精练，适合初学者入门，Python的语法非常简单，代码的可读
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2023-09-26 18:56:31
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我们生活的数字时代正在改变我们的工作，娱乐和学习方式。对于努力实现数字化转型或通过数据分析提高竞争力的组织而言，成为数据驱动型组织是一个关键目标。实现这一目标的进展令人沮丧地缓慢。 根据2019年New Vantage Partners大数据和AI高管调查，来自接受调查的组织(例如美国运通，福特汽车，通用电气，通用汽车和强生)的高管中，几乎有72%认为他们没有成功建立了数据文化。1只有31%
相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！爬虫爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。但是在请求中我们看到这样一条POST请求如下图我
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2023-12-11 11:45:09
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Python在1991年首次发布，Python2.0于2000年发布，8年后Python3.0发布。根据Stack Overflow在2017年的调查显示，近45%的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，Python每一次的进步都是它成为数据分析主流工具的重要因素。近年来，Python的被使用性越来越高，尤其是Jupyter Notebook备受大家喜爱。根据Ben Frederickso
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2024-08-26 15:30:46
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导言数据分析是一个巨大的项目，有时过于抽象，依赖于经验。本文是作者对学习和实践数据科学的分析的总结。我希望提供一般的数据分析思路，并在分析的每个步骤中介绍相关的分析算法及其应用场景。对于算法，仅使用浅层。本文面向不熟悉数据分析或不知道如何开始使用大量数据的读者。同时，由于作者的经验和知识，本文介绍的分析思路也存在一定的局限性。希望读者能够在分析中做出合理的参考。在进行任何数据分析之前，您应该首先准
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2024-01-14 21:13:59
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在新浪博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_a032adb901016o8l.html看到的写博文，转过来共享一下数据分析师是企业的贤内助，可帮企业识别市场机会、控制决策风险，保证企业利益的最大化。注：关于数据分析对企业的具体作用见以往博文：《多拉A梦数据分析百宝箱》http://blog.sina.com.cn/s/blog_a032adb901012vwz.html
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精选
2014-03-31 14:36:44
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蚂蚁金服发展数据分析
随着蚂蚁金服的快速发展，数据分析的需求变得愈加重要。本文将详细讲解如何进行蚂蚁金服的发展数据分析，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展，帮助大家深刻理解这一过程。
## 环境准备
在开始分析之前，确保你的技术栈与蚂蚁金服的数据分析工具兼容。以下为版本兼容性矩阵，确保安装合适的依赖。
| 组件 | 版本 | 兼容性
大数据分析的发展历程
随着信息技术的快速发展，特别是在互联网的普及、物联网的兴起以及各类传感器和设备的广泛应用，产生了海量的数据。这些数据的高速增长使得传统的数据处理方式无法满足需求，从而推动了大数据分析的兴起与发展。接下来，我将带大家梳理一下大数据分析的发展历程。
### 时间轴
```mermaid
timeline
title 大数据分析的发展历程
1990 : 开始出
菜鸟发展数据分析图表结合是现代数据分析中一个日趋重要的场景，尤其对于初学者来说，掌握如何有效地组合与视觉化数据是迈向成功的第一步。本文将深入探讨“菜鸟发展数据分析图表结合”的方法，通过分析、实战对比来呈现这一主题。
### 背景定位
随着大数据的发展，数据分析的应用越来越广泛。而视觉化是数据分析中不可或缺的一环。根据 IDC 的研究报告，企业能够通过数据驱动决策的能力提升约25%的运营效率。因
根据IDC数字宇宙研究，到2020年，地球上每个人每秒将创建约1.7兆字节的新信息。要从如此大量的信息中寻找见解，就需要无缝采用大数据技术，更强的数据安全性，以及将AI，机器学习以及认知技术应用程序与业务运营相集成。这就要求对正确的基础架构以及熟练的人才进行投资，以确保精确使用大数据和分析平台。 值得注意的是，中国是十大数据分析市场之一，大数据分析行业预计到2025年将增长八倍，从目前的20
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2023-08-13 14:05:54
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数据分析发展
FiliRon
大部分中大型的企事业单位经过几年的积累，已经建立了比较完善的CRM、ERP、OA等基础信息化系统。这些系统的统一特点都是：通过业务人员或者用户的操作，最终对数据库进行增加、修改、删除等操作。上述系统可统一称为OLTP（Online Transaction Process，在线事务处理），指的就是系统运行了一段时间以后，必然帮助企事业单位收集大
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2023-10-26 11:36:56
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菜鸟数据分析数据分析7部：明确分析目的确定分析思路数据收集和数据处理数据分析数据展现报告撰写 一、明确分析目的这个图表是否有效解决了问题？想：数据变化背后的真相是什么？从哪些角度分析采系统？用什么分析方法最有效？图表是否有效表达出了观点？图表分析的目的达到了么？数据分析报告是否有说服力？ 二、确定分析思路PEST分析理论主要用于行业分析4P分析理论主要用于公司整体运
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2023-11-06 22:27:29
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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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原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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# 机理分析 数据分析 大模型 发展流程
在当前快速发展的科技环境中，机理分析、数据分析和大模型的开发变得特别重要。本文将详细介绍这几个步骤的完整流程，并为刚入行的小白提供一系列的指导，包括示例代码以及相关的图示。
## 一、流程概述
为了帮助你更好地理解整个流程，我们首先用表格展示该过程：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 描述
原创
2024-09-21 07:07:22
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大数据行业这6大核心发展趋势，大数据工程师最好掌握，紧跟时代，及时规划，才能早日成为大神！1 应用层级爆发对很多行业而言，如何使用和挖掘大数据是赢得市场竞争的关键，在未来十年，大数据的应用将成为行业发展的核心趋势，随之而来的是大数据产业链应用层级的使用和发展。现在很多领先的互联网巨头企业已经开始对大数据有了实质性的探索，比如阿里巴巴、腾讯、新浪等。大数据应用的核心方向主要包含旅游、医疗、城市、教育
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2024-02-29 09:03:47
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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以往需要几个星期甚至几个月才能分析出来的数据，在数据分析人才出现之后发生了翻天覆地的变化。仅仅一个调用，就可能找到自己需要花费许久的数据，这就是数据分析。然而，数据分析不仅是一个新兴的行业，更是企业发展的新需求，对于企业来讲，数据分析行业发展的越先进，得到的数据就越精准，对企业决策就有越大的帮助。不过，数据分析也是有自己发展的趋势的。 趋势一、离不开大数据 数
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2023-10-28 13:49:32
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