首先, 什么是Python? 用python作者Guido van Rossum自己的话来说，Python是这样的一门语言：它是一门高级编程语言, 它的核心设计理念是让所有代码变得更易阅读，并给开发者们提供一种“仅仅几行代码就能编写编程逻辑”的语法。那么，对我来说，让我学习Python的第一个理由，就是它漂亮而优雅，能够顺畅自然地实现我的想法。另一个理由，就是Python支持多种编程领域，如：数据
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2023-09-21 21:54:00
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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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# SPSS 数据分析与 Python 数据分析：深入了解数据科学的两种工具
随着数据科学在各个领域的迅速发展，数据分析已经成为了一个热门的主题。SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）和 Python 是两种广泛使用的数据分析工具。本文将深入探讨这两种工具的特点以及它们在数据分析中的应用，配合代码示例与可视化。
## SPSS 数据分
原创
2024-10-26 06:58:57
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最近，国内涌现出了不少数据分析平台产品，例如 魔镜和数据观。这些产品的目标应该都是self service的BI，利用可视化提供数据探索的功能，并且加入机器学习和预测的功能。它们对标的产品应该是Tableau或者SAP Lumira。因为笔者曾经为Lumira开发数据可视化的功能，对这一块很感兴趣，于是就试用了一下这些产品，感觉这些产品似乎还有很大的差距，于是就想自己用开源软件搭一个简单的数据分析
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2023-05-18 18:23:04
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首先，工作本身没有好坏之分，只有门槛高低之别。大数据开发、大数据分析、大数据运维都围绕着大数据展开。如果我们把大数据去掉，就只剩下，开发，分析，运维。当然还有其它的工作，例如运营，产品，讲师，测试等。 加上了大数据，只是我们的工作内容，或者说是工作方式发生了变化。大数据是传统行业，传统技术逐步发展的产物。但是并没有打破我们在传统行业的工作模式，和我们的一些基础知识的储备。革新的只有处理技术，工作手
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2024-05-13 19:41:36
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为什么学Python：重要：数据分析是职业技能必备，Python是大数据分析**趋势：Python是目前非常火的编程语言，使用人多好学：学习简单，容易上手，使用灵活，可扩展强**：会Python的工资远超其他语言，更多升值加薪²讲师介绍：林老师211 计算机研究生毕业精通Python等数据分析挖掘工具负责全球Python深度算法研究资深数据分析讲师，深受学员欢迎课程概述:本课程从python基础开
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2024-08-25 21:55:07
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大数据分析工程师和大数据开发工程师分别能做什么？有没有具体的项目案例之类通俗解释开发和分析非要把他俩分开的话，一个是偏向于数据，一个偏向于工程。好比要炒个菜，工程师是烧火、垫勺的那个，偏向于工具的使用。分析师是放调理、掌握火候的那个，偏向菜怎么做好吃。数据影响生活数据越来越多的影响并塑造着那些我们每天都要交互的系统。不管是你使用Siri，google搜索，还是浏览facebook的好友动态，你都在
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2023-11-09 06:10:30
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很多小伙伴都知道大数据很火，但其实还不清楚大数据工程师到底做什么，怎么学，今天达妹就带领大家看一下。 大数开发做什么？大数据开发是大数据职业发展的方向之一，另一方面是大数据分析。从工作内容看，大数据开发主要负责大数据的大数据挖掘，数据清洗的发展，数据建模工作，主要负责处理和大数据应用，结合大数据可视化分析工程师，挖掘出价值的数据，为企业提供业务发展支持。大数据数据开发工程
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2024-01-15 12:48:33
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1. 分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。2. 回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量
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2024-06-17 10:00:25
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数据分析和web后端选哪个 知乎以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！数据分析和web后端选哪个 知乎WEB开发中“前端”和“后端”的区别如下：一、Web前端：1)精通HTML，能够书写语义合理，结构清晰，易维护的HTML结构。2)精通CSS，能够还原视觉设计，并兼容业界承认的主流浏览器。3)熟悉JavaScr
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2023-09-28 14:05:26
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目录：1.hadoop入门须知2.hadoop环境搭建3.hadoop mapreduce之WordCount例子4.idea本地调试hadoop程序5.hadoop 从mysql中读取数据写到hdfs 1)基本介绍 hadoop是什么？Hadoop是一个开源的框架，可编写和运行分不是应用处理大规模数据，是专为离线和大规模数据分析而设计的，并不适合那种对几个记录随机读写的在线事
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2023-11-08 18:41:26
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前言： 互联网企业总是花上百万美元在网站分析，但是根据调查很多分析最后因为没有很好的数据支撑而并没有实际的应用价值，有的还导致了产品走向了与用户期望相反的方向。最近十年，数据分析的思想逐渐取代“经验论”成为主流，而“经验论”也逐渐向“方法论”开始转变，更加注重调查分析和研究。对互联网企业而言，精通数据分析技术，精通如何监控和测量数据指标已
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2024-01-09 15:07:06
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文章目录1. Python 开发环境搭建与编码规范1.1 Python 开发环境搭建与使用1.1.1 Python 语言的特点1.1.2 Python 开发环境1.1.3 安装扩展库1.2 Python 编码规范1.2.1 缩进1.2.2 空格与空行1.2.3 标识符命名规范1.2.4 续行1.2.5 注释1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用1.3.1 Python 对象的分类1.3.2 三种
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2023-08-11 12:15:02
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怎么才能学好大数据开发？一般能从事哪些岗位？IT开发行业一直是公认的高薪人才聚集地，吸引了无数的人投身其中。目前市场上的热门编程语言很多，大数据技术绝对是其中颇具典型的一个。随着互联网技术的迅猛发展以及国家一系列政策扶持，越来越多的人选择学习大数据走上人生巅峰。 1、数据分析师数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评
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2023-12-21 11:34:43
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1.什么是SPSSSPSS是社会统计科学软件包的简称， 其官方全称为IBM SPSS Statistics。SPSS软件包最初由SPSS Inc.于1968年推出，于2009年被IBM收购，主要运用于各领域数据的管理和统计分析。作为世界社会科学数据分析的标准，SPSS操作操作界面极其友好，结果输出界面也很美观，同时还配备十分详细的用户手册。1.1 SPSS的核心功能
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2023-10-06 16:42:11
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前言1、要用Python做数据分析，一共分几步？Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其
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2023-10-28 14:59:39
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大数据技术和数据分析有什么关系大数据经过多年发展形成了一个完整的产业链和技术链，大数据的产业链是围绕技术链来打造的，而大数据的技术链则围绕数据价值化这个中心来展开，涉及到数据的采集、存储、安全、分析、呈现和应用，那么大数据技术和数据分析有什么关系呢?1、从大数据的技术链来看：数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是
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2024-01-13 20:01:43
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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
## Python开发数据分析后台的流程
如果你想开发一个Python数据分析后台，以下是整个流程的步骤概述。在每个步骤中，我将为你提供所需的代码以及对代码的解释。
### 步骤1：导入所需的库
在开始之前，需要导入一些Python库来支持数据分析和后台开发。以下是一些常用的库：
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import
原创
2023-08-01 18:35:26
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Python 是一种流行的编程语言，也是一种强大的工具，可以用于数据分析。它具有许多用于数据科学的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn。这些库可以用于各种用例，包括数据清理、数据可视化、机器学习和深度学习等。本文将介绍如何使用 Python 进行数据分析。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Pytho
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2023-05-30 09:52:43
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