pandas模块介绍pandas官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/?v=20190307135750pandas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
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2023-08-11 08:58:35
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如果你想做一份数据报告，这12种图表一定是绕不开的！（1）指标图（单指标、多指标）（2）透视表（有数据条、无数据条）（3）折线图（单折线、多折现）（4）柱形图（单柱、多柱、堆叠柱形图）（5）条形图（6）面积图（7）饼图（饼图、粗环形图、细环形图）（8）雷达图（雷达、雷达面积图）（9）双轴图（折线图+柱形图+面积图的随意两两组合）（10）地图（地图、气泡地图）（11）甘特图（12）明细表先来看看我们
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2023-11-15 22:05:12
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python 下Warning的使用起因是这样的,当我使用pymysql模块执行建表的sql语句时获,在控制台输出了红色的消息,但是程序并没有终止而是继续运行了sql语句如下:CREATE TABLE IF NOT EXISTS test(age int);
CREATE TABLE IF NOT EXISTS test(age int);整体代码:import pymysql
conn = py
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2023-08-22 19:30:57
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数据挖掘（金融） 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。客户细分 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 客户细分是指按照一定的标准
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2023-10-12 11:38:21
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大数据分析过程中经常遇到那13个问题 1、最早的数据分析可能就报表 目前很多数据分析后的结果，展示的形式很多，有各种图形以及报表，最早的应该是简单的几条数据，然后搞个web页面，展示一下数据。早期可能数据量也不大，随便搞个数据库，然后SQL搞一下，数据报表就出来了。但是数据量大起来怎么分析呢？数据分析完了怎么做传输呢？这么大的数据量怎么做到实时呢？分析的结果数据如果不是很大还行，如果分析的结果数
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2023-11-07 00:34:44
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15种EXCEL数据分析功能连接LENCOUNTADAYS / NETWORKDAYSSUMIFS平均VLOOKUP查找/搜索错误COUNTIFS左/右排名MINIFSMAXIFSSUMPRODUCT 连接CONCATENATE是进行数据分析时最容易学习但功能最强大的公式之一。将多个单元格中的文本，数字，日期和更多内容组合为一个。这是创建API端点，产品SKU和Java查询的出色功能。 式： =
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2023-07-11 21:38:19
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我们天天在谈行业，但是很少回去认真地看一下行业的定义，行业其实就是由许多同类企业构成的群体。而行业研究就是根据经济学原理，综合应用统计学、计量经济学等分析工具，参考相关文献，对行业运行状况、技术发展、行业竞争力、市场竞争格局、规模机构、行业政策、发展趋势，以及综合经济信息等行业要素进行深入的分析，从而发现行业运行的内在经济规律，进而进一步预测未来行业发展的趋势，为企业自身发展或行业投资者相关客户提
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2023-12-27 13:00:22
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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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Excel分析精进之路
工具选择——理解数据、数据结构、相关函数、图表、内置分析工具、复杂分析工具
成果展示——有用、发现价值、精简、美观、交互、其他（无错误、可追溯、可维护、可移植、可打印）
追求卓越——不断学习、乐于分享
业务知识——向同事学习、向导师学习、向社会学习、向竞争对手学习、理想和现实把握
客户需求——客户优先、多问问题、
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2024-01-16 04:26:10
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一、Python数据分析二、案例分析数据分析步骤：提出问题-->理解数据-->数据清洗-->构建模型-->数据可视化1、提出问题，明确数据指标及对应的计算公式：月均消费次数、月均消费金额、客单价、消费趋势2、理解数据(1)读取Excel数据fileNameStr = 'C:/数据科学/猴子数据分析学院/数据分析(高级)(Python)/第3关：数据分析的基本过程/朝阳医院2
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2023-07-02 14:10:32
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数据分析类型、现状分析与原因分析是IT领域中不可或缺的一部分，能够帮助企业更好地了解数据，识别潜在问题并作出有效决策。在处理数据的过程中，有效的方法论和技术手段是必不可少的。
```mermaid
flowchart TD
A[数据采集] --> B[数据清洗]
B --> C[数据分析]
C --> D[结果展示]
D --> E[决策支持]
E -->
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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【Python数据分析基础2】Python标量类型0.引入既上篇文章介绍的二元操作符，这篇文章，我将介绍一下Python的标量！1.Python标量类型表!Python标量表.png(https://s2.51cto.com/images/20210921/1632234480774448.png?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5
原创
精选
2021-09-21 22:33:16
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学习Python的四个主要关键点1.数据数据类型分为五个：数字，字符串，容器（元组，集合，列表，字典），布尔，None数字（Number）分为三种类型1.整型#汤姆今年11岁
age=112.浮点型#汤姆体重为：41.4kg
weight=41.43.复数例： 1+2j、 1.1+2.2j字符串（string）我们可以用引号（“或者‘）来创建字符串str="小明"
age="今年18
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2023-11-10 21:51:05
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python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
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2023-08-02 09:13:11
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什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
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2023-08-21 07:13:52
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文章目录Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析2.数据挖掘二、数据分析流程1. 需求分析：2. 数据获取3.数据预处理4.分析与建模5.模型评价与优化6. 分类模型评价指标7.回归模型8.部署三、数据分析应用场景四、总思维导图 Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析狭义数据分析对比分析分组分析交叉分析回归分析等2.数据挖掘智能推荐关联规则分类模型聚类模型二
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2023-06-19 23:34:50
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前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取（一、对薪资进行转换在这之前先导入模块并读入文件，不仅有训练数据文件，还有一组自拟的测试数据文件。importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plttrain_file= "analyst.csv"test_file= "test.csv"#读取文件获
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2024-01-11 12:17:15
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1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错
解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？需求情况：有的时候，数据很多，但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话，要怎么做？ 解决方法：df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报')
d
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2023-09-12 18:17:03
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