比如有这样一组数据(原始数据) 这是数据字典(必须要有!)已知月均信用卡支出为因变量 如果我们想查看这个人的收入和月均信用卡支出是否有显著的相关性,以及它们之间的数量关系。 可以把这两列数据复制到一个新的工作表中 我们想看收入和支出的数量关系 首先:文件→选项→加载项;查看数据分析库是否在活用应用程序加载项中,若在不在,那么肯定在非活动应用程序加载项中,就要把它转到活动应用程序加载项里面 这样的话
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
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统计数据的展示数据类型数值型:采用某些特定的统计学方法 连续数值型:身高、体重离散数值型:子女的个数:012345分类型:其他方法分类数据布尔变量 名义变量 等级变量 在python中作图函数式和面向对象式的绘图方法函数式 面向对象式(优势:学术上表达事情明确清晰) 交互式绘图matplotlib交互不
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分析的过程:定
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
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
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# Python 数据分析统计的科普 数据分析统计是当今数据驱动时代中不可或缺的技能。Python 作为一种简单易用且功能强大的语言,成为了数据分析领域的重要工具之一。本文将带您了解 Python 中的基本数据分析统计的方法,并通过示例代码和图表展示其应用。 ## 1. 为什么选择 Python 进行数据分析Python 拥有多种强大的库,如 NumPy、Pandas、Matplo
原创 2024-08-26 07:17:07
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# 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
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## 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
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Excel数据分析中最常用的工具,本篇文章通过pythonexcel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
文章目录一.数据分析1.概念2.数据分析的重要性3.数据分析应用的九大领域4.数据之美二.Excel1.Excel起源2.Excel的重要性3.Excel用户级别 一.数据分析1.概念官方说法:   数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。案例说明:   例子1:在09年流感爆发的时候,google通过对人们输入词条
转载 2023-09-01 13:28:36
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随着“大数据”概念的持续“高温”,越来越多企业及个人也开始关注数据分析,我整理了一些经常会被问到的关于数据分析的问题,在这里和大家一起简单的聊一聊。首先,被问到最多的问题就是:数据分析是什么?数据分析如果让我用一句话概括,就是连接数据及人类认知之间的桥梁。就像观察微生物需要显微镜、了解时间需要钟表、知道温度需要温度计一样,在理解人类感官无法直接认知的数据问题时就需要使用名为“数据分析”的工具了。如
本文代码及数据集来自《超简单:用PythonExcel飞起来(实战150例)》# 排序一个工作表中的数据(方法一) import pandas as pd data = pd.read_excel('销售表.xlsx', sheet_name='总表') data = data.sort_values(by='利润', ascending=False) # 按照“利润”列进行降序排序 data.
1.简单一点的数据分列数据形式为“办公用-办公-1000FZH1009”,而我们想要的只是后面的产品id部分1000FZH1009,这时候我们选择这一列,点击分列操作,选择根据‘-’符号进行分列,#需要注意的是分成三列,需要提前空出两列,用来保存生成的两列数据,不然会覆盖接下来的两列数据,导致后面两列数据缺失。2.复杂一点的数据分列数据形式为‘品牌 名称 规格‘,按空格分隔发现,出现很多四列,五列
# Python数据分析区间统计教程 在数据分析的过程中,区间统计是一种常用的方法,它能够帮助我们快速了解数据在各个范围内的分布情况。对于初入行业的开发者来说,学习如何使用Python进行区间统计是非常重要的。本文将带您了解整个过程的步骤,提供必要的代码示例,并详细解释每一行代码的含义。 ## 一、流程概述 区间统计的整个流程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|
原创 2024-08-24 05:36:33
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数据爆炸的时代,充斥着各种各样的数据,在利用数据的时候,需要对数据进行筛选,统计出有用的数据,按照数据分析的流程,分析出有用的数据。其中统计过程起着承上启下的作用,决定着最终数据分析的体量,最终直接影响最终结果。什么是统计分析呢,统计分析的具体步骤又是那些,下面我将展开进行说明。数据统计分析统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。是在统计设计、统计调查、
Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言,是有其独特的优势的。因为他有很多这个领域相关的库可以用,而且很好用,比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等    1)Numpy,它给Python提供了真正的数组功能,包括多维数组,以及对数据进行快速处理的函数,Numpy还是更多高级扩展库的依赖库
转载 2023-07-06 15:40:54
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今天我们继续分享真实的自动化办公案例,希望各位 Python 爱好者能够从中得到些许启发,在自己的工作生活中更多的应用 Python,使得工作事半功倍!需求由于工作当中经常需要对比前后两个 Excel 文件,文件内容比较多,人工肉眼对比太费劲,还容易出错,搞个 Python 小工具,会不会事半功倍运行脚本,可以把前后两个 Excel 文件当中不同的内容数据展现出来,不同 sheet 页签表示不同的
背景:现用Python爬取了某求职网站上关于数据分析数据,我希望知道数据分析是个怎样的职位?它的工资和薪酬是多少?它有哪些特点,需要掌握哪些能力?哪些公司会招聘这样一个岗位?1、数据有无缺失值? 数据的缺失值很大程度上影响分析结果。引起缺失的原因很多,例如技术原因,爬虫没有完全抓去,例如本身的缺失,该岗位的HR没有填写。如果某一字段缺失数据较多(超过50%),分析过程中要考虑是否删除该字段,因
这个系列的笔记是疫情期间在家听的网络课程——多元统计分析,由经院刘婧媛、钟威两位老师主讲,从中国大学mooc上可以搜到。笔记将对课程的主要知识点进行总结和整理,记录一些课程截图,也会从网上搜集一些相关的资料,目的是加深认识,防止遗忘。今后如果对相关内容有了更深的理解和认识,可能会对内容进行更正和补充。 这个系列的笔记是疫情期间在家听的网络课程——多元统计
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