根据调查结果，十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。Python广泛应用于所有数据科学领域，包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。不过你知道如何利用Python做数据分析吗?需要学习哪些知识?下面就给大家讲解一下。与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处
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2023-09-12 19:15:57
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曾经有个运营总监告诉说，有个分析师给我做了个分析，运营目标要完成，最重要提提升流量，因为转化率提升太难，需要涉及到东西太多了。流量提长就是要引入流量，然后做了各个渠道的分析，各个流量测算。看到这篇文章，感觉对数据分析一些点总结蛮好的，分享给大家。数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西：1、要有数据，而且的确需要足够多的数据。是正常的数据积累。2、分
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2024-06-23 14:24:18
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数据分析是一个十分重要的技能，现在很多人都开始关注数据分析这个行业，同时很多的企业也开始重视数据分析。但是有很多人都不是专业的数据分析师，在进行数据分析的工作中容易出现很多的错误，我们在这篇文章中就给大家介绍一下关于数据分析常见的错误，希望大家能够引以为戒。首先我们给大家说一下数据，数据是人类的发明。人类定义了他们想要测量的现象，设计系统收集数据，在分析之前进行清理和预处理，最
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2023-12-12 15:18:03
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可能目前所有的技术都涉及到大数据，但这并不意味着大数据是绝对可靠的。在许多情况下，大数据曾造成过严重事故，但事故的确切原因并不总是很清楚。可能是检测到错误报告、技术故障、缺乏工具、数据不完整、数据不正确甚至是不必要的数据。 毫无疑问，如果有上述提到的错误，那最终结果将会与期望值完全不同。更糟糕的是，结果有时可能没有被分析，导致一系列严重的后果。大数据的缺陷由于大数据和云的存在，超级计算机才为任何人
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2023-07-27 19:36:23
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1. 数据质量分析数据质量分析的主要任务是检查原始数据中是否存在脏数据：缺失值、异常值、不一致值、重复数据和含有特殊符号的数据。1.1. 缺失分析1）缺失的原因：有些信息无法获取或获取的代价过大有些信息是被遗漏属性值不存在2）缺失的影响 数据挖掘建模将丢失大量有用信息数据挖掘模型所表现出的不确定性更加显著，模型中蕴含的规律更难把握包含空值的数据会使建模过程陷入混乱，导致不可靠的输出3）缺失值分析试
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2023-11-27 10:16:58
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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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随着大数据时代的到来，数据分析师对数据敏感、解读数据能力等为公司业务分析作支撑，已经成为重要角色之一，但是正是由于工作内容的特殊性，数据分析师每天需要和大量的数据打交道，再这样枯燥且需要专注的工作中，难免会出现一些错误，而这些错误很有可能导致不可挽回的结果，所以我们应该避免一些在数据分析工作中常见的坑，以保证数据分析正确度和可信度。 下面我们就为大家归纳总结了一些我们在数据分析时经常会犯
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2023-11-02 11:30:04
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这里写目录标题groupby()agg()单列聚合单列，对单列多操作聚合单列，对多列操作dataframe按照某列排序>>sort_values()np.insert()np.meshgrid()np.ravel()plt.contourarray.flatten()np.argmax(array,axis=)将datafrmae或series转换整列转换为list>>d
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2023-08-25 18:54:18
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数据分析师经常遇到的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...
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2016-04-03 14:22:00
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# Hive 微博历史数据分析指南
在进行微博历史数据分析时，使用 Hive 是一种常见的选择。下面，我们将分步骤说明实现这一过程，并提供相关代码和注释。我们的说明将包括数据准备、数据导入、数据处理及分析、结果输出等几个步骤。
## 数据分析流程
| 步骤 | 说明 |
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本文盘点了入坑数据分析的几个问题，主要涉及数据分析入门学习策略、面试数据分析岗位工具及业务的考察点、无实习经历如何准备面试以及面试时项目经历如何叙述等问题。一、问题概览二、问题解答问题1：数据分析入门学习1、入门学习最大的误区是求“大而全”，应该学习最少必要知识； 2、入门数据分析的最少必要知识：统计学：描述性统计分析(平均值、四分位数、标准差、标准分)、推断性统计分析(参数估计、假设检验)Exc
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2023-11-20 07:44:37
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Pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。Pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。经过多年不懈的努力，Pandas 离这个目标已经越来越近了。下面对pandas常用的功能进行一个可视化的介绍，希望能让大家更容易
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2023-08-05 23:24:05
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大数据面临的三重困难需从四个方面优化近年来，大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力，深刻改变着宏观经济环境，受到各国高度重视。我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题，需从优化产业政策入手，促其健康发展。产业呈现良好发展态势 北京大学教授杨学山认为，我国大数据产业虽还处于探索起步阶段，但在对大数据的社会认知、政策环境、市场规模、产业支撑能力等方面都取得
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2024-01-11 22:41:29
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重点索引和切片级联聚合操作统计操作矩阵什么是数据分析是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当的行动商品采购量的多少总部向各个地区代理的发货量为什么学习数据分析有岗位的需求是Python数据科学的基础是机器学习课程的基础数据分析实现流程提出问题准备数据分析数据获得结论成果可视化数据分
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2023-11-06 23:02:23
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一、pandas模块pandas（Python Data Analysis Library）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。它最主要的两个数据结构是series和DataFrame。本文主要介绍series的一些操作。二、series命令及其相关功能介绍Pan
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2023-08-07 23:09:35
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用Python进行数据分析时常用包有numpy、scipy、pandas，matplotlib，由于自己现在还是数据分析的初级阶段，一般情况下numpy、pandas、matplotlib包的一些基本知识就够自己在数据分析时使用了。接下来为大家数理下这几个包的使用阅读路线numpy包学习pandas包学习python绘图numpy包的学习numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，你
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2023-09-01 23:57:35
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作者 | Joel Grus译者 | cloverErna校对 | gongyouliu编辑 | auroral-L第十章 使用数据10.1 探索你的数据 10.1.1 探索一维数据 10.1.2 二维数据 10.1.3 多维数据10.2 &
今天我们来讲一下用Pandas模块对数据集进行分析的时候，一些经常会用到的配置，通过这些配置的帮助，我们可以更加有效地来分析和挖掘出有价值的数据。数据集的准备这次我们需要用到的数据集是广为人所知的泰坦尼克号的乘客数据，我们先导入并且读取数据集import pandas as pd
df = pd.read_csv("train.csv")展示更多的行Pandas默认只展示60行的数据，如果数据集
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2024-05-08 19:26:54
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1.数据分析师常犯错误(1)分析目的不明确，为了分析而分析；(2)缺乏行业、公司业务认知，分析结果偏离实际。数据必须和业务结合才有意义。摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，再根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据。同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息；(3)为了方法而方法，为了工具而工具，只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具；(4)数据
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2023-12-04 14:42:04
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一.介绍 1.功能:Pandas是1个强大的分析结构化数据的工具集,旨在简单/直观地处理关系型/标记型数据,主要用于数据挖掘/分析,也
提供数据清洗功能.其基于NumPy开发,可与其它第3方科学计算支持库完美集成,适用于处理以下类型的数据:
①与SQL或Excel表格类似的,含异构列的表格数据
②有序/无序(非固定频率)的时间序列数据
③带行列标签的矩阵数据,包括同构/异构型数据
④任意其它形式的
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2023-08-07 21:25:28
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