在当前数据驱动决策的时代，数据分析的有效性不仅依赖于数据本身，还依赖于我们如何进行数据分析的全流程。本文将详细记录我在解决“数据分析程度”问题时的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成，旨在提供一个全面的参照。
## 环境配置
为进行数据分析，首先需要配置合适的环境。这包含了基础的软件依赖、库文件的安装以及系统配置。以下是我在配置环境时用到的一个清晰的流程图：
作为一名数据分析师，数据分析主要分为六步： 第一步：什么是数据分析 数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。 数据分析，顾名思义，数据加分析。也就是说必须要以数据为先，分析为后。对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的
转载
2023-11-14 10:59:20
52阅读
其实在数据分析工作中，数据处理所用的时间占据数据分析工作所用时间的七成以上，看到这个比例相信大家会大吃一惊。由此我们可以看出，数据处理是一个十分重要的工作，，其目的就是为了提高分析效率和质量，所以说使用数据仓库进行数据分析是一个很好的选择，那么到底怎么用数据仓库优化数据分析呢？下面我们就给大家介绍一下这些知识。那么什么是数据仓库呢？其实数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定
转载
2023-11-01 16:37:36
58阅读
不管在做什么事情，提示和一些小技巧总是非常有用的，在编程领域更是如此。有时候，小小的黑科技可以节省你大量的时间和精力。一个小的快捷方式或附加组件有时会是天赐之物，可以成为实用的效率助推器。所以，这期给大家介绍下自己编程时最喜欢使用的一些提示和小技巧，也是花了些时间整理的！有些可能是大家熟悉的，而有些可能是新鲜的，我相信它们会为你下一次处理数据分析的项目时提供便利。1.预览Pandas中的数据框数据
转载
2024-05-29 01:12:51
54阅读
# 如何实现大数据分析需要了解Spark到什么程度
## 简介
大数据分析是当今数据行业中非常重要的一个领域，而Spark作为一个强大的大数据处理框架，是必须了解的工具之一。本文将向刚入行的小白介绍如何实现大数据分析需要了解Spark到什么程度。
## 流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|----|----|
| 1 | 安装Spark |
| 2 | 创建Spark
原创
2024-04-29 04:58:11
11阅读
数据库规范化与第一、第二、第三范式的定义。
数据库规范化与范式 冗余导致多种更新异常，也就是插入、更新和删除行的操作困难。规范化（normalization）是通过修改表以减少冗余和矛盾的一系列步骤。范式（normal form） 关系模型定义了三种范式，以著名的序数命名。 第一范式（1NF） 第二范式（2NF） 第三范式（3NF）
转载
2024-01-16 05:00:19
60阅读
1.数据分析方法分类业务数据分析师（对数学建模的要求较低）、数据挖掘（对业务与数学建模的要求较高）、大数据分析（需要一定的编程能力）。层层进阶2.职位进阶3.数据分析结果数据可视化4.数据分析的流程在业务理解中要多问问题，了解需求，知道问题的核心。可以看书籍《学会提问》。5. 围绕数据分析师的三大类工作内容
原创
2022-04-15 21:35:17
1588阅读
当我们谈论IT服务管理（ITSM）世界中的大数据时，这里有两个非常不同的概念： • IT为业务提供的大数据工具/服务：对关键的业务运营数据进行数据索引。 • IT运营中的大数据：处理和利用复杂的IT运营数据。大数据中的业务运营服务在竞争日益激烈，数据驱动的世界中，企业管理者都在寻找能够有效管理和解释业务数据（尤其是大数据）的方法。数字化的业务操作，如：电子商务网站和银行移动APP，它们产生了大量的
转载
2023-10-03 08:52:17
206阅读
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
转载
2023-08-21 09:13:32
633阅读
Spark1. RDDabstract class RDD[T: ClassTag](
@transient private var _sc: SparkContext,
@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
) extends Serializable with LoggingRDD是一个抽象类带泛型的，可以支持多种类
转载
2023-08-23 15:19:18
55阅读
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
转载
2024-01-13 20:01:43
252阅读
目录电影数据集介绍加载数据数据探索和清洗评分最多的电影评分最高的电影评分与年龄的关系不同年龄段对某部电影的评分电
原创
2024-05-24 10:15:23
252阅读
本实验主要目的是演示如何从原始数据获取信息。其中有些信息无法给出重要结论，而有些信息能够验证假设，增加我们对系统状态的认识，而找出
原创
2024-05-24 10:29:41
240阅读
读取数据之前系列文章和代码的最后末尾均可自行保存每次操作后的数据，比如新创建的那些列等等。import pandas as pd
df = pd.read_csv('Sina_Finance_Comments_All_20180811_Cleaned.csv',encoding='utf-8')
df.head(2)
复制代码百度地图创建应用本回使用百度地图开放平台的 API 获取经纬度数
转载
2023-08-30 13:49:59
111阅读
数据分析学习——学术前沿趋势分析 任务2任务2：论文作者统计2.1任务统计说明2.2 数据处理步骤2.3 具体代码实现2.3.1 数据读取2.3.2 数据统计2.3.3 拓展练习: 给条形图添加标签2.4 分析结论 任务2：论文作者统计数据信息详见[Datawhale数据分析学习——学术前沿趋势分析 任务1]。()2.1任务统计说明任务主题：论文作者统计，统计所用论文作者出现频率Top10的姓名
转载
2024-08-02 09:32:21
94阅读
|前言本文主要分享笔者以往10年在多省、多运营商做大屏、Dashboard，以及早年在某大型房地产互联公司做数据分析的经验总结，核心是交付Dashboard过程中沉淀出的“一屏、一眼、马上干”方法。之所以重点聊数据产品中的可视化Dashboard，主要原因是这块最接近前端受众（领导）、最容易见效果；其次，这块内容通用性更强，大多产品都有需求；最后，笔者的核心领域不是数据产品，更多是在交付项目时附带
转载
2024-05-16 20:14:35
163阅读
by Lucas Kohorst 卢卡斯·科斯特(Lucas Kohorst) (Basic data analysis on Twitter with Python)After creating the Free Wtr bot using Tweepy and Python and this code, I wanted a way to see how Twitter users were
转载
2023-12-05 21:46:39
98阅读
我也只是个学生物的小垃圾，这个文章是写给看不懂图的那些人的，大佬勿入。 文章纯手打，可能存在错别字；我尽可能用最简单易懂的语言来解释这些图。如果文章出现漏误，请各位批评指正。 目录看我VENN图rank abundanceRank abundance计算多样性指数alpha多样性指数Chao1丰富度估计量（Chao1 richness estimator）香农-威纳指数（Shannon Wiene
转载
2023-08-09 00:31:01
843阅读
pandas数据读取import pandas
csv_info = pandas.read_csv('food_info.csv')
print(type(csv_info)) #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
print(csv_info.dtypes) #ps:字符型为object
print(csv_info.head()
转载
2024-07-04 15:21:15
77阅读
Pig是一个基于Hadoop的大规模数据分析平台，它提供的SQL-LIKE语言叫Pig Latin，该语言的编译器会把类SQL的数据分析请求转换为一系列经过优化处理的MapReduce运算。Pig为复杂的海量数据并行计算提供了一个简单的操作和编程接口。&
转载
2023-12-01 11:15:14
75阅读
