当今世界对信息技术的依赖程度在不断加深，每天都会有大量的数据产生，我们经常会感到数据越来越多，但是要从中发现有价值的信息却越来越难。这里所说的信息，可以理解为对数据集处理之后的结果，是从数据集中提炼出的可用于其他场合的结论性的东西，而从原始数据中抽取出有价值的信息的这个过程我们就称之为数据分析，它是数据科学工作的一部分。定义：数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据并采用统计、挖掘等技术对数据进行
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2024-01-30 00:14:43
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现在大数据是一个十分火热的内容，相信大家对于大数据都有一定的了解。数据分析火爆的原因就是由于数据分析这一行业具有未来的前瞻性，正因为如此使得数据分析具有了十分广阔的前景。于是很多人对于数据分析行业是比较向往的，而数据分析行业里面也细分很多职业，那么数据分析行业都有哪些职业呢？一般来说，数据分析行业有数据分析师、数据挖掘工程师、软件工程师以及统计人员等职业。首先我们说一下数据分析师，数据分析师就是
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2023-05-30 22:39:59
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# Python 数据分析技术栈入门指南
## 一、流程概述
在学习Python数据分析的过程中，通常可以分为以下几个步骤。以下是实现Python数据分析技术栈的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| ----------- | ---------------------------------------
原创
2024-08-19 07:56:30
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2013年，Warald写文章介绍过数据科学做什么？需要什么核心技能？http://www.1point3acres.com/what-is-data-science-analytics/2015年，我又谈了如何成为全栈数据科学家？如何选择公司团队来培养自身的能力？http://www.1point3acres.com/data-scientist-how-to-select-teams根据War
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2024-01-22 20:07:06
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2017年，大数据已经从概念走向落地;2018年，中低端IT工程师紧随浪潮加速向大数据转型，企业对大数据人才争夺直接进入白热化阶段。因此，对于零基础想学IT技术的人而言，直接选择学习大数据技术是符合潮流和就业需求的选择。 当下，大数据方面的就业主要有三大方向：一是数据分析类大数据人才，二是系统研发类大数据人才，三是应用开发类大数据人才。他们的基础岗位分别是大数
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2023-08-10 15:15:07
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数据分析：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手机来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便来采取适当的行动数据分析实现流程：提出问题准备数据分析数据获得结论成果可视化数据分析三剑客：numpypandasmalplotlibnumpy：一维或者是一个多维的数组（低版本的列表）下载：pip install nump
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2023-10-06 22:31:55
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1.微财数据分析一面：技术面 1.1 现场写2个sql题： 1）table1有no，name, table2有no,name，写出table1有而table2没有的no和name。延展问：在python的dataframe里怎么表示，在excel中表示。 2）写出最近登陆的设备码。 1.2 问pandas中iloc和loc的区别。 二面：主管面 2.1自我介绍 2.2为什么从上家公司离职 2.3介
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2024-01-15 21:40:44
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目前在国内来说，大数据行业大概有以下几种岗位：数据分析师，数据架构师，数据挖据工程师，数据算法工程师，数据产品经理。接下来为大家详细介绍一下各岗位的工作内容。数据分析师。数据分析师 是数据师的一种，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、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS
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2023-11-17 21:20:21
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游戏公司里在运营和产品的工作模式上分为两种，第一种是研发和运营分开的模式，第二种是研发和运营一体化模式，即研运一体。 现阶段产品研发和游戏运营分开的工作模式一般出现在代理游戏，这类游戏的研发和发行是2个公司来负责的。研发方（CP）只负责游戏的开发设计并制定游戏功能开发的迭代节奏，运营方负责游戏的用户运营，活动运营，粉丝运营。研运一体化：目前研运一体化是游戏运作模式的趋势，发行商可以通过参
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2023-08-21 17:09:46
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Google在2001年发布图像搜索功能时，只有2.5亿索引图像，不到10年，这个巨大的搜索功能已经可以检索超过100亿个图像了，每分钟有35小时的内容上传到YouTube。据称，Twitter每天平均处理5500万tweet。今年早些时候，搜索功能每天记录6亿条查询记录。这 就是我们讨论大数据的意义所在。
如此大规模的数据一度仅限于大企业、学校和政府机构 — 这些机构有能力购买昂贵的超级计
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2024-10-25 07:53:56
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# 数据分析岗位分析 Jupyter 实现指南
在数据分析领域，Jupyter Notebook 是一个非常受欢迎的工具，用于数据探索和可视化。作为一名新入行的小白，我们将一起探索如何使用 Jupyter 实现数据分析岗位分析。以下是整个过程的步骤和详细代码实现。
## 流程概述
我们将经过以下几个步骤来完成数据分析：
| 步骤编号 | 步骤描述
原创
2024-10-20 06:28:45
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数据读取理解数据数据清洗数据分析1、数据读取#导入相关模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport re#正则解析from wordcloud import WordCloudimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')#连接mysqlimport pymysqlpymysql.install_as_MyS.
原创
2021-05-31 13:49:06
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本次主要围绕数据分析岗位的招聘情况, 进行一个简单的数据分析环境win8, python3.7, pycharm, jupyter notebook正文1. 明确分析目的了解数据分析岗位的最新招聘情况, 包括地区分布, 学历要求, 经验要求, 薪资水平等.2. 数据收集这里借助爬虫, 爬取招聘网站的招聘信息, 进而分析出相关的薪资以及招聘要求. 2.1 目标站点分析通过对目标站点的分析,
行业变化先说说我跟踪的几个数据，我跟踪了2015年到2020年数据分析师的招聘需求。1、2017年是高峰期，有3127个岗位，之后的三年都下降了，对需求进一步分析得知是1-3年的数据分析岗位减少的速度明显大于整体的速度，也就是大家都喜欢要那种来就干活的人才；2、整体的需求还是集中在北上广深，四大城市占全国90%以上，需求最多的依旧是北京，连续榜首，上海次之，换句话讲，要是以
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2023-08-10 11:13:46
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# 数据分析岗位笔试实现指南
作为一名开发者，帮助新入行的小白理解和实现“数据分析岗位笔试”的过程，是一项具有挑战性但又极具成就感的任务。在这篇文章中，我们将逐步分析整个流程，并提供详细的代码示例和解释。
## 流程图
在开始之前，首先让我们以表格和流程图的形式梳理一下整个流程。
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 收集数据 |
| 2 | 数据清洗 |
|
数据分析 —— 认识数据 文章目录数据分析 —— 认识数据数据基本统计描述 —— 集中趋势均值中位数众数数据的基本统计描述-离散趋势极差四分位数五数概括箱线图多个箱线图方差和标准差DataFrame 描述性统计数据的基本统计描述 - 基本统计图条形图饼状图折线图直方图散点图分位数 - 分位数图绘制词云统计次序统计量平均值和方差关联直方图/柱状图 NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它
近几年的大数据，确实在行业当中得到越来越多的重视，越来越多的企业开始成立数据业务部门，针对企业不断累积起来的数据资产，进行价值挖掘和应用。对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。在大数据处理当中，通常涉及到大数据开发和大数据分析两个大的岗位方向，虽然具体负责的工作内容不同，但是都是为了大数据处理而服务。大数据处理的整个流程，可
目录一、数据集描述二、数据概述2.1 理解数据2.2 提出问题2.3 分析思路 三、分维度绘制仪表板3.1 创建客户分析可视化图表3.2 创建配送分析可视化图表3.3 创建销售分析可视化图表3.4 创建利润分析可视化图表3.5 创建产品分析可视化图表四、 创建超市分析报告故事五、炫彩图形5.1 热图 5.2 预测图5.3 瀑布图5.4 帕累托图5.5 其它
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2023-08-31 14:14:57
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作者：林骥我做了 10 多年的数据分析，期间有很多同学问我，数据分析主要有哪些思维？学习的路线是怎么样的？为了提供一个简单的方向指引，让数据分析思维的学习过程更加有趣，我做了一幅数据分析思维九段路线图，你可以把学习的过程当作一种游戏，享受段位升级的乐趣。在段位升级的过程中，如果你理解起来感觉比较吃力，那么应该沉下心来，认真地先把基础打好，积累更多的数据分析经验。1. 初段：目标思维做
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2024-01-11 12:49:18
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数据分析：某地医院药品销售业务数据分析 本篇文章以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况几个业务指标月均消费次数月均消费金额客单价消费趋势数据分析的步骤：提出问题→理解数据→数据清洗→构建模型→数据可视化一.确定业务问题我们知道，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。那么
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2023-08-31 16:58:28
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