python数据分析笔记（1）：搭建python的数据分析环境（Mac系统下）笔者是一个技术小白，也是第一次写博客，所以如果有什么问题还请看到博客的各位多多指教。
当前，用python做数据分析已经成为了一个趋势，所以，作为一个技术白痴的大学生，我也决定入坑了。
但是入坑之前，有件事我要确定好，用python该如何去做数据分析？我该选择什么样的IDE？要用的库有哪些？
收集这些资料和搭建开发环境确
转载
2024-09-23 18:50:05
54阅读
上一节中曾提到过两种性能监控：SYN 和 RUM，那么对应的也有两种分析：数据分析和实验室分析。 数据分析会通过采集上来的性能信息来剖析和定位可能存在的各种问题。 实验室分析会通过某个线上或本地的测试工具对页面进行单点测试，得出性能分析报告。 本文会对前者介绍一些分析实践，后者会介绍一些比较有名的性能测试工具。shin-admin，后端代码上传至 shin-server。一、数据分析 在将
首先说明这篇文章的数据来源，为前程无忧中所有“数据分析师”这一职位信息所得来的。并且主要分析了数据分析师在全国不同地区的需求情况、总体薪酬情况、不同城市薪酬分布、不同学历薪酬分布、不同地区学历要求情况、不同经验需求与薪酬分布情况。本文行文思路：数据采取 数据清洗 数据分析 分析结论 思考总结1.数据采集定位数据位置 首先进入前程无忧首页，然后在职位搜索中检索数据分析师，不加其他限定条件，点击搜索可
转载
2024-01-16 19:18:36
64阅读
作者丨凯凯连导语 上一篇文章我们对ETL工程做了简单介绍，我们知道ETL的最终目标就是把数据加载到数据仓库中。那么，这一篇我们就对数据仓库做一个简单介绍，带领大家理解下数据仓库的设计，希望可以对大家进行面试和上手工作有所帮助。1.为什么要讲数据仓库 数据仓库建设是大数据分析工作中最核心的组成部分，数据仓库中汇聚了企业中多种来源的数据，维护着
# 数据分析组件开发流程
## 1. 确定需求
在开始开发之前，首先需要明确分析组件的具体需求，包括功能、界面设计和数据处理流程等。
## 2. 设计数据分析流程
根据需求，设计数据分析的具体流程，并将其分解为若干步骤。可以使用如下表格展示整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 输入数据 |
| 步骤2 | 数据清洗 |
| 步骤3 | 数据转换 |
原创
2023-08-19 06:51:17
20阅读
在数字化时代，Axure作为一个快速原型设计工具，吸引了许多设计师的注意。如同其他工具，Axure的功能也在不断升级，最近有一个热门需求，就是“Axure数据分析组件”的开发。这个组件可以帮助设计师捕捉用户行为数据，进而进行深入的数据分析，优化用户体验。然而，开发这个组件时，常常会遇到一些挑战。本文将详细记录解决“Axure数据分析组件”问题的过程。
### 技术原理
要理解“Axure数据分
在现代前端开发中，**Vue.js** 作为一个流行的JavaScript框架，得到了广泛的应用。对于开发数据分析组件的需求不断上升，本文将详细探讨如何在Vue中构建一个强大的数据分析组件。这个过程将涵盖多个方面，从背景描述到应用场景，再到案例分析，确保您可以全面了解构建和使用这些组件。
### 背景描述
随着大数据时代的到来，越来越多的企业希望通过数据分析来挖掘潜在的商业价值。Vue.js
开发环境开发语言：Java 框架：springboot JDK版本：JDK1.8 服务器：tomcat7 数据库：mysql 5.7 数据库工具：Navicat12 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven3.3.9 浏览器：谷歌浏览器演示视频
jspssm535Springboot体质测试数据分析 源码下载地址：论文目录【如需全文请按文末获取联系】
本项目仅仅是对Java数据结构的一些知识的使用，不涉及很深的数据结构，如果是新手学习的，可以来写一写，可以锻炼自己的一些api的使用。 项目介绍：只是简单的实现电影院买票的一些流程，对象有用户和店铺经营者组成。项目下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1b6LNO9JbL0i1xi7XRVLxgw 提取码：73yj功能介绍：首页： 店铺经营
转载
2023-07-20 19:02:06
78阅读
D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
转载
2023-09-25 14:30:56
168阅读
1、Python下的数据分析模块pandas：依赖于numpy和sciepy，主要用于数据分析，数据预处理以及基本的作图，这个包不涉及复杂的模型。statsmodels：统计包，设计各种统计模型，包括回归、广义回归、假设检验等，结果类似于R语言，会给出各种检验结果。对于numpy和scipy是作为科学计算用的，提供各种向量矩阵计算、优化、随机数生成等等。以上都是一些包，如果是分析环境的话，可以考虑
转载
2023-05-25 20:43:39
274阅读
概述背景Apache Doris官方地址 Apache DorisApache Doris GitHub源码地址 GitHub - apache/incubator-doris: Apache Doris(Incubating) is an MPP-based interactive SQL data warehousing for reporting and analysis
转载
2023-09-14 16:36:58
121阅读
网站分析方案能否彻底实施，最关键的在于是否有严密的方案，方案应该包括哪些内容呢？主要框架包括商业目标，围绕商业目标要解决的问题，需要什么数据来回答这些问题，然后就是实施数据收集，自定义相关的网站分析报告，最后是分析后在正确的时间把正确的数据呈献给正确的人。 第一步：定义商业目标 第一步就是完全弄懂网站所有者和营销策略的商业目标，无论你是盈利还是非盈利，公开还是私人，大型还是小型，网站都有生存的
转载
2023-11-17 22:00:30
96阅读
一、前端简单瀑布流以及无限加载瀑布流<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Document</title>
<style>
.container{ position: relative; margi
前言： 互联网企业总是花上百万美元在网站分析，但是根据调查很多分析最后因为没有很好的数据支撑而并没有实际的应用价值，有的还导致了产品走向了与用户期望相反的方向。最近十年，数据分析的思想逐渐取代“经验论”成为主流，而“经验论”也逐渐向“方法论”开始转变，更加注重调查分析和研究。对互联网企业而言，精通数据分析技术，精通如何监控和测量数据指标已
转载
2024-01-09 15:07:06
69阅读
# 数据分析前端HTML
在数据分析领域，HTML（Hypertext Markup Language）是一种常用的前端技术，用于展示和呈现数据分析结果。HTML是一种标记语言，用于描述网页的结构和内容。在数据分析前端中，HTML被广泛应用于展示分析结果、构建数据可视化图表和创建交互式界面。
## HTML基础
HTML由一系列的标签组成，通过标签可以定义网页的结构和内容。下面是一个简单的H
原创
2023-09-12 07:02:59
113阅读
# 前端数据分析插件开发指南
作为一名开发者，你可能会收到来自产品、市场或数据分析领域的需求，创建一个前端数据分析插件。虽然刚入行的你可能会感到困惑，但其实开发过程可以分解为几个简单的步骤。在这篇文章中，我们将逐步深入，帮助你从头到尾完成这个插件的开发。
## 开发流程
首先，我们来看看整个开发流程，可以将其总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
一、数据类型1、ArrayBufferArrayBuffer 的基本使用ArrayBuffer 对象表示存储二进制数据的一段内存，他不能直接读写，只能通过视图(TypedArray 视图和 DataView 视图)来读写，是图的作用就是以指定的格式读写二进制数据，ArrayBuffer 也是一个构造函数，可以分配一段可以存放数据的连续内存。const buffer = new ArrayBuffe
转载
2023-08-11 18:18:57
316阅读
实际场景前端，通过表单，选择两个文件并提交。 后端，返回两个文件的数据，每个文件约有4000条数据，总共有8000多条数据。 前端，在表格中将文件中的数据展示出来。问题表现提交之后，只有一个文件成功展示了出来，另一个文件没能展示，需要再次点击提交才会出现。问题代码 可以简单地将setTimeout中的300改为1000解决问题。 当时的收到的意见是—— “B表出不来，是因为A表的数据量大，B表的数
转载
2023-12-14 19:05:49
118阅读
一、什么是数据分析？二、数据分析的分类 数据分析的三大作用：现状分析、原因分析、预测分析。三、数据分析的六部曲1.明确目的和思路首先先明确分析目的，然后梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。2.数据收集一般数据来源于四种方式
转载
2023-09-05 21:06:26
0阅读
