本文主要就笔者在实际工作中遇到的一些在统计分析领域的编程风格和代码技巧做一汇总；由于是想到哪就写到哪，所以文档前后并没有什么太强的逻辑性和关联性，就当做是一次随笔吧。（将会持续更新，把自己遇到的好的写法在此处做已记录和分析，大家若是有好点，尽可留言告知，相互学习，共同进步 ^v^） 笔者在数据分析主要是用到了Python（2.7）以及两个主要的依赖：Numpy 和 Pandas，有关这两
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2023-08-23 16:23:59
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做笔记啦！！！这几天突击了一下使用python进行数据分析，觉得还是梳理一遍比较好，不然学得快忘得也快[捂脸] 所以，今天这篇文章就主要介绍一下用python进行数据分析中常用到的三个库：numpy、pandas、matplotlib的入门使用。上课！什么叫数据分析？
理解1：数据分析就是把隐藏在杂乱数据背后的有效信息提炼出来，总结所研究对象的内在规律。
利用数据分析可以帮助把数据的价值最大
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2023-08-07 17:59:37
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数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是数据分析员必备的9种数据分析思维模式： 1. 分类 分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。 2. 回归 回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因
Hi，大家好，本期小编跟同学们聊聊如何利用python进行数据分析。说到数据分析，分析方法五花八门，且应用场景各不相同，本篇文章不针对具体的分析方法进行说明，主要描述数据分析的基础——数据处理。作为长年使用MY SQL的小编，入坑python的原因竟然是：需分析的数据量大且公司无法安装Navicat软件编辑MY SQL。为了完成工作，小编“不得已”接触了python，并完成了当时第一个python
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2023-07-06 15:17:18
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进行数据分析，首先我们要知道python会用到的库：Pandas库、Matplotlib库。数据分析的基本过程分为：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。(1)提出问题：明确分析的目的；(2)理解数据：主要从数据的采集、导入、查看数据的描述统计信息等方面对数据有基本了解；(3)数据清洗：主要有6个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理；(4)构建
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2023-10-09 16:41:38
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在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而
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2023-09-07 09:16:40
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数据分析培训出来的一般多少工资？根据博学谷学员毕业的情况来看，数据分析岗位的平均工资是一万上下，当然啦不同学员之间的能力和工作经验不同，数据分析培训出来的工资起薪也会有所差异。1、数据分析的就业前景：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师
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2023-08-05 08:42:04
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金融量化的第一步：数据统计和分析
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2016-07-11 18:17:00
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使用MySQL进行数据分析——以淘宝用户数据为例1. 背景介绍本文主要是练习使用 mysql 进行数据分析，结合 excel 进行可视化分析，数据来源为阿里云天池的淘宝用户数据集，本数据集(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品I
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2023-10-30 21:49:16
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前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，也是一种强大的工具，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Python。在安装 Python 之前，请确保您的计算机符合以下要求：操作系统：Windows、macOS 或 Linux内存：4GB 及以上存储：至少有 10GB 的可用磁盘空间安装
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2024-07-21 09:07:45
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目录1. 什么时候和如何使用R？2. 什么时候和如何使用Python？3. R的优点4. R的优点亦或是不足5. R的不足6. Python的优点7.Python的优点亦或是缺点：可视化8.Python的缺点图片来源：https://www.datacamp.com/tutorial/r-or-python-for-data-analysis为帮助开发者小伙伴快速学习快速提高，我开辟了《新手上路常
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2024-01-11 13:42:02
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## 利用Python爬虫数据分析
在当今信息爆炸的时代，数据无疑是最宝贵的资源之一。而利用爬虫技术获取网络数据并进行分析处理，已经成为许多领域的常用手段之一。Python作为一种功能强大的编程语言，在数据分析领域也有着广泛的应用。本文将介绍如何利用Python爬虫进行数据分析，并给出代码示例。
### 爬虫获取数据
首先，我们需要使用Python的爬虫库，如requests、Beautif
原创
2024-06-24 04:11:58
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项目分享原因：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中，我会将每一步进行分析与代码展示， 希望能对大家有所帮助。项目名称：CD用户消费行为分析项目概述：本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理，来分析用户消费行为。数据来源与CDNow网站的用户购买明细。数据链接：链接:https://pan.baidu.com
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2024-01-12 23:00:38
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文章目录前言一、Map函数的使用案例： 单纯的提取数组对象中的某个属性值，返回一个数组 或 数组对象。map函数总结二、forEach函数的使用案例一： 对数组中的元素进行求和及给所有元素乘2。案例二： 替换数组对象中的某个属性值。三、some函数 和 every函数的使用及区别案例一： 判断数组 / 数组对象中==每一项==是否存在某个属性值。案例二： 判断数组 / 数组对象中==任一项==是
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2024-01-11 14:59:05
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利用Python进行数据分析大量实践案例教会你如何利用Python库高效解决各式各样的数据分析问题，本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。利用Python进行数据分析目录第1章 准备工作本书主要内容为什么要使用Python进行数据分析重要的Python库安装和设置社区和研讨会使用本书致谢第2
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2023-09-13 21:45:42
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刚毕业半年，半吊子水平的数据分析师，面试官基本上也不问你特别深层次的东西，问了一些有关职业的理解和发展规划，现在把他记录在博客上面，后续继续改正，如有不妥之处，还望批评指正。0X01数据分析师的理解一、数据分析师的产生数据分析师并不像产品和开发那样在公司创业初期不可或缺，是公司发展到一定程度之后的产物；因为在产品初期，产品本身就可以做数据分析，到后来业务线不断增加，产品那些忙不过来，这个时候就需要
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2024-08-26 10:42:36
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# 利用 Python 做数据分析：一份指南
在当今的数据驱动时代，数据分析已经成为重要的技能之一。Python 是一种灵活且功能强大的编程语言，非常适合进行数据分析。在这篇文章中，我将带你一步一步地学习如何利用 Python 实现数据分析的基本流程，重点参考“利用 Python 做数据分析”这本书。
## 数据分析的基本流程
我们可以将数据分析的过程分为以下几个步骤：
| 步骤
原创
2024-09-15 06:53:55
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对于数据分析，Excel可以被当做一款入门的软件。在学习R或Python前，事先掌握一定的Excel知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。今天小编就给大家分享20个Excel操作小技巧，提高你的数据分析效率。
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2024-09-29 08:58:34
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之前我们学习了使用Python导入数据，数据导入后我们也可以使用Python进行数据分析。Python进行数据分析主要使用pandas库和matplotlib库，我们可以制作数据透视表和折线图等图表。Execl制作数据透视图和柱状图我们平时制作数据透视表和柱状图，可以使用Excel自动的功能完成，Excel表格数据如下图所示：Excel完成数据透视表和柱状图如下图所示：Python制作数据透视表和
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2023-08-28 22:19:02
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普通人炒股，其实大概率是亏的，一是因为贪婪、二是因为业余，贪婪不一定坏事，业余才真的要命，因为你永远赚不到认知之外的钱。现在大家都在讨论价值投资，买股票实质是在买公司，评判价值的过程才是投资的精髓。我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑，靠数据去决策。Python作为金融领域明星级的分析工具，在数据获取、清洗、分析、建模上都有全套的解决方案，比如说Pandas
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2021-07-26 12:28:00
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