大毛 岂安科技业务风险分析师多年订单业务反欺诈经验，负责岂安科技多款产品运营工作。 上回笔者分享过一些 pandas 的常用数据查询语法，但是数据查询对于 pandas 而言只是冰山一角，它还有着更多更有价值的的应用场景。今天要分享的是，用 pandas 来写 excel。我的数据分析工作经常是在这样的场景下开展的：数据格式五花八门，有些存储在关系型数据库内，有些则是 csv 或者是 j
网站分析中专业的工具除了Google Analytics, Adobe Sitecatalyst, Webtrends, 腾讯分析和百度统计等外，我想最常用的数据处理工具就是Excel了，Excel里头最基础的就是运算和图表的制作，稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了，当然你可能还会想到VBA和宏，但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言，也就是涉及统计学的专业分析方法和原
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2024-08-26 15:53:02
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一、基本情况通过分析男子引体向上“成绩计算标准表”，发现标准表只是参照标准表，不是连续的全覆盖，比如标准中24岁以下，只规定了单杆30个100分，27个95分，那么28/29个的情况多少分呢？只能是我们根据公平原则去补充，在30/27之间去取平均分，数据量比较小，为加快程序运行速度，我选择手工计算，补充到成绩计算标准表里，精确到小数点后一位。 当然根据标准，40岁以上组织俯卧撑考核替代引体向上考核
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2024-08-19 21:05:35
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在我们工作中往往需要处理大量的数据，因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具，不过，近期很多人开始用Python处理数据，那么，大家为什么开始用Python了呢？Python辅助处理excel的有什么优点呢？首先，我们先说说Excel 主要优点：1)数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。2)统计分析，其实
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2023-11-27 08:49:29
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定
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2024-05-20 13:42:10
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常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不清楚怎么进一步做数据分析，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果你也是这样，那本文会很适合你，建议先收藏。选择VBA还是Python取决于你的需求如果想把 Excel 与数据库、爬虫、微信、邮件等连接，或是处理的数据量比较大的话，那用 Python 是更合适的，在 Excel 里面处理可能会“卡成 PPT“……对小白友好，容易上手Py
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2024-01-13 06:11:48
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# Python Excel 数据分析
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“Python Excel数据分析”的整体流程：
```mermaid
erDiagram
数据分析 -->|读取数据| Excel文件
数据分析 -->|数据处理| Python脚本
数据分析 -->|数据可视化| Matplotlib库
```
## 2. 操作步骤
接下来，
原创
2024-03-19 05:43:18
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第一章数据分析类型： 描述性统计分析，概括表述事物关系 探索性数据分析，发现数据的新特征 验证性数据分析，对假设进行证伪或证实数据分析六步法 1、确定目标（这个很重要，在实践当中是比技术还要重要的一部分） 举例：网店想要增加销量，需要使用分类汇总，数据分析表分析市场行情；使用【相关技术】工具分析影响销量的因素；使用4p销量理论分析营销策略。 如果实在不知道，必须自己想办法查清楚，否则很有可能会做大
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2023-05-31 10:31:40
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## Python数据分析Excel教程
### 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现“Python 数据分析 excel”的流程。在这个过程中，我们将使用Python中的pandas库来进行数据分析，并将结果导出到Excel文件中。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取Excel文件 |
| 2 | 进行数据分析 |
| 3 | 将结果导出到新的Excel
原创
2024-02-24 04:45:00
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Excel是数据分析中最常用的工具，本篇文章通过python与excel的功能对比介绍如何使用python通过函数式编程完成excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理 ，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类 汇总，透视等最常见
序Excel是数据分钟中最常用的工具，通过Python和Excel功能对比，介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入，数据清洗，预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。第
这是一篇关于如何用excel做数据分析的案例。目的是帮助大家，在遇到小型数据样本时，快速利用excel做分析。所以本篇文章的重点是分析思路+数据处理+可视化的实现，因为数据来源于网络，所以不做深入解析。需求说明分析某电商企业销售趋势，找到影响销售增长的因素。同时分析不同市场产品销售状况，找到不同市场的销售差异。挖掘不同产品的销售状况，找到不同产品的销售差异。对用户群体进行分析，对企业用户的画像和价
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2024-01-12 10:38:59
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你可以在Excel中执行建模，只需几个步骤。下面是一个教程，介绍如何在Excel中构建线性回归模型以及如何解释结果。Excel真的能构建预测模型？这通常是我提起这个话题时的第一反应。当我演示如何利用Excel的灵活性为我们的数据科学和分析项目构建预测模型时，接下来是一个令人怀疑的眼神。让我问你一个问题：如果你周围的商店开始收集客户数据，他们是否可以采用基于数据的策略来销售他们的商品？他们能预测自己
“ 在计算机领域，分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式。它也是更广泛范畴的所谓商业智能的一部分。” 什么是分析型系统？ 在计算机领域，分析型系统是一种快速回答多维分析查询的实现方式。它也是更广泛范畴的商业智能(BI)的一部分（商业智能还包含数据库、报表系统、数据挖
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2023-10-11 23:04:35
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六、数据操作本章学习内容：数据导入、存储数据处理数据操作最重要的一步也是第一步就是收集数据，而收集数据的方式有很多种，第一种就是我们已经将数据下载到了本地，在本地通过文件进行访问，第二种就是需要到网站的API处获取数据或者网页上爬取数据，还有一种可能就是你的公司里面有自己的数据库，直接访问数据库里面的数据进行分析。需要注意的是我们不仅需要将数据收集起来还要将不同格式的数据进行整理，最后再做相应的操
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2024-06-18 14:06:36
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随着“大数据”概念的持续“高温”，越来越多企业及个人也开始关注数据分析，我整理了一些经常会被问到的关于数据分析的问题，在这里和大家一起简单的聊一聊。首先，被问到最多的问题就是：数据分析是什么？数据分析如果让我用一句话概括，就是连接数据及人类认知之间的桥梁。就像观察微生物需要显微镜、了解时间需要钟表、知道温度需要温度计一样，在理解人类感官无法直接认知的数据问题时就需要使用名为“数据分析”的工具了。如
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2024-06-04 22:21:19
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文章目录一.数据分析1.概念2.数据分析的重要性3.数据分析应用的九大领域4.数据之美二.Excel1.Excel起源2.Excel的重要性3.Excel用户级别 一.数据分析1.概念官方说法： 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。案例说明: 例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条
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2023-09-01 13:28:36
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1.简单一点的数据分列数据形式为“办公用-办公-1000FZH1009”，而我们想要的只是后面的产品id部分1000FZH1009，这时候我们选择这一列，点击分列操作，选择根据‘-’符号进行分列，#需要注意的是分成三列，需要提前空出两列，用来保存生成的两列数据，不然会覆盖接下来的两列数据，导致后面两列数据缺失。2.复杂一点的数据分列数据形式为‘品牌 名称 规格‘，按空格分隔发现，出现很多四列，五列
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2024-01-13 07:35:38
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本文代码及数据集来自《超简单：用Python让Excel飞起来（实战150例）》# 排序一个工作表中的数据（方法一）
import pandas as pd
data = pd.read_excel('销售表.xlsx', sheet_name='总表')
data = data.sort_values(by='利润', ascending=False) # 按照“利润”列进行降序排序
data.
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2023-11-07 08:09:52
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