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。图片发自简书App其过程概括起来主要包括：1. 明确分析目的与框架；2. 数据收集；3. 数据处理；4. 数据分析，5. 数据展现和撰写报告。图片发自简书App用Python做数据分
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2023-10-12 20:31:26
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Python主要是依靠众多的第三方库来增强它的数据处理能力的。常用的是Numpy库，Scipy库、Matplotlib库、Pandas库、Scikit-Learn库等。常规版本的python需要在安装完成后另外下载相应的第三方库来安装库文件。而若安装的是Anaconda版本的Python，则不需要一个一个安装第三方库，可能已经同时安装了这些库。Anaconda是专门应用于科学计算的Python版本
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2023-09-04 13:52:16
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# Python数据分析技能指南
在当今数据驱动的时代，Python已成为数据分析的热门工具。它以简洁的语法和丰富的库支持，帮助数据科学家和分析师快速进行数据处理、可视化和分析。本文将介绍在Python数据分析中需要掌握的一些基本技能、工具以及相关的代码示例。
## 1. 数据获取
数据分析的第一步是如何获取数据。Python提供了多种方式来获取和读取数据，包括从CSV文件、Excel表格、
# Python 数据分析入门指南
数据分析是一门重要的技能，掌握数据分析可以帮助你更好地理解和利用数据，做出明智的决策。在本篇文章中，我们将带你走过学习 Python 数据分析的整个流程，同时推荐一些学习书籍，帮助你在这一领域不断提升。
## 数据分析流程
以下是使用 Python 进行数据分析的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 数据采
EXCEL系列文章目录 Excel系列文章是本人亲身经历职场之后萌发的想法，为什么Excel覆盖如此之广，几乎每个公司、学校、家庭都在使用，但是它深藏的宝藏功能却很少被人使用，PQ、BI这些功能同样适用于数据分析；并且在一些需要简单及时的数据分析项目前，Excel是完胜python、R、SPSS这些科学专业的软件的。因此决心开启Excel篇章。 数据分析为什么要学ExcelEXCEL系列文章目录
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2023-08-07 19:32:54
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多用途编程语言Python被世界各地的开发团队使用，主要是因为它的简单性，灵活性和可读性。Python还为数据分析师和数据科学家提供了大量有用的选项，因为它有大量专用于分析的库 - 从数据挖掘，数据处理和数据建模到数据可视化。集成开发环境 （IDE） 是一种编码工具，它使用户能够在单个保护协议下轻松编写、测试和调试代码。对于数据分析师来说，选择合适的Python IDE可以在整体采用以及解释和共
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2023-11-06 13:48:21
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特地出来现身说法，告诉各位这几乎是不可行的，而且连方向上都是错的。问这个问题就好比说，自学射击，指挥战争的路难不难走。但即便这么说，我还是把自己的情况和原因讲出来，各位自行参考。先说下我的情况，我用过Python写过爬虫，用flask框架写过网站，用过Power BI做过可视化报表。可以说，我对Python的基本使用很熟悉，对数据库有操作经验，对数据和可视化也有一点见解。但就是这种条件，去年投了三
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2023-10-23 22:52:28
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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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开发环境：PyCharm写在前面：数据的分析形式多种多样，本篇文章仅供参考。在python中可以不用打分号，纯属个人习惯Airbnb数据集分析---基于calendar数据集的价格因素分析1）将需要的包导入并读取calendar文件import pandas as pd;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;
import sea
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2024-01-30 07:16:59
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在智能数字时代下，所有企业都离不开数据。随着数据量的增大，信息处理也变得耗时费力。数据科学行业也因此快速发展起来，企业对于数据科学家的需求量也跟着增大。因此数据分析岗位成为了很多企业的刚需，可许多小白认为转行数据分析十分困难，其实归根结底只是没有不够了解+没有选择对的学习方式而已。C，C++，R，Java，Javascript和Python这一类的编程语言都能够用于记录、存储和分析数据。其中，Py
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2023-09-11 12:02:28
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众所周知，R和Python都是开源的编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用作数据分析……那么，当我们学习数据分析时，学哪种语言会更好呢？Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。同样，R语言也具有很多Python没有的优势。话不多说，小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。
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2023-09-26 11:10:17
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编者荐语用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等。今天来分享一些Pandas必会的用法，让你的数据分析水平更上一层楼。一、Pandas两大数据结构的创建序号方法说明1pd.Series(对象,index=[ ])创
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2024-01-09 18:49:35
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在大数据的浪潮下，许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施。那么我们应该如何进行数据分析呢？这个时候Python出现在我们的眼前，作为数据分析的一大利器，它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢？下面我们就来看看，做数据分析时使用Python的优势，除了它自身语言简洁高效易上手的优点，还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。 1、Python自身的优势。Python简单易学可读性强，
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2023-09-07 11:10:17
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# 用Python进行数据分析PDF的指南
数据分析在各个行业都扮演着越来越重要的角色。使用Python进行数据分析不仅能够提高工作效率，还能帮助我们更好地理解数据。在本篇文章中，我们将探讨如何用Python处理PDF文件以进行数据分析。通过几个简单的步骤，我们将引导你完成整个过程。
## 处理PDF文件的流程
下面的表格展示了整个数据分析的流程：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-01 07:22:07
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PandasPandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比
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2023-08-10 17:26:04
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根据我从业这么多年的经验，如果为了尽快找到一份数据分析的工作，需要掌握三个核心的点：数据分析基础（一定的数据思维、统计学基础和sql能力）——能做最基本的取数工作数据分析能力（使用各种分析工具、套用数据模型、做可视化报表等）——能做简单的分析工作业务分析经验（熟悉各种业务逻辑和指标体系）——能做复杂的业务拆解因此对新人来说，强烈建议按照下面的学习路径进行学习：一、数据分析常用的思维判断一个人做数据
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2024-01-04 18:37:05
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今天给大家分享一篇关于大数据分析必备知识点总结，下面我们一起来看一下吧。 1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理，数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5.
文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
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2023-11-10 13:23:58
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使用python进行数据分析时，numpy和pandas这两个包对数据处理具有重要的意义，对于它们的基本用法我会单独写一篇文章。一、提出问题在与业务部门沟通后，通常会更加明确我们要分析的业务问题。本案例中从销售数据中主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋势四大业务指标。二、理解数据注意：使用网页版jupyter notebook读取桌面Excel文件时，刚开始我写的文件路径的代码如下：fi
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2023-09-21 22:19:39
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在当今的数据分析环境中，使用 Python 进行分析时，我们需要安装一系列库以支持不同的数据处理、分析和可视化任务。本文将详细介绍“python 数据分析需要装哪些库”的内容，采用全面的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警，以及迁移方案来深入讨论这个主题。
### 备份策略
在数据分析过程中，采用合理的备份策略至关重要。我首先规划了一个周期性备份计划，以确保数据的安全性。通过甘特
