数据无非是放在了别的服务器、或者本地文件中，或者自己手工建立一个数据源，怎么把这些数据放到我们的自己的SQL Sever数据库中，来供我们使用？这个是我们今天要分享的内容。1、获取外部数据1.1、获取Excel文件数据首先、打开SQL Sever，连接数据库其次、要建立一个数据库。我们建立了一个名字是test的数据库。在“数据库”处，右键-->新建数据库-->输入数据库名称-->
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2023-10-23 18:21:18
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原标题：用Python做数据分析时，流程是什么?Python在最近几年，已经是火的不得了了，可以说已经能和Java肩并肩了，但是还有很多小伙伴对Python还是不太了解，根本不知道Python是如何做数据分析的，今天就给大家解读一下。1. 明确目的和思路在进行数据分析之前，我们必须要搞清楚几个问题，比如数据对象是谁?要解决什么业务问题?并基于对项目的理解，整理出分析的框架和思路。例如，减少新客户的
分析的主要步骤为：1.数据导入、缺失值统计
2.统计各月份的订单数和下单人数
3.统计用户的回购率和复购率
4.统计每个用户的消费频次和消费金额
5.统计每天的订单人数和订单数
6.统计用户最近一次的消费时间
7.统计男女用户的消费频次和消费金额
8.统计不同年龄段用户的消费频次和消费金额
9.统计消费的2/8法则我们使用Navicat来进行下面的操作。1.数据导入、缺失值统计采用下列步骤方便导入
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2023-10-18 22:53:35
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目录任务内容(1)将数据进行转置，转置后型如eg.csv, 缺失值用NAN代替。(2) 对数据中的异常值进行识别并用NA代替。(3) 计算每个用户用电数据的基本统计量，包括：最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。（不包括空值）(4) 每个用户用电数据按日差分，并计算差分结果的基本统计量，统计量同上述第3问。(5) 计算每个用户用电数据的5%分位数。(6) 对每个用户的用电数据按周求
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2023-06-16 09:51:43
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介绍平时工作会牵涉到一些查问题的工作，并且查问题时会需要：跑数据、分析数据，那么对实战层面的分析数据方面做了一些思考和总结。下面会从问题和总结这样的方式来进行展开介绍。 问题-总结问题：如何从密密麻麻的数据（报）表中"找茬"，以验证数据是没问题的或者从数据中看出问题？总结：由点到线再到面，找不同。首先揪着一个点去找，然后找对应的另外一个点；抽样看看有没有什么”巨大的差异“，有差异就有问题
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2023-08-09 20:45:18
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1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错
解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？需求情况：有的时候，数据很多，但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话，要怎么做？ 解决方法：df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报')
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2023-09-12 18:17:03
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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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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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用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的。本篇分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探索
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2024-08-13 10:38:40
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Python是近年来比较热门的数据分析编程语言，个人本身做了几年的传统BI，一个偶然的机会从公众号上获得一元就可以学习Python课程的机会，于是抽时间在网上学习了，以下是入门课程的学习笔记，和大家分享。一：搭建环境Python 是搭建在Anaconda Jupyter notebook环境上的。Anaconda 作为 Pyt hon 的⼀个集成管理⼯具，它把 Pyt hon 做相关数据计算与分析
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2023-07-28 21:13:56
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提示和技巧，尤其是在编程领域，可能是非常有用的。有时，一个小技巧可以节省时间和生命。一个小的快捷方式或附加组件有时会被证明是天赐之物，并能真正提高生产力。因此，下面是我最喜欢的一些提示和技巧，我将它们以本文的形式一起使用和编译。有些可能是我们相当熟悉的，有些可能是新的，但我确信它们将在你下一次处理数据分析项目时派上用场。1.分析pandas数据帧Profiling(分析)是一个帮助我们理解数据的过
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2023-06-16 12:52:55
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文章目录第一章 省略第二章 Python语言及jupyter notebook2.2 Jupyter notebook基础1.Tab键补全2.内省3.%run和%load4.按Ctrl + C 中断代码。5.魔术命令2.3 Python 语言基础1.缩进2.变量和参数传递3.导入模块4.比较运算5.二元操作6.字符串7.格式输出8.日期和时间9.控制流中的pass 第一章 省略第二章 Pytho
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2023-08-13 23:01:32
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大家好，我是jacky朱元禄，很高兴继续跟大家分享《MySQL数据分析实战》，本小节，jacky会跟朋友们分享单表操作8句箴言的后四句：就是：别拿SQL 做分析，关公面前耍大刀；要想分析怎么办，编程语言是主力，SQL函数茫茫多，真的不能用太多，筛选透视是基础，分组聚合要牢记。前面我们分享了8句箴言的前四句，也就是SQL数据预处理和SQL数据清洗，后四句呢，说的就是SQL数据分析，SQL数据分析大致
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2023-05-26 15:35:54
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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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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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本文简单列举了法律AI目前的应用，数据集，研究方向。历史1970年，Buchanan和Headrick发表文章“关于人工智能和法律推理的一些猜测”，讨论了对法律研究和推理进行建模的可能性，特别是对于建议、法律分析的构建。1977年，TAXMAN系统的论文，该论文以公司税法中的问题为缘由提供了一个定理证明的方法。基于他对这个早期系统的研究经验，他还研究开发法律概念的深层模型，如税法背景下的股权问题。
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2023-11-16 20:29:48
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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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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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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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摘要：学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成的。使用 Pandas 的一大优点是它可以处理大量数据并提供高性能的数据操作能力。
作者：Yuchuan。学习 Pandas排序方法是开始或练习使用 Python进行基本数据分析的好方法。最常见的数据分析是使用电子表格、SQL或pandas 完成
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2023-12-11 00:35:49
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