百里打算学数据分析,此帖子作为学习记录。　　4:pandas函数及常规操作。　　插7:监督学习与非监督学习。　　　　8.1交叉验证。　　11:贝叶斯理论。　　12:模型评估与模型检测

还有一个多月，我工作就满3年了。在职场上，3年是个坎，意味着从初级转到中高级，但前提是能力跟得上工作年限。我第一份和第二份工作，是做的数据运营，现在这份工作，title是商业分析师。之前看到很多想转行的朋友，会问比如，女生适不适合做数据分析、文科生能不能做

利用上次爬取的微博热搜榜单进行改进，对微博热搜榜单进行数据分析，额外爬取了榜单的热度值。本次实现的主要问题在于图像的正确表现上。对于字符串的写入，采用了先绘制不带字符串的图表，在将相应字体的字符串配置到x轴。配置完成后，因为字符串过长而重叠，所有使用rot

大数据是现代做人耳熟能详的热门话题了，甚至街边玩耍的小孩也能说上几句大数据的词语。但是，自从大数据逐步进入中国，然后开始慢慢热起来火起来，你知道大数据有哪几个阶段吗？　　第一个阶段是熟悉计算工具阶段，也就是能从数据中正确计算出结论。　　同时，我也对如何分析

数据分析的源数据应该是规范的，而规范的其中一个标准就是数据源应该是一维表，它会让之后的数据分析工作变得简单高效。在Excel中常见的是二维表，你可能天天都在用，利用PowerQuery，二维表转为一维表十分方便，以Excel中常见的几种结构的表格为例，看看

接下来将介绍使用python来具体处理数据，包括上面几个步骤的实现，以及给出具体的操作例子。读取数据时数据分析的第一步，相对来说比较简单，读取数据类型可以大致分为几类，一般用到的都是从 excel表、数据库、网页中进行读取。下面使用待清洗的扑克牌作为示例，

Numpy 功能十分强大，很多我们想要的复杂操作都有实现。今天分享几个数据分析中经常需要用到的重要函数。掌握这些函数可以帮助我们保持代码整洁并且避免重复造轮子。根据阈值，将概率大于某个阈值的label设置为1，小于阈值的设置为0 在模型诊断过程中，找出满足

不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说，matplotlib 是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令，让我们可以非常快捷地用 py

UserBehavior是阿里巴巴提供的一个淘宝用户行为数据集，用于隐式反馈推荐问题的研究。本数据集包含了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。数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品ID、商品类目I

近日，永洪科技一站式大数据分析平台Yonghong Z-Suite全面支持Greenplum，其强大的开放性和兼容性可更好服务广大客户，满足企业客户数字化转型的需求。Greenplum为全球开源、多云大数据平台，专为高级分析而打造，被Gartner列为全球

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第一章 数据分析师职业概览。1-1 数据分析师的职业概览免费试学。数据分析师的“钱”景如何。数据分析师的临界知识。数据分析师的主要职责。第二章 数据分析和数据挖掘的概念和理论。第三章 统计学基础和SPSS软件应用。3-2 假设检验/统计判断。4-1 数据分

①先看店铺销量是否下降，销量下降需要从转化率、访客数方面考虑；④流量来源看流量是否精准可以从以下几个方面分析，手淘搜索流量转化率比较高，其它流量来源转化率相对而言比较低，所以看是不是搜索流量降低；⑥若是店铺访客出现问题，若是手淘搜索流量下降，需查看是哪个关

plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = ‘-.‘,color = ‘r‘,marker = ‘o‘). plt.plot([0,3,9,15,30],linestyle = ‘-.‘,color = ‘r‘,marker =

谈到金融量化分析，可能大多数人想到的肯定就是海量的股票数据，交叉错乱的股票数据图表，让从未接触过金融的人无法入手，就会想这种东西我怎么可能学的会。但是在我们有着扎实的Python编程基础就完全不需要担心这些东西了，我们只需要通过编程的方式编写出对应的策略就

　　2.创建用户: python manage.py createsuperuser 用户名和密码都是:wang***

在数据集编辑界面可以进行数据建模来更好的展示数据，创建数据集默认将数值类型字段作为度量，日期、字符串等类型作为维度，度量可以根据维度分组展示。下面来介绍一下常见功能：。目前支持left join 和 inner join方式的星型关联模型。度量格式可以在度

美国人发明了一个改变世界的工具，就是互联网。互联网商业化之后，美国人在它的基础上创造了一个又一个企业营利模式的奇迹；中国互联网从完全抄袭美国模式。中国和美国的互联网，在趋同与存异的差异化中，究竟形成了哪些不同？　可以说，现在的世界上有两个超级大国：中国和美

认识到数据的重要性，数据分析平台系统也成为数据平台重点建设的项目，数据分析被广泛应用到电商、金融、教育、医疗领域。

用数据讲故事的能力是解决问题的关键。用数据讲故事听起来很棒，但“讲故事”本身却是一个模糊的概念。这两本书让我重新认识了用数据说话（讲故事）。尽管我惊讶于他们对科学推理过程的不重视，但在我采纳他们的建议后，发现我的数据讲故事能够更快地与他们产生共鸣。