公司不仅可以向数据科学家和机器学习工程师投入资金，还希望魔法能够实现。根据VentureBeat的报告，大约90%的机器学习模型从未投入生产。尽管十分之九的技术主管认为AI将成为下一次技术革命的核心，但AI的采用和部署仍具有增长的空间。为了帮助数据科学家发

相信很多读者都听过Matplotlib 、 Pyecharts 、 Seaborn 、 Plotly 、 Bokeh这五大工具，学习Python就是希望做出各种酷炫的可视化图表，本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库， 看看到底这几

通过什么数据呢？衡量业务好坏的标准了，那这个标准就是我们要说的指标。营情况的核心指标；日活跃用户数是反映一款APP是否受欢迎的核心指标等等。　　也就是对于次日留存率，7日留存率，月留存率而言，有个40-20-10的法则，如果达到这个标准，　　也就说明公司的

众所周知，数据分析已然成为我们生活和工作中必不可缺的一部分。简单来讲，数据分析离不开数据，计量和记录一起促成了数据的诞生。　　要理解数据分析的含义，首先我们应该从官方定义入手。　　商业领域中，数据分析能够给帮助企业进行判断和决策，以便采取相应的策略与行动。

1、主题页面的结构和特征分析：所要爬取的热度数据在标签‘td’里面，标题在标签‘<a href> .... <a>’里面

数据采集简称埋点，收集用户的网页端、产品端、客户端等终端的数据，也包括第三方外部数据。将收集的数据转换成可理解、可量化、可观察的业务指标。单纯的数据没有意义，只有和业务结合才能发挥价。当从数据中获得了洞察，就需要把洞察转换成策略。当积累了大量的数据，大量的

在目标客户的典型特征分析中，业务场景可以是试运营之前的虚拟特征探索，也可以是试运营之后来自真实运营数据基础上的分析、挖掘和提炼，两者目标一致，只是思路不同、数据来源不同而已。另外，分析技术也有一定的差异。这里的预测模型包括流失预警模型、付费预测模型、续费预

#永洪科技今日疫情播报#最新数据显示：截至2月18日8:00，我国共确诊72528例，疑似6242例，治愈12561例 ，死亡1870例。全国治愈出院病例也连续6天超千人。虽然全国不含湖北地区新增确诊峰值已过，不久将会下降到个位数，但现有确诊病例依然需要时

公司销售总监交给了我一个任务，想做一个企业客户管理系统便于数据分析，更好地开展工作。接到这个任务，我有点蒙圈，负责工程中心做云平台开发的同事每天也忙得不可以开交，我去哪里找人来做这个项目。我知道一个项目至少需要一个团队，没有架构师、没有专业美工，没有前端。

01 开发环境部署 → B 站视频链接

arr = np.arange # [0. 1. 2. 3. 4. 5.]

从大量数据中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是 数据挖掘。数据挖掘的基本任务包括利用分类预测、聚类分析、关联规则、时序模式、偏差检验、智能推荐等方法

数据分析: --数据是21世纪的石油

虽然机器学习的研究来源于人工智能领域，但是机器学习的方法却应用于数据科学领域，因此我们将机器学习看作是一种数学建模更合适。机器学习的本质就是借助数学模型理解数据。“数据决定机器学习结果的上限，而算法只是尽可能的逼近这个上限”，可见数据在机器学习中的作用。交

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化。虽然seaborn

本文约3800字，建议阅读10分钟。比如字段的取值为“1”“2”“3”等，并不意味着是一个数值类型，它的业务含义还可以是一个分类型的字段，“1”“2”“3”分别代表了一个类别，其大小没有任何含义。

无论您在工地搬砖，还是在财富500强的企业中工作，拥有一套合适的工具是必不可少的。如今，各个企业为了能够顺畅地“构建出自己的商业大厦”，他们需要通过各种不同的工具，来达到事半功倍的效果。下面，我们将向您介绍一些能够帮助您对数据进行收集、存储、分析、可视化、

在数据铺天盖地的时代，许多企业积累了大量数据，但却没能充分有效地实现其价值。企业级视角搭建一个好平台从企业级视角管理数据分析师重新定位企业03 L 不只是CEO，人人都要有数据领导力。4 类分析师，好决策的灵魂要精通数据，更要精通“人”全情投入的驱动力如何

本文约2000字，建议阅读10分钟。本文为刚刚接触数据科学的新人，提出五个职场准备的建议。作为一名有抱负的数据科学家，或是准备从事数据科学工作的学生，你应该做好哪些准备？本文将会回答以上所有问题，并提供相关的资源链接，帮助你开启新的职业生涯！数据科学是一个

本文共7600字，建议阅读10+分钟。本文针对在数据科学领域五个阶段的职业发展提了些建议，希望对你有所帮助。[ 导读 ]每年总有很多人，怀揣着对世界的一知半解、满腔似火的热情、还有对美好生活的向往，走出象牙塔，投身社会。世界很大，诱惑很多。对于未来，甚至在