首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布

张俊红

专栏成员
357
文章
590778
阅读量
92
订阅数
再见,VLOOKUP!66个经典Excel数据分析、可视化神技汇总,付费搞来的,一会儿删
大数据时代,学好Excel的重要性不言而喻! 筛选、汇总、分类、透视图表等数据处理, vlookup、sumifs、index这些函数公式应用, 数据分析、可视化图表 都能提高工作效率,获得领导赏识! 今天隆重为大家介绍Excel数据实战训练营,几乎涵盖所有岗位工作情境,以实际问题为出发点。 1天直播+3关AI闯关互动课堂+超实用Excel技巧+综合应用场景实战+110份常用Excel干货,培养你科学规范的制表习惯及系统运用知识和技法的能力。 原价199元的课程,今天仅需1分钱。 闯关解锁系列大礼包, 助
张俊红
2022-09-22
7860
64个数据分析常用术语
本篇文章,我们来讲讲数据分析常用语 1、绝对数和相对数 绝对数:是反应客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标,也是数据分析中常用的指标。比如年GDP,总人口等等。 相对数:是指两个有联系的指标计算而得出的数值,它是反应客观现象之间的数量联系紧密程度的综合指标。相对数一般以倍数、百分数等表示。相对数的计算公式: 相对数=比较值(比数)/基础值(基数) 2、百分比和百分点 百分比:是相对数中的一种,它表示一个数是另一个数的百分之几,也称为百分率或百分数。百分比的分母是100,也就是用
张俊红
2022-03-03
7300
数据分析中最常犯14个错误,该如何破?
在数据采集的时候,如果不能获取到总体的数据,那就要采集到可以代表总体的样本,抽样就显得尤其重要,如果样本不具有代表性,那么得出的结论一定是有失偏颇的。
张俊红
2021-01-18
1.5K0
一篇来自10年数据总监关于数据分析师的理解
本文作者为数据海洋,海洋老师从一个数据分析师成长为管理过近百人的数据团队的负责人,这中间总结了不少经验,也踩了不少坑,现在他把这些分享出来,希望可以帮助到大家。总共有三篇,本篇为第一篇,主要写了数据分析师的入门需要的基本的知识,逻辑,工作方法。
张俊红
2020-02-10
3.8K1
python数据科学-数据预处理
总第88篇 数据预处理是我们在做机器学习之前必经的一个过程,在机器学习中常见的数据预处理包括缺失值处理,缩放数据以及对数据进行标准化处理这三个过程。 01|缺失值处理: 缺失值处理是我们在做数据分析/机器学习过程中经常会遇到的问题,我们需要一种处理不完整数据的策略/方法。对缺失值处理有两种方法,一种是直接对某一列中的缺失值进行处理,一种是根据类别标签,分类别对缺失值进行处理。 我们先看如何在没有类别标签的情形下修补数据。比较简单粗暴的方法就是直接忽略,也就是删除缺失值,这种策略适用于数据集中缺失值占比很
张俊红
2018-04-11
1.6K0
机器学习中非平衡数据处理
总第97篇 这一篇主要说一下机器学习中非平衡数据的处理方式以及用python如何实现. 在前面的一篇推文中我们提到过,非平衡数据会影响最后的评判效果,严重的会带来过拟合的效果,即模型总是把样本划分到样本量较多的那一种。为了让模型的评判更准确,我们需要对非平衡数据进行一定的处理,主要有以下几种方式: 欠采样 过采样 人工合成 调权重 在开始介绍不同的处理方式之前,我们先引入一组非平衡数据。 #导入一些相关库 from sklearn.model_selection import train_test_s
张俊红
2018-04-11
1.3K0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
Python精品学习库
代码在线跑,知识轻松学
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客,速成社区影响力并领取好礼
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档