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数据分析1480

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让数据分析效率再提升50%,帆软FineBI V6.0版本最新剧透！

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1881年，英国出版的《机械与成绩》一书中曾写道：现在一千人当中，没有一个人不穿袜子。工业革命的伟大之处，就在于机器大生产解放了劳动力，让成千上万的英国女工穿上了女王同款丝袜。

2023-01-09

7480

64个数据分析常用术语，真的全！

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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。

2022-02-16

7840

太赞了，看看大神总结的常见数据分析规范！

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在数据分析中，无论数据收集过程有多么科学、数据处理多么先进、分析方法多么高深，如果不能将它们有效地组织和展示出来，并与决策者进行沟通与交流，就无法体现数据和分析的价值。

2020-06-01

1.2K0

Python轻松实现统计学中重要的相关性分析

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在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。

2020-01-17

1.9K0

R&Python Data Science 系列：数据处理（3）

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排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；

2019-11-09

1.3K0

R&Python Data Science 系列：数据处理（1）

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数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。

2019-10-24

1.6K0

大数据浅观台风气候

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月，1909号台风‘利奇马’给我国东部带来较为严重的风雨影响。之后，‘白鹿’、‘杨柳’、‘剑鱼’先后影响我国华南，选择北漂的‘玲玲’则直奔东北而去。

2019-10-10

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快速掌握R语言中类SQL数据库操作技巧

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在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。（本章节为R语言入门第二部分总结篇：数据操作）

2019-09-25

5.6K0

【特征选择】feature-selector工具助你一臂之力

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本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector，feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选择库。feature-selector主要对以下类型的特征进行选择：

2019-08-05

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BAT大数据分析师：如何规划大数据学习之路？

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在美国，大数据工程师平均年薪达17.5万美元，在中国顶尖的互联网公司里，大数据工程师的薪酬比同级别的其他职位高出30%以上。DT时代来得太突然了，国内发展势头很猛，而大数据相关的人才却非常地有限，在未来若干年内都会是供不应求的状况，因此程序员们，你们的春天到了！

2019-05-30

1K0

【干货】推荐19款最常用的数据挖掘工具

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数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。

2019-05-23

1.1K0

数据分析4要素，轻松掌握小“套路”！

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要做一名优秀数据分析师，首先对数据分析岗位有基本的概念，其次，要明白数据分析中有哪些套路和方法，如此，才能举一反三，才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴，抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。

2019-05-22

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数据分析师应该具备的4项技能

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优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。

2019-05-21

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