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数据分析1480

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只需一行代码，就能导入所有的Python库？

python 数据可视化 matlab numpy

GitHub地址：https://github.com/8080labs/pyforest

2021-05-07

4760

分享一份高质量的数据可视化作品指南

数据可视化大数据

许多数据可视化工作者都提到一件事，就是开发可视化作品变得更简单了，但是效果难以评估。本文翻译自toptal的博文，让我们来看看优秀的可视化实践是如何实现的吧。

2020-04-30

1.3K0

数据可视化的基本流程总结

数据可视化数据分析图像处理

我们要的不是数据，而是数据告诉我们的事实。大多数人面临这样一个挑战：我们认识到数据可视化的必要性，但缺乏数据可视化方面的专业技能。部分原因可以归结于，数据可视化只是数据分析过程中的一个环节，数据分析师可能将精力花在获取数据、清洗整理数据、分析数据、建立模型，但在最终的展示沟通上力不从心。

2020-02-19

2.1K0

31个惊艳的数据可视化作品，让你感受“数据之美”！

http 数据可视化数据分析 https 网络安全

在一个信息大爆炸的时代，每天都有很多的新消息、新发现、新趋势向我们狂轰乱炸而来。在这个过程中，我们既是数据的生产者，也是数据的使用者，然而初次获取和存储的原始数据总是杂乱无章的。

2019-12-05

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我学Python都看了哪些书（第二版）

数据分析编程算法数据可视化数据挖掘

2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。

2019-10-31

7520

数据分析师避不开的问题：如何体系化地开发报表？

数据可视化数据分析

报表体系的构建是数据分析师的日常工作，也是面试中高频考察的问题。虽然很多数据分析师都会做报表，但不代表报表是有体系的，尤其是面向不同业务场景、不同的业务方要看不同的数据指标时，报表容易变得过于分散、产生大量数据冗余、或者数据分析师额外增加了很多重复劳动。

2019-10-24

1.5K0

教你如何灵活地用数据驱动的方式讲故事

数据可视化神经网络深度学习人工智能

首先，你有思考过一个问题吗？当你的直觉与你所掌握的数据矛盾的时候，你是听从于直觉还是相信你所掌握的数据呢？2016年的一项调查发现，90%的决策者会更偏向听从自己的直觉，即凭借以往的经验来做决策。这听起来很不可思议，但它是真实存在的。决策者有时候会因为对数据的来源不确信，有时不确定数据的准确性，也有可能仅仅是因为决策者自身性格的原因。各种各样的因素都会导致决策者不相信数据，反而遵从直觉去做决策。

2019-10-21

5600

身怀数据分析硬技能，对裁员说“NO”！

数据分析 sql 数据挖掘数据可视化 python

因为数据分析是大势所趋，未来的发展空间会大有可为。随着5G网络即将商用，企业每天将会产生海量的数据，BAT日均数据更是达到了PB的级别，数据分析相关岗位才会存在着巨大的需求缺口。

2019-07-22

4500

这里总结了几十种可视化图表供你参考

https 网络安全数据可视化 python 数据结构

https://datavizcatalogue.com/ZH/这个网站总结了常见的可视化图表类型，不仅按功能进行了分类，还对每种图表的制作过程及适用场景进行了说明，非常推荐。比如关于时间序列的展示，可以选择的图表方案如下

2019-05-29

1.2K0

【干货】推荐19款最常用的数据挖掘工具

sql 数据处理数据可视化数据库人工智能

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

数据分析师应该知道的2大模型和6种图表！

数据可视化编程算法数据分析

数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

2019-05-21

1.1K0

经验之谈 | 如何从数据分析师转型为数据科学家？

数据库数据可视化 sql 数据分析机器学习

如何从数据分析师华丽转型，成为一名数据科学家？好比“把大象装进冰箱”，成为“数据科学家”仅需简单三步：

2019-05-21

8020

亲爱的数据工作者，教你绕开13个雷区的方法

数据分析数据可视化机器学习 https 神经网络

看来你已经决定要进入数据科学这个领域了。数据正在驱动越来越多的业务，世界的联系正在变得越来越紧密，似乎每个业务都需要数据科学实践。因此，对数据科学家的需求是巨大的。更好的是，所有人都承认这个行业的人才短缺。

2019-05-21

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