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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
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GitHub地址:https://github.com/8080labs/pyforest
1480
2021-05-07
488
0
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。
1480
2020-04-30
1.4K
0
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。
1480
2020-02-19
2.2K
0
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。
1480
2019-12-05
520
0
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。
1480
2019-10-31
778
0
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。
1480
2019-10-24
1.6K
0
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。
1480
2019-10-21
592
0
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。
1480
2019-07-22
480
0
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
1480
2019-05-29
1.2K
0
【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。
1480
2019-05-23
1.5K
0
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。
1480
2019-05-21
1.2K
0
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:
1480
2019-05-21
838
0
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。
1480
2019-05-21
379
0
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【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
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