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文章/答案/技术大牛

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最近大环境有些吃紧，赶紧用数据来分析一下算法岗！

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作为一名新时代打工人，最近一段时间的就业大环境可真是没什么好消息可言啊，从国内到国际，从天灾到人祸，各行各业都简直是太难了。有感于此，本文从某招聘网站以“算法工程师”为关键词，爬取了一波岗位招聘数据，并简单分析了一下。

2022-09-19

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且用且珍惜：Pandas中的这些函数/属性将被deprecated

jquery python 数据分析

Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具（没有之一），笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同，今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"deprecated"的函数/属性，可能在不久的未来版本中这些用法将正式与我们告别，以此权当留念。

2022-09-19

1.5K0

Pandas vs Spark：数据读取篇

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按照前文所述，本篇开始Pandas和Spark常用数据处理方法对比系列。数据处理的第一个环节当然是数据读取，所以本文就围绕两个框架常用的数据读取方法做以介绍和对比。

2021-09-02

1.8K0

EMPS：个人做数据分析处理的4重境界

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自从事数据科学行业以来，便每天在与各种数据处理打交道，当然这里的数据处理是多方面的：既有数据采集和读写，也有数据清洗与变换，当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看，大体上经历了这4重境界：Excel->MySQL->Pandas->Spark，姑且就称之为EMPS吧。

2021-09-02

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数据岗面试：常用哪些Python第三方库？

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当下，数据从业者大多需要掌握Python语言，更准确的说要学会使用Python提供的一些主流第三方库。考虑眼下正值金三银四的找工作最佳时机，现将个人曾经历过的一道面试真题做以分享，具有一定的代表性。

2021-09-02

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SQL、Pandas和Spark：这个库，实现了三大数据分析工具的大一统

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看过近期推文的读者，想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列，主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具，目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定列、常用数据操作以及窗口函数等5篇文章。当然，这里的Spark是基于Scala语言版本，所以这3个工具实际分别代表了SQL、Python和Scala三种编程语言，而在不同语言中自然是不便于数据统一和交互的。

2021-04-26

1.7K0

【分享送书】畅快！5000字通俗讲透决策树基本原理

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在当今这个人工智能时代，似乎人人都或多或少听过机器学习算法；而在众多机器学习算法中，决策树则无疑是最重要的经典算法之一。这里，称其最重要的经典算法是因为以此为基础，诞生了一大批集成算法，包括Random Forest、Adaboost、GBDT、xgboost，lightgbm，其中xgboost和lightgbm更是当先炙手可热的大赛算法；而又称其为之一，则是出于严谨和低调。实际上，决策树算法也是个人最喜爱的算法之一（另一个是Naive Bayes），不仅出于其算法思想直观易懂（相较于SVM而言，简直好太多），更在于其较好的效果和巧妙的设计。似乎每个算法从业人员都会开一讲决策树专题，那么今天本文也来达成这一目标。

2021-04-12

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转岗大数据了，先用数据看看行情

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作为一名数据从业者，当然干什么事都喜欢用数据说话。2020年上半年，在个人正式入职数据分析师前，专门从数据分析的角度探索了一把数据分析师就业现状，近日，刚好自己开启大数据岗位，所以就再分析下大数据相关岗位就业招聘现状，仅供参考。

2021-03-04

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数据可视化，我习惯于用这些工具

matlab numpy 数据分析

可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻，它往往是体现数据分析报告的决定性一环，图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中，介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。

2021-01-05

1.9K0

再见，Excel数据透视表；你好，pd.pivot_table

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Excel作为Office常用办公软件之一，其在一名数据分析师的工作日常中也占有一定地位，比如个人就常常倾向于依赖Excel完成简单的数据处理和可视化作图，其中数据处理部分则主要是运用内置函数+数据透视表两大部分。

2020-12-17

2.1K0

用Pandas做数据清洗，我一般都这么干……【文末送书】

数据分析数据处理 python

作为一名数据分析师，每天都在完成各种数据分析需求，其中数据清洗是必不可少的一个步骤。一般而言，当提及数据清洗时，其实是主要包括了缺失值处理、重复值处理和异常值处理三类操作，本文即围绕这这三个方面介绍一下个人的一些习惯操作。

2020-12-03

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python数据科学系列：seaborn入门详细教程

编程算法 matlab numpy 数据分析

前期，分别对python数据分析三剑客进行了逐一详细入门介绍，今天推出系列第4篇教程：seaborn。这是一个基于matplotlib进行高级封装的可视化库，相比之下，绘制图表更为集成化、绘图风格具有更高的定制性。

2020-06-28

12.9K0

Python数据分析师该如何选择IDE

开源数据分析 python

python是绝大多数数据分析师的必备工具之一，而一个好的IDE对于提高代码效率来说则至关重要。今天，仅就个人使用IDE的选择和习惯做以分享。

2020-06-11

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3道数据分析师面试题实录

sql 数据分析

求差集在其他SQL语句中存在关键词Except的用法，而MySQL中没有，所以需要用其他方法折中实现。但实现本身也不难。

2020-06-09

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听说数据分析师挺火，我们来数据分析一下

企业 hive 数据分析数据挖掘大数据

经常看见各种数据分析师培训的运营推荐，那么数据分析师的就业行情究竟如何？让我们用数据说话，一探究竟！

2020-04-01

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瓜子二手车市场分析（Scrapy+Tableau）

本文对瓜子网杭州二手车进行了爬取和简单分析，一方面是为了进一步熟练使用Python的Scrapy爬虫框架，另一方面是为了熟悉Tableau强大的数据可视化功能。

2020-03-31

9500

设计了一个简易的Python GUI界面

设计一个支持多个招聘网站的检索，可以通过指定目标城市、检索职业和查询数量，个性化输出检索结果，尔后将结果显示在界面并保存于文档中。

2020-03-31

2K0

图说“双一流”大学

“双一流”建设是世界一流大学和一流学科建设，是中国高等教育领域继“211工程”“985工程”之后的又一国家战略。2017年9月21日，教育部、财政部、国家发展改革委联合发布《关于公布世界一流大学和一流学科建设高校及建设学科名单的通知》，正式确认公布世界一流大学和一流学科建设高校及建设学科名单，首批双一流建设高校共计137所，其中世界一流大学建设高校42所（A类36所，B类6所），世界一流学科建设高校95所；双一流建设学科共计465个（其中自定学科44个）。

2020-03-31

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链家网杭州房产销售分析

杭州，一个集历史厚重积淀与现代发展潜质于一身的城市：回望历史，是当年越王勾践屯兵抗吴的重要军事城堡，也是隋炀帝杨广兴修京杭大运河的目的地，更是宋高宗赵构在靖康之耻后辗转多地重建南宋的国都；放眼当下，作为国内新一线城市翘楚，是阿里巴巴总部所在，更常有国内各大企业分中心，16年G20峰会举办地，也是22年亚运会承办城市，坐拥西湖、湘湖和千岛湖三大风景名胜，与苏州享有“上有天堂，下有苏杭”的美誉。然而，也正是这些标签带来的网红属性，杭州的房价也是一路飙升。所以，今天就以链家网平台上的房产销售数据为样本，简单分析杭州楼市行情，以作参考。

2020-03-31

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从第6次全国人口普查数据说起

全国人口分布呈现明显的东南多、西北少的特点，这跟地势走势和经济发展程度有绝对关系。人口大省排在靠前序列的依次是广东、山东、河南、四川和江苏五省，其中广东是唯一人口过亿的人口聚集地。在四个直辖市中，重庆以2884万人口位居首位，不仅人口数量多于北京、上海和天津3个直辖市，也超过了吉林、甘肃、内蒙古、新疆、海南、宁夏、青海和西藏等8个省份人口规模。

2020-03-31

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