点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 今日3篇文章： 1.【神文】如何判断一个高官的仕途 2.“官员悔过书”的数据分析 3.央视：2015两会十大看点，哪些与咱息息相关？...虽然不少忏悔者告别了官场生涯，但成为标配的悔过书，已构成另一种的官场话语。那么，从大数据的角度看，作为一种独特且自成一体的话语体系，用大数据的思维分析来看，落马官员的忏悔，到底有何规律？...分析之二：八股体例套路化 “忏悔体”的套路化，不仅体现在遣词造句上，还体现在悔过书的谋篇布局上。不妨看看官员的忏悔录，其结构，多数是三段论式的。...分析之三：忏悔模板标准化 通过以上分析，我们可以看到这样一种文本格式： 我出身××（可以是“农民的儿子”，可以出身贫寒……），从小××（吃苦耐劳的成长史一定要再现），经过××努力，成为公务员…… 担任×...分析之四：语言战术表功化 真正给忏悔打上个人印记的，往往是各自夹带的私货。 夹带私货的手法，不限于“农民的儿子”开头。
偶然间在某二手书市场看到这本《我最想要的EXCEL数据分析书》，书名非常霸气。看了下原书名是《1億人のための統計解析》，也很霸气。于是耗巨资（10元）买入，看看是不是真的霸气。...作者第1章给出了用数据分析解决问题的基本思路，三步法确定分析方针： 输出结果（什么结果指标让人高兴） 分析单位（例如零售业的人、货、场） 解释变量（分析单位的特征） 这三步的每个环节如何选择，最后使用什么分析方法...从这个角度讲，作者有点像古龙作品中的侠客，一招绝杀，作者给你慢动作回放了不同情境下，他这招是如何出手的。太多的数据分析类书籍好像什么都讲了，又好像什么都没讲。...结语处作者的一句话我深表赞同：分析本身并没有价值，基于分析结果采取行动并取得成果才赋予了它价值。 有思想的工具书可以经受得住岁月的考验。...mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpeclZlw Excel模板：商品自动分货 https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpuamZty Pbix模板：店铺陈列与销售、库存数据结合的
前言在当今互联网时代，数据的获取和分析变得越来越重要。爬虫技术作为一种数据采集的方法，被广泛涉及各个领域。...在本文中，我们将介绍如何使用Python Spark语言和Pholcus框架来实现一本小红书数据爬虫的案例分析。...易用性：Go语言简洁的语法和丰富的标准库，使得爬虫开发变得更加简单和易于维护。爬虫程序实现过程请求网页：使用Go语言的net/http库发送HTTP请求，获取小红书的网页内容。...runtime.SpiderPrepare(s) runtime.SpiderRun(s)}完整爬取代码：提供完整爬取小红书数据的代码示例package mainimport ("fmt""io/...，用于爬取小红书的数据。
今天我想分享的是一个非常重要的话题，就是关于数据分析工具，这也可能会影响到大家的职业发展路线。因为选择一个工具开始学习是要花很多学习成本的。...简单的举个例子关于MonteCarlo，你可能会做一个分析模型，做一些假设，比如不同情境下的收入、成本、利润率多少，如果你想求不同情境下发生的可能性，就可以用到这类插件做模拟。...当很多人问，我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，能不能做数据分析呢？其实你连Excel都会，转行做数据分析真的是再完美不过了。...关于两个工具相比较，听到的观点和优势劣势的比较分析也很多。...但前面我提到过，早在一年以前我就有这个关于Excel、BI与编程语言相比较的疑问，也把它列为我想要回答的终极问题。
数据集来自kaggle import numpy as np import pandas as pd 数据读取 dataset = pd.read_csv("....Review Date： Cocoa Percent：可可含量 Company Location：公司地址 Rating：等级 Bean Type：可可豆类型 Broad Bean Origin：原产地 数据预处理...1793 non-null object dtypes: float64(2), int64(1), object(5) memory usage: 126.1+ KB 问题分析...Rep 4.00 可看出最好的可可豆生长在秘鲁的Dom....散点图 可以看出巧克力质量和含可可量没有明显的关系 探索分析 print(dataset_nona.groupby(["Review Date"]).apply(lambda x:x["Rating"]
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...你也可以把它当作一本科普书来读。 2）如何深入学习统计学？ 前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。...第3步：如何使用SQL进行数据分析 推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。...这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法： 逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法 下面推荐几个行业相关的书...《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了10多个行业的分析案例。 国外作者肖恩的《增长黑客》 推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...你也可以把它当作一本科普书来读。 2）如何深入学习统计学？ 前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。...第3步：如何使用SQL进行数据分析 推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。...这就要求你具备以下能力： 理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。 会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。...这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法： 逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法 下面推荐几个行业相关的书
写在前面： 这是我见过的最严肃的数据集，几乎每一行数据背后都是生命和鲜血的代价。这次探索分析并不妄图说明什么，仅仅是对数据处理能力的锻炼。...因此本次的探索分析只会展示数据该有的样子而不会进行太多的评价。有一句话叫“因为珍爱和平，我们回首战争”。这里也是，因为珍爱生命，所以回首空难。...现在安全的飞行是10万多无辜的人通过性命换来的，向这些伟大的探索者致敬。...分厂商分析结果 时间分析 年 def get_year(x): return x.split("/")[-1] fatal_crash['year'] = fatal_crash["Date"]...按时间分析
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...你也可以把它当作一本科普书来读。 2）如何深入学习统计学？ 前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。...第3步：如何使用SQL进行数据分析 推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。...这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法： 逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法 下面推荐几个行业相关的书...《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了10多个行业的分析案例。
听说数据分析岗大有前（钱）途，很多小伙伴纷纷尝试转行。找点儿入门书和入门课，学点儿Python和SQL，大半年下来，不少勤奋的小伙伴如愿以偿地跻身数据分析师行列。...「数据大厦」的灵魂建筑师 数据分析师的工作是收集和分析数据，并从中提取有用的见解。他们通常与结构化数据打交道。...比如盖好的房子是消防站，那么数据分析师就是利用消防站的特殊设施进行训练的消防员。 可见，数据分析只是数据科学的一小部分。...你只需怀有好奇心，足够勤奋，当然还需要拥有一本优秀的入门书。 图 灵 上 新 啦 ！ ?...懂得基本的Python编程自然更好，不过本书为你提供了一堂Python速成课，或者你可以先阅读「蟒蛇书」。 我能学到什么？ 你可以通过本书习得数据科学家的关键能力。
之前看过一些产品经理的书，不同时期好产品的定义是不相同的，但是相同的是产品经理都需要做到三要素：用户体验、企业需求和技术。仔细思考其中的逻辑，发现这是将产品确定为一个连接属性后的特征。...首先数据分析不仅仅是 Dashboard，如果是那就没数据分析狮的事情了，一个研发就能搞定。其次数据分析的最终目的在于更新受众的认知。数据分析就是这么一个通过对数据的挖掘和洞察来更新受众的认知的过程。...我们都知道认知升级是一件很困难的事，而数据分析能给其中一个非常不错的方法。基于这个定义，我把数据分析的三要素定义为：数据、认知和分析。这里的认知是指分析师的个人认知，而不是最终输出的认知。...指尖陀螺的左边是“数据”，这里的数据就是Data的意思，当然它不仅仅是项目的数据，例如当我们要分析一款手机产品时，除了自家的数据还需要知道整个手机市场和同类机型市场的数据，自家产品的网络评论数据等。...指尖陀螺的右边是“认知”。这是数据分析师的软技能，也是分析师成长为专家的核心要素。一个好的分析师总能从最合适的角度去洞察数据，这需要经验的积累，也需要个人的体悟。
1、信息分析的原理 信息分析主要以事物、现象、数据、信息的属性、特征、本质、规律、关联等为依据展开定性和定量分析，以期发现新知识。...因此，信息分析以事物、现象、数据、信息之间存在的因果关系或相关关系为基础。...关系是指事物之间因为时间、秩序、结构、运动等产生的联系，包括时间、空间、发生和发展逻辑（包括流程，如工业流程、业务流程等；规律，如生命体的生老病死循环、自然运动规律等） 事物、现象、数据、信息之间的关系十分复杂且多种多样...，但都可归为不确定关系和确定性关系两种，不确定性关系主要是相关关系，是定性分析的基础，确定性关系主要是数量关系，是定量分析的基础 2、信息分析的思维模式 （１）样本微观分析：信息分析以数据、信息和现象为对象...半定量方法主要有内容分析法、层次分析法、德尔菲法等 信息分析的工具主要有四大类： 一是社会调查和专家调查工具； 二是逻辑思维工具； 三是数学和统计模型； 四是数据库和计算机数据挖掘工具 这些方法和工具可以从不同的角度和层面对数据
1、信息分析的原理 信息分析主要以事物、现象、数据、信息的属性、特征、本质、规律、关联等为依据展开定性和定量分析，以期发现新知识。...因此，信息分析以事物、现象、数据、信息之间存在的因果关系或相关关系为基础。...关系是指事物之间因为时间、秩序、结构、运动等产生的联系，包括时间、空间、发生和发展逻辑（包括流程，如工业流程、业务流程等；规律，如生命体的生老病死循环、自然运动规律等） 事物、现象、数据、信息之间的关系十分复杂且多种多样...，但都可归为不确定关系和确定性关系两种，不确定性关系主要是相关关系，是定性分析的基础，确定性关系主要是数量关系，是定量分析的基础 2、信息分析的思维模式 （１）样本微观分析：信息分析以数据、信息和现象为对象...信息分析的工具主要有四大类： 一是社会调查和专家调查工具； 二是逻辑思维工具； 三是数学和统计模型； 四是数据库和计算机数据挖掘工具 这些方法和工具可以从不同的角度和层面对数据、信息与现象进行分析，为科学管理和科学决策提供必要的定性和定量依据
这几本在Amazon上的排名都非常高，最近特别火的书。...人称Mad Max的作者：Max Tegmark PS 机器学习入门的书，可以看这本： 《Introduction to Machine Learning with Python: A Guide
我们的第84篇原创 作者：才哥 ---- ☆ 大家好，我是才哥。 今天我们简单介绍一个关于亲和性分析的案例，作为后续关联规则分析的启蒙。...以下案例来自《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例。 我们先通过本案例了解下关于亲和性的一些概念和工作流程，然后再讨论一些相对更优化的处理方案。...关于亲和性分析，大家估计都会看到以下这个经典的例子： 在美国的零售业有着这样一个传奇故事，沃尔玛百货将他们的纸尿裤和啤酒并排摆在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长！...具体这里不深入讨论，我们放在后续 关联规则分析中做深入介绍。 3. 算法优化 关于亲和性分析，是有一些数据挖掘算法如Apriori算法来处理的，这里也不展开。...置信度前5 以上就是本文关于亲和性分析的基础介绍，案例来源《Python数据挖掘入门与实践（第二版）》第一章1.3亲和性分析的简单示例，并没有做太多的展开介绍。
需要说明的是 , 三种传感器得到的时域波形的峰值位置是不同的 , 因为峰值在三种传感器中所表示的物理意义不一样。...其他的量如位移、加速度和代替均方根的峰值也可以选用。在这种情况下需要另外的准则，他们与均方根值为基础的准则未必有简单的联系。...所以真有效值是从热量角度定义的，根据热量的定义，有以下公式： 真有效值的数学定义 推导得到真有效值的数学定义，等效于对被测信号的实时采样值进行平方和后求平均，然后开方。...图1所示的电路框图对器件和系统有着严格的要求，但是通常也具有较小的误差和宽带宽的优点。...经分析并请教高手后个人认为用加速度在时域上进行积分获得位移存在以下问题 : 1 、测试获得的加速度中存在很多成分 , 在进行积分前必须对信号进行处理 , 否则积分的结果肯定会出现问题 ; 2 、无论是硬件积分还是软件积分均存在低频放大高频截止的特性
前文是讲从csv读取到pandas，本文是讲csv读取到numpy数组中的三种方法，当然genfromtext代码量最少，也最友好。...delimiter=',') data=[data for data in data_iter] my_data=np.asarray(data,dtype=float) print(my_data) 关于线性回归的预测...，可以用numpy自带的polyfit，也可以用scikit-learn，一般建议用后者，次数越高训练集准确率越高，但过度拟合会导致测试集的预测准确率降低。...# 构造训练数据 x=np.arange(1,10.1) y=0.9*x+np.sin(x) # 构造测试数据 testx=np.arange(-2,12,0.5) plt.plot(x,y,'o')
《统计数字会撒谎》 作为揭露数据造假经典工具书，达莱尔·哈夫这本《统计数字会撒谎》在50年代一出版，就成为有些人的“心头大患”，他们在全世界对其进行围追堵截，因为他们相当害怕读者看到书中的真相。...它诞生之后，不仅被奉为“世界统计学普及读物第一畅销书”、“25本投资经典之一”、“经典社会学读本”，而且被誉为“数据造假曝光宝典”，在世界畅销50年而不衰。...达莱尔·哈夫用风趣的插图和通俗的语言把高深的统计写得像“故事书”一样精彩，这种独具一格的行文和编排使得此书更具魅力。...在他的第一本畅销书《精通web analytics——来自专家的最佳web分析策略》（清华大学出版社引进并出版）中，avinash给出了很多基于行业的经验总结，而在《精通Web Analytics 2.0...《互联网增长的第一本数据分析手册》 《互联网增长的第一本数据分析手册》是一本神奇的书：产品经理用它来分析数据、拆解指标，实现流程的良性运转；市场运营用它来解析数据、确定方法，实现运营效果最大化。
一、Git diff比对命令 通常情况下，我们会在自己的独立分支中完成需求开发，此时就会有需求将自己的分支和其他分支进行对比。...如果希望对比暂存区和当前的 HEAD，那么使用1 git diff --cached命令会非常方便。普通的git diff命令默认对比的是没有加到索引中的文件。...通过 git log 获取某笔 commit 或 tag 的提交时间 在分析衰退时，如果找到了某笔变更，然后，又想进一步确定这笔变更是在哪个版本（Tag）引入的，这个时候可以先找一下该 commit 的时间...，然后再比对 Tag 的修订时间。...混合的重置会保留当前工作目录中的改动。 最后，如果仅仅希望修改分支的 HEAD，可以通过git reset --soft来实现。
笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。...二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。...十五、使用数据仓库和多维数据库存储 数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库...十六、使用采样数据，进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。...海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究
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