数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。你可以轻松导入和导出不同格式的数据。
具体操作如下:新建一个Excel工作簿,您可以自己输入一些大于0或小于0的数字。等下我们要在旁边显示,凡是大于0的数字,显示为“正常”二字。
12 月 20 日,央行授权全国银行间同业拆借中心公布,最新一期的贷款市场报价利率(LPR)为:1 年期 LPR 为 3.8%,较上一期下调 5 个 BP,5 年期以上 LPR 为 4.65%,同上期保持一致。
作者:ROGER HUANG 本文翻译自:http://code-love.com/2017/04/30/excel-sql-python/ 来源:https://www.jianshu.com/p/51bb7726231b 本教程的代码和数据可在 Github 资源库 中找到。有关如何使用 Github 的更多信息,请参阅本指南。 数据从业者有许多工具可用于分割数据。有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大
严格来说,SQL并不是一门编程语言,只是一个取数工具,与它的原意(结构化查询语言)比较贴切。和很多初学者一样,我学习SQL最大的门槛并非这门语言本身的难易,而是缺乏一个科学有效的学习路径。 我尝试过看书(《Head First SQL》,《SQL必知必会》等系统性的书籍),也在一个月内准备并通过了数据库二级、三级的计算机等级考试,更看过形形色色的SQL题目,然而成效甚微。但是在我进入一家互联网公司实习后,每天都需要写大量的SQL且有大牛细心指导,我在短短几天内就能独立对接SQL需求。
世界上最深入人心的数据分析工具,是Excel,在日本的程序员考试中,程序语言部分,是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
用好Excel,必不可少的是要对Excel单元格内的数据有数据类型的概念,Excel单元格上的数据,大类上分为文本型和数值型,再加上不太常用到的影响不大的错误类型、逻辑类型。处理好数据是文本类型还是数字类型尤为重要。
如果你平常做数据分析用 Excel,想要用 Python 做还不太会?那这篇系统的文章一定能帮到你!建议先收藏后食用
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值,如果用AllExpect函数则可以写成
导语:一般来说,Excel里能实现的对数据的处理,在Power Query里都可以实现,有的Excel里方便一点儿,有的PQ里更快一些儿,但关键不在于多几个步骤还是少几个步骤,而是你是否需要重复地做。
我们先来看看用POWER BI 做的全球疫情的一个数据仪表盘的案例,这个案例是PB通过获取网站数据,然后通过 PQ 对网站的数据进行清晰,在用数据可视化中的地图来展示全球各个国家的 疫情死亡人数,治愈人数等,在对对家按照州进行分类做数据的筛选(国家太多,随机选择了国家进行分类),那我们来分享下,这个案例是如果来做的。
在使用Excel的时候,发现它的“智能填充”功能非常有趣,能够智能地分析我当前的内容,然后准确预测出我期望得到的值。排除了AI的加成,发现这个功能其实也可以通过数学理论和简单代码来实现。经过一番折腾,终于用JS实现了大致的功能,然后我把它名为 smart-predictor。
昨天我们介绍了一下关于excel函数的基础。包括如何调用函数以及在函数使用过程当中需要注意的引用问题。今天我们就来介绍几个常用的excel函数。今天就来介绍一下: IF函数以及countif函数
一般如果需要对数据透视表进行分组,数据如图1所示,数据支持的格式为数字格式以及日期格式,如图2和图3所示,文本格式通常无法进行分组组合。
本文涉及pandas最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。
总第56篇 很多时候我们走的走的就会忘记当初为什么而出发。 我们有的时候在拿到数据以后不知道该怎么进行分析,该去分析什么,其实这些在我们以前的统计学中都学过。 不管是用Python还是R,其实和用Excel一样,只不过现在之所以用Python、R是因为大数据时代么,数据太多,Excel的处理能力跟不上,但是这些都只是一个工具而已,核心还是围绕统计学不变的。 今天就来聊聊我们该从哪些方向去分析(描述)数据。 01|总规模度量: 总量指标又称统计绝对数,是反映某一数据的整体规模大小,总量多少的指标。他是对原
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某个设备有很多生产工艺数据需要记录,数据可能有100~200个不等。一般会用单独一个屏幕显示趋势图。操作上的主要诉求有以下几点:
ETL是EXTRACT(抽取)、TRANSFORM(转换)、LOAD(加载)的简称,实现数据从多个异构数据源加载到数据库或其他目标地址,是数据仓库建设和维护中的重要一环也是工作量较大的一块。当前知道的ETL工具有informatica, datastage,kettle,ETL Automation,sqoop,SSIS等等。这里我们聊聊kettle的学习吧(如果你有一定的kettle使用,推荐看看Pentaho Kettle解决方案,这里用kettle实践kimball的数据仓库理论)
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
2、指定单元格求和:输入=sum(),在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
随着工作上的专业化分工越来越明细化,对一个业务导向的普通用户来说,能够掌握到足够多的Excel普通技能才是投资回报率最高的选择。
Adobe After Effects是一款功能强大的图像处理软件,它不仅可以实现视频合成、特效制作、动画制作等多种功能,还可以进行Excel数据分组汇总等数据处理工作。本文将围绕Excel数据分组汇总的基本操作、高级技巧、数据透视表功能以及数据筛选功能等方面进行详细介绍。
https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
原文地址:https://dzone.com/articles/an-introduction-to-redis-ml-part-five-redis-labs
在Excel中,要求和首先想到的一定是SUM函数,如果要进行条件求和,大多数人会想到使用嵌套的IF函数,还有一部分熟悉Excel函数的人会想到使用SUMIF函数和SUMIFS函数。
作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只 是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、
在日常的数据处理工作中,我们经常会面临需要从 Excel 中读取数据并进行进一步操作的任务。Python中有许多强大的工具,其中之一是Pandas库。在本文中,我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 关于软件 于我个人而言,所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西,或能对大家有所帮助。当然,它不是ABC的教程,也不是细致的数据分析方法介绍,它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂,我也不是学统计、数学出身的,故本文没有主线,只有碎片,且文中内容仅为个人观点,许多论断没有数学证明,望统计、计量大牛轻拍。 关于软件。 于我个人而言,所用的数据分析软件包括excel、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算(包括逻辑计算);在后期呈现美观的图表
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
控制图(Control Chart)又称管理图,它是用来区分是由异常原因引起的波动,还是由过程固有的原因引起的正常波动的一种有效的工具。控制图通过科学的区分正常波动和异常波动,对工序过程的质量波动性进
下图1所示,求单元格F12中指定名称所对应的最新日期?在单元格区域B12:C20中是要查找的数据。
说实话,我真的不喜欢Excel里的分类汇总功能,一是要求首先对数据进行排序,然后才能做分类汇总,这都没有关系,最大的问题是,分类汇总后,汇总数据和明细数据混在一起,拖泥带水,严重破坏数据源表的结构,为后续做数据分析造成很大的障碍。所以,要对数据进行汇总分析时,我通常是建议使用数据透视的。
在使用pandas包进行Excel文件处理时,有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的,某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题,我们需要采取以下步骤:
ETL (Extract-Transform-Load 的缩写,即数据抽取、转换、装载的过程),对于企业或行业应用来说,我们经常会遇到各种数据的处理,转换,迁移,所以了解并掌握一种ETL工具的使用,必不可少。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
下图12展示了两个对数字进行排序的公式。使用SMALL/ROWS函数从小到大排序,使用LARGE/ROWS函数从大到小排序。
通过导入pandas库,并使用约定的别名pd,我们可以使用pandas库提供的丰富功能。
记得是一个加班的夜晚,公司财务部里依然灯火通明,几个小伙伴们在为赶一版预算忙碌着。一位同事的长叹道出了财务工作的精髓,“我们不生产数字,我们是数字的搬运工”。
Yonghong Desktop是永洪科技推出的国内首款自主研发的桌面智能分析工具。它既可以帮助企业员工进行数据探索分析,让商业决策更加可靠,又能充分发挥桌面电脑的计算性能,让企业员工的分析判断更加简单高效。
Java中如果数据绝对值大于0.001而小于10000000用常规小数表示,否则采用科学计数法表示
上期小统和大家一起了解了STATA数据处理技巧与计量分析的背景介绍,这期小统和大家一起学习一下基本语句介绍。
摘要:Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一,它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序,可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中,Excel作为一款专业的数据处理软件,可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
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