本期就为大家分享14本数据分析类图书，让你轻松掌握数据分析的三板斧：Excel、SQL、Python，打好理论知识（统计学、机器学习）的基础。...本书既可以作为系统学习数据分析操作流程的说明书，也可以作为一本数据分析师案头必备的实操工具书。...（扫码了解本书详情） 08 ▊《谁说菜鸟不会数据分析（Python篇）》 方小敏 张文霖 著 没有晦涩难懂的Python知识和模型公式 Python篇延续了“菜鸟”系列的一贯风格，从解决工作实际问题出发...本书的定位是带领Python 数据分析初学者入门，并能解决学习、工作中大部分的问题或需求。在不影响学习理解的前提下，尽可能地避免使用晦涩难懂的Python 编程、统计术语或模型公式。...第7～8章解决的问题是，如何将晦涩难懂的统计解释转换成业务解释。
因为程序员是有鄙视链的：汇编 >C >C++ >Python >Java及C#及PHP(这三者相互撕) >VB >HTML。在这长长的鄙视链中，甚至都没有VBA的位置。...曾经有一个朋友和我说，“Excel根本不需要编程，像我这样的Excel大牛靠函数和自定义函数能解决所有的问题。”对于这样的评论，我想起自己小学时的一段经历。...3 制作复杂的分析图表 下图是研究各个车型之间的用户相互转换关系，因为要将一维的转化率向量，变成两维的矩阵，所以使用了如下的复杂公式。 ?...5 通过Excel管理分布的任务流 通过Excel管理分布的任务流，并将Excel表格输出到Powerpoint。...7 海量下载Bloomberg数据并完成分析 通过Bloomberg的VBA API，海量下载数百只目标股票的tick data以及order book。 ?
中间的代码不需要看，都是Power BI智能解析所使用的公式，只需把原先的链接改成参数，做成自定义函数即可。...由浅入深，通过对比Excel常用函数及操作，让读者更易上手。 在Power Query中的公式很多过程都是抽象性的，无法直观的进行展现，而作者通过拆解函数计算过程，能让读者更清晰的了解。...通过本书的指引，可以更广泛的扩展知识，例如java，python，正则等方式，都可以在Power Query中进行引用操作，同时还可以通过云上的PQ，使得所有的处理在线上进行完成，更快的获取所需要的结果...掌握： 通过14-15章，对各个函数的组合并实现自定义函数的创建，同时通过对接人工智能API，更进一步实现数据源的多样性。 03....实图拍摄
我们将使用三个时间序列模型，它们是使用python建立的超级商店数据集(零售行业数据)。我们将使用jupyter notebook 来构建我们的python代码，然后转移到Tableau。...本文旨在演示如何将模型与Tableau的分析扩展集成，并使其无缝使用。 为什么Tableau?因为我喜欢它，而且我不能强调它是多么容易探索你的数据。...下面是Holt的Linear Method的python代码: import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api...我们还在python环境中导入TabPyClient来创建连接对象。...Tableau使用SCRIPT_REAL、SCRIPT_STR、SCRIPT_BOOL和SCRIPT_INT四个函数分别返回实、字符串、布尔和整数类型。
数据分析：在处理Excel数据时，如果你想分析销售数据趋势，不再需要手动编写复杂的公式和函数。Claude 3强大的数据分析能力能够轻松应对这一任务。...实战技巧：在使用Excel进行数据处理时，若遇到复杂的公式编写问题，可借助ChatGPT编写Excel公式模板。...将其复制到Excel中即可轻松完成标记任务。此外，你还可以进一步要求ChatGPT提供更多关于该公式的应用场景和变化形式，加深对公式的理解和掌握。...例如，了解到最新的AI图像生成技术在电商产品展示中的应用，就可以思考如何将其运用到自己所在公司的产品推广中。...可以定期组织线下活动，如案例分享会、实操培训等。
（Electron的出现为前端开发者谋得了一份好差事） 可以这么说，Electron这个框架让网路里流传很广的一句话不再是玩笑：“不要和老夫说什么C++、Java，老夫行走江湖就一把JS，遇到需求撸起袖子就是干...Web Excel 组件开发、数据填报、在线文档、图表公式联动、类 Excel UI 设计等业务场景，在数据可视化、Excel 导入导出、公式引用、数据绑定、框架集成等场景下无需大量代码开发和测试，极大降低了企业研发成本和项目交付风险...它内置了完整的Node.js API，主要用于打开对话框以及创建渲染进程。此外，主进程还负责处理与其他操作系统交互、启动和退出应用程序。...说句题外话：在两个网页（渲染进程）间共享数据最简单的方法是使用浏览器中已经实现的 HTML5 API。...这个演示我将以SpreadJS的一个应用为例，展示如何将Web应用转换为Electron桌面应用。
数据应用 （提供api 智能系统 、应用系统等) ? 数据采集 数据采集有线上和线下两种方式，线上一般通过爬虫，通过抓取或者通过已有应用系统的采集。...还有本地文件、excel统计文档、甚至是doc文件。如何将它们规整、有方案地整理进我们的大数据流程中也是必不可缺的一环。...在这一步，主要就是考虑数据如何应用，如何将两、三个数据表转换成一张能够提供服务的数据。然后定期更新增量。...怎么样变现为可视化界面？ 这是一个重要的课题。 现有的各位朋友的侧重点不同，认为前端的角色都是可有可无，我觉得是错误的，后台的确很重要，但是后台的解决方案多。...写完了，我的焦虑一丝未少，我的代码规范性不够，目前技术栈JS、Java、Node.js、Python 。
其中假设检验包括：t检验，w检验，卡方检验，f检验 ，我将会一一在这篇文章中介绍并用python代码来进行对应实操. (话不多说，整起！) 无论是什么检验第一步永远是 设立假设！...我希望知道平台和菜系是否存在某种关系 我们通过数据可以发现菜系和平台都是字符型，这里我们使用一个交叉表来整理数据计算频数： import pandas as pd import numpy as pd data=pd.read_excel...接下来我们导入统计学库scipy : from scipy import stats Python提供的库能快速的解决很多问题，那么scipy也是如此，卡方分布在scipy中含有特定的api，我们只需写上函数即可知道结果...接下来我们导入scipy中的api来进行单样本t检验！...我们用这段代码来进行分析： 通过得到t值和标准差b来进行公式计算得到置信区间的下界和上节，如图所示：可以得到平均值最大、最小跳动在这个范围里 我们拒绝了原假设则说明我们的统计有差异，差异有多大呢？
2、Python学习路线 主要包括Python的核心语法使用总结，以及基于Python常用的数据分析与处理包Numpy, Pandas 和 Matplotlib 的常用API使用和实战总结。...分别列举人工智能4个主要领域中最牛叉的10位专家 回归分析简介 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇） 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数 线性回归：算法兑现为python代码 线性回归：OLS...无偏估计及相关性python分析 线性回归：谈谈多重共线性问题及相关算法 机器学习：说说L1和L2正则化 决策树回归：不调包源码实现 逻辑回归| 原理解析及代码实现 逻辑回归| 算法兑现为python...纯享福利：5步公式推导隐马前向概率算法 拿机器学习的一个算法体会：文字描述的具体和公式符号的抽象 北大才女总结：机器学习的概念、历史和未来 北大才女笔记：这样学习线性回归和梯度下降(上篇) 北大陈浩然笔记...实Kaggle泰坦尼克数据集，玩转Pandas透视表 | 强烈推荐 十九种损失函数，你认识几个？
quandl.ApiConfig.api_key = 'your_api_key_here' stocks = ['AAPL','AMZN','GOOGL','FB'] data = quandl.get_table...如果你搜索投资组合标准差的公式，你会看到以下这条公式。 ? 如果使用矩阵形式，可以简化这条公式。...在文章开头我提到的Bernard Brenyah他的博客中给出了如何将上面公式转化为矩阵形式，使其表达更简洁。 ? 上面的矩阵形式，只是根号里的式子，因此我们需要对其开平方根。...如果你之前使用Excel，你可能会知道excel里的‘solver’函数。当解决最优化问题即约束和界限问题时，Scipy的优化函数与excel的solver函数的功能类似。...坚持每天学习，并且在每完成一次实操，你会觉得今天的我肯定会比昨天的我更优秀。
风险管理-最优资本配置，“押注规模”/凯利公式以及交易心理。 我们先来看看如何确定交易策略。 策略识别 所有的量化交易过程都是在研究初期就开始了的。...你可以使用专用的回测软件，如Tradestation，或是数字平台，如Excel或MATLAB，或者使用编程语言如Python或C++进行自定义实现。...与经纪业务的对接实现方式有很多，可以和直接打给你的交易员，或是编写一个全自动化的高性能程序编程接口（API）。理想情况下是希望尽可能地自动化执行交易操作。...与最优资本配置和策略杠杆相关的行业标准称为凯利公式。因为这是一篇介绍性文章，我不会深入讲述其计算方法。...至少你要在统计学和计量经济学方面有广泛的背景，并利用如MATLAB、Python或R等编程语言进行实现的大量实操经验。
如何在 C#中解析 Excel 公式 https://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/18025530 葡萄城公司的 GcExcel 是一个服务端高性能表格组件，能够解析...Excel 中的公式并进行修改。...它适用于当 Excel 公式无法满足大数据量或复杂场景需求时，通过编程的方式完成数据计算和分析。...该组件支持动态数组公式，通过 C#（.NET Core）项目创建工作簿，提取和解析公式，进而修改公式中的特定参数，如替换销售代表姓名。...一个关于尝试将 Google 基于机器学习的文件类型确定工具 Magika 从 Python 移植到 C# 的故事。
实操 1.ICP Ipc（共享命名管道），其作用是为了实现进程间通信而开放的命名管道。ipc可以通过用户名和密码建立ipc链接，获取相应的用户权限。...，而这个api使我们使能够从远程计算机执行WS-Management协议操作和获得数据。...activator]::CreateInstance([type]::GetTypeFromProgID("Visio.Application","192.168.75.130")) Visio插件可以实现为独立进程...注意： 可以将“ Shell.Application”（已加载的shell32.dll中实现）对象替换为“ Wscript.Shell”. 7.Excel XLL （Excel进程加载恶意的DLL） XLL...库可以扩展Excel，XLL库只是导出特定功能的DLL。
Tensorflow编程接口支持Python和C++。随着1.0版本的公布，Java、Go、R和Haskell API的alpha版本也得到支持。...项目主页： https://mxnet.incubator.apache.org/ 04 Keras Keras是一个高层神经网络API，由纯Python语言编写而成，并使用Tensorflow、Theano...总结：至今工业界和学界仍有很多人在使用Caffe，而Caffe2的出现为我们提供了更多的选择。...阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写，从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开，既适合零基础读者快速入门，又适合有基础读者理解其核心技术；写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导...一文看懂用R语言读取Excel、PDF和JSON文件（附代码） 人民日报喊你学数学！实力不允许？8本书带你入门 更多精彩? 在公众号对话框输入以下关键词 查看更多优质内容！
例如，假设你正在学习三角形几何知识，DeepSeek可以根据你提出的问题，自动提供相关公式，并结合例题进行解析，帮助你迅速理解并解决问题。...无论是通过Excel进行表格处理，还是通过更复杂的Python工具进行数据清洗与分析，DeepSeek都能为你提供强有力的支持。...作为程序员，你应该掌握如何将AI模型集成到不同平台（如Web、移动端、嵌入式设备等）上。这要求你不仅要精通Python等AI开发语言，还需要了解相关的前端、后端技术。...例如，你可以通过Flask或FastAPI将AI模型部署成API，供其他应用调用；同时，学习如何利用TensorFlow Lite等工具将AI模型部署到移动端。 3.
您可以在SciPy 1.4.0的发行说明中阅读有关更改的更多信息，但这里有一个快速摘要： scipy.fft 有一个改进的 API。...Fourier Transform Fourier 分析是研究如何将数学函数分解为一系列更简单的三角函数的领域。傅立叶变换是该领域的一种工具，用于将函数分解为其分量频率。 好吧，这个定义非常密集。...甲复数是一个数，其具有两个部分，即实部和虚部。定义这样的数字很有用的原因有很多，但您现在需要知道的是它们存在。 数学家通常以a + bi的形式书写复数，其中a是实部，b是虚部。...这意味着他们将一个实值函数作为输入，并产生另一个实值函数作为输出。 SciPy 将这些转换实现为dct()和dst()。的i*和*n变体是逆和Ñ的功能维版本，分别。...#最后 接下来还会持续跟新有关Python的文章
我们还将展示如何将非 Python 源（c,fortran或f2py）添加到安装程序中。...在本章中，我们将研究 Cython 起作用的许多原因，并且您将学习如何将 Python 代码转换为 Cython。 但是，本章不是 Cython 的完整指南。...总结 在本章中，我们了解了如何将 Python 代码隐蔽到 Cython 中。 我们还研究了一些涉及 NumPy 数组的示例 Python 代码。...这将要求您有权访问 Python 解释器中的低级控件。 在本章中，我们将研究如何使用 Python 及其扩展名 NumPy C-API 提供的 C-API 进行此操作。...本章将涉及的主题是： Python C-API 和 NumPy C-API 扩展模块的基本结构 一些特定于 NumPy 的 C-API 函数的简介 使用 C-API 创建函数 创建一个可调用的模块 通过
尽管细节不是数学教程的重点，但还是涉及了一些高等数学的基本公式和理论，如极限求解、导数的定义及其计算方法等。文章强调了数学基础在学习深度学习中的重要性。...该工具支持多数据源接入，具备强大的数据处理和可视化功能，设计界面类似Excel。支持多种报表模板，通过智能分析自动推荐合适的报表类型，并支持自定义分析。其高效的计算引擎保证了海量数据处理的性能。.../whats-new/2024/11/aws-lambda-snapstart-python-net-functions/ AWS Lambda SnapStart 现在支持 .NET。...此版本包括新的 CameraCaptureUI API、新的身份验证 API、新的后台任务支持等。....NET 9.0 如何将 JSON Schema 性能提高 32% | endjin https://endjin.com/blog/2024/11/how-dotnet-9-boosted-json-schema-performance-by
一个简单的动量交易策略的开发：你将首先按部就班地过一遍开发流程，然后从公式化建立和编写简单的程序化交易策略着手。...最后，如果你已经在金融行业工作了一段时间，你可能知道最常用于数据操作的工具是Excel。因此，你需要知道如何将Python和Excel整合到一起。...更多信息请查看DataCamp的Python Excel Tutorial:The Definitive Guide 。 当你终于在工作空间中获得数据以后，你要做的第一件事就是赶紧上手。...这一点在一些特定场景下是极其便利的，例如说Yahoo API终端发生了变动，你难以再次获取数据的情况。...通过运用pandas-datareader 或者Pandas库将保存在Excel里面的数据导入到Python。接下来需要执行的组件则是执行处理程序和投资组合。
当处理像代数公式这样的事情时，会更加微妙。如果用一个Around替换x ，那么，按照Around的规则，假设每个实例都是不相关的： ?...实际上，您可以将整个Wolfram语言视为可以从Python访问的巨型库。当然了，您也可以直接使用优美的Wolfram语言，如果需要的话，还可以创建外部API。...以下是如何将过滤器部署到一个已连接到计算机上串行端口的Arduino Uno： ? ?...在版本12.0中，可以直接访问Bloomberg和路透社的金融数据源。...Wolfram语言中具有与Bloomberg和路透社连接的架构，但必须拥有Wolfram Finance Platform及相应的Bloomberg或Reuters订阅才会被激活，这是我们构建Wolfram
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