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蚊子:如何成为一名合格的数据分析师?

随着经济的快速增长,各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长,与此同时,数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢? 或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢?我们可以从软件与硬件两方面来衡量一个数据分析师是否优秀?是否合格? 如何成为一名合格的数据分析师 ? 3.懂分析分析是指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效的开展数据分析。 不论简单还是复杂的分析方法,只要能解决问题的方法就是好方法。 4.懂工具 懂工具是指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具。 以上就是一名优秀数据分析师所需要具备的基本素质和能力,软件要求相对硬件要求来说更为重要,想成为一名优秀数据分析师并不是件容易的事。 来源:蚊子数据分析 微信号:wzdata

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数据分析实验(上)

目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 一、数据准备 本次实验,是通过实验方法,练习数据清洗方法和聚类分类,使用工具包 数据下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data 背景:对用户数据分析,通过聚类方法找出哪些人口统计信息与人群收入高低有关联 二、缺失值处理 通过上面可以看到,数据非常的脏乱,因此需要对数据进行一些清洗工作。但是开始工作前,我们需要了解我们的数据,字段的含义以及数据分布情况。 因此顺着这条思路,接着往下分析。 将workclass为空和age对比分析 ? 以及workclass非空和age的对比分析 ? 从分布看,数据在USA上存在严重的偏态行为,而且存在很多占比的的城市,因此后面可以考虑对部分进行合并处理。 和之前方法一样,我们先对出现缺失值的数据进行进一步观察。 ?

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    数据分析实验(下)

    目录 一、数据准备 二、缺失值处理 三、清洗数据 四、聚类分析 五、结果评估与分析 三、清洗数据 对categorical data特征进行观察。 发现很多特征属于偏态分布或分类太多,对于我们进行分析是非常不利的,因此需要对部分数据合并。 1)workclass 在进行合并时。一些和我们分析的目标相关的关键信息是需要单独保留的。 2)对education分析 ? 学校教育对于个人的收入还是有比较大的影响的,但是7th-8th和9th似乎差别不太,这里就需要对于美国教育有一定的了解才能够准备的对结果合并。 处理好之后的数据如下: ? 是不是以为就结束了,但是还有一步没做,目前的结果并不能直接放到模型中,还需对特征,转变哑变量,利用pd.get_dummies处理。 到此,数据清洗和缺失值的处理的过程就全部完成了。 四、聚类分析 在做聚类之前,需要做特征选择,选出一些和income相关性高的特征出来,再做聚类分析。这样聚类得到的结果可信度高。

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    数据科学技巧2:数据画像分析

    阅读完本文,你可以知道: 1 利用pandas_profiling库生成数据画像 "对于AI,我们不去改变,我们就会改变。" 第二个数据科学技巧:数据画像分析。 我们使用pandas_profiling库可以快速地对原始数据进行画像和分析。 一 notebook代码 ? 二 运行结果 数据画像报告包括五个部分 第一部分:概况分析 ? 第二部分:变量分析 ? 第三部分:相关性分析 ? 第四部分:缺失值分析 ? 第五部分:抽样数据检视 ? 你若是想快速了解你的数据,并且数据规模不是很大,可以采用这种方法来解答。

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    Python数据分析鲜肉粉丝情况数据预处理数据分析

    前段时间在有讲上分享了一个微博粉丝爬虫的代码,爬取的是吴亦凡的部分粉丝(不要问我为什么选择吴亦凡),今天把数据来出来简单分享下,看看吴亦凡盆友的粉丝妹子多,还是汉子多,嘿嘿。 数据预处理 首先,我们读入数据: import pandas as pd import pymysql conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root 由于爬虫中断过,出现了一些重复数据,我们要去重掉。 weibo = weibo.drop_duplicates() weibo ? 这样我们就完成了简单的数据处理啦。 数据分析 看看男女比例情况 ? 广东的粉丝是最多的,由于只是数据量不多,也不能说明太多问题,大家看看就好。

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    《Pandas数据分析技巧手册》

    你好,我是 zhenguo 之前我写过一个 《Pandas数据分析技巧手册》,一共21个,现在我做成web版,更加方便大家随时随地去学习,网址如下: http://www.zglg.work/pandas-exercise 点击http://www.zglg.work/pandas-exercise/,学习《Pandas数据分析技巧手册》web版本:

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    xarray系列|数据处理和分析技巧

    数据读写 简单说一下数据读写的问题,这里说的主要是批量文件读写。 数据处理 数据处理的内容比较多,这里主要以数据的索引、筛选为主,关于数据的插值和统计计算以后再说(又拖了一次,哈哈) 第一个要说的是后台留言询问的,如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据 2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大,而且内置了很多语法糖,比如按照季节筛选和计算,这些官方文档说的都非常详细,以前也说到过 xarray系列|教你更高效的进行数据处理和分析 有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析,比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大,以后单独细说。 其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题,可以直接 google 搜索,而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接,节省时间。

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    Pandas 数据分析 5 个实用技巧

    我攥了很久才汇总出这个技巧系列手册,现暂命名为:《Pandas数据分析技巧系列手册1.0》 我会一篇5个技巧陆续推送出来,如果可以欢迎星标我的公众号:Python与算法社区 技巧1:如何使用map 技巧2:使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析,自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据技巧,在某列上使用 replace 方法和正则,快速完成值的清洗。 3:使用 melt 如何对数据透视分析技巧4:已知 year 和 dayofyear,怎么转 datetime? 这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。

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    数据分析4要素,轻松掌握“套路”!

    要做一名优秀数据分析师,首先对数据分析岗位有基本的概念,其次,要明白数据分析中有哪些套路和方法,如此,才能举一反三,才能不同场景数据分析切换自如。下面我们高屋建瓴,抽茧剥丝般讲讲数据分析四大要素。 任何数据分析过程都逃不掉四大要素 任何数据分析过程都包括四大要素:场景+数据+工具+方法,数据分析起点必须来源于某个场景下的需求,根据需求目标(场景),搭建分析框架(方法),提取需要的数据指标(数据), 因此,excel是最基础也最常用的分析工具,数据分析师必须要好好掌握;数据分析完成后,通常要把成果展示给听众,ppt是非常好的选择,数据分析报告ppt不像营销同学做的花哨,形式为辅,核心是结论、信息传达 04 方法 · 数据分析思维 数据分析方法包括两个层面,一个是数据分析思维层面,另一个是套路层面,常用的数据分析思维有: 1. 市场营销:市场营销核心分析思路是影响面,以及投入产出比(roi)。 以上就是数据分析4要素,希望您对数据分析岗有全面的了解。

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    Pandas 数据分析 5 个实用技巧

    Python与算法社区 第443篇原创,干货满满 值得星标 你好,我是 zhenguo 我攥了很久才汇总出这个技巧系列手册,现暂命名为:《Pandas数据分析技巧系列手册1.0》 我会一篇5个技巧陆续推送出来 技巧2:使用 replace 和正则清洗数据 Pandas 的强项在于数据分析,自然就少不了数据清洗。 一个快速清洗数据技巧,在某列上使用 replace 方法和正则,快速完成值的清洗。 3:使用 melt 如何对数据透视分析技巧4:已知 year 和 dayofyear,怎么转 datetime? 这也是我们在数据清洗、特征构造中面临的一个任务。

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    疫情数据分析与展示--程序版

    最近闲着无聊,来研究下程序。 将疫情数据使用程序来做展示, 本人菜鸟一枚,只做学习,望大佬批评指正。 1、找到疫情数据接口,以腾讯提供的接口为例。 打开腾讯疫情数据实时更新,按f12找到以下页面: ? 2、对图中http请求进行分析,找到获取新冠病毒数据信息的链接, 经过检查分析发现如下链接: ? 3、访问次链接得到数据如下: ? 发现数据有点乱,可以找Json解析软件整理下格式。 4、接下来就是将数据解析,获取有用信息,渲染到程序页面, 先看下效果图: ? 程序 index.wxml代码: <view class="container"> <view class="head"> <view class="title">全球疫情数据</view

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    xarray系列|数据处理和分析技巧

    数据读写 简单说一下数据读写的问题,这里说的主要是批量文件读写。 数据处理 数据处理的内容比较多,这里主要以数据的索引、筛选为主,关于数据的插值和统计计算以后再说(又拖了一次,哈哈) 第一个要说的是后台留言询问的,如果从daily的nc文件中抽取某些年份1-4月的数据 2, 3, 4])) 其实xarray 在时间序列处理方面的功能非常强大,而且内置了很多语法糖,比如按照季节筛选和计算,这些官方文档说的都非常详细,以前也说到过 xarray系列|教你更高效的进行数据处理和分析 有效结合 xarray 和 pandas 能够更好的进行数据处理和分析,比如在不规则数据索引时。不要想单独利用某一个工具实现所有功能。 其中涉及到的一些点展开说的话篇幅太大,以后单独细说。 其实数据处理和分析过程中会碰到很多问题,可以直接 google 搜索,而不是百度之类的搜索引擎。因为 google 给出的搜索结果更简单直接,节省时间。

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    Python数据分析及可视化-测验

    显示前十行数据用chipo.head(10)即可。 x_list是x轴标记点,数据类型为列表;xticks_list是x轴标记点显示值,数据类型为列表; rotation设置为90,是x轴标记点显示值以右边为轴逆时针旋转90度。 显示前五行数据用chipo.head()即可。 显示前五行数据用chipo.head()即可。 :将第五步数据中的标点符号去掉(用正则) text3 = re.sub('[^\w\s]', '',text2) display(text3, '去掉标点的数据') 4.7 第七步:将第六步的数据全部转换成小写并转换成列表

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    数据分析案例(三):调查问卷(python)

    数据导入与列联表 将数据存储为csv格式,导入python。并且计算顾客和店主对商业街魅力的支持情况,生成列联表。 接下来分析顾客和店主对吉祥物的选择上是否有分歧。 没填答案的顾客太多,且几乎所有店主都选择了萌系美少女,选传统吉祥物的只有3人,数据分析中,存在不足5的频数,要尽量避免使用卡方检验。顾客回答两边基本一样多,且很多人没有填答案,证明顾客对这个不感兴趣。 结合回答6的分析,顾客更期待的是促销。因此,与其设计吉祥物,不如搞一些打折促销的活动。 几个概念 独立性检验:分析列联表2个属性之间是否存在关联性的方法。 后台回复“面包”,可获得本例中数据 ---- 机器学习养成记

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    Kaggle影评数据集,Python数据分析例子1-4

    1 了解数据 数据来自kaggle,共包括三个文件: movies.dat ratings.dat users.dat movies.dat包括三个字段:['Movie ID', 'Movie Title 依次导入其他两个数据文件 users.dat: users = pd.read_csv('.

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    浅谈分析

    波的发展历史与驱动 傅里叶变换 短时傅里叶变换 波变换 傅里叶变换 波变换 三种变换的对比 波变换 离散波变换 连续波变换 波的多分辨率阐述 信号空间 尺度函数 多分辨率分析 多分辨率流程 本文首先介绍了从傅里叶变换到波变换的发展史,然后着重强调了波变换的两种作用——时频分析和多分辨率分析,最后讲了一下吉布斯效应等相关知识。 对于分析,首先提出想要的性质,然后推导出基函数。 )和建立索引结构的困难(空间索引结构往往面临着“维度灾”),因此有对其进行数据压缩的需求,即对高维数据进行降维,傅里叶变换和波变换都可以用来做这件事,具体说来就是,傅里叶变换用不同频率的三角函数的和去拟合原始信号 所以分析或者说波变换要做的就是将原始信号表示为一组波基的线性组合,然后通过忽略其中不重要的部分达到数据压缩或者说降维的目的。

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    数据分析从业者必看!10 个加速 python 数据分析的简易技巧

    AI 开发者按,一些小的技巧在编程领域可能会非常有用,在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文,分享了在数据科学中非常实用的 10 个技巧。 其中,有些可能是相当有名的,有些可能是新的,但我相信下次您从事数据分析项目时,它们会非常有用。 这是对 pandas 数据帧进行探索性数据分析的一种简单快速的方法。pandas df.describe()和 df.info()函数通常用作 EDA 过程的第一步。 但是,它只提供了非常基本的数据概述,对于大型数据集没有太大帮助。另一方面,pandas 分析函数使用 df.profile_report()扩展 pandas 数据帧,以便快速进行数据分析。 对于给定的数据集,pandas 分析包计算以下统计信息: ?

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    翻译 | 简单而有效的EXCEL数据分析技巧

    这款软件不仅具备基本的数据运算,还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域,例如:金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说,EXCEL可以被当做一款入门的软件。 在这篇文章中,我将会提到一些关于EXCEL使用方面的技巧,从而可以节省你宝贵的时间。同时,这篇文章也适合热衷于提升自己的数据分析技能的人。 在数据分析的项目中,这些函数对于将不同大小写形式的内容转换成统一的形式将会非常有用。否则,处理这些具有不同特征的内容将会非常麻烦。 通常,当你将数据库中的数据进行转储时,这些正在处理的文本数据将会保留字符串内部作为词与词之间分隔的空格。并且,如果你对这些内容不进行处理,后面的分析中将产生很多麻烦。 ? 6. 后记 EXCEL作为使用最广泛的数据统计分析软件,无论你是小白还是资深用户,总会有一些东西值得你去学习。

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