在大数据时代，混乱的、无结构的、多媒体的海量数据，通过各种渠道源源不断地积累和记载着人类活动的各种痕迹。探索性数据分析可以成为了一个有效的工具。 美国约翰·怀尔德杜克（John Wilder Tukey）1977年在《探索性数据分析》（Exploratory Data Analysis）一书中第一次系统地论述了探索性数据分析。他的主要观点是：探索性数据分析（EDA）与验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis ）有所不同：前者注重于对数据进行概括性的描述，不受数据模型和科研假设的限
我们知道在研究问题时，分组是很重要的，有分组才有故事可讲。比如，两块田一块施肥一块不施肥，可以做比较嘛。在单细胞数据分析中用到较多的数据分组技术是聚类（clustering），这里面有很多的喜怒哀乐，因为聚类是无监督的，而且可以聚成不同的层次，在第一次聚类后，又可以对亚群聚类，真是子子孙孙无穷匮也。这也是单细胞数据分析的魅力所在：不同层次的聚类就像剥洋葱，剥着剥着，说不定就泪流满脸了呢？
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。 调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 1数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。 调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致
在算法工程师的日常工作中，探索性数据分析(Exploratory Data Analysis)是一种常见的任务。通过分析数据的缺失情况，分布情况，以及和标签的相关性等，数据EDA可以帮助算法工程师评估数据的质量，了解数据的特点，为特征工程提供方向指引，并对后续建立的模型能够达到的效果上限形成初步预期。
SPSS软件是一款功能强大的数据分析软件，它可用于数据预处理、描述性统计分析、探索性因子分析、多元回归分析和非参数检验方法等。对于研究人员来说，掌握SPSS软件能力，不仅可以提高研究效率和质量，还能够为学术研究和商业决策提供更加精准的分析结果。
数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。
熟悉pandas的童鞋估计都知道pandas的describe()和info()函数，用来查看数据的整体情况，比如平均值、标准差之类，就是所谓的探索性数据分析-EDA。
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
从今天起，小C会开始每天推送一篇数据分析在各个行业的应用。大家有好的文章也欢迎推荐给我们。共同学习，一起进步。 1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。如同凯文·凯利在《失控》一书中所描述的，网络的出现，宣告着乌合之众登上历史大舞台，原来只能“一将功成万骨枯”的炮灰生命其历程或将从此改变。网络的出现极大改变了社会之间的关系，在这样一个类似于神经网络架构的社会中，无数“神经元”通过传递汇聚信号形成较为统一的“命令”而控制“躯体”的“运动”，它们通过不断发散又不断汇聚信息的机制，成就了无数个体思维的综合而成的群体智慧进而造就统一的群体活动。 网络已经深入到我们
许多人已经看到了数据分析行业的普及和良好待遇，但是他们不知道数据分析师的具体薪水。对于这个问题，我们需要分析三个方面，第一是数据分析师的薪水是如何分配的。其次是不同城市的工资水平如何；第三方面是数据分析师的薪水如何随着教育和经验的变化而变化。带着这三个问题，亿信华辰小编将与您一同讨论。
前言：建模的过程和方法，不断地被开发和完善，你可能会说不同的数据类型，不同的业务场景，不同的需求，都会有不同的建模方法，我很赞同。但是我想说，不管你的数据是什么，要在大数据中建立自己的数据模型这其中的套路还是有规律可寻的。
编者按：2012年10月《哈佛商业周刊》上面发表了一篇专栏，文章称“数据科学家”是21世纪最最性感的工作。在美国，数据科学家的年收入已超过律师和医生，无怪乎有人惊呼“告诉你的孩子不要成为医生而要成为数
数据科学最重要的内涵是用科学的方法来研究数据。数据科学是在数学、统计学、计算机科学等相关学科的支撑下对数据开展研究和应用的学科，它包括数据采集、数据管理、数据治理、数据分析、数据可视化、数据伦理和数据应用等数据处理全流程，其中，数据分析是对数据进行详细研究和概括总结，进而提炼有价值信息的过程。
许多人试图进入与数据相关的领域；但是，由于分支学科之间有很多交叉和混淆，网络上也有很多可用的资源，有的人可能会迷失方向，究竟从哪里开始呢？许多人最终学习了一套通用的技能，成为了数据科学通才。
数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据来发现数据中隐藏的信息和关系的一种方法。数据分析的目的是为了提供洞察力和指导决策。
Pandasgui是一个开源的python模块，它为pandas创建了一个GUI界面，我们可以在其中使用pandas的功能分析数据和使用不同的功能，以便可视化和分析数据，并执行探索性数据分析。
数据可视化是对数据的图形化描述，正如图片中所示，数据可视化是可视化中的一种，属于定量再现，回答是什么的问题。例如今年做的最好的销售是谁？今年销量最差的产品是什么？新的业务线在整个利润中占比多少？
数据分析是通过统计和逻辑方法对数据进行检验和转换，以揭示有用信息、得出结论并支持决策的过程。数据分析的主要步骤包括数据获取、数据清洗、数据探索性分析（EDA）、数据建模和数据可视化。
实际工作中，我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘，发现模式规律。对于算法工程师而言，一个有效的 AI 算法系统落地，不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。
探索性数据分析已失势，Pandas-profiling万岁！用更省力的办法完美呈现你的数据。
(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。
或多或少，隐隐约约地我们都有自己出本书的念头。写一本书除了内容，还有一部分是这本书的结构：先写什么，后写什么。
一年一度的秋招已经打响了发令枪，从去年的薪酬排行来看，算法工程师和数据分析等工作排在前列，很多相关专业的学生一直在自学一些网络上的公开课并阅读一些专业书籍，比如“西瓜书”、“花书”等，如果你现在仍然什么也没有准备的话，然而还想从事数据科学领域这个似乎令人望而生畏的工作话，现在就要抓紧补补相关的知识了。在这里要提示一点，自我完善的知识不要局限于数据分析相关的知识，还要额外补充下相关领域的知识。另外，简历上展示个人技能的最佳方式是使用技能组合的形式，这样能让雇主相信你可以使用你已经学习的技能。为了展示这些技能，以下是你应该着重补充的5种数据科学项目组合类型：
在博彩游戏中练出了数据分析的技能，构建了网络应用程序分析美国和墨西哥的博彩机器的表现。在涉足创业、互动媒体、记者等行业后，他搬到硅谷，在Ning和LinkedIn从事构建分析型应用的工作。Russell现在是Data Syndrome的首席顾问，他帮助公司使用本书所介绍的原则和方法构建分析型产品。
Linux以其强大的命令行称霸江湖，Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析，在需求和数据都不太明确的环境下，使用各种命令进行一次探索与挖掘。从基础的文件查看到简单的统计，再到一些常用的探索性分析命令，其目的都只是为了更好的做数据分析与挖掘而已。 01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说，数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖，因此，Shell命令也是数据极客的必修兵器。 利用Linux命令行的几个命令，就可以完成一些简单的统计分析工作，比如利用w
本文利用Python对Amazon产品的反馈对数据文本进行探索性研究与分析，并给出结论。
通过本文，你将知晓如何利用 Pandas 选出指定类型的所有列用于后续的探索性数据分析，这个方法在处理大表格时非常有用（如列非常多的金融类数据），如果能够较好的掌握精髓，将能大大提升数据评估与清洗的能力，为后续建模提供高质量的数据。
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
网上找到了一份电信流失的客户数据，主要包括客户基本信息表、客户通话情况表、话费方案表、客户是否流失标记表。
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
解决痛点：本文为大家总结了，面试中常会问到的10道业务侧数据分析思路题，对于准备跳槽的你相信会有很大帮助。
在足球世界中，背后隐藏着丰富的数据宝藏，记录着球队的兴衰、球员的崛起与衰落，以及比赛瞬息万变的情境。随着数据科学的崛起，越来越多的数据被收集并变得容易访问，为足球爱好者和专业分析师提供了深入了解这个美妙运动的机会。
本章的目的是为读者提供理解基因组学所需的一些基础知识。需要说明，这绝不是对这一学科的完整概述，而只是一个简单的总结，它将帮助非生物学相关专业的读者理解计算基因组学中反复出现的生物学概念。熟知基因组生物学和全基因组定量分析的读者可以自由跳过这一章或大致浏览一遍。
近日。在腾讯内部分享会上，游戏数据分析组的高级游戏测试工程师为我们分享了质量数据分析对于游戏留存的影响。让我们更加深入的了解游戏质量数据分析的重要地位。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
在数据科学中，我们使用大量不同的数据集来对世界做出结论。在这个课程中，我们将通过计算和推理思维的双重视角，来讨论数据科学的关键原理和技术。实际上，这涉及以下过程：
最近有很多朋友找我要数据分析的案例，希望获得包括需求分析、数据清洗、数据采集、基本的描述性分析和探索性分析、数据可视化、数据建模等等全流程的案例。于是我是就花了时间，对这部分内容做了构思，就有了如下的数据案例资料，这些案例包括了常用的数据分析方法、统计学运筹学知识、数据采集、数据分析案例，并且会在半年内在我的知识星球内分享完毕。
主要是因为我们依赖于这个V4的版本的Seurat流程做出来了大量的公共数据集的单细胞转录组降维聚类分群流程，100多个公共单细胞数据集全部的处理，链接：https://pan.baidu.com/s/1MzfqW07P9ZqEA_URQ6rLbA?pwd=3heo，而且也有海量的配套视频教程在b站，视频号等渠道，基本上大家能看到的中文笔记都是我们分享的。。。。
统计学分析软件STATA是一款非常有效的工具，被广泛应用于各种学术和商业领域。它具有许多独特功能，可以在数据分析的过程中提供有价值的帮助。本文将介绍STATA软件的四个主要独特功能，并结合实际案例来说明其优点。
今天就单独用一篇实操文章来讲解一下如何做一次完整的数据可视化分析，全部过程大约耗时30分钟。
这是2018年夏天，一位美国数据科学家在申请工作时的“作业”，完整的英文版作业在:
这是一个机器学习的完整流程，附代码非常全，几乎适合任何监督学习的分类问题，本文提供代码和数据下载。
也许你一直在学习数据科学，也熟读了一大堆教科书，但要获得数据科学相关的职位，你还需要向雇主展示自己的技能水平。最好的方式是作品集，你可以借此向雇主表明你所一直学习的技能能够用于工作中，为公司创造价值。要展示自身技能，这5种类型的数据科学项目可供参考：
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