当老板、业务向你要一份数据的时候，如果你只给出一份苍白无力的原始数据的话，那你就输了，是一个“取数工具人”无疑了！也别怪别人把咱当做“查数姑”。都说数据分析师要发挥主观能动性，以数据驱动业务，以数据赋能业务，口号谁都会喊，但是要做却不知如何下手。
在日常数据处理工作中，我们经常会使用CSV文件进行数据的导入和导出。然而，当CSV文件采用UTF-8编码时，有时候在使用Excel打开这些文件时会遇到乱码的问题，这可能会影响数据的正确性和可读性。在本文中，我们将分享如何解决Excel打开UTF-8编码CSV文件乱码的BUG问题，并提供一些实用的方法。
数据分析的结果很大程度上跟数据质量有关系，在数据采集过程中的数据清洗步骤下，对字符串的操作是最常见的场景，下面我们一起来学习下在Python中是怎么操作字符串的。
我们在使用jupter进行数据分析的时候，会接触到Matplotlib这个库，它是用来进行可视化数据分析的，在一个图中，我们常常会加入一些中文来进行说明。当我们加入中文的时候会出现下图所示的样子：
python用yagmail库做邮件推送，以及解决中文乱码问题2020.7.15 数据分析全流程中，做完的数据分析成果往往要发给领导，就想把邮件推送功能一起做了。 1、资料链接 https://zhu
CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/
matplotlib作为数据可视化的利器，被广泛用于数据分析之中，但不太友好的是matplotlib中书写非英文文字内容时，如果不事先对字体进行相关设置，会发现绘制出的诸如「中文」等均显示为「方块乱码」，而今天的内容，我们就来小小总结一下matplotlib中字体设置的常用技巧。
爬虫技术是一种从网页中获 取数据的方式，是按照一定规则，自动地抓取网页数据的程序或者脚本。除了Python可以写爬虫程序外，R语言一样可以实现爬虫功能
Python语言是一种强大而简洁的编程语言。据IEEE Spectrum消息，Python在2020年继续蝉联最受欢迎的编程语言第一名。对于刚接触Python的新手来说，配置一个容易上手又适合自己的开发环境无疑是成功掌握这门编程语言的第一步。对于Python IDE的比较和推荐，各路高手也说法不同，其中被推荐频率最高的当属Pycharm、VS Code和Jupyter Notebook了。
本人使用的是Jupyter notebook 编辑器做数据分析的，API 是pyspark,有时候需要把 pyspark DataFrame 转成 pandas Dataframe,然后转成CSV 文件去汇报工作，发现有中文导出的时候是乱码，问了运维的同事的他们已经设置成了UTF-8 的模式，我在代码里也设置了UTF-8 .
然后我们开始读取文件，在Python中提供了一个内置函数open()，它用于打开一个文件，创建一个file 对象，然后可以对file 对象进行读取操作。
Code Interpreter是一个官方的ChatGPT插件，用于数据分析，图像转换，编辑代码等。自2023年7月6日起，它已向所有ChatGPT Plus用户提供。它为OpenAI模型提供了一个在沙箱、防火墙执行环境中工作的Python解释器。重要的是，它还可以上传和下载文件。
在学完coursera的getting and Cleaning data后，继续学习用R弄爬虫网络爬虫。主要用的还是Hadley Wickham开发的rvest包。再次给这位矜矜业业开发各种好用的R包的大神奉上膝盖。。。 言归正传，拿了几个网页练手。包括对拉勾网爬了一下虫，还尝试了对国外某黄页爬虫，对ebay用户评价爬虫分析其卖家卖的东西主要在哪个价格段（我查的那个卖家，卖8.99和39.99最多，鞋子类），做了一下文本挖掘，还有爬了一下股票数据，基金买入情况等等。 之所以放拉勾网为例子，因为这个大家都比
总结总结，本文仅适用于python2.x 默认编码与开头声明 首先是开头的地方声明编码 # coding: utf8 这个东西的用处是声明文件编码为utf8(要写在前两行内)，不然文件里如果有中文，比如 a = '美丽'b = u'美丽' 中任何一种，运行前就会提示你SyntaxError，Non-ASCII character… 之类，因为python2.x的文件编码默认使用万恶的ascii 开头加上那句默认编码声明就会变成utf8，获取当前的默认编码 sys.getdefaultencoding() u
数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。在数据导入阶段，首先要确保数据的来源可靠、格式统一，并且能够满足分析需求。这通常涉及到数据清洗和预处理的工作，比如去除重复数据、处理缺失值、转换数据类型等，以确保数据的完整性和一致性。
我们编程教室的公众号就像一本厚厚的 Python 教材，涵盖了从零基础入门到 Web 开发、数据分析、图像处理、游戏开发、微信小程序等多个进阶方向的内容。六年多来的撰文和答疑，基本涵盖了一个初学者在入门早期可能遇到的各种问题。
扑克牌是我们常见一种娱乐工具，玩法千变万化，为了提高学习 Python 知识的趣味性，我构建了一个扑克牌的数据框，将用它来演示一些 Python 数据分析的功能。
摘要 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的有优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变化的，需要及时更新。 一、前言 看了网上很多的教程都是通过OCR识别的，这种方法的优点在于通用性强。不同的答题活动都可以参加，但是缺点也明显，速度有限，并且如果通过调用第三方OCR，有次数限制。但是使用本教程提到的数据接口。我们能很容易的获取数据，速度快，但是接口是变
wordcloud是优秀的词云展示的第三方库，我们可以借助wordcloud轻松实现词云图。使用Wordcloud之前需要先了解它的以下几个特点：
前几天在Python奥特曼交流群【Meiloi】问了一个文件处理的问题。问题如下图所示：这么多中文编码格式都读取不了文件csv，还有什么方法解决吗？
因为cxk的粉丝们质疑周杰伦微博没有数据 （周杰伦没有开通微博） 于是，无数隐匿江湖多年 看不下去的周杰伦老年粉开始被迫营业
OpenSOC是思科在BroCON大会上亮相了的一个安全大数据分析架构，它是一个针对网络包和流的大数据分析框架，是大数据分析与安全分析技术的结合, 能够实时的检测网络异常情况并且可以扩展很多节点，它的存储使用开源项目Hadoop，实时索引使用开源项目ElasticSearch，在线流分析使用著名的开源项目Storm。
基于其特性带来的种种优势，Python在近年来的各大编程语言排行榜上也是“一路飚红”，并成为越来越多开发者计划学习的编程语言。如今，大家最迫切关心的是，该如何利用Python构建相应的技术体系以匹配到自己的实际业务中去？
基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统，系统采用多层MVC软件架构，采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度，以及通过协同过滤及图书特征提取的方式，实现在用户与图书，用户与用户之间，发现关联性，从而实现校园图书的精准推荐功能等。
网络数据抓取是大数据分析的前提，只有拥有海量的数据才能够进行大数据分析，因此，爬虫（数据抓取）是每个后端开发人员必会的一个技能，下面我们主要盘点一下php的爬虫框架。
一、前言 📷 Go语言是一个神奇的语言。 但是我不会，我连开机都不会，Go是什么 Go to it! 这个页面上是不是很熟悉，你们在渗透扫目标的时候是不是也遇到过。 pprof是一个用于Go开发时对收集的数据分析和可视化工具 它能收集信息，也能被我们利用！ 首先要知道一些默认的功能 cpu（CPU Profiling）: $HOST/debug/pprof/profile 默认进行 30s 的 CPU Profiling， 得到一个分析用的 prof
这是以前大学时做项目出现的问题，现在把它挪上来，希望给遇到问题的未来大佬给出一些小的思路，请大佬们不要大意的帮我改正，如果出现问题或者有更好的解决方法，希望大家可以给出，谢谢！
保证数据质量之前首先要知道怎么判断数据质量的高低，或者说什么样的数据是高质量数据。
我们已经学习 urllib、re、BeautifulSoup 这三个库的用法。但只是停留在理论层面上，还需实践来检验学习成果。因此，本文主要讲解如何利用我们刚才的几个库去实战。
我们已经学习 urllib、re、BeautifulSoup 这三个库的用法。但只是停留在理论层面上，还需实践来检验学习成果。因此，本文主要讲解如何利用我们刚才的几个库去实战。 1 确定爬取目标 任何
谁是中国首富？这是每年胡润富豪榜发出时大家最关心的话题。但只关注第一位就太未免浪费这份榜单的价值了，事实上这份榜单能挖掘到的信息很多，比如：
matplotlib作为数据可视化的利器，被广泛用于数据分析之中，但不太友好的是matplotlib中书写非英文文字内容时，如果不事先对字体进行相关设置，会发现绘制出的诸如中文等均显示为方块乱码，而今天的内容，我们就来小小总结一下matplotlib中字体设置的常用技巧。
在本篇文章中，爬虫的讲解不仅仅局限于爬虫本身，还会引申至另一个重要领域：数据分析。对我们而言，爬虫的核心价值实际上在于获取数据，一旦获得了数据，接下来必然是要加以利用。数据分析便是其中关键一环，因此在爬虫的讲解之后，我们将会稍作涉及与数据分析相关的知识要点。
Python 是一种高级、通用、解释型的编程语言。它被设计为易于阅读和编写，具有简洁而清晰的语法，适合初学者和专业开发人员使用。
国内城市ID ： http://cdn.heweather.com/china-city-list.txt
前面学习了Numpy、matplotlib、pandas还没有进行一些练习和训练，这里分享我对于数据可视化的一些练习 此次代码和数据我会打包上传，感兴趣的uu可以去下载
一、前言 Go语言是一个神奇的语言。 但是我不会，我连开机都不会，Go是什么 Go to it! 📷 这个页面上是不是很熟悉，你们在渗透扫目标的时候是不是也遇到过。 pprof是一个用于Go开发时对收集的数据分析和可视化工具 它能收集信息，也能被我们利用！ 首先要知道一些默认的功能 cpu（CPU Profiling）: $HOST/debug/pprof/profile 默认进行 30s 的 CPU Profiling， 得到一个分析用的 profile 文件 📷 📷 $HOST/debug/ppro
5月12日起，一款勒索软件在全球较大范围内传播，感染了包括医院、教育、能源、通信、制造业等以及政府部门在内的多个领域，我国一些行业和政府部门的计算机也受到了感染，造成了一定影响。 事件发生后，公安、工信、教育、银行、网信等有关部门都立即做了部署，对防范工作提出了要求。安恒信息、奇虎360、腾讯、安天、金山安全、远望等相关企业迅速开展研究，主动提供安全服务和防范工具。各相关媒体做了大量报道，对提高全社会的防范意识、遏制勒索软件发挥了重要作用。目前，该勒索软件还在传播，但传播速度已经明显放缓。各单位和安全企业在
Web数据分析是一门多学科融合的学科，它涉及统计学、数据挖掘、机器学习、数据科学、知识图谱等领域。数据分析是指用适当的统计方法对所收集数据进行分析，通过可视化手段或某种模型对其进行理解分析，从而最大化挖掘数据的价值，形成有效的结论。
之前我们介绍了使用matplotlib绘制柱状图等图像，这篇文章我们将介绍使用matplotlib绘制饼状图，并且我们将介绍使用matplotlib绘制不同类型的饼图，下面我们直接开始绘制。
相信经常做表的小伙伴，总会遇到Excel的格式转换问题，那么其实只要你通过以下几个方式，即可快速实现文件格式的转换，不信的话接下来就带各位一起看看吧！
Python中有很多常用的数据分析函数，可以帮助我们对样本有一个初步的认识，比如describe()函数，可以很方便地生成每个变量的最大值、最小值、分位数等。
这篇文章，是专门为那些 "刚学习" Python爬虫的朋友，而专门准备的文章。希望你看过这篇文章后，能够清晰的知道整个"爬虫流程"。从而能够 "独立自主" 的去完成，某个简单网站的数据爬取。
糖豆贴心提醒，本文阅读时间8分钟 今天我们来讲一个关于Kmeans聚类的数据分析案例，通过这个案例让大家简单了解大数据分析的基本流程，以及使用Python实现相关的聚类分析。 1.Anaconda软件的安装过程及简单配置 2.聚类及Kmeans算法介绍 3.案例分析：Kmeans实现运动员位置聚集 如果你刚刚接触大数据，相信本文会对你有一些帮助。 一. Anaconda软件安装及使用步骤 我准备使用Anacaonda软件来讲解，它集成了各种Python的第三方包，尤其包括数据挖掘和数据分析常用的几个
CSV（ Comma-Separated Values，逗号分隔值）是存储表格数据的常用文件格式。
在github上找轮子得时候，发现了这么一个项目：Kumo(项目地址：https://github.com/kennycason/kumo)，
数据森麟公众号收到读者来稿，一篇关于《爱情公寓》电影版的数据分析，在此向张凡幸同学表示感谢。
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