这边我先简单的用自带的数据分析功能简单的分析一下，后面用SPSS去分析 ? 这个地方我选择本次要分析的问卷，恋爱观 ? 最上面可以进行一些简单的设置，这边先不管。 我们继续~ ?...对于回答时间是40s以下的数据，可以认为是敷衍。这种数据理应在数据分析前期被剔除。 还有2000多秒的情况，一是网络故障，二是手机锁屏，三是睡着了。也要剔除，这个是秒换算分钟是40多分钟。 ?...家庭的教导比老师的教诲多，看来在爱钱观念的塑造上面，家庭的影响确实一个很重要的来源 ? 这个问题好有趣呀，我要好好的写一下。 1.35%的小可爱们会大胆的追求，喜欢就去追求，我欣赏这样的人。...因为数据的特殊性，用SPSS做不了对元素分析，只能定性研究 ? 多数人认为有影响。怎么说呢~门当户对 ? ? 大部分人还是认为分手了就离开。...分析数据一览
他们认为在开始使用 python 分析数据之前，必须熟悉编程概念。...资深数据分析师 Manu Jeevan 认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用 python 来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。...如何使用 SQL 和 python 数据有组织地驻留在数据库中。因此，你需要知道如何使用 SQL 检索数据，并使用 python 在 Jupyter Notebook 中执行分析。...要了解这一点，你可以在计算机上安装 SQLite 数据库，并在其中存储一个 CSV 文件，然后使用 python 和 SQL 对其进行分析。...结论 最后一步是做一个涵盖上述所有步骤的数据科学项目。你可以找到你喜欢的数据集，然后提出有趣的业务问题，再通过分析来回答这些问题。但是，请不要选择像泰坦尼克号这样的通用数据集。
被业界称之为“数据二十条”的中央文件——《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》首次将“企业数据”作为一种与“公共数据”、“个人数据”并列的独立数据类型，“企业数据”概念自此正式进入政策话语体系...从义务主体 到权利主体的观念拓展 此前，各界对于企业数据的关注，更多落脚于企业对于数据的安全保障义务，特别是对于互联网企业来说，对其平台用户的个人信息的保护义务。...从“事后司法救济” 到“事前权利保障”的观念拓展 在“数据要素 ”政策体系拉开序幕之前，企业围绕数据的权益纠纷主要通过司法路径解决。...），传统产业在实现数字化的升级转型过程中，通过数据的加工分析，实现降本、增效和业务创新[13]。...从当下实践观察，数据的主要价值主要还是体现在两个方面：一是支撑业务系统运转，实现业务的有效贯通；二是通过数据加工分析揭示出更深层次的规律，使得生产、服务、治理等环节的决策更加精准有效。
过去当我们开发一个企业应用的时候，我们经常首先会考虑的是“我们怎么和数据库交互”？最近的一两年来，人们慢慢的开始转变了，可能要问“我应该用哪种类型的数据库？是用关系数据库还是NOSQL数据库”。...然而，我们是不是应该再更进一步，是不是要开始问“我们要不要使用数据库”？ 企业应用程序的一个关键特征是需要存储长期数据，这自然导致人们首先想到数据库。毕竟负责把数据持久化是数据库主要做的事情。...而且更重要的是，这意味着你可以摆脱那些和数据库映射的相关代码，也不用担心内存状态和数据库状态之间的同步。 但是说了上面那么多，并不意味着我们就甩手掌柜什么都不用担心了。...过去数据库支持事务性的并发能力，现在你也要做一些事情支持并发。 另一个相当明显的限制就是，你必须要有更多的内存来保存你的数据。 很多情况下都可以使用内存镜像，下面就来举几个例子。...像这样的做法已经被使用了很多次，也被无数次的推荐，但从来没引起主流的重视，通过数据库来持久化数据依然是更常见的做法。 我听说过内存镜像的一个问题是迁移。
王融 腾讯研究院首席数据法律专家被业界称之为“数据二十条”的中央文件——《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》首次将“企业数据”作为一种与“公共数据”、“个人数据”并列的独立数据类型，“企业数据...从义务主体到权利主体的观念拓展此前，各界对于企业数据的关注，更多落脚于企业对于数据的安全保障义务，特别是对于互联网企业来说，对其平台用户的个人信息的保护义务。...从“事后司法救济”到“事前权利保障”的观念拓展在“数据要素 ”政策体系拉开序幕之前，企业围绕数据的权益纠纷主要通过司法路径解决。...），传统产业在实现数字化的升级转型过程中，通过数据的加工分析，实现降本、增效和业务创新[13]。...从当下实践观察，数据的主要价值主要还是体现在两个方面：一是支撑业务系统运转，实现业务的有效贯通；二是通过数据加工分析揭示出更深层次的规律，使得生产、服务、治理等环节的决策更加精准有效。
重点在于轻量级和中小型业务管理系统的快速实现，如数据采集、工单维护、数据分析等功能。
作者：xiaoyu 知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/pypcfx 介绍：一个半路转行的数据挖掘工程师 ▍前言 当大家谈到数据分析时，提及最多的语言就是Python和SQL。...Python之所以适合数据分析，是因为它有很多第三方强大的库来协助，pandas就是其中之一。...我们知道pandas的两个主要数据结构：dataframe和series，我们对数据的一些操作都是基于这两个数据结构的。但在实际的使用中，我们可能很多时候会感觉运行一些数据结构的操作会异常的慢。...将datetime数据与时间序列一起使用的优点 进行批量计算的最有效途径 通过HDFStore存储数据节省时间 ▍使用Datetime数据节省时间 我们来看一个例子。...你真的只想做一次，而不是每次运行你的模型，进行测试或分析。 你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理，然后将数据存储在已处理的表单中，以便在需要时使用。
错误观念1：互联网连接是万能药 第一个误解是SD-WAN是一种基于互联网的技术，不能使用其他类型的WAN接口。 人们希望SD-WAN框架可以使用到任何网络连接类型，并具有安全性和流量优先级。...错误观念3：一个比另一个好 SD-WAN框架有用户友好型的设置和管理模型以及各种各样的连接选项，这些特点体现了SD-WAN灵活性。...广域网优化关注的是数据包的压缩，数据缓存和TCP优化。SD-WAN服务提供更直接的流量处理，在带宽，丢失和延迟方面具有额外优势。
面试个把月，仿佛被否定了毕业以来的各种观念 前言 这不是一篇面经，面经的知识点已梳理到 gitbook.dasu.fun 这只是一篇面试之后的感想 因为在这差不多一个月的时间里，面试了几十场、十来家公司...，收到的反馈直接让我有点怀疑自己，简单点说，也就是面到自闭了 说得难听点，仿佛自己毕业以来所做的选择，所持有的观念都被否定了一样，让我一度很怀疑，毕业三年，自己都做了啥 所以，经过这次面试，想把一些我踩过的坑...因为这个时候，我持有一种观念：我可以一直在这个公司干下去的啊，感兴趣的工作、惬意的生活，即使咸鱼点，又有什么关系 如果你的工作稳定、你追求的生活如此，那这种观念我没觉得有什么不对 但现实往往就是有很多意外...这是一种很不好的观念，因为到了后期，领导因为暂时抽不出人手做交接，就因为我做过 Android，有 Java 基础，硬是让我去交接后端项目 我也不会拒绝，也不会思考这样的工作是否会对自己有不好影响，就是接了工作...，想着就是既然是领导安排，那我做就是，尽量做好就可以了，所以也做了一小段时间的后端工作 这真的是非常不好的观念，你应该思考你所做的工作是否是在你职业规划内，是否对你职业发展有所帮助，不能一味的只听从领导安排
数据分析是数据时代和数据经济里面的“硬实力”，数据分析有一套系统的科学的方法论，简称为“数据分析框架”。 数据分析是什么？为什么要掌握和应用数据分析呢？每一位数据人在玩数据的路上，都可以问问自己。...关于数据分析是什么，可以阅读这篇文章《数据分析到底是什么》 1 数据分析框架，数据分析的方法论和指南针。 ? 2 数据分析流程，数据分析的思考路线和工作步骤。 ?...说明：这两图片摘录埃森哲数据分析方法论 看了数据分析框架和数据分析流程图，数据人很容易想到IBM公司的数据挖掘标准：CRISP-DM，标准如下图所示： ?...这个标准就是数据分析框架和流程的源泉，关于这个标准简要说明如下。...，评价结果，重审过程 部署（deployment）：分析结果应用 俗话说“实践出真知”。
数据读取 理解数据 数据清洗 数据分析 1、数据读取 #导入相关模块 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as...发现存在异常数据，这里需要对不相关的职位进行去除 df=df.loc[df.position.str.contains('数据|分析|Data|算法|Bi|ETL')] df.shape[0] 3423...考虑数据类的岗位有数据运营、数据挖掘、商业分析师、算法工程师、ETL工程师等 salary_range字段清洗 #观察salary_range字段 df['salary_range'].unique(...4、数据分析 整体思路 数据类岗位整体需求 城市、学历、工作经验对薪水的影响 不同岗位对应的学历要求、薪水分布情况 公司一般会用什么福利待遇来吸引求职者 不同岗位要求的关键技能点是什么 1、数据类岗位整体需求...+list_tag4+list_tag5).value_counts() #数据分析职位相关技能 #数据挖掘职位相关技能
近日Gartner总结了十大最危险的云计算错误观念如下： 一、云计算就是为了降低成本 虽然云计算价格在不断下降，尤其是亚马逊、微软、Google等云计算巨头的价格大战导致IaaS等云计算服务价格不断降低...实际上云计算只是手段而不是目标，云计算策略需要首先弄清楚业务目标，然后再去分析云计算的收益和风险控制。...六、云计算的安全性比企业内部IT系统差 人们通常认为云计算的安全性是要差一些的，这实际上只是信任问题，而非基于事实和分析。...实际上，直到今天，公有云的安全入侵事件非常罕见，而企业IT系统和数据中心的大规模数据泄漏事件则是屡见不鲜。...八、云计算=数据中心 绝大多数云计算策略都不会完全关闭数据中心将一切都转移到云端，实际上云计算和数据中心没有对等和替代关系。数据中心有数据中心的用处，云有云的用途，两种并不矛盾。
小编经常看到人们谈论错误金钱或感情观念，但工程师在FEA的工作中的某些刻板印象，就提到的很少了 小编回顾了我之前有关有限元方面的文章和我过去与厉害的工程师的交流得到的结果，最后收集了7个关于画网格的错误观点...这是错误的观念，详情请看下图： 采取不同的网格绘制方式，得到的结果差距其实非常大！！！ 观点2：画网格只要点击“画网格”就行 卖FEA软件的公司倒是总是希望你会相信“一个按钮就足够了”的这种鬼话。...观念5：每次都画三维网格 有些人在画网格的时候脑海里只有一种网格的概念——3D立体网格 这类人的特点是：无论他手上是什么类型的模型，他们的第一反应就是把它用3D立体网格进行划分，然后进行仿真工作。...当然，CAD建模也是非常重要的~ 观念7：我要画一个完美的网格 最后，如果你是一个完美主义者。。。。花时间去创造一个完美的网格，有时候也不好！ 你必须根据你的仿真的目标和你想要得到的结果来创建网格。...其实工程师们需要的是在最短的时间内获得关于一个机械系统中的有价值的物理数据。 所以说：工程师不是艺术家！！！
从职场生涯看，成为某领域的数据专家，会是一个更好的筹码。 而路线大致可以划分成四大方向： 数据分析，数据挖掘，数据产品，数据工程。 数据分析/数据运营/商业分析 这是业务方向的数据分析师。...这里更多指互联网行业，偏业务的数据分析师，一般属于运营部门。不少公司也称数据运营或者商业分析。...因为要求高，所以数据挖掘的平均薪资高于数据分析师。 一个分工明确的团队，数据分析师负责将业务需求抽象成一个具体的数据假设或者模型。...此类数据产品经理，更多是注重数据分析能力，擅长用分析进行决策。数据是能力的一部分。 后者，是真正意义上的数据产品经理。...部分归属到技术部的数据分析师，虽然Title叫数据分析（其实应该叫数据分析开发工程师），很多工作也是围绕ETL/DW/BI进行，那么这就是标准的数据工程路线。
摘要：什么叫数据敏感？怎样做数据分析？ 一、从数据维度做拆分，让目标更加落地。 我做过近两年的电商运营，其中感触很深的一个点就是从数据的维度对目标做拆分。...四、一篇完整的数据分析报告应该包含哪些内容? 前面讲了一些理论层面的，最后给一个数据分析模板给大家，供参考。 1、首先你需要根据活动目标确定你的目标达成率，完成百分比，提升百分比。...3、转化率分析，也就是漏斗模型分析。前文提到了，漏斗模型需要对比的数据，所以在此处的分析，我们需要列两个漏斗模型。 ?...我们常做的数据分析，是建立在海量数据的情况下，但往往在初创公司，数据系统还不完善，数据量不够的情况下，数据只能作为参考，过分相信数据往往会导致做出错误的判断。...做数据分析，重点不在数据，而在分析，对数据敏感，就是能清楚数据异常背后的原因，这需要经验，也需要你的思考和执行力。希望你可以成为一个对数据敏感的互联网人。 来源：酥酥说----
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...只有合理选择和运用数据模型，才能充分发挥数据分析的价值，为企业的发展提供有力支持。...从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。 先来看一个方差分析的应用场景。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。...亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘...如果把所有可以采集的数据整合并进行衍生，一个用户的购买可能会受数千个行为维度的影响。对于一个一天 PU 近百万的中型电商上，这代表着一天近 1TB 的活跃数据。...亚马逊通过对这些行为信息的分析和理解，制定对客户的贴心服务及个性化推荐。...纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。
，即对比、细分、溯源，也被数据分析的三板斧，支撑数据分析的核心应用，具体来说： [数据分析三板斧] 对比：成对地比较。...在分析数据时，增加分析的维度，改变看待问题的视角，能够在更细分的级别上分析数据，洞察到更多的知识，增加数据分析的深度。...三、数据『溯源』 溯源，就是到细节数据中去，查看原始数据，反思用户的行为。在做数据分析时，一定要明白你分析得数据是二手的，还是一手的。...[数据分析思维-数据『溯源』] 一手数据是最原始的数据，包含的内容最丰富，但数据可能不规范。...二手数据是经过处理的，甚至是分析之后的数据，这些数据可能是片面的、阉割的、面向特定主题的，由此得出的分析结果也可能有失公允。
前言 大数据伦理风险分析在当前数字化快速发展的背景下显得尤为重要。随着大数据技术的广泛应用，企业、政府以及个人都在不断地产生、收集和分析海量数据。...然而，这些数据的利用也带来了诸多伦理风险，如隐私泄露、数据滥用、算法偏见等。因此，对大数据伦理风险进行深入分析，并采取相应的防范措施，对于保障数据安全、维护社会公平正义具有重要意义。...首先，大数据的收集和处理过程中存在着隐私泄露的风险。在未经用户同意的情况下，部分企业和机构可能会收集用户的个人信息，如浏览记录、购物习惯等，进而进行精准营销或数据分析。...一、大数据伦理 大数据行业是现代科技发展的产物,大数据伦理是现代科技伦理的组成部分 人的理性的发展,促进科技进步,由此产生工具理性或者科技理性的观念。...在对大数据多源数据进行综合分析,可以挖掘出更多的个人信息,加剧了个人信息泄露的风险。"匿名化”的可信度? 大数据技技术安全漏洞,导致数据泄露、伪造和失真等问题。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Pandas则是一个开源的、提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具的Python库。它提供了数据清洗、数据转换、数据处理等一系列功能，使数据分析变得更加简单高效。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。...二、Pandas模块 Pandas是Python环境下非常重要的数据分析库。当使用Python进行数据分析时,通常都指的是使用Pandas库作为分析工具对数据进行处理和分析。
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