作者 C君 本文为C君原创文章，转载需授权 12月3日至5日，第四届世界互联网大会在浙江乌镇开幕。不管是“发展数字经济 促进开放共享——携手共建网络空间命运共同体”的主题，还是首次开设的“人工智能分论坛”，都表明了人工智能（AI）正在被推向一个新高度，成为互联网发展的新风口。 会上各大互联网巨头们纷纷谈及对互联网与人工智能的看法。 互联网之父罗伯特-卡恩：我们应创造数字物体的社会 苹果CEO库克：AI让人类生活更美好 马云：技术革命最终应该机器更像机器、人更像人 马化腾：未来互联网企业将给各行各业
经常看见各种数据分析师培训的运营推荐，那么数据分析师的就业行情究竟如何？让我们用数据说话，一探究竟！
上节课我们介绍了Excel中常用的统计函数用法，具体可回顾Excel基础入门——countif/sumif/countifs/sumifs函数用法详解(六)，本节课我们将介绍Excel中常用字符串&文本&日期函数的使用方法，重点介绍left/right/mid/text/datedif/weekday函数的使用方法。话不多说，马上进入正题。
在一家年销售不到10亿的电商公司（行业中大部分电商企业年销售可能都不到1个亿），你只要掌握一些基础的数据分析方法，再配合Excel表格，就足够你完成各种数据化运营工作了。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。
作为一名新时代打工人，最近一段时间的就业大环境可真是没什么好消息可言啊，从国内到国际，从天灾到人祸，各行各业都简直是太难了。有感于此，本文从某招聘网站以“算法工程师”为关键词，爬取了一波岗位招聘数据，并简单分析了一下。
在数据分析、数据可视化产品中，最常用到的分析思路就是对比分析，有对比才有直观的量化评价标准，如果只是说今天DAU 1000W，那这1000W仅是个数字而已，业务表现到底是好还是坏呢?对比分析过程，日期
数据分析更多地基于业务背景来解释数据，提取和汇总数据背后的隐藏信息以及查找有价值的内容。由于数据在此过程中是客观的，因此由人来负责。由具有相同数据的不同人解释的结论可能不同，甚至完全相反，但是结论本身并没有错，因此，从客观数据到主观的人，我们需要一些科学的分析方法作为桥梁，以帮助数据信息更好，更全面，更快地去传递。
无人机的发展已经超出了人们的想象，不再只是某种飞行武器，也不再只是爱好者的玩具，而是更广泛应用在日常生产生活方方面面的多面手，农业就是其中之一。最初的无人机在应用上很接近农场用的播撒机。除了拍摄人们的
一 什么是回归分析法 “回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法： 1．根据预测目标，确定自变量和因变量 明确预测的具体目标，也就确定了因变量。如预测具体目标是下一年度的销售量，那么销售量Y就是因变量。通过市场调查和查阅资料，寻找与预测目标的相关影响因素，即自变量，并从中选出主要的影响因素。 2．建立回归预测模型 依据自变
自2018年10月至2020年10月，Gartner有关图计算技术领域的查询量和兴趣增长了280%。通过图计算分析和洞察数据之间的关联关系提高社会运行效率，成为了大数据与AI领域下一个战略制高点。图计算白皮书全新定义了图计算的技术发展趋势和应用价值，为该技术的行业发展和技术落地提供了重要依据。
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
最近我招了一个高级数据分析师，90后。 一个月5W，招进来之后发现，我给钱给少了！ 为什么这么说呢？ 因为真的太省心了！ 你让他简单出个报告，他可以给你从好几个维度进行数据分析，得出具体方案，还把利弊分析得清清楚楚。 这样的年轻人，对于前辈真的太有杀伤力了。 反观周围很多人，还在用过去的方法和思维解决现在的问题，这种不能朝前看的人将很快被清洗出局。 时代在变，企业对人才的需求也在变，当数据化的浪潮来袭时，没有人能独善其身。 那么问题来了，如何才能成为顺应时代发展趋势，成为数据时代的“弄潮儿？” 1 一份埃
利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名「随心所欲」的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用，越多的计算资源消耗。
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。
Pandas 是数据分析领域中最为流行的库之一，它提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。在实际项目中，对时间序列数据的处理涉及到各种操作，包括日期解析、重采样、滑动窗口等。本篇博客将深入介绍 Pandas 中对时间序列数据的处理技术，通过实例演示如何灵活应用这些功能。
昨晚学习SAS，本已精神萎靡身体空虚就差红牛士力架为继了，恰巧遇见一个有趣的实践案例，瞬间给自己打了一记强心针。不禁感慨，越是接触SAS，越是体会到它的强大，也愈发敬佩SAS公司造物的能力，我们真的是站在了巨人的肩膀上。
导读：每个人都会有自己的宿命，在感情上也一样，有些人可能经历过几段婚姻，绕个弯最后找到自己的归宿，而有些人只是一直在寻找的路上。那么你最适合和什么样的人结婚？来看看大数据分析得出的结论！
看到这篇文章，感觉对数据分析一些点总结蛮好的，分享给大家。数据分析要产生真正的价值，或者说要让业务方，管理层感觉到真正的价值，其实需要非常多的东西：
利用pandas进行数据分析的过程，不仅仅是计算出结果那么简单，很多初学者喜欢在计算过程中创建一堆命名随心所欲的中间变量，一方面使得代码读起来费劲，另一方面越多的不必要的中间变量意味着越高的内存占用，越多的计算资源消耗。
对于爬虫大家应该不会陌生，我们首先来看一下爬虫的定义：网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，是搜索引擎的重要组成部分。网络爬虫为搜索引擎从万维网下载网页，自动获取网页内容的应用程序。看到定义我们应该已经知道它是可以从万维网上下载网页解析网页数据的。大家想一下在数据分析情景中它的应用场景有哪些？采集天气数据，网站采集文章，采集各种票务信息，股票信息采集等等有很多地方都会用的爬虫采集数据进行数据分析。通过数据分析增加分析维度信息，尤其是行业数据对标。
一个流程会很容易让人养成一个习惯，而若无意识或干预的话，习惯可能就不会再被改变了。
数字经济蓬勃而起，能源行业数字化也正在有序开展，通过数字技术，构建更高效、更清洁、更经济、更安全的现代能源体系。
【CDA第十二期】深圳7、8月数据分析师培训时间安排 @时间-北京/成都 ： 2015年7月18日-8月9日/@北京 or 远程 周六日（共8天） @时间-上海： 2015年7月25日-8月16日/@上海 周六日（共8天） @时间-广州： 2015年7月25日-8月16日/@广州 周六日（共8天） 价格：全程：6900（现场）/ 4900（远程） 大数据，一个热的发烫、众人论调、甚至有些让人厌恶的词眼。是忽悠？是炒作？还是一个难题！聊了3年的“大数据”，似乎每个人都爱上了或被迫关注到这样一个技术的巨大商业
【CDA第十二期】深圳7、8月数据分析师培训时间安排 @时间-北京/成都 ： 2015年7月18日-8月9日/@北京 or 远程 周六日（共8天） @时间-成都 ： 2015年7月18日-8月9日/
关于数据分析，避免6个错误 1.走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。 2.你没有记录足够的数据 光给你的团队看呈现总结出来的数据是没有用的。如果没有精确到日乃至小时的变化明细，你无法分析出来数据变化背后看不见的手。如果只是粗放的，断续的统计，没有人可以解
Apache IoTDB 已经在很多物联网系统中得到了应用。为了让大家理解工业物联网的时序数据是如何采集、存储、查询分析，并进行可视化。我们做了一个IoTDB展示台，这是一个 IoTDB 在实际应用中功能的缩小版，展示了 IoTDB 管理物联网时序数据的几种常见场景。
近期研究人员发布了2021年5月至7月中等及以上严重程度的漏洞分析报告（5至7月总共发布了5308个新的漏洞），分析掌握了攻击者最常使用的漏洞，以及每次攻击的严重程度、类别和来源，为抵御网络攻击提供新的解决方案。
本项目案例由瓴羊投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业年度创新服务企业》榜单/奖项”评选。
初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪些部分被使用，以及用户回头二次使用产品的原因主要有哪些。而这些问题如果没有数据难以回答。
10月份的北京，仿佛酷热的夏季戛然而止，然后变成了春夏秋冬随机播放的模式，与往年不同的是今年很多人都在说“今年比去年冷多了”。 之前网络上就在传受拉尼娜现象的影响，今年会是个冷冬，似乎大家早已将今年的冬天和冷关联在了一起。 那问题就来了，今年的冷是真冷还是“冷冬”给大家的心理暗示？
项目背景 大数据及其应用迅速发展，已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将大数据提升为国家战略。在未来的5-10年，我国将把大数据作
人力资源部门作为企业必不可少的部门之一，每年经手的数据量之大、类型之多可想而知。特别是在如今信息爆发式增长的时代，海量数据沉淀的背后是亟待挖掘的数据宝藏。
【引子】 Porterfield的最新创业项目是Looker，一个商业数据分析解决方案提供商。主人公在下面这篇文章中向我们讲解创业者们如何可以从一开始就设计好数据分析的基本框架：将数据储存于何处？用什么工具分析最好？可以规避哪些常见的错误？以及，今天的你如何亡羊补牢？ 关于数据分析，避免6个错误 1. 走得太快，没空回头看路 初创公司里的人们仿佛一直在被人念着紧箍咒：“要么快要么死，要么快要么死。”他们是如此着急于产品开发，以至于他们常常没有空想用户对产品的具体使用细节，产品在哪些场景怎么被使用，产品的哪
但客户需求场景更多是“t+1”形式，只需对当日、当周、当月数据进行分析，这些诉求仅离线分析就可满足。
Ben Porterfield 在自己的 Linkedin 主页这样形容自己：一个有经验的冲浪者。除了在 Santa Cruz 海岸冲浪以外，他还帮助一系列初创企业在变幻无穷的互联网浪潮中破浪前进。他是 Sticky, Inc.(译者注：一个成功的硅谷广告数据公司)的首席工程师，接着与小伙伴联合创立了 Rally Up (译者注：移动 APP 公司，2010年 被 AOL 收购)。
数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。
近年来，随着分布式数据处理技术的不断革新，Hive、Spark、Kylin、Impala、Presto 等工具不断推陈出新，对大数据集合的计算和存储成为现实，数据仓库/商业分析部门日益成为各类企业和机构的标配。在这种背景下，是否能探索和挖掘数据价值，具备精细化数据运营的能力，就成为判定一个数据团队成功与否的关键。
据悉，Rcash是一个全球数字货币一站式量化与套利交易平台，目前已经完成产品的初步开发，下一步将集合大数据和人工智能系统，进行深度开发。此外，Rcash近期已准备开展代币发行计划。 区块链技术发展迅速
整个5-6月份发表了近100篇数据库文章，去掉一些其他物种的以及植物方面的数据库，最后剩下了一下这些数据库。(数据库检索方式主要还是基于我们之前发表的数据库的脚本，可能会有一些遗漏)。
《Python程序设计（第3版）》，（ISBN：978-7-302-55083-9），董付国，清华大学出版社，2020年6月第1次印刷，2021年1月第6次印刷，山东省一流本科课程“Python应用开发”配套教材，清华大学出版社2020年度畅销图书（本书第二版为2019、2020年度畅销图书）
2018年8月初，有网友在“水木论坛”发帖控诉长租公寓加价抢房引起关注。据说，一名业主打算出租自己位于天通苑的三居室，预期租金7500元/月，结果被二方中介互相抬价，硬生生抬到了10800。
大家普遍误解BI是数分才要学的，但是有没有一种可能，BI工具其实根本就不是数分狗的专属工具？
很多朋友应该在网上看到过这样一个图表：中国的GDP不断增长，并且随着时间的推移，不断超过其他国家，滚动跃迁到世界第二：
<数据猿导读> 在本周，有人牟足劲入侵中国，争抢行业市场，比如Uber与滴滴；有人自给自足闷声发大财，有人融资并购杀入市场，比如IBM、乐视体育；也有人身陷风波，忙表“忠心”，没错说的就是阿里。下面各
大数据时代中，数据仓库解决了商业智能分析过程中的数据管理问题，但是存在烟囱式、冗余高的弊端
【数据猿导读】数据驱动的数字化转型是一个体系化工作，需要从理论体系、平台工具、数据、组织、机制五个方面，着手，建一个企业级的数据资产平台，梳理清晰整个集团的数据资产，并借助数据和智能的算法，在数据资产中发现新的业务价值点，创新产品和服务，从而构建数据驱动的数字化转型
这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。
本文内容基于自己从事支付领域从0到1搭建支付业务数据分析实战经验。如果你对写代码念念不忘，可以看我的历史文章，有很多代码相关的内容。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
