经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在
比如，我们从本地获取xls格式的文档，建模、可视化、刷新一切ok，发布到云端，使用gateway配置和刷新也都没问题：
首先我们用来分析数据的工具仅仅是一个浏览器，也许你觉得愕然，觉得不可思议。但我们真的做到了，而且是一个通用的数据分析工具。不管你是库存数据、销售数据、金融数据还是行政统计都可以快速分析数据，并生成数据分析报告。如下图所示，只需点击书签就能启动数据分析，报告内容以网页的形式显示在浏览器页面。
本篇模拟导入一份Excel表格数据，第1个坑将出现，使用导入数据源，选择excel表格后，出现这个吓人的界面，亲测貌似使用【模拟服务帐户】通过。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！ 欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1：大数据是什么？ ---- 答：从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Valu
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。
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。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用，python的基础语法及常用的数据结构及其运算，包括:
Excel是一个功能强大的电子表格软件，它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员，掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中，我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
“做数据分析，不要建立一种以掌握的软件来给自己分级的心态，但是一定要用工具避免误入职业发展的歧途！”
今天是什么日子？推迟了一个月的高考终于来了，作为一个已经考完N年的人，说句实话，我比你们还激动！
气象数据处理流程通常的数据分析流程相似，但是气象数据有本身的一些特殊性存在，比如风向和风速，降水等数据，其中风向由0-360之间的值表示，而风速的变化通常是很小的，除非碰到一些极端情况。
之前在公众号提过，我写了一本书，现在这本书终于面世了，这本书就是『对比Excel，轻松学习Python数据分析』，这本书是写什么的，以及这本书怎么写的，相信大家通过书名就能了解一二，但还是有必要专门写一篇文章来详细介绍一下。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功
有人说AI工程师，也有人说高级咨询师，还有人说网络安全工程师.....从百度，知乎看到的答案层出不穷，但80%的答案里都出现了一个相同的职业，那就是数据分析师。
我从事数据分析工作已经有十年之久。最初是出于工作需要，我的经理给我一堆数据，我需要处理这些数据。当时我一直使用的工具是 Excel，因为这是我熟练掌握的一款工具。三年前，我开始接触到 R，一开始因为功能太多而坚决抵制使用。后来我开始琢磨如何使用。现在我基本不怎么使用 Excel 了。这只是我个人的观点，但是如果你要分析数据，R 更胜任这项任务。下面来说说为什么 R 更适合数据分析。 这两款工具的使用方法截然不同。使用Excel时，可以通过鼠标点击完成大部分工作，你可以访问界面内不同位置的各种工具。因此
ChatGPT已经火了好久了，想探索一下ChatGPT在表格中的使用场景，思考了很久自己整理了三点： 一、使用助手：根据需求提供操作指南、按照描述生成公式。
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
我不喜欢一上来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。
我不喜欢一来就推荐一堆参考资料的东西，那只会让初学者更迷茫。好比一个婴儿，你告诉他学会走路的方法有100种，他只会变的对走路毫无兴趣，他要的只是一种最有效的学会走路的办法，而不是100种。 同样的，下面介绍的是我之前刚开始自己学习python的1种方法，只需要1种就可以了。 第1步，基础入门 很多人喜欢搞一本厚厚的书来看，虽然看完了但是还不会用Python，这是最大的悲哀。 伤心吧？难过吧？ 其实，你只需要，看菜鸟教程网站的这个教程就足够了，网站地址： Python3 教程 | 菜鸟教程
作者 | 2016年大数据行业从业者调研报告主要编写人Sophie 前言 12月13号，问卷发出；截止12月31号，收到1416份回答，并制作《2016大数据行业从业者调研报告》精华版；1月1号伦敦当地时间中午，北京当地时间晚上8点20分，经过反复修改和确认，报告精华版发布于大数据文摘微信公众号。 分析过程中，我们有以下三个主要发现： 1、数据、数据分析（包括大数据分析）受到我国企业重视，多数企业拥有数据决策团队，并将增加数据项目的投入，表明大数据行业发展态势良好，具有可观市场前景。 2、我国大数据行业处
有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章，由于原作链接访问异常，只得从百度快照中看到原文，所以这里搬运过来，特此声明本文系【转载】，在此感谢原作者，以下为原文正文（略有删减）。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
Excel是一个广泛应用的电子表格软件，是微软Office套装中的一个重要组成部分。Excel有着强大的数据处理能力，除了基本的数据录入和计算外，制作数据图和趋势线也是Excel的重要功能。本文将从多个方面介绍Excel数据图和趋势线的实践和技巧，以帮助读者更好地理解和应用Excel。
它是日常工作中最常用的工具，如果不考虑性能和数据量，它可以应付绝大部分分析工作。虽然现在机器学习满地走，Excel依旧是无可争议的第一工具。
一、什么是预处理、预分析？ 高质量数据是数据分析的前提和分析结论可靠性的保障。尽管在获取数据源时数据分析师格外谨慎，耗费大量的时间，但数据质量仍然需持续关注。不管是一手还是二手数据源，总是会存在一些质量问题。同时，为了满足数据分析、挖掘的实际需要，对噪声数据如何处理，是丢弃还是补充，或者重新计算新的数据变量，这些不是随意决定的，这就是数据预处理的一个过程，是在数据分析、挖掘开始前对数据源的审核和判断，是数据分析必不可少的一项。本文暂只简单讨论一下缺失值、异常值的处理。 二、如何发现数据质量问题，例如，如何发
如果看不到此选项，则可能需要先安装Excel的分析工具包。这是通过选择 Office按钮> Excel选项> Excel 中的加载项或 从Excel 开始的Excel版本中的文件>帮助|选项>加载项 ，然后单击 窗口底部的“ 转到”按钮来完成的。接下来， 在出现的对话框中选择“ 分析工具库”选项，然后单击“ 确定” 按钮。然后，您将能够访问数据分析工具。
为了帮助更多人快速掌握职场必备技能Excel，我写了一个免费的教程《职场Excel》，能帮助你解决99%职场中遇到的问题。
在使用pandas包进行Excel文件处理时，有时候会遇到TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘parse_cols'或TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument ‘sheetname'的错误消息。这些错误消息通常是由于pandas版本更新导致的，某些参数已被弃用或更改。 为了解决这个问题，我们需要采取以下步骤：
写在前文，首先声明博主对数据分析领域也在不断学习当中，文章中难免可能会出现一些错误，欢迎大家及时指正，博主在此之前也曾对不同量级、不同领域的数据进行过分析，但是在过程中总是感觉有许多困惑，即自己也会问自己？自己分析的是否全面，是否有价值，从哪些方面出发？对于这些问题博主做了思考。归根到底还是在理论上，在阅读了相关的专业书籍和材料的基础上总结出本文，希望能给大家带来收获，同时由于内容过多，计划分三次完成全部内容，同时如果大家感觉对自己有帮助的话，记得收藏，博主会不断完善本文的缺陷和不足，希望真正能给大家带来收获！
如果我们在刀法招式的基础之上，再掌握更多的“磨刀”心法，那么我们的刀用起来才会又好又快。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 Excel是我们工作和生活中都会用到的一个工具！ 不管你是做什么工作，肯定都会接触到这个软件；抛开工作，我们自己的生活中肯定也会用的到，比如用它来记账，做行程安排等等。 用好Excel，不仅可以帮助我们工作更高效，被领导高看一眼，有利于升职加薪，也能帮助我们更好地打理自己的生活，绝对是每个小伙伴学了都有好处的~~ 所以，博文视点邀请到资深Office培训讲师、《Excel数据分析可视化实战》一书的作者凌祯老师，于3月1日晚20:00做客博文视点
人力资源的数据分析是一个系统化的学习过程，除了需要掌握基础数据分析知识外，还需要掌握EXCEL的技能和人力资源的专业能力，为了帮助大家更好的学习数据分析，我帮大家梳理了一下学习的知识，需要学习哪些内容，如何循序渐进的来学习数据分析。
事情是这样的。摩根大通位于伦敦的首席投资办公室（Chief Investment Office）曾指派量化专家为其合成信贷组合构建一个新的在险价值模型。这种模型常用于市场风险测量和管理。2012年1月，这个新模型被摩根大通正式采用。
Prism是GraphPad公司开发的生物统计和绘图软件，主要应用于科学研究、数据分析和结果解释。Prism软件具有易于使用、功能强大和高效率等优点，在医学、生物学、生态学等科学领域得到广泛应用。该软件不仅可以帮助用户完成数据分析和统计工作，还可以进行图形绘制、结果解释和报告编写等操作。
进行数据管理时，无效数据可能会对生产力和决策质量造成严重的影响。如何发现和处理无效数据变得愈发重要。
您推荐哪种数据可视化工具？嗯，这是一个棘手的问题，因为有太多的数据可视化工具。以下图为例：
Excel作为大家都熟悉的办公软件，特别是对每天需要接触大量数据的人来说，打开Excel的动作宛如条件反射般自然。
接下来，让我们通过招聘网站上获取的一份职位数据集，像剥洋葱一样去认识一下这位既熟悉又陌生的朋友。
在数据应用中，excel是我们最常见的数据处理与展示的工具，在此之前，我们已经学习了数据处理以及excel快捷键的操作（如有需要，可参考之前文章进行学习），在学会了Excel的基本操作后，会不会还局限在仅仅对excel进行界面操作呢？其实excel还为我们提供了丰富的函数。函数作为Excel处理数据的一个最重要手段，功能是十分强大的，在生活和工作实践中可以有多种应用。 接下来，请跟随笔者开始Excel的函数之旅。本文主要介绍一些与函数有关的知识。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
下文为电子表格大会主席李奇在论坛上的分享。 一般我都先讲Power BI，今天被前面老师讲了，我想了半天，该讲什么好呢，最后决定给大家先讲一个我自身的故事，跟大家分享一下我是如何接触到Power BI以及Excel商业智能的吧。 很多人都问我专业不对口能否做数据分析，其实我想跟大家说，我是学考古的，所以大家只要想干一切皆有可能。 2011年以前我都在日本，在日本待了11年，在日本做过程序员，也做过开发工程师，也给日本那边失业的人进行Excel培训。2011年回国之后，我到了IBM，做销售运营管理数据分析。做
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