翻译 | AI科技大本营 参与 | 林椿眄 本课程的目的并不是要开发一门全新的机器学习或数据分析的综合入门课程,也不是想借此来取代基础教育、在线/离线课程或一些专业和书籍。我们推出本系列文章是为了让初学者快速地回顾一些基础知识,并帮助你找到进一步学习的方向。 首先用简短通俗的语言回顾数学和机器学习的基础知识,并引用了一些其他资源,这种教学的方法与一些深度学习书籍类似。 此外,课程不单单注重理论的讲解,更强调完美地平衡理论与实践。因此,每个理论主题讲解后都有一个对应的练习专题,方便初学者通过自己动手来巩
今天是读《python数据分析基础》的第18天,读书笔记的内容是使用pandas进行数据清洗以及探索 由于原始数据在某种程度上是“脏”的,原始数据并不能完全使用于分析。因此,需要为其进行清洗。而为了解数据的大致情况,则需要进行数据探索。 以下是进行简单的数据清洗以及探索的代码: 注:数据来源于https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python/tree/master/statistics/churn.csv #数据探
PrettyTable是一个强大的Python第三方库,专门设计用于从程序中生成美观、易于阅读的ASCII格式表格。在数据分析、命令行工具开发、脚本编写等领域中,特别是在需要直观呈现数据而又不依赖图形界面的情况下,PrettyTable库显得尤为实用。其设计灵感来源于PostgreSQL的psql工具中所使用的ASCII表格风格,为用户提供了一种简洁而灵活的方式来组织和呈现数据。
1.系统编程:提供API(Application Programming Interface,应用程序编程接口),能方便地进行系统维护和管理,Linux下标志性语言之一,是很多系统管理员理想的编程工具
以上的因素中,对于对大多数Python用户而言,前两项(质量和效率)也许是Python最具吸引力的两个优点。
Python作为一种功能强大的编程语言,因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么,Python 的应用领域有哪些呢?
虽然Python可能被粗略地分类为“脚本语言”(script language),但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent,Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言,原因是“脚本语言”泛指仅作简单程序设计任务的语言,如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言,并不能与Python相提并论。
在谈及数据可视化的时候,我们通常都会使用到matplotlylib,pyecharts这些可视化的手段。但是,今天我主要来介绍Plotly这款可视化的库。大家参考开源项目地址:
在数据库管理中,处理具有层次结构的数据一直是一项常见任务。MySQL的递归查询功能通过公用表表达式(CTE)为处理这类数据提供了便捷的方式。递归查询可以用于管理组织结构、目录树等数据,使您能够轻松地查询任意节点的子节点、父节点或整个路径。
新的Python?下面是基础知识的细分,包括语言的历史,使用者的语言以及Python 2与3的区别。 Python是一种编程语言,对于编写快速而简单的脚本非常有用,但它也是用于创建大型全面应用程序的一种很好的语言。即使像YouTube这样的大规模运营,也可以使用Python来通过网络传输内容。Python对于初学者来说很容易学习,同时对于有经验的工程师来说,Python已经够复杂了。我们来看看Python的功能和历史,并探讨使用它的原因。 什么是Python? Python是一种高级的,面向对象的编程语言。
Python的创始人为吉多·范罗苏姆。1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释编程,作为ABC语言的一种继承。之所以选中Python作为编程的名字,是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团的爱好者。ABC是由吉多参加设计的一种教学语言。就吉多本人看来,ABC这种语言非常优美和强大,是专门为非专业程序员设计的。但是ABC语言并没有成功,究其原因,吉多认为是非开放造成的。吉多决心在Python中避免这一错误,并获取了非常好的效果,完美结合了C和其他一些语言。
Python3 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性,相比其他语言经常使用英文关键字,其他语言的一些标点符号,它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言: 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言: 这意味着,您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。 Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面
数据分析这个话题自从进入人们的视线以来,这个话题就成为人们茶余饭后的谈资,但是一千个人眼中就有一千个哈姆雷特,就意味着每个人对数据分析都有不一样的理解。
GrowingIO 2017年 第3本电子书 《产品经理数据分析手册》 正式上线啦 点击【阅读原文】立即下载 升级你的数据分析技能! 本文选自 GrowingIO 《 产品经理数据分析手册》 ,根据张溪梦演讲内容整理编辑;原文发于GrowingIO 博客 和公众号,授权大数据文摘发布 / 转载 。 本文作者:张溪梦, GrowingIO 创始人 & CEO,原 LinkedIn 商务分析高级总监。张溪梦先后服务过EPSON、eBay、LinkedIn 等硅谷明星企业,有着 14 年的数据分析、用户增长经
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
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。
“小李,帮我分析一下我们的贷款业务增长趋势如何?哪个分支行的表现最好?新开设的线上理财产品的销售额是多少?马上给我一个分析报告”,某大型银行的副总经理王先生,对李经理提出了这样的数据分析需求。为了完成这个任务,李经理需要从银行的数据平台中获取和分析数据,以回答领导的问题。然而,这可能涉及到一些复杂的数据操作,如连接不同的数据源(例如贷款数据库和理财产品数据库)、过滤和聚合数据、创建数据可视化图表等。
导读:只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,本文为你一一道来数据分析岗的功能目的,以及组建方式,干货满满,诚意推荐! 数据分析行业现在大热,只要是在科技创新领域的公司,纷纷都挂出来了急招“数据分析师”的牌子。但是很多人对它的概念并不了解,还有更多的创业者更是不知道是否应该去组建一支数据分析团队,在什么时机组建?又以何种方式组建?本文为你一一道来。干货满满,诚意推荐! 这篇文章的作者是 Instacart数据分析副总裁 Jeremy Stanly
EVE-NG(全称Emulated Virtual Environment - NextGeneration),继Unetlab 1.0后的Unetlab的2.0新版本,改了名字,原名是UnifiedNetworking Lab统一网络实验室。我觉得名字改的非常合理,这款模拟器已经不仅可以模拟网络设备,也可以运行一切虚拟机。理论上,只要能将虚拟机的虚拟磁盘格式转换为qcow2都可以在EVE-NG上运行。所以,EVE-NG可以算得上是仿真虚拟环境。
很多人觉得数据分析是一个很高深的技能,要学会数据分析好像要会很多专业的软件,然后要和很多的数字打交道,要逻辑感非常强,其实数据分析没有大家想象的那么复杂,通过学习你也可以学会人力资源的数据分析。
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。
当你交给公司领导一份数据分析报告时,领导会问你的数据分析方法论是什么,如果你的方法论不正确或不合理,那么你的分析报告将没有价值可言,那么事实情况是不是这样呢?我们得从数据分析方法论的概念说起。
这个层面追求数据的准确性,一般以静态的数据为主,主要操作是数据的录入和记录,是HR每天的基础的数据工作,比如 员工花名册,公司人员结构,每天招聘人员数据的记录,这些都是属于操作层面,对于这个层面的要求就是要准确,当老板问你公司有多少人,每个月入职多少人,离职多少人等这些静态数据的时候,你都可以准确的回答。
现在随着数据分析在各行各业的广泛应用,各种数据分析的工具软件也层出不穷,现在行业里主流的有python, 微软的BI软件 ,Tableau, Excel 等。
私以为,数据分析行业是可以长期发展下去的,但是对于数据分析师的专业技能的要求会越来越严格。
具有从大数据分析及数据科学中获取独特见解的公司,可以拥有关键信息优势,从而在第四次工业革命(也称为数字时代)中蓬勃发展。
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养,思考我们如何从外界获得成长的资源,以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言,数据分析师还是分为四个阶段:助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
”数据分析师作为一个出现时间不长的工种,大数据时代下,成为螺丝钉还是成为龙头,需要尝试新的可能。” ◆ ◆ ◆ 数据分析师的职业规划 数据分析师手中拥有一座宝藏。作为滴滴出行数据分析团队的负责人,刘普成发现了数据分析师通往卓越的秘诀:视野。数据分析提供了这样一种可能:它不是简单的技术工种,它是最具有潜力的一项工作,背后蕴藏着相当多的机会。 刘普成是中国最懂互联网数据分析的人之一。北大ccer硕士出身,做过公务员,这位业界资深的大牛,曾先后任职于百度、豆瓣、豌豆荚,对产品、设计、运营等互联网业务有着深刻的
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
任何的学习都是一个体系化的循序渐进的过程,要有一个学习地图和学习路径图,不同阶段的学员对于不同阶段的学习内容,结合不同的形式和路径,在一定的周期内完成学习内容,最终提升某项技能。在人力资源的人才发展TD的模块中,我们会为各个岗位设计不同的学习路径图,在人力资源数据分析的学过程中我们也为大家设计了 数据分析的学习路径图,帮助大家更加系统的体系化的来学习人力资源数据分析技能。
在做人力资源数据分析中,最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告,这个也是数据分析最重要的一个环节,今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本
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。
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大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前,数据的价值逐渐为人们所重视,同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现,未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢? 工具抢了人
大数据时代,大数据分析行业水涨船高,很多身边的朋友都想学习一下如何进行大数据分析。经常有人问我该怎么选择大数据分析工具。也对,面对市面上那么多大数据分析工具,大家在选择的时候都会懵一下。
哈喽大家好,跟大家分享一个消息,我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了!之前也没有跟大家透露过这个消息,总想着做出来再说吧,要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力,反复修修改改,最终还是写完了这一本书。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 互联网时代,都说得数据者得天下。 企业需要通过数据分析得出的结论做出正确的决策,确保业务精准符合用户市场需求,数据分析师这个岗位也得到了越来越多求职者的青睐。 本期就为大家分享14本数据分析类图书,让你轻松掌握数据分析的三板斧:Excel、SQL、Python,打好理论知识(统计学、机器学习)的基础。 即使你是零基础的小白,也能够轻松入门,并逐步进阶,找到自己喜欢的工作。 ---- 01 ▊《深入浅出数据分析》 Michael Milton 著
最近,“大数据”成了媒体解读两会的“利器”。活泼的数据图表一出现,枯燥的政府报告、政策解读都变得有趣和易懂了。 将大数据当作金矿的话,那数据分析师就是掘金人——作为这一新兴产业的弄潮人,他们在人才市场上也是独领风骚哦!普通数据专员月薪3000元以上,高级数据专员年薪可达40万元到50万元。 而最重要的是,通过数据参与企业管理和市场营销,数据分析师成长为企业高层也充满各种可能。 数据分析员究竟工作内容是什么?他们如何工作?进入这行要具备哪些职业素养?本期行当版为你一一解答。 高级数据分析师不好
随着经济的快速增长,各个行业企业的各种客户数据信息、交易数据信息也成爆炸式增长,与此同时,数据分析人员也相应供不应求。 那么什么样的人能成为数据分析师呢?或者说数据分析师需要具备怎样的素质与能力呢?
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别?常听人说数据分析偏业务、偏前台,而数据挖掘偏技术,偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行?
要想弄清楚商业智能BI与数据分析的区别和联系,我们首先来看下什么是商业智能BI,什么是数据分析。
“大数据”时代到来了吗? 潮流是一股可笑又可敬的力量:今天,如果打开任何媒体,要是不提“大数据”,恐怕都不好意思出版。这股潮流,铺天盖地,连国家领导人都不例外。问题在于:为什么人人言必称大数据? 数据的价值,随着数据量的几何级数增长,已经不再能够通过传统的图表得以显现,这正是为什么商业智能还没来得及流行,便已被“数据分析”挤下舞台。因为,价值隐藏在数据中,需要数据分析方可释放这些价值。数据分析能力的高低,决定了价值发现过程的好坏与成败。可以说,没有数据分析,“大数据”只是一堆IT库存,成本
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
在数字化时代,数据分析已经成为企业和组织获取洞见、优化决策和提高竞争力的关键工具。随着大数据、AI技术的发展和普及,数据分析的方法和工具也在不断进化。
1、如何做好数据分析? 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你
最近流传一句话,不会数据分析的程序员,不是好程序员。 其实,不仅仅程序员,无论你未来准备从事什么职业:产品、运营、销售、HR、财务、金融、电商,还是做研发、系统架构,你都会发现,在数不清的岗位需求中,公司对数据分析的能力要求越来越普遍! 有人说,毕业生学数据分析很占优势,因为学得快 有人说,毕业生没有工作经验是优势,可以直接上岗… 有人说,数据分析行业前景好,薪资高,是工作的好选择… 有人说,学数据分析永不过时… 但!数据分析到底是什么?离我们远吗 恰恰相反,数据正在变得越来越常见,小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹,大到企业的销售、运营数据,产品的生产数据,再看看我们每天在做的事情,上知乎、上微博、逛淘宝,上Google,所有的地方都是高度需要数据分析 数据分析当然重要,一般单位还是用excel表格在统计数据 而数据分析,就是就是将数据的价值最大化 借助数据来做决策,而不是盲目地拍脑袋
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