对于静态网页，我们只需要访问对应的URL就可以获得全部的数据了，动态网页则没有这么简单。比如以下网站
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
无论来自哪个行业，世界各地的企业都开始越来越多地意识到数据驱动型决策的重要意义。数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一，企业亦开始专注于从数据中获取有价值洞察结论，旨在借此了解过去与未来的各项
数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4. 对商业和业务逻辑敏感，
离线数据分析平台实战——210项目综述与需求分析 项目综述 项目分别分为bf_track， bf_transforer和 bf_dataapi。 本次项目主要以分析七个模块的数据， 分别为用户基本信息分析、操作系统分析、地域信息分析、用户浏览深度分析、外链数据分析、订单信息分析以及事件分析。 那么针对不同的分析模块，我们又不同的用户数据需求，所以我们在bf_track项目中提供不同的客户端来收集不同的数据。 在bf_transformer中分别采用hive+mr两种方式进行数据分析。在bf_da
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。
数据分析能力，未来会越来越重要。之前推送过很多篇相关文章，基于此再扼要总结，广义上数据分析的学习路线，此处数据分析我延伸到建模部分，只为了从宏观上更清楚的认识，数据分析和数据建模是如何从零到上线，并应用于生产实践与指导中的。
商业智能时代已经全面到来，分析型人才的岗位数量在就业市场中呈现井喷式的增长。无论从事产品研发的工程师，还是从事产品推广的市场人员、人力资源的财务会计人员，都需要掌握数据分析技术，否则很有可能被人工智能时代替代。 “工欲善其事，必先利其器”。当前，R和Python等开源软件方兴未艾，但是这类软件学习曲线缓慢，使很多初学者的热情在进入数据分析的核心领域之前就消失殆尽。而商业数据分析的真正目的是为了解决业务分析需求，构建稳健的数据挖掘模型。因此能否以案例的形式带领我们快读进入数据分析和编程领域领域的资源显得尤为珍
前端生态圈的繁荣离不开Node.js。 Node.js不是一门语言也不是一个框架，它是基于Chrome V8引擎的JavaScript运行时环境，同时结合libuv扩展了JavaScript功能，使得JavaScript能够支持浏览器DOM操作，同时具有只有后端语言才有的I/O、文件读写于操作数据库等能力，是目前使用最简单的全栈式环境。 狼叔是国内比较知名的Node.js技术布道者，为Node.js在中国的发展做出了巨大的贡献。博文视点学院联合狼叔推出《Node.js快速入门课》帮助新手同学了解Node.j
经常看到很多朋友会问，入行数据分析之前我要不要学个java，学个Tableau，然后在学个Python会比较容易。好像是说，数据分析一定需要Python才能做，分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
不少组织都有一些数据处理的需求，大家一般比较习惯用 Excel 来处理文件，然后通过整理成邮件发送给不同的人。
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
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）。
大约两年半以前，一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说：“最没有不可替代性的就是数据分析师，就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊，这些那都是必需品，没有了他们活根本就干不了了；没有他们，数据分析师分析什么啊！”笔者虽然在入行前就觉得，数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事，但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我，毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟，数据分析的前提是：已经有数据了。数据你都搞不来，还分析个毛线啊！ 当时，在耍谷歌分析（
网络，爬虫，数据分析，测试，运维，人工智能等，要属当下最火的还是人工智能，好多人冲着人工智能的方向学python，其实人工智能听起来确实很高大上，都想往这方面涌入，但是作为过来人，如果单纯从编程0基础想转行人工智能还是难度相当大的（大神除外），因为好多搞人工智能的公司会相对比较大，现在企业又不愿意去培养人，所以招聘时候学历，专业，项目经验，工作年限都相对还是比较硬性的。
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
1.基础知识：网站基本原理，html,python,多进程/多线程/协程等（必学）
在当今数字化时代，房地产市场的信息变化迅速，租房信息的获取和分析对于租房者和房东都至关重要。随着互联网技术的发展，利用爬虫技术来监测和分析租房信息已成为一种常见的做法。本文将探讨如何利用Node.js爬虫在租房信息监测与分析中的应用前景，并附带实现代码过程。
现在web技术蓬勃发展，办公应用特别是excel都搬到了线上，比较流行的有腾讯文档，金山文档，石墨文档，google doc，属于企业服务。但是小型企业或者团队，如果想自己搭建一套在线表格系统呢？有没有开源的方案？
译者序 原文于2017年6月21日发布，时过半载，将这篇既不是教程，也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译，为何？只因去年下半年的时候，用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告，让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久，试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts，以及键冬同学（Python中文社区专栏作者，GitHub开源项目PyEcharts作者）基于百度Echarts开发的PyEcharts，但是这些都是基于Web的交互视图库，而
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
BI工具和报表工具都是现在大数据时代下用得比较多的分析工具。很多人分不清BI工具和报表工具到底有什么不同，下面，我们就从面向群体、技术架构、用途和作用效果等四个方面，详细说下它们之间有何不同。
利用Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析，爬取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,’短评’等字段。
数据分析一直以来都是业务决策中非常重要的一环，在数字化时代尤其如此。然而，数据分析只有在持续的监控和可视化下才能真正发挥作用。如何采用使用一些高效的工具来做相应的数据分析？前端开发报表工具就是一个不错的选择。它可以为企业提供可视化的数据分析，让用户能够快速准确地理解和处理数据，为企业决策提供支持。
昨天用360清理垃圾后火狐主页的快速拨号栏消失了，整了半天还是无法使用就重装了一下firefox，导入备份的书签，添加自己所需的附加组件，设置为隐私模式，开始继续体验。按惯例打开微信公众平台，查看
本文探讨了开源技术在大数据处理和分析领域的重要性，分析了开源工具在处理大数据、构建分析流程和实现数据可视化方面的作用。通过深入研究不同的开源解决方案，我们将了解开源如何在大数据和分析中发挥关键作用。
小米手机销售数据分析和爬虫 2021年毕业设计 项目截图 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 📷 项目结构 在自定义的Flask项目通用结构(类似于Django)的基础上添加爬虫和数据分析文件夹 📷 /app/: 类似于Django的app文件夹 __init__.py: 声明这个文件夹是一个 python package views.py: 提供渲染网页模板的蓝图 api.py: 提供后端API的蓝图, 使用 Ajax POST 方式访问 models.py: 提供可操作的数据库ORM对象和定义数据模型
离线数据分析平台实战——220项目结构整体概述 数据展示系统(bf_dataapi)总述 bf_dataapi项目的主要目标有两个： 第一个目标就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API； 第二个目标就是提供一个展示结果的demo页面。 bf_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架， 使用highcharts来进行demo页面的搭建。 在本次项目中，我们将所有的API高度聚合，最终我们只会提供两个API，然后在API中根据参数的不
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
这也从侧面说明了工具的易用性、成熟度、用户体验、性能都是ok的，实话实说，一般的工具达不到用让人惊艳的标准。
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
人脑以这样的方式工作，即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
本项目使用了两个csv的数据文件，一个是中国高校（大学）的数据，一个是中国高校专业设置的数据
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
作者：谢佳标 微软中国MVP，多届中国R语言大会演讲嘉宾，目前在创梦天地担任高级数据分析师一职， 作为创梦天地数据挖掘组的负责人，带领团队对游戏数据进行深度挖掘，主要利用R语言进行大数据的挖掘和可视化工作。 《R语言游戏数据分析与挖掘》新书上市已经有一个多月，各大网店均有销售。这是一部从大数据技术和游戏业务双重维度讲解如何利用结果数据指导商业决策的实战性著作，乐逗游戏高级数据分析师撰写，是他近10年数据挖掘与分析经验的总结。数据是无价的，只有当数据被挖掘分析并帮助到企业的时候才是有价值的。传统的数据分析
诸葛IO小科普 诸葛io，是一款基于用户洞察的精细化运营分析工具。由北京诸葛云游科技有限公司于2015年2月推出。诸葛io旨在以用户跟踪技术和简单易用的集成开发方法，帮助移动应用的运营者们挖掘用户的真实行为与属性、优化留存与活跃度、提升用户价值。目前，诸葛io支持Android、iOS和HTML（JS）三个平台。 因为一直在打磨诸葛io这款产品，所以也在研究如何更好的利用数据去驱动产品运营的决策。通过看了一些前辈的经验同时结合一些自己的思考，接下来我会用一系列文章去提出一些想法与大家分享，希望能够起到抛砖引
分享前一段我的python面试简历，自我介绍这些根据你自己的来写就行，这里着重分享下我的项目经验、公司职责情况（时间倒序），不一定对每个人适用，但是有适合你的点可以借鉴
可视化分析主要应用于数据量比较大的关联分析，从各个指标和维度展开用各种统计图和地图，辅之动态效果，使得数据分析结果更加直观有效，让复杂的工作智能化。
进入大数据时代，调查报道愈加成为信息战。从哪里收集有效数据？如何抽取、筛选、整合、分类大量琐碎的信息？如何分享、存储数据，并实现随取随用？钱塘君整理了一张数据收集和处理工具清单，分为八大类，方便实用，各有所长，供大家选择。 ---- 1.全文本搜索和挖掘的搜索引擎： 包括：搜索方法、技术：全文本搜索，信息检索，桌面搜索，企业搜索和分面搜索 开源搜索工具： Open Semantic Search：专门用于搜索自己文件的搜索引擎，同样的还有Open Semantic Desktop Search:可用于搜索单
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
实时音视频
对象存储
云直播
