👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 作为一名数据分析师,在日常工作中或多或少都会涉及报表制作的工作。 虽然《对比 Excel,轻松学习 Python 数据分析》一书中介绍了数据分析涉及的一些基本操作,但更多是从分析层面出发的,比如如何处理异常值、如何进行可视化等。 在实际的报表制作中,会用到很多函数及格式设置,比如调整字体的大小、颜色等,所以张俊红老师出版了新作《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》,这本书将围绕报表制作的流程,通过对比 Excel 的方式来讲解报表制作中每个环
“今天下班前把报表做好了给我”,听到老板的这句话,很多人都不敢反驳,也只能默默加班,然后打开了Excel,这一做就是好几个小时。
畅销书大佬俊红又出新书了,《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》,一本讲Python协助办公的教程,非常干货。
你很可能也看到过公众号文章下方的广告,是关于 Python 自动化生成报表的,我自己就经常看到,说的是一个人因为报表做不出来,愁眉苦脸,做不出来就要被辞职了,这时一个高手拿过电脑,一顿操作猛如虎,一份精美的报表很快就生成了,被帮助的人写满一脸的崇拜...
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
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。
做了3年报表的我,从只会vlookup开始学Excel,中间也穿插学习了一些VBA和Access。原以为精通Excel可以走天下,但是越到后面越发现遇到了瓶颈。领导希望报表出的越快越好,数据不能有差错,图表要精美可视化要好看......但殊不知:
现在Python使用的场景非常多,特别是数据采集、机器学习、数据科学领域,Python几乎是统治级别的存在。
这是很多年前的事情了,从腾讯入职到离职,我用了三周,理由很简单,做大数据的同事看不起做报表的,当然,我是做报表的那个。
每月一次的 Power BI 更新如期而至,本月更新个人认为是很有意义的。本文将详细描述这些内容。
今天给大家分享一篇我新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。关于这本书的介绍见:时隔500天后,对比Excel系列又一新书发布 本篇文章将带你了解报表自动化的流程,并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战,篇幅较长,建议先收藏,文章具体的目录为: 1.Excel的基本组成 2.一份报表自动化的流程 3.报表自动化实战 - 当日各项指标同环比情况 - 当日各省份创建订单量情况 - 最近一段时间创建订单量趋势 4.将不同的结果进行合并
因为我是处于IT行业的,所以身边有很多经常做报表分析的人,每当老板一有问题,他们就会马上打开Excel,花上好几个小时拉一张表格,汇汇总、取取平均数,偶尔还会加点不同颜色,做做动态图表,美其名曰“报表分析”。
本篇文章将带你了解报表自动化的流程,并教你用Python实现工作中的一个报表自动化实战,篇幅较长,建议先收藏,文章具体的目录为:
BI全称商业智能(Business Intelligence),在传统企业中,它是一套完整的解决方案。将企业的数据有效整合,快速制作出报表以作出决策。涉及数据仓库,ETL,OLAP,权限控制等模块。
现在已经开始内测,感谢腾讯小伙伴卢晓明同学帮我们提前申请到了内测机会,接下来我们用腾讯混元大模型与实际工作结合,开始我的报表测试之旅。
以前我在某外企银行实习的时候,需要处理将近七年的财务报表,如果按照传统的方式,我估计七天七夜都处理不完,就更别提分析了。一般来说外企的电脑软件限制非常严格,有专门的IT把控。很多软件是下不了的,即使是python这样的开源工具也不行,下载软件都需要找IT审批。
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在数据库的运维工作中,如果有一种运筹帷幄的感觉,那么其中一种方式就是看报表,比如喝着咖啡缓缓打开电脑,几十台,上百台的机器的负载明细都在眼底。如果某个地方出现了异常或者明显的抖动,在报表中也能够很清晰的显示出来。 目前这种情况还是很难实现,但是我们可以创造,之前的博文中也分析过了zabbix+orabbix的监控方式,还是存在很多亮点,在监控和定制功能上确实很强大,gc功能本身就很强大,但是扩展相对还是比较困难的。 首先我们来show一个概览图,这个是我们努力的目标。比如我们有几十台DB服务器,在开始工作前
今天给大家分享一本我好朋友俊红老师的新书《对比Excel,轻松学习Python报表自动化》中关于报表自动化实战的内容。
云戒说技术:Linux、Python、大数据、Hadoop、Spark、数据分析、数据挖掘、机器学习、深度学习、安全、Mac、Emacs; 云戒说生活:工作、生活、人生、佛法、易学、创业。 天善智能社区博客专栏 https://ask.hellobi.com/blog/oyea9le
先听我这个职场老油条给大家讲个故事吧:从传统行业业务员转成大数据分析师,你知道我这些年怎么过的吗?
话说,数据透视表是Excel里超级好用的数据分析功能!君不见,前天我发文章《别傻了!PQ都没学会,VBA都学不来,你能学好Python处理Excel?》后,有朋友留言,千回百转,回到透视表……
今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』,我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python,如果有必要,又该如何学习才能做到毫不费力。
作为数据分析师,我们需要经常制作统计分析图表。但是报表太多的时候往往需要花费我们大部分时间去制作报表。这耽误了我们利用大量的时间去进行数据分析。但是作为数据分析师我们应该尽可能去挖掘表格图表数据背后隐藏关联信息,而不是简单的统计表格制作图表再发送报表。既然报表的工作不可免除,那我们应该如何利用我们所学的技术去更好的处理工作呢?这就需要我们制作一个Python小程序让它自己去实现,这样我们就有更多的时间去做数据分析。我们把让程序自己运行的这个过程称为自动化。
近期由于工作原因,需要一些数据来辅助业务决策,又无法通过外部合作获取,所以使用到了爬虫抓取相关的数据后,进行分析统计。在这个过程中,也看到很多同学爬虫相关的文章,对基础知识和所用到的技术分析得很到位
多年Linux运维经验,精通Zabbix监控系统架构,熟悉Shell,Python等语言脚本的编写等。
本文主要讲Python与Excel的关系以及集成方案,Office家族的其他成员,如Word、PowerPoint与Excel拥有类似的功能,Python同样可以与Word、PowerPoint等Office成员结合,这些内容我以后会写文章讲解。
这篇文章是『读者分享系列』第二篇,这一篇来自袁佳林同学,这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目,现在他把整体的思路以及实现代码分享出来,希望对你有帮助。
以上这张图片比较普遍现象的数据链路。如果你是厨师,最重要的肯定是做菜和摆盘环节,也就是数据分析和数据可视化环节。
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。
作为一名成熟的数据分析师,那必然是要头顶Python,脚踩SQL,左手一个Tableau,右手一个Excel。能取数,会报表,埋点AB两不误,分析落地显价值。
其中,第2步是每天的主要工作,有时候你会是 Sql boy,有时候又变身 TF boy (TensorFlow)。其他步骤都是傻瓜式操作。
文件夹中有一些公司最近的照片,为了展示团队的风采,我准备把它们在PowerBI中用Simple image做成幻灯片,再用Play Axis自动播放。
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
ActiveReports 9刚刚发布3天,微软就发布了 Visual Studio Community 2013 开发环境。 Visual Studio Community 2013 提供完整功能的 IDE ,可开发 Windows、Android 和 iOS 应用。支持:C++, Python, HTML5, JavaScript, 和 C#,VB, F# 语言的开发,提供设计器、编辑器、调试器和诊断工具。 最牛逼的在于你完全可以免费使用该工具: 可以正大光明的免费使用visual studio 不能用
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进几年A(人工智能)B(大数据)C(云计算)发展火热,由于笔者在一二线互联网行业从事过大数据相关工作,因此决定在大数据领域对自己的所见所闻,来对该行业之外的人士所做一个讲述,以及对想进入该行业的从业人员做个简单的讲述和分享。
做报表、分析数据、做汇报是许多打工人的日常,每天都要耗费不少的时间用Excel来整理、清洗数据和生成好看的报表。如果这些数据都是手动整理、复制粘贴的话,不仅费时费力,而且很容易出错。
我们也可以用该报表查询历史上某一天的库存,但注意有一些限制条件。 2、查询条件说明:
机器学习和数据挖掘是个非常难的领域,所以在这个领域有数据科学家这么一个职位。“数据科学家”在2009年由Natahn Yau首次提出,其概念是采用科学方法、运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识,并能寻找新的数据洞察的工程师或专家(不同于统计学家或分析师)。一个优秀的数据科学家需要具备的素质有:懂数据采集、懂数学算法、懂数学软件、懂数据分析、懂预测分析、懂市场应用、懂决策分析等。 传统典
调研发现,很多人对BI的理解侧重于数据的分析和展示,BI更多地被等同于数据分析与数据可视化。因此在大多数企业中,BI更多地是指分析和前端展示工具,而不是一个完整的体系。
自从大数据火了,学习 Python 的人也出现了爆发式的增长。身边的小伙伴们纷纷加入了 Python 大营,无论是在互联网做开发项目的,还是在公司做财务报表的,各行各业各岗位都在努力学习 Python。
导读:喜欢用 Python 做项目的小伙伴不免会遇到这种情况:做图表时,用哪种好看又实用的可视化工具包呢?之前文章里出现过漂亮的图表时,也总有读者在后台留言问该图表时用什么工具做的。下面,作者介绍了八种在 Python 中实现的可视化工具包,其中有些包还能用在其它语言中。快来试试你喜欢哪个?
要问当前什么BI工具最热门,肯定非PowerBI莫属,堪比BI界的Python。对于我这种用惯了Tableau来说,确实会眼红PowerBI某些特性。
大家好,我是来自永洪科技的数据分析师刘宇翔。我今天分享的主题是,释放数据价值,人人都是数据分析师。
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