参考链接： Python | 使用openpyxl模块在Excel工作表中绘制图表 1
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，类似于gitstats的定量统计数据工具则（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。
假设你的客户（可能是你的领导，也可能就是你自己），给你发来一份销售数据，他希望你分析分析，看看如何提高销量。
写在前头，数据分析的魅力在于发现一些有趣的结论。这是一个故事：经过深入地分析了销售数据，做了很多种不同的大胆假设，并小心检验了假设的合理性。
有小伙伴向我反映到，本系列前面的章节主要还是在讲 pandas ，几乎与 xlwings 没有啥关系。
小勤：太好了。还可以只显示合并好的分类吗？那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
时间序列分解是一种技术，它将时间序列分解为几个部分，每个部分代表一个潜在的模式类别、趋势、季节性和噪声。在本教程中，我们将向您展示如何使用Python自动分解时间序列。
2）中国港澳台或境外用户购买腾讯云产品后，如需开具发票，请 提交工单 联系客服处理。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
本文共1300字，建议阅读6分钟。 本文与你探讨多维分析初始状态时该预先汇总哪些组合。
大家的关注点主要是如何循环遍历表格、如何用Pandas批量处理，当然，还有在996的压迫下如何提效（来挤出更多摸鱼时间）。
说到excel函数，很多人第一时间想到的就是求和函数sum。作为excel入门级函数，sum的确是小白级的，以至于很多人对求和函数有点“误解”，觉得求和函数太简单了。
粒度：源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 示例图形： ①创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色
大名鼎鼎EXCEL江湖上谁人不知，谁人不晓呀，纵使你没见过EXCEL，也见过数据在跑吧？可惜的是，经常用EXCEL表哥表妹，甚至操作六七年 的江湖老手，或多或少还是犯了些操作上的小错误，不应该呀不应该。下面，列举一些在EXCEL操作上常见的一些普遍现象，你认为哪种操作最搞笑？大家来排个名吧？ 1.移动选择 打开一个表，想要查看最后一行是第几行，很多童鞋都是一直按方向箭，或者不厌其烦拖动滚动条，这是一个非常不好的习惯，得改。童鞋，还记得键盘上的 CTRL+DOWN吗？可以快速跳转到该列数据末尾处，还有CT
导语：在做多表数据汇总时，经常存在表头行重复的情况，处理这个问题往往需要根据实际情况选择不同的方法。
通过case when 的转换，把列的项目转换成行字段，有两种方法供参考，其中第一个方法较为简洁。
选自RARE Technologies 作者：Shiva Manne 机器之心编译 参与：Panda 做深度学习开发和实验既可以选择自己搭建硬件平台（参阅《深度 | 从硬件配置到软件安装，一台深度学习机器的配备指南》），也可以向 GPU 提供商购买使用服务。本文介绍了 RARE Technologies 的 Shiva Manne 对几个主要 GPU 平台的评测结果，希望能为想要选择最适合自己的平台的企业或开发者提供帮助。 我们最近发表了使用 word2vec 的大规模机器学习基准评测文章，参阅：https
静态成员static成员变量static成员函数银行账户管理（含利率） static成员变量 静态成员为所有类的对象所共有 内存是程序运行时分配 使用前必须初始化且只能初始化一次 初始化不能在类定义中，通过作用域限定符初始化 类型 类名:：变量名=值； 类似全局变量，和全局变量相比： 作用域在类中，可以避免与其他类成员或者全局对象的名字冲突 可以封装，static成员可以是私有的，而全局对象不可以 直观表现出与某个类的关联，清晰地反映程序员的意图 static成员函数 静态成员函数为所有类对象所共有，不再
2022 年虎年新春的钟声即将敲响，拼搏奋斗了一年，我们都期盼着归家的团聚与喜悦，洗去身上的疲倦，调整好状态，抖擞地继续新一年的征程。但如今国内已被奥密克戎攻破防线，新变种的病毒来势汹汹，全国包括一线城市在内的多个地区均已破防，这让春节的出行政策变得更加难以预测。希望大家都能如愿回家，过个好年。
之前在负责管理技术团队的时候，为了整理团队几十人、4~5个小组、同时并行的多个项目，在进行周例会汇报和向上汇报和在向下进行工作安排和风险管控时，我都会使用项目甘特图来帮助我进行清晰、宏观的梳理。
在本文中，我们将深入探讨数据分析的核心概念和技术，以及如何使用Python进行数据分析和可视化。我们将通过一个实际的案例研究，演示如何使用数据分析工具来解析销售趋势，从而为业务决策提供有力的支持。
公司的app（类似滴滴、uber）为用户提供打车服务。现有四张表，分别是“司机数据”表，“订单数据”表，“在线时长数据”表，“城市匹配数据”表。（滴滴面试题）
携程火车票事业群运营着铁友、携程火车票和去哪儿火车票等重要的业务和品牌，目前正在积极地拓展海外市场。火车票的指标平台旨在为业务人员提供便捷的指标查询服务，让业务人员能够快速灵活地获得这些业务和品牌相关的指标数据。
外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。
我们在使用pandas分析处理时间序列数据时，经常需要对原始时间粒度下的数据，按照不同的时间粒度进行分组聚合运算，譬如基于每个交易日的股票收盘价，计算每个月的最低和最高收盘价。
el-date-picker组件也对应的有4种形式，当切换不同日期维度时，显示对应的日期组件
最近几乎花费全部业余时间制作了一个 BJ for Notion 辅助看板工具，配合我做的 Bj 模版使用。本文主要就是做一个预览，具体的使用方法后面慢慢出文介绍。话不多说，直接看效果吧！
本文主要介绍了在功能模块中的一些关键处理思路和流程，以及一些比较典型的问题，都是比较基础的东西。其中的内容，相信还有许多更好的处理方式。水平有限，总结的内容可能存在不足，欢迎大家指正！
ClickHouse是一个面向列存储的分布式数据库管理系统，支持多种表引擎。不同的表引擎适用于不同的数据访问模式和性能需求。以下是几种常用的ClickHouse表引擎及其选择场景的示例：
背景 互联网进入“下半场”后，美团点评作为全球最大的生活服务平台，拥有海量的活跃用户，这对技术来说，是一个巨大的宝藏。此时，我们需要一个利器，来最大程度发挥这份流量巨矿的价值，为酒旅的业务增长提供源源不断的动力。这个利器，我们叫它“流量罗盘”。 我们首先要思考几个问题： 流量都来自哪些入口； 本地场景、异地场景的流量差异如何运用好； 如何挖掘出适合不同品类的流量场景； 是否能让不同群体的用户得到合理的引导。 所以，我们先要给流量罗盘做一个能够快速对比和衡量流量价值的来源分析功能，来覆盖流量的灵活细分及组合方
宁波市汽车运输集团有限公司是宁波市道路货运业的龙头企业之一，主营全国各地的普通货运以及货物专用运输（集装箱、罐式）。
无论大中小型企业都会有自己的人力资源信息系统，对当前企业所有人员的分层管理，管理人员各方面能力及信息分析，人力资源管理系统是一个体系，展开后有很多模组，如：任用、训练、薪资、福利、员工关系等子系统，所以这是一个很庞大的架构。
对于Git项目开发，有一些可视化的工具，如gitk，giggle等，来查看项目的开发历史。但对于大型的项目，这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史，一些定量的统计数据（如每日提交量，行数等）更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具：GitStats，它能生成如下的一些统计数据，并且可以图表形式进行展示对比。
一般来说这部分的考核主要是，考察你们的Python 爬虫(在没有数据的情况下)、Python pandas 基础数据分析、matplotlib 绘制直方图、饼状图、散点图和误差线图等多种图形，我总结了一下：
按月生成全部表(table_20150101,table_20150201,table_20150301,table_20150401...)
Python 默认支持时间序列的库有很多，通常 time 和 datetime 是用的最多的，虽然他们在一般情形下绝对够用，但是总有一些比较奇葩的时间格式的需求，而我们也就不能仅限于这两个 Python 自带的库。
对于刷卡消费类的数据分析，如果能够拿到所有人的信用卡消费数据（一个人可能有多张信用卡），那么拿到这些信用卡消费数据应该如何展开分析。 对于用户消费行为分析谈的比较多的思路仍然是需要首先搞清楚分析的目标
导读：Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是 Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。
第6章 构建属于自己的定投计划 ---- 构建属于自己的定投计划 一份完整的定投计划，需要根据自己的收入和开支，设定合理的每月定投额度；也需要筛选适合投资的品种，设定好买卖区间；最终我们需要把这些因素全部一一落在纸面上，让任何一个拿到这个计划的人，都可以执行出相同的效果。如此，这份定投计划才算完成了。 梳理自己的现金流 像指数基金等股票类资产，要做好投资3年以上的心理准备。资产以股票基金的形式存在的时间越长，其增值的速度就越快，所以最好的方式是构建一个长期的定投计划 记账小窍门 窍门一：大账马上记，小账汇总
最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作表拆分为多个工作表?一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作表上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作表,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺
在时间序列分析中，我们经常通过对过去的理解来预测未来。为了使这个过程成功，我们必须彻底了解我们的时间序列，找到这个时间序列中包含的信息。
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。
这是一个关于在线音乐零售平台的用户消费分析案例，在网上到处可见，听闻不少培训机构也用于数据分析案例。我大概看了一些其他的文章，基本是千篇一律。
今天和大家聊聊分库分表技术，大家面试的时候肯定都有这样的经历，面试官动不动就问分库分表、高并发、虚拟机、分布式事务等等这些高大上的技术。所以我们还是有必要要了解一下的。
然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。这样就可以知道，当登陆日期连续时，差值就是相同的，代表这些天用户是连续登陆。
最近在学爬虫和数据分析，看到天气网上有国内城市一年的天气历史数据，想以此为数据源练习一下，于是就有了这个项目。今天在此简单介绍一下实现思路和最终效果。
#!/usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time: 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理与初步分析 @edition :1.0 ''' #导入模块 from __future__ import division,
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