Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)

1. 对肥料登记数据进行预处理。
2. 根据养分的百分比对肥料产品进行细分。
3. 从省份、日期、生产商、肥料构成等维度对肥料登记数据进行对比分析。
4. 对非结构化数据进行结构化处理。

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第1张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第2张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第3张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第4张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第5张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第6张图片Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第7张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第8张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第9张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第10张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第11张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第12张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第13张图片

Python、SPSS、Excel——肥料登记数据分析流程(2021泰迪杯数据分析)_第14张图片

你可能感兴趣的:(python数据分析操作,数据分析)