数据分析入门

有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书？

1.这本书是数据分析入门必读书，主要介绍了Python3个库numpy（数组），pandas（数据分析）和matplotlib（绘图）的学习。中文译本被很多人诟病翻译太烂，不推荐。
九章算法·2020-06-20 22:27

数据分析入门-基本概念

SAS提出了一套数据分析的流程1.抽样S：导入，过滤选取某些条件的样本，抽样2.探索E：数据分布是什么样子的？平均数。数值之间是否存在一定的相关性。特征选择。3.修改M：删除一些不必要的特征4.建模M：逻辑回归，5.评估：模型比较，评分**数据分析流程**：在经过这个过程之前，你还必要对业务非常了解（所以之前去做HIS调研，或者阅读相关政策文件，去和业务方沟通是非常必须的），才能知道数据分析的目的
毛嘎子·2020-04-12 16:11

数据分析入门

2018年6月14日笔记1.数据分析的定义用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解并加以消化，以求最大化的开发数据功能，发挥数据的作用。数据分析可用于现状分析，原因分析，预测分析。2.数据分析六部曲明确分析目的和思路-->数据收集-->数据处理-->数据分析-->数据展现-->报告撰写明确分析目的之菜鸟与分析师对比菜鸟想法.png确定分析思路分析体系化，以营销、管理等理
潇洒坤·2020-04-11 08:17

数据分析书单（转）

数据分析十年，我只推荐这些书1数据分析入门书籍****1）思路篇：****《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《深入浅出数据分析》这两本。**2）技
美琦miki视觉笔记·2020-04-09 14:45

8 数据分析入门

数据分析六部曲1确定分析思路梳洗分析思路==>搭建分析框架==>分析框架体系化案例2数据收集数据收集是指按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程。3数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工处理，形成适合数据分析的形式。数据处理目的：从大量杂乱、无规则的数据中，抽取有价值、有意义的数据。4数据分析一般数据分析==>用Excel高级数据分析==>专业分析软件数据分析与数据挖掘的关系：数据挖掘是一种
漫步青梧·2020-04-09 14:46

产品经理数据分析入门指南

转载至杜小龙这篇文章一共会分为四个部分进行讲解。认识数据通过这部分我们可以知道什么是数据，数据与产品之间的关系等。获取数据这里我们可以了解到一些数据指标的含义，获取数据的常用工具以及常见网站的核心数据指标的确立。分析数据这部分我们可以了解到一些基本数据分析的方法，以及使用数据时需要注意的事项。利用数据这里我们可以知道在做产品的时候，使用数据的一些场景和利用数据驱动产品的思维方式。一、认识数据1.1
曾俊笔记·2020-04-09 03:46

10个步骤教你如何安装Anaconda安装，Python数据分析入门必看

前言文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者：小白PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun什么是Anaconda？Anaconda是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它集成了1500+个免费且易于安装的模块，装上Anaconda，就相当于把
其实还好啦·2020-04-08 16:00

数据分析入门：被问最多的问题合集！

如今是2017年，我们大圣众包的小编经过长期和用户打交道取得不少收获，了解了想入行或转行数据分析的热爱学习朋友们的关心问题，下面一起盘点下问得最多的问题，推荐给大家看看，你有不同的答案看法欢迎留言！1.学习统计有没有用？肯定是有用的。决策需要数据支撑，而统计学是数据分析的方法论。另一很有用的学科是运筹学，主要做优化方面的东西，但是就LZ经验来看，运用的广度和企业的接受度不急统计学（LZ公司统计背景
大圣众包·2020-04-06 02:25

Python 数据分析入门与进价(1)

为什么使用Python进行数据分析？Python作为一门动态编程语言，以简单易用的特性变得越来越流行，同时Python具有丰富活跃的生态环境，包含各种任务用途的软件。比如Web开发框架Django、Flask，数据库访问处理SQLAlchemy，爬虫框架Scrapy,数据分析NumPy,Pandas等软件包都基于Python开发。有了这些高质量软件包的支持，我们就可以完成各种各样的任务需求。对于数
Clemente·2020-04-05 08:33

数据分析入门——手把手带你准备一个好用的Jupyter环境

Jupyter作为数据分析必备神器，本篇文章来教你如何搭建一个小团队使用的Jupyter环境。基础环境——Docker简要说一下Docker的好处，就是部署极其简单，因为常规的环境、开源项目都有现成的docker镜像，一行命令的就能完成部署。如何部署Docker请看官方文档️。针对不同环境有不同的安装方法服务器通常都是Linux的，所以给大家提供一下linux的快速通道️。WebUI单机解决方案—
koala_A·2020-04-03 18:17

《Pandas Cookbook》第05章 布尔索引

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-04-02 15:39

《Pandas Cookbook》第08章 数据清理

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-04-01 04:57

《Pandas Cookbook》第04章 选取数据子集

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-03-26 13:44

<谁说菜鸟不会数据分析入门篇>读书笔记（一）

书名：谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）作者：刘夏璐，狄松本书主要还是进行数据分析入门相关知识的分享，主要软件为Excel。里面整理一些自己觉得重要的知识点提醒，需要的可以找下原书详细看。
MadNietzsche·2020-03-26 02:57

数据分析入门之Excel篇（图表篇）

为什么要学习图表？在数据分析界有一句经典名言，字不如表，表不如图。我们都知道数据分析的最终是兜售自己的观点见解，那怎样才能让别人最简单直接清晰地acceptyourpointofview呢？图表展示当然是最合适不过的，所以数据可视化是数据分析的主要学习和运用方向之一。开始画图之前我们要先来认识图表中的七大基本元素，这七大“积木”可谓是木之根水之源，先熟悉他们的使用方法才能做后面复杂图表的制作与美化
流水混帐·2020-03-24 22:22

Python数据分析入门（一）：Python在数据分析应用场景下开发环境的选择

学习Python是非常有意思的一件事情。不管你是学过开发语言也好，还是学过一些数据分析工具也好，可能在学习Python的路上都会触类旁通，进度突飞猛进。但是如果两方面可能都没有那么精通，或者根本一无所知，那么可能在学习Python的道路上要花费一些额外的精力去学习什么样的开发环境适合自己。什么样的Python环境比较方便学习Python和以后利用Python做一些事，真的是因人而异，网上这方面的话
马克布克·2020-03-23 20:04

《Python数据分析入门》第一部分——向量化运算

向量化运算的定义向量化计算是一种特殊的并行计算的方式，它可以在同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量。（主要用于python第三方库pandas的Series系列和DataFrame数据框运算）用到的库：numpy利用arange方法生成等差数据，基本语法如下：numpy.arange(start,end,step)，其中，start是开
南天北月书生·2020-03-23 13:50

《Pandas Cookbook》第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-03-23 05:11

Python 大数据分析入门

作者：瓦尔特有范https://www.jianshu.com/p/3ff0d909daa5Python为数据分析和机器学习提供诸多工具,anaconda是其中一个著名的科学计算发行版,包括近200多个工具包,常见的有numpy,scipy,pandas,ipython,matplotlib,sklearn等等。conda是它的一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与p
ehco_6f4c·2020-03-23 04:36

数据分析（一）：来自三节课数据分析入门

WHAT：数据主要看什么数据主要来源于数据表。数据表分为两个模块：指标和维度，即横轴和纵轴指标和维度.JPGWHERE：数据来源于哪里1前端页面：可视化埋点（某个按键），全埋点（页面浏览及交互），代码埋点2后端日志：代码埋点，工具导入（曾经记录的数据导入）3业务数据：导入工具适用快速部署/评估/决策：全埋点，工具导入历史数据针对/详尽/全面：代码埋点，工具导入后端日志运营活动/A/BTest/新功
发动机考虑·2020-03-21 23:22

数据分析入门指南

本文关注点在于“如何入门数据分析”。数据分析需要的能力可以分成专业能力和通用能力两部分，本文主要关注的是专业能力的学习，包括业务知识、数据处理、工具使用3部分。1.业务知识为啥先谈业务知识？因为数据分析是为了解决业务问题，如果你不了解业务背景，就不知道数据分析的目标，甚至无法衡量数据分析的效果。在做某个数据分析需求前，首先要问的应该是——想通过数据分析解决什么问题？——而这个问题必定是和业务有关的
dataxon·2020-03-21 17:00

《Pandas Cookbook》第06章 索引对齐

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-03-21 16:18

《深入浅出数据分析》读书笔记1 分解数据

我作为一个数学差的2B青年，十分渴望提高自己数据分析的能力，读了几章《深入浅出数据分析》感觉这本书是非常优秀的数据分析入门读物，接下来会在阅读的同时做笔记。
一冠疯格·2020-03-14 13:46

贵阳0基础数据分析学习路线，数据分析入门学习

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程，并且也广泛用于商业领域。那么贵阳0基础数据分析学习路线是什么呢？
大数据在说话·2020-03-12 20:38

Python 数据分析入门教学

Python前言python可以说是黑魔法了，利用python可以做到很多酷酷的事情，也应了那句"人生苦短，我用python"python可以做爬虫采集、数据可视化统计、web开发，还可以开发简易的端口漏洞采集工具。总之利用python你可以做到任何你想做到的事情。今天我来简单的介绍下pyhton数据可视化库之一的matplotlib库。虽然python还有很多可视化统计库但是大部分都以matpl
dali_saymore·2020-03-12 08:29

数据分析入门-机器学习算法

逻辑斯蒂回归**原理**：不要用线性回归问题去解决分类问题，再y上做了一次逻辑斯蒂转换，让y这个无法用线性表达的y值，sigmoid函数，使得结果值不再局限于0-1，而是正负任何值，然后再和线性回归一样，去找特征前面的权值，线性回归里面是用平方误差来测量匹配程度，而逻辑回归时选择能使对数似然最大化的权值。解决最大化问题，是用最小二乘法，。有这一组特征的基础上，该事件发生和不发生的概率，如果大于0.
毛嘎子·2020-03-09 02:36

数据分析入门

一：入门介绍#统计学：将数据分析划分为描述性数据分析（初级）、探索性数据分析、验证性数据分析##数据分析在企业经营的作用：现状分析：通过经营指标衡量企业运行状态，了解各项任务发展和变动状况原因分析：企业运营状态的原因预测分析：对未来发展趋势做预测##数据分析六部曲：明确分析目的和思路》数据收集》数据处理》数据分析》数据展现》报告撰写#二：确定分析思路：数据分析方法论#PEST分析法：用于对宏观环境
pmalan·2020-03-08 12:53

数据分析入门方法论

关于数据分析，最重要的是思路和方法论，无论是什么工具，最终的输出无非就是：有价值的结论（对应分析报告）有价值的决策过程（对应机器学习模型）从提出问题入手，例如流量、留存率、新增用户为什么发生变化，练习如何解决问题：你会提出哪些假设？如何验证这些假设？（统计方法）如何取数？（SQL/Hive/Spark）如何清洗和整理数据？（R/PythonPandas/PySpark）如何可视化？（Excel/F
帆软·2020-03-05 17:29

数据挖掘一些文献推荐干货

pdf(10.44MB)销售管理知识、方法、工具与案例大全.pdf(75.69MB)网络营销实战密码.pdf(46.84MB)投资数据分析实务_11864720大图.pdf(14.15MB)谁说菜鸟不会数据分析入门
RAINSUN·2020-03-04 07:06

数据分析学习路线

业务数据分析师1.Excel必备工具使用和高级技巧2.Mysql数据库3.SPSSModeler数据挖掘4.数据分析入门5.实战需求分析6.实战竞品分析7.产品规划与设计建模分析师1.实用型大数据挖掘算法
漫步青梧·2020-03-01 11:36

分析思维 第四篇：数据分析入门阶段——描述性统计分析和相关分析

数据分析的入门思维，首先要认识数据，然后对数据进行简单的分析，比如描述性统计分析和相关性分析等。一，认识变量和数据变量和数据是数据分析中常用的概念，用变量来描述事物的特征，而数据是变量的具体值，把变量的值也叫做观测值。1，变量变量是用来描述总体中成员的某一个特性，例如，性别、年龄、身高、收入等。变量可以分为：定性变量：用于分类，一般是文本，例如，性别、颜色定序变量：用于表示等级或次序的变量，例如，
悦光阴·2020-02-24 22:00

分析思维 第四篇：数据分析入门阶段——描述性统计分析和相关分析

数据分析的入门思维，首先要认识数据，然后对数据进行简单的分析，比如描述性统计分析和相关性分析等。一，认识变量和数据变量和数据是数据分析中常用的概念，用变量来描述事物的特征，而数据是变量的具体值，把变量的值也叫做观测值。1，变量变量是用来描述总体中成员的某一个特性，例如，性别、年龄、身高、收入等。变量可以分为：定性变量：用于分类，一般是文本，例如，性别、颜色定序变量：用于表示等级或次序的变量，例如，
悦光阴·2020-02-24 22:00

数据分析入门清单

数据分析入门版入门版适合数据分析的入门者、对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生、经验尚浅的转行者。入门版入门版推荐书籍《深入浅
Taniawow·2020-02-14 06:58

《Pandas Cookbook》第09章 合并Pandas对象

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-02-13 17:49

《Pandas Cookbook》第07章 分组聚合、过滤、转换

第01章Pandas基础第02章DataFrame运算第03章数据分析入门第04章选取数据子集第05章布尔索引第06章索引对齐第07章分组聚合、过滤、转换第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10
SeanCheney·2020-02-09 01:47

大数据分析入门常识

可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(
深圳舜通智能·2020-02-08 16:58

《Python数据分析入门》第一部分——数据结构

数据结构的定义数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。——资料来源于百度百科这里主要讲两中数据结构，分别为：序列（Series）和数据框（DataFrames）,它们是python的第三方库pandas里的数据结构，后续的数据分析经常用到这两种数据结构。序列（Series）数学上，序列是被排成一列的对象（或事件）；这样每个元素不是在其他元素
Second_change·2020-02-06 20:19

Excel囧事之数据录入那些事

留言给我们吧数据分析工具学习路线图体系、简单、实用的数据分析视频课程：(1)数据分析入门必备课程
小蚊子数据分析·2020-02-06 18:10

数据分析入门

目录：1.概述2.数据是基础3.数据库是数据存储的载体4.工具是实现数据分析的方式4.1主流BI工具——PowerBI介绍4.2主流BI工具——Tableau介绍5.如何进行业务分析以及各个图表的使用6.分享一些公众号随着计算机和互联网的发展，人们在各项活动中形成的数据容量呈几何级数增长，对数据的分析和利用已经渗透到生活的方方面面。大数据的时代对商业、对思维、对管理的变革，无论是企业、政府以及个人
回锅肉不回锅了·2020-02-04 17:27

数据分析入门指南

一、岗位理解数分不是局限于报告，而是自己能生成能够落地的工具，比如api,web，模型等，分析出对真实业务有指导意义的结论，让数据产生“价值”。岗位职责：1.数据规划：收集整理业务部门数据需求，搭建指标体系；2.数据采集：采集业务数据，向业务部门提供数据报表；3.数据分析：通过数据挖掘、数据模型等方式深入分析业务数据；提供数据分析报告，定位问题，提出解决方案。以运营人员为视角的框架可以将数据化运营
呆萌的我爱丽丝·2020-01-18 22:12

数据分析入门-假设检验

参数检验**U检验**：前提：在正太分布的样本均值u0和总体方差已知的情况下，双侧检验问题检验总体均值u=u0吗？P(|u-u0|>k)=a；拒绝域就是|u-u0|>k，落在拒绝域的概率是a，是显著性水平。怎么确定k值：引入了U统计量~N(0,1)，计算，当u>ua的概率就是a，当a确定之后，ua是确定的，所以k也是确定的。但因为上面有绝对值，u-u0>k的概率和u-u0k值，这个和上面是一样的，
毛嘎子·2020-01-08 06:13

《产品经理数据分析实战手册》阅读笔记

；-学会在数据的配合下快速完成用户画像（persona）的方法；-知道如何定义数据埋点以及分析需求，并推动研发团队实施；-如果您的研发团队无暇处理数据分析需求，您还应学会至少一种产品数据分析工具1.2数据分析入门的
九点半月光·2020-01-08 06:32

数据分析入门(Python) | 猴子社群第2期闯关游戏怎么玩？

昨天一位社群内的老铁发了这么一段话：有越来越多的社群会员通过第1期的实践课程和“闯关游戏”不仅学会了数据分析，而且利用新的技术找到了满意的工作。根据以往的经验，很多人在学习数据分析的过程中会遇到下面这样的苦恼：网上资料一大堆，完全零基础，从哪里开始入手？懒癌晚期，无法坚持完成学习？时间紧迫，想尽快入行数据分析师？经常遇到问题，浪费大量宝贵时间？没有项目经验，找工作经常被拒？为了让少数不甘平庸的人，
猴子聊人物·2020-01-07 19:08

数据分析学习推荐书籍

一、数据分析入门：《HeadFirstDataAnalysis》链接：深入浅出数据分析(豆瓣)电子工业出版社的经典书目系列，从数据分析基本步骤开
雷虎Ryan·2020-01-05 15:59

人人都会用数据（一）——直方图&平均数

2017给自己定的目标之一，数据学习，加入泰格志《商业数据分析入门》，坚持每次完成作，感谢小虎组织的社群，前期已经落了很多课，后续会在这里记录自己的学习过程及作业的完成，更多的还是需要自己去实践。
开开Angela·2020-01-05 08:16

数据分析入门(Python) | 猴子社群第2期闯关游戏怎么玩？

昨天一位社群内的老铁发了这么一段话：有越来越多的社群会员通过第1期的实践课程和“闯关游戏”不仅学会了数据分析，而且利用新的技术找到了满意的工作。根据以往的经验，很多人在学习数据分析的过程中会遇到下面这样的苦恼：网上资料一大堆，完全零基础，从哪里开始入手？懒癌晚期，无法坚持完成学习？时间紧迫，想尽快入行数据分析师？经常遇到问题，浪费大量宝贵时间？没有项目经验，找工作经常被拒？为了让少数不甘平庸的人，
猴子聊人物·2020-01-01 23:07

Python数据分析入门(五)

前言各位看官，不知上期的火锅盛宴是否有让你们一饱口福，这次我们继续回到吃货们的话题，这一期让小编带你们一起去旅行，我们一起去寻找全国最美的风景、最好吃的小吃、以及最好玩的地方。数据采集此次我们的数据来源是蚂蜂窝旅游(http://www.mafengwo.cn/mdd/),选取的是国内热门目的地城市。首先我们要获取各个城市的id,然后进入到目的地详情页面。我们通过各个目的地城市的景点、游记、餐饮、
NGUWQ·2019-12-30 18:24

2019cda数据分析师之（EXCEL+SQL）综合实战分析教程视频 sql数据分析 excel数据统计分析（视频+源 码+课件）

第一部分：深入浅出商业数据分析入门适用人群1.针对核心工作是SQL、数据清洗和可视化的数据专员岗位2.可借助数据分析提高工作效率的产品、运营、市场岗位人士3.对数据分析感兴趣的高校学生、教师4.对商业BI
最优秀的coder·2019-12-30 17:33

数据分析入门：如何训练数据分析思维？

本文由网易云发布。作者：吴彬彬（本篇文章仅限知乎内部分享，如需转载，请取得作者同意授权。）我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率，但是对于刚入门的数据分析师，在项目经验不足的前提下，如何快速完成项目的分析报告？这里引进一种外展推理的思维模式，方便入门分析师的完成日常的工作。那什么是
网易云社区·2019-12-25 13:56

二代测序的基因组数据分析入门（illumina测序原理篇）

本着“三百六十行，行行转生信”的崇高宗旨，基础科研、生物学出身的小编在今年成功进入生信圈，入坑的时候才发现贵圈真的是太乱了，不仅要敲的了代码，跑的了数据，而且跨行不太成功的我还要怒扛鱼饲料、单刀斩鲤鱼。忽然想起了那天在夕阳下拉网的我，那是我逝去的青春（本人海洋生物专业的偶）。入坑了就要坚持下去啊有没有？不然毕不了业谁会对我负责呢。于是小编收起了不学无术的泪水。毕竟搞生信也是高薪行业永不失业，学好了
科研猫·2019-12-19 17:37
上一页 4 5 6 7 8 9 10 11 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他