qlik数据分析

【课程归纳分享】 - 破除思维误区，树立正确的数据分析观

【总结归纳II】一：课程规划模块一：构建思维框架模块二：掌握分析方法及工具模块三：数据可视化说服他人的技巧模块四：企业实战案例二：破除常见三大误区数据分析的应用范围-适用于所有人数据分析学什么？
Atia十点睡姑娘·2024-01-20 08:56

[HTB][Sherlocks] Meerkat

打开分析,端点进行数据分析172为内网地址,根据题目意思,那么商业管理平台
Мартин.·2024-01-20 08:34

python中scrapy可以爬取多少数据_使用Scrapy爬取大规模数据

同时也想对简书的用户做一个数据分析。要爬取大量数据，使用Scrapy要考虑的是新的url在哪里产生，解析的方法如何循环调用，也就是爬取的深度和广度。
weixin_39567943·2024-01-20 08:23

《Python数据分析技术栈》第03章 01 描述性数据分析 - 步骤（Descriptive data analysis - Steps）

01描述性数据分析-步骤（Descriptivedataanalysis-Steps）《Python数据分析技术栈》第03章01描述性数据分析-步骤（Descriptivedataanalysis-Steps
Python私教·2024-01-20 08:22

《Python数据分析技术栈》第03章 02 使用Sympy解决数学问题（Using Sympy for math problems）

02使用Sympy解决数学问题（UsingSympyformathproblems）《Python数据分析技术栈》第03章02使用Sympy解决数学问题（UsingSympyformathproblems
Python私教·2024-01-20 08:52

《Python数据分析技术栈》第02章 02 面向对象编程（Object-oriented programming）

02面向对象编程（Object-orientedprogramming）《Python数据分析技术栈》第02章02面向对象编程（Object-orientedprogramming）Object-orientedprogramming
Python私教·2024-01-20 08:51

《Python数据分析技术栈》第03章 01 正则表达式（Regular expressions）

01正则表达式（Regularexpressions）《Python数据分析技术栈》第03章01正则表达式（Regularexpressions）Aregularexpressionisapatterncontainingbothcharacters
Python私教·2024-01-20 08:47

04 MyBatisPlus之逻辑删除+锁+防全表更新/删除+代码生成插件

逻辑删除是指通过更改记录的状态或添加标记字段来模拟删除操作，从而保留了删除前的数据，便于后续的数据分析和恢复。
SunsPlanter·2024-01-20 06:32

产出一份数据报告要考虑哪些事情

2019年7月13日hero简介：做产品类地工作，往往少不了数据分析这个行为，最终的产物普遍都是数据报告，那么一个数据报告或多或少的都涵盖了很多的内容，从哪些数据得出结论也体现了你是否有合格的分析能力。
左冷禅·2024-01-20 06:54

什么都会一点儿，就等于什么都不会。

我的唯一一幅油画菠萝咕咾肉我英语流利（好像不算什么技能），会一点点打招呼的日语，会做ppt，会用excel做数据分析。大学时就可以用ps做图片，现在因为喜欢自媒体很自然地就学会了简单的视频剪辑。
银河Radio·2024-01-20 06:06

ChatGPT企业版跟个人版有什么区别？

ChatGPT企业版（ChatGPTEnterprise）除了有和个人版GPT一样的功能外，企业版还可提供企业级的安全和隐私、以及数据分析功能。
姬美科技·2024-01-20 06:31

中国人民大学与加拿大女王大学金融硕士项目——金融人员2024年都在关注哪些呢？

从移动支付到区块链技术，再到人工智能和大数据分析，金融科技正在改变着金融行业的生态格局。金融人需要关注这些新技术在金融领域的应用，并了解它们如何改变传
xu17160175782·2024-01-20 06:53

2018.2.4

今日体验：今天晚上开数据分析发现，每天都在怎么的忙。一眼看出不足。每天统计。来跟进。
隆非凡·2024-01-20 05:25

第十二届脑电数据分析入门班（训练营：2023.9.6~9.19）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图具有高时间分辨率、成本低、无创以及便于操作等特点，在认知神经科学领域具有独特的应用优势。熟悉脑电的神经生理学基
茗创科技·2024-01-20 05:41

最想学的excel技巧——数据透视表

数据透视表可以使数据分析更加轻松，因此是Excel中非常重要的一个技巧，数据透视表的主要特点是快速，高效，灵活。
OhNuann·2024-01-20 04:31

比拼Kafka，大数据分析新秀Pulsar到底好在哪

在用户选择一个消息系统时，消息模型是用户首先考虑的事情。消息模型应涵盖以下3个方面：消息消费——如何发送和消费消息；消息确认（ack）——如何确认消息；消息保存——消息保留多长时间，触发消息删除的原因以及怎样删除；消息消费模型在实时流式架构中，消息传递可以分为两类：队列（Queue）和流（Stream）。队列（Queue）模型队列模型主要是采用无序或者共享的方式来消费消息。通过队列模型，用户可以创
java菜·2024-01-20 04:19

kylin安装学习教程

ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL接口及多维分析（OLAP）能力以支持大数据分析，最初由eBayInc.开发并贡献到开源社区。
打工人何苦为难打工人·2024-01-20 03:07

Apache Flink 1.15正式发布

目前大数据处理的一个趋势是越来越多的业务和场景采用低代码的方式进行数据分析，而FlinkSQL则是这种低代码方式数据分析的典型代表。越来越多的用户开始采用Fl
魏铁锤爱摸鱼·2024-01-20 02:00

年终总结：我的2023编程之旅

1.成果回顾在这一年中，我成功地完成了多个项目，其中最重要的是我们团队开发的“智能数据分析平台”。我负责了后端开发的核心部分，该平台目前每天处理超过100万条数据，为我们的客户提供了宝贵的信息和建议。
魏铁锤爱摸鱼·2024-01-20 02:27

【生信知识】---Nanopore测序分析软件nanopolish

前言：nanopolish是开源的综合性分析软件，集成了非常多的三代测序数据分析小工具。
卡布达b1·2024-01-20 02:44

我想做文员但是不知道如何下手？永嘉附近哪里有学

重点学会Word文档排版、Excel表格制作、数据分析统计、PPT演示稿制作。您是否还在烦恼去哪里学？永嘉春华帮您解答疑问，一个月小班制手把手教您
阿宣句·2024-01-20 02:09

聊聊python的分位数

0简介在日常的数据分析中，分位数是非常重要的一环，在探查数据分布，定义指标中都必不可缺。但python里的分位数计算却潜藏了一些坑点，特分享。
秋夜雨凉·2024-01-20 02:17

Python数据分析基础ReadingDay14_关联分析FP_growth

readingFoundationsforAnalysiswithPythonDay13《Python数据分析基础》封面之前我们已经完成了《Python数据分析基础》这本书的学习，之后的两篇笔记是关于关联分析的
放翁lcf·2024-01-20 02:01

如何利用chatgpt提高工作效率？

数据分析和处理：获得帮助以执行数据处理和分析任务，如编写Python脚本来处理数据集。2.学习和研究快速获取信息：使用ChatGPT来快速查找
雪精灵·2024-01-20 01:12

scRNA-seq Course 学习

scRNA-seq的流程包括：实验流程，原始数据处理，数据分析获得
劳工小朋友·2024-01-20 01:29

理解统计学中的差异显著性：如何判断差异是否显著

"差异显著不显著"这个概念通常出现在统计学和数据分析中，特别是在进行假设检验时。显著性测试是用来确定两个样本、群体或处理之间的差异是否超出了随机变异的范围。
AigcFox·2024-01-20 01:19

数据分析之Numpy常用方法【多维数组转换为一维数组 flatten()】

将numpy多维数组转换为一维数组有两种方法使用reshape()函数，这个方法是间接法，利用reshape()函数的属性，间接的把二维数组转换为一维数组使用flatten()函数，推荐使用这个方法，这个方法是numpy自带的函数importnumpyasnparr=np.arange(12).reshape(3,4)print(arr)d_1=arr.flatten()print(d_1)pri
捌椒·2024-01-20 00:48

Pandas用法

Pandas是一个强大的Python数据分析和数据处理库。
终将老去的穷苦程序员·2024-01-19 23:16

2024 1月 14日 帆软 workshop 第一期 感想

在参加帆软Workshop的过程中，我深刻体会到了数据分析和可视化的重要性，以及帆软产品的强大功能。如6.0的交叉表好def函数等。。。总的来说，参加帆软Workshop是一次非常有意义的学习经历。
小Tomkk·2024-01-19 23:44

智慧校园建设的总体目标

他们之间的任何互动都有助于促进人、信息系统、设施环境三者之间的数据的完美融合，使校园的运转能够更透彻的感应、衡量和调度；其二，实现快速、准确的获取校园中人、财、物和学、研、管业务过程中的信息，通过综合数据分析为管理改进和业务流程再造提供数据支持
校园卫兵·2024-01-19 22:13

有什么订单管理软件系统比较好用啊？

我们公司在零代码平台搭建的这套系统，能完美克服订单管理：灵活、自动化、进销存、数据分析需求预测、订单跟踪客户跟进……感兴趣的话，欢迎继续看下去，系统可自取——订单管理-进销存解决方案：https://www.jianda
jdyzzy·2024-01-19 21:04

【ChatGPT智能分析】直接添加一个新行

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Data_Hunter·2024-01-19 21:20

【ChatGPT智能分析】删除列

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Data_Hunter·2024-01-19 21:19

【ChatGPT智能分析】提示词编写技巧

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Data_Hunter·2024-01-19 21:49

【ChatGPT智能分析】读取Excel文件数据

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【ChatGPT智能分析】根据条件修改数据

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【ChatGPT智能分析】ChatGPT及其操作基础

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【ChatGPT智能分析】本课程的写作背景

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【ChatGPT智能分析】概述

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Data_Hunter·2024-01-19 21:48

【ChatGPT智能分析】局部区域数据的导入和导出(与OpenPyXL交互)

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Data_Hunter·2024-01-19 21:15

AIGC：人工智能驱动的数据分析新时代

AIGC：人工智能驱动的数据分析新时代随着人工智能技术的迅猛发展，我们正迎来数据分析的新时代，其中AIGC（ArtificialIntelligencewithGenerativeCapabilities
Dashesand·2024-01-19 19:20

干货：自助分析BI产品实践指南

百度百科上BI的定义是：商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
e73fe7dcce95·2024-01-19 19:18

python数据分析期末大作业,python数据分析心得体会

大家好，小编来为大家解答以下问题，python数据分析与应用第2版课后题答案，python数据分析常用的工具库有哪些，今天让我们一起来看看吧！
Fixf4556·2024-01-19 17:19

某大公司-数据分析-面试

面试之前，面试官说了，这次面试是根据以往经历，进行一些提问，然后从回答中进行一些追问。1.自我介绍2.工作中遇到过最失败的地方，从中收获了那些内容？（知识，成长，技能）3.在工作中，与同事有歧义的地方，发生矛盾，如何在开展工作的时候，与对方沟通，既能保持工作进展，又能跟对方更好的关系。4.你是怎么知道自己掌握一门新技术的。5.你与那些人对接工作。在碰到一些工作上的问题时，你是跟他们怎么进行处理的。
劝学-大数据·2024-01-19 16:34

用 Python 实现一个 A/B 测试！

通过分析两种不同的营销策略，以此来选择最佳的营销策略，可以高效地将流量转化为销售额（或转化为你的预期目标）有助于找到更好的方法来寻找客户、营销产品、扩大影响范围或将目标客户转化为实际客户A/B测试是每个学习数据分析同学
我算是程序猿·2024-01-19 16:49

《向量数据库指南》——性能持续突破！火山引擎ByteHouse上线向量检索能力

作为一种用于数据分析的软件,OLAP能够快速、高效处理大量数据,并提供多维度的分析功能,而
LCHub低代码社区·2024-01-19 15:25

微店商品详情API（micro.item_get）的数据分析和挖掘

其中，微店商品详情API（micro.item_get）是用于获取商品详情的接口，为数据分析和挖掘提供了大量有价值的数据源。本文将介绍如何利用微店商品详情API进行数据分析和挖掘。
数据小爬虫·2024-01-19 15:48

Pandas助力表格操作提升生产力,以销售表格为例

Pandas助力表格操作提升生产力1.数据加载和预览2.数据清洗和处理3.数据分析和统计实战案例：销售数据分析步骤1：数据加载和预览步骤2：数据清洗和处理步骤3：数据分析和可视化结尾1.数据加载和预览首先
Silver__Wolf·2024-01-19 15:16

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学，计量经济学常用的软件方便，但是都能做，只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
阡之尘埃·2024-01-19 14:13

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

案例背景我导师的研究方向是少有的做"分位数回归"方向，作为研究机器学习深度学习方向的我自然就继承了这个特色，改进出了很多特殊结合方法，我会结合各种机器学习方法和各种分位数回归的方法。之前写过分位数随机森林，分位数XGboost，分位数Lightgbm的文章：Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)本次带来一个小案例，分位数神经网络，神经网络是最简单的MLP架构，也
阡之尘埃·2024-01-19 14:09
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