数据可视化能够很好地展示我们数据分析的结果，对于平常工作中，一份酷炫的可视化图表也能成为我们在工作汇报时的加分项，可是很多小伙伴对于怎样制作吸引人眼球可视化图表却不知晓，今天小编终于为大家找到了集中 ...
2020-07-15
DataFrame是python中pandas库里一种常见的数据框结构,也可以看做是一个矩阵形式，单元格能够存放数值、字符串等，类似于表，也可以当做由Series组成的字典。 DataFrame中包含很多基础函数，很多刚接触到DataFra ...
2020-07-15
玫瑰图，全称为南丁格尔玫瑰图（Nightingale rose diagram），或者又叫做鸡冠花图、极坐标区域图等。早在克里米亚战争期间，统计学家和医学改革家佛罗伦斯‧南丁格尔 (Florence Nightingale) 就层使用玫瑰图表传达 ...
2020-07-15
EXCEL是我们平常工作中使用最多、最方便、最简单的一款数据统计和分析工具，但是如果数据量过大，EXCEL就不那么好用了，甚至连打开也变得非常困难，那么这时候就轮到python出场了。今天小编将会给大家分享如何使用 ...
2020-07-15
seaborn是一款常用的python可视化库，基于matplotlib，相比matplotlib，seaborn绘制的多数图表都具有统计学意义，如分布、关系、统计、回归等，今天小编跟大家分享的是如何使用seaborn绘制直方图和密度图。 Sea ...
2020-07-15
requests库是一个简单，而且快速处理HTTP请求的第三方库，是目前公认的爬取网页速度最快的库。requests库拥有许多强大的功能，包括：国际域名以及url获取、http长连接、连接缓存等等，更多的详细功能可以参考reque ...
2020-07-15
BeautifulSoup是一款灵活又便捷的HTML/XML的解析器，通常被用来解析和提取 HTML/XML 数据。BeautifulSoup处理速度快，效率高，而且支持多种解析器，不用编写正则表达式也能快速地实现网页信息的提取。 1、Beaut ...
2020-07-15
scrapy一个开源和协作的框架，最初的设计目的为：页面抓取（更准确来说是网络抓取），因此scrapy能够以简便、快捷·、可扩展的方式从网站中提取所需的信息。现阶段scrapy的应用十分广泛，能够用于挖掘、监测和自动 ...
2020-07-15
xpath全称为XML Path Language， 是一门从XML中提取数据的语言，通常是利用元素和属性来进行导航的。 一、对于xpath的理解 1、xpath特点： xpath 包含一个标准函数库 xpath 是 XSLT 中的主要元 ...
2020-07-15Python是一款使用方便，易上手的工具，我们平常在工作中经常会用到，而且同时也是一款功能强大的编程语言，被广泛应用于数据分析、web开发、人工智能等行业。但是无论那个行业，哪个领域，想要熟练使用Python，就 ...
2020-07-15Pandas是一款很强大的Python库，具有很多方便的功能，今天小编就给大家分享用Pandas修改样式。 以下内容转载于早起Python微信公众号。 作者：刘早起 文章来源：早起Python 前言 在之前的很多文章中 ...
2020-07-14HbaseE是一个具有高可靠性、高性能特点、面向列、可伸缩的分布式存储系统。利用Hbase技术能够在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。Hbase的目标为：存储并处理大型的数据。更进一步说就是仅需通过普通的 ...
2020-07-14
Hive是一款基于Hadoop的数据仓库工具，通常被用于数据提取、转化、加载，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive最大的优点是学习成本低， ...
2020-07-14数据分析的最终目的是驱动企业业务增长，今天小编就带大家来看一下数据分析成果落地难的那些问题。 文章来源：微信公众号接地气学堂 作者：接地气的陈老师 落地、见效!是很多做数据分析的同学最怕的 ...
2020-07-14mysql内置函数有很多，小编今天给大家整理了mysql常用的日期和时间函数，希望对大家学习mysql有所帮助。 日期格式：YYYY-MM-DD 时间格式：HH:MM:SS ...
2020-07-14使用python对数据进行处理时，数据挖掘是极为重要的方式和阶段，目的是搜集大量数据，并从中通过算法搜索出隐藏在数据中的那些隐含的、先前未知的，并有具有潜在使用价值的信息。那么python数据挖掘的具体流程是怎 ...
2020-07-14
前面跟大家介绍了RNN与CNN，下面小编简单跟大家介绍一下DNN-深度神经网络。 深度神经网络DNN，全称Deep Neural Networks，是深度学习的基础。与循环神经网络RNN、卷积神经网络CNN的最大区别就是：DNN特指全连接 ...
2020-07-14python具有强大的可视化功能，能够绘制出许多效果酷炫的图表，小编今天跟大家分享的是：如何用python绘制折线图。 以下文章转载于大数据DT微信公众号。 作者：屈希峰，资深Python工程师，知乎多个专栏作者 ...
2020-07-14
tensorFlow是机器学习中应用最广泛，最受欢迎的算法库之一。Tensorflow由谷歌人工智能团队谷歌大脑(Google Brain)开发和维护，Google几乎在所有应用程序中都使用tensorFlow来实现机器学习。 下面小编整理了tensorF ...
2020-07-14
PyTorch是什么?单从字面上，我们就能很容易看出来，与Python和Torch有关。PyTorch是使用Python作为编程语言，可以说是Torch的Python版，是由Torch7团队开发的，一种开源的神经网络框架，专门用于 GPU 加速的深度神 ...
2020-07-14数据分析工具推荐 数据分析工具的选择至关重要。不同工具适用于不同的需求和场景。以下是一些推荐的数据分析工具，根据您的需求 ...
2024-11-27选择适合您需求的数据分析工具 数据分析作为商业决策过程中的关键环节，工具的选择至关重要。不同的工具适用于不同的场景和需求 ...
2024-11-27数据架构文档的编写涉及多个方面，包括内容结构、编写原则和具体要求。遵循规范可以帮助团队更好地理解和管理数据架构，支持项目 ...
2024-11-27挑战与解决方案概述 在数字化时代，数据开放共享对于推动创新和发展至关重要。然而，这一进程面临诸多挑战。保护用户隐私、确保 ...
2024-11-27促进科学研究和创新 数据开放共享为研究人员提供更广泛的资源和合作机会，加速科学知识的发展。通过访问他人的数据集，验证研究 ...
2024-11-27数据组织与存储策略 数据模型是数据仓库和商业智能系统的核心，通过合理的数据组织和存储策略，确保高效、低成本、高质量地利用 ...
2024-11-27持续关注数据系统运行状态 - 数据设计与开发完成后，维护与优化工作成为至关重要的环节。这个过程需要持续且细致的关注，以确保 ...
2024-11-27数据服务未来的趋势 智能化和自动化: 随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，数据服务领域正逐渐朝着更智能化和自动化的方向 ...
2024-11-27未来最有前景的行业主要集中在以下几个领域： 人工智能与机器学习：人工智能被认为是未来最具潜力的行业之一，其应用范围广泛 ...
2024-11-27根据多条证据，目前多个行业展现出良好的发展前景。以下是一些被认为具有最好发展前景的行业： 人工智能与机器学习：人工智能 ...
2024-11-27学习数据分析后，可以在多种类型的单位找到工作机会。这些单位包括但不限于： 政府机关：数据分析师在政府机构中扮演重要角色 ...
2024-11-27必备的职业技能 统计学基础 - 理解概率、假设检验、回归分析等统计概念。 - 运用统计方法对数据进行分析和解读。 编程能力 - 掌 ...
2024-11-27基础课程 - 统计学基础: 统计学是数据分析的基石，包括概率、假设检验、回归分析等基本知识。这有助于分析师更好地理解数据背后 ...
2024-11-27数据分析领域涉及众多工具软件，涵盖了从数据处理、分析到可视化的各个方面。在选择适合自己需求的工具时，需要考虑数据规模、分 ...
2024-11-27在数据分析领域，选择合适的工具至关重要。不同的软件适用于不同的需求和技能水平。以下是几款值得考虑的数据分析软件： - Table ...
2024-11-27数据分析中常用的Excel与Python函数公式涵盖了广泛的应用场景。掌握这些基础和高级技巧对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。 ...
2024-11-27Python是一种高级编程语言，由荷兰程序员Guido van Rossum于1989年圣诞节期间开始开发，并于1991年首次发布。Python的设计哲学强 ...
2024-11-27课程内容 数学基础: 高等数学、线性代数、概率论与数理统计、微积分等为算法设计和数据分析打下基础。 编程与算法: 掌握 ...
2024-11-27爬虫工程师是互联网时代中至关重要的职业之一，他们的工作内容主要涉及编写和维护网络爬虫程序，进行数据采集与清洗，设计系统架 ...
2024-11-27技能需求 数据管理与建模 - 掌握SQL、HiveQL、Spark SQL等数据库语言，进行复杂数据查询和分析。 - 使用数据建模工具如ER/Studio ...
2024-11-27
