数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 3 Pandas数据查看

2024-11-21

《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df： import numpy as npimport pandas as pdd =  np.array([[81, 28,&nbs ...

如何使用Python进行数据分析

2024-11-07

数据分析是一项至关重要的技能，尤其在当今数据驱动的世界中。Python以其强大的库和简单的语法成为了数据分析领域的佼佼者。本文将带你走过数据分析的关键步骤，帮助你掌握如何使用Python进行高效的数据处理和分析。 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 2 Pandas数据类型

2024-11-20

《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是，它固然有着两种数据结构，因为它依然是 Python 的一个库，所以 Python 中有的数据类型在这里依然适用。我 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第1节 Python基础知识

2024-11-18

近年来，随着数据科学的逐步发展，Python语言的使用率也越来越高，不仅可以做数据处理，网页开发，更是数据科学、机器学习、深度学习等从业者的首选语言。 “工欲善其事，必先利其器。” 要做好数据分析，离不开一 ...

如何用Python进行数据分析？新手必备的入门教程

2024-10-25

数据分析领域正在迅猛发展，而Python已成为该领域的首选编程语言之一。Python凭借其直观的语法、多样的库和强大的社区支持，使得新手也能轻松上手进行数据分析。在本文中，我们将深度探讨如何用Python进行数据分析， ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第8节 再看t检验、F检验、卡方检验

2024-10-09

8. 再看t检验、F检验、检验 前面在假设检验的部分经学过t检验、F检验、检验，之所以再看，是想通过纵向对比这几个检验统计量以加深理解： t检验 针对不同的场景，主要分为单样本T检验、独立样本T检验、配对样本T检 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第7节 相关性分析

2024-10-09

7. 相关性分析 前面的假设检验、方差分析基本上都是围绕差异性分析，不论是单个总体还是两个总体及以上，总之都是属于研究“区别”，从本节开始，我们关注“联系”，变量之间的关系分为 函数关系和相关关系。 本节这 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第6节 方差分析

2024-10-09

6. 方差分析 单因素多水平方差分析 例6.1 不同装配方式对生产的过滤系统数量的差异性检验 某城市过滤水系统生产公司，有A、B、C3种方式进行过滤水系统的装配，该公司为了研究三种装配方式生产的过滤系统数量是否有差 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第5节 假设检验

2024-10-09

5. 假设检验 久经考场的你肯定对于很多概念类题目里问到的 “区别和联系” 不陌生，与之类似，在统计领域要研究的是数据之间的区别和联系 ，也就是差异性分析和相关性分析。本节我们重点关注数据的差异性分析。 我们 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第4节 区间估计

2024-10-09

4. 区间估计 还以为你被上节课的内容唬住了~终于等到你，还好没放弃！ 本节我们将说明两个问题：总体均值 的区间估计和总体比例 的区间估计。 区间估计经常用于质量控制领域来检测生产过程是否正常运行或者在“控 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第3节 数据分布

2024-10-09

3. 数据分布 t分布、F分布和卡方分布是统计学中常用的三种概率分布，它们分别用于样本均值的推断、方差的比较和数据的拟合优度检验。 总之这3个分布很有用，首次接触你可能理解不了，但没关系你知道很重要就行了，接 ...

数据分析师教程《统计学极简入门》第2节 描述性统计

2024-10-09

2. 描述性统计 上一篇介绍了数据的分类、统计学是什么、以及统计学知识的大分类，本篇我们重点学习描述性统计学。 我们描述一组数据的时候，通常分三个方面描述：集中趋势、离散趋势、分布形状。通俗来说，集中趋势 ...

利用Python进行数据分析

2024-09-20

数据分析是现代商业和科学研究中不可或缺的一部分。Python凭借其强大的库和易用性，成为数据分析领域的首选编程语言。本文将深入探讨如何使用Python进行数据清洗和预处理，介绍适合数据分析的主要库，并详述统计分析 ...

如何使用Python进行数据清洗？

2023-12-04

在现代数据驱动的世界中，数据清洗是一个至关重要的步骤。通过清理、转换和整理原始数据，我们可以确保数据的质量和一致性，从而提高后续分析和建模的准确性。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据 ...

如何中心化数据以进行分析？

2023-06-28

中心化是一种常见的数据处理技术，它可以帮助我们更好地理解和分析数据。本文将介绍什么是中心化，为什么要进行中心化以及如何进行中心化。 什么是中心化？ 中心化是指通过减去平均值将数据移到中心位置，使得数据 ...

如何对数据汇总计算和分组？

2023-06-20

数据汇总计算和分组是数据分析中非常重要的一环。它们可以帮助我们对数据进行更深入的理解，并从中提取有用的信息。在这篇文章中，我将介绍如何对数据进行汇总计算和分组，以及它们的应用场景。 数据汇总计算 数据 ...

数据清洗常用工具与技巧？

2023-06-17

数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，它涉及到对数据进行检查、修正和转换，以确保数据质量和可靠性。在实际应用中，数据常常存在缺失、重复、异常等问题，因此需要使用各种工具和技巧对数据进行清洗。 一、数据清 ...

数据分析师必备条件是什么

2023-05-30

作为数据分析领域的权威专家，我们需要探讨数据分析师必备的条件。在当前迅速发展的数字时代，数据已经成为了企业决策过程中不可或缺的资源。因此，数据分析师的角色变得越来越重要。下面将介绍三个必备的条件，以 ...

请教下pandas如何根据两列的判断条件生成新的列？

2023-05-30

Pandas是Python中最流行的数据分析工具之一，它提供了高效、灵活和易于使用的数据结构和操作函数。其中一个重要的功能就是可以根据多个列的判断条件生成新的列，本文将介绍如何在pandas中实现这种操作。 什么是条件 ...

anaconda里的spyder为什么打不开?

2023-05-30

Anaconda是一种广泛使用的Python发行版，其中包含了许多流行的Python工具和库。Spyder是Anaconda中的一款Python IDE（集成开发环境），它提供了一个交互式的编程环境，可以方便地进行代码编辑、调试和运行。然而，有 ...