数据分析能干啥

2024-11-21

数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更好地理解数据，从而做出更明智的决策。 数据分析可以应用于多个领域，包括但不限于商 ...

数据分析行业的前景

2024-11-21

数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析行业的前景，从行业应用、职业发展到持续学习的重要性。 数据分析在多个行业中的应用 ...

数据分析的常用方法

2024-11-21

数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比较不同对象、事件或组织之间的相似性和差异，发现它们之间的关系和差异。这种方法常用 ...

女生做数据分析师最好去哪个行业

2024-11-21

数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关重要。金融、科技和医疗等行业被认为是最适合女性发展的领域之一，提供了广阔的职业发 ...

利用python进行数据分析

2024-11-20

数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔符、编码等参数。 对于网络数据，可使用pandas-datareader库获取数据。 数据预处理 ...

成为数据分析师需要哪些技能

2024-11-20

要成为一名数据分析师，需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能： 统计学基础 理解基本的统计概念和方法是进行数据分析的基础，包括平均值、中位数、众数、标准差、相关性和回归等。 ...

python可以做数据分析吗

2024-11-20

是的，Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它拥有丰富的库和工具，能够高效地处理从数据清洗到可视化的整个流程。以下是一些支持这一结论的证据： 丰富的库支持：Python提供了多个强大的 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第3节 10 Pandas 时序数据

2023-11-30

《Python数据分析极简入门》 第3节 10 Pandas 时序数据 在Pandas中，时间序列（Time Series）是一种特殊的数据类型，用于处理时间相关的数据。Pandas提供了丰富的功能和方法，方便对时间序列数据进行处理和分析。下 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 9 Pandas 文本数据

2024-11-29

《Python数据分析极简入门》 第3节 9 Pandas 文本数据 import pandas as pd 1、cat() 拼接字符串 d = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c'],columns = ['A'])d .datafr ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 8-3 Pandas 数据重塑 - 数据交叉表

2024-11-28

《Python数据分析极简入门》 第2节 8-3 Pandas 数据重塑 - 数据交叉表 数据交叉表 交叉表显示了每个变量的不同类别组合中观察到的频率或计数。通俗地说，就是根据不同列的数据统计了频数 df = pd.DataFram ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 8-2 Pandas 数据重塑 - 数据堆叠

2024-11-27

《Python数据分析极简入门》 第2节 8-2 Pandas 数据重塑 - 数据堆叠 数据堆叠 df = pd.DataFrame({'专业': np.repeat(['数学与应用数学', '计算机', '统计学','物理学'], 6), &n ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据堆叠

2024-08-27

《Python数据分析极简入门》 第2节 8-2 Pandas 数据重塑 - 数据堆叠 数据堆叠 df = pd.DataFrame({'专业': np.repeat(['数学与应用数学', '计算机', '统计学','物理学'], 6), &n ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形

2024-11-26

《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑，顾名思义就是给数据做各种变形，主要有以下几种： df.pivot 数据变形df.pivot_table 数据透视表df.stack/unstack ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 7 Pandas分组聚合

2024-11-25

《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合（group by）顾名思义就是分2步： 先分组：根据某列数据的值进行分组。用groupby()对某列进行分组后聚合：将结果应用聚合函数进行计算。在agg()函数里 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 6 Pandas合并连接

2024-11-24

《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中，有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、concat()、merge()。 追加(Append) append()函数用于将一个DataFrame或Series对象追加到另 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 5 Pandas数据查看

2024-11-23

《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 import pandas as pdd =  np.array([[81, 28, 24, 25, 96],       [&n ...

数据分析师的日常工作有哪些？

2024-11-20

在这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任，而这些信息可以大幅影响业务决策和战略方向。本文将深入探讨数据分析师的日常工作，并为准备进入这一领 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 4 Pandas数据查看

2024-11-22

《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中，可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 import pandas as pdd =  np.array([[81, 28, 24, 25,&n ...

数据分析五种方法

2024-11-20

数据分析作为现代信息时代的支柱之一，已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中，数据分析都扮演着至关重要的角色。在这里，我们将深入探讨数据分析的五种常见方法，帮助您了解这些方法的基 ...

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 ...