数据分析哪家强？选Pandas还是选SQL

2022-07-07

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 今天小编打算来讲一下Pandas和SQL之间语法的差异，相信对于不少数据分析师而言，无论是Pandas模块还是SQL，都是日常学习工作当中用的非常多的工具，当然我们也可 ...

高效构建基于Python的商品评论文本挖掘网页APP

2022-06-28

CDA数据分析师 出品 作者：CDALevel Ⅰ持证人 岗位：数据分析师 行业：大数据 背景 电子商务行业在近几年发展得极为迅猛，很多在传统行业就业但是薪资不理想的都在网电子商务行业去转。这种趋 ...

就业难，千万毕业生涌入人才市场，如何摆脱困境

2022-06-01

根据中国教育部的统计，2022年预计中国高校毕业生将达到1076万人，比2021年增长167万人，首次突破千万大关！ 在经历了疫情，经济增长速度都有所放缓，这很大程度上影响了中国经济的整体情况。 在对未来 ...

职业问诊 | 面试时被问到职业规划该怎么回答？

2022-07-16

CDA数据分析师 出品 Q1: 当HR问，在数据分析这个岗位上，你有什么优势时，该怎么回答？ 面试前要做好分析，每种工作都需要与之相匹配的特点和能力。 另外还有掌握常见分析工具和实际应用操作能力强 ...

分享30个超级好用的Pandas实战技巧

2022-06-01

介绍一款进阶版的Pandas数据分析神器：Polars

2022-04-11

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 相信对于不少的数据分析从业者来说呢，用的比较多的是Pandas以及SQL这两种工具，Pandas不但能够对数据集进行清理与分析，并且还能够绘制各种各样的炫酷的图表，但是 ...

作为文科生，我是如何转行数据挖掘工程师的 | 附电信用户实战案例

2022-02-23

随着大数据的时代的来临，各个行业都受到了数据分析不同程度的影响和作用。尤其是在电信行业，数据分析已经逐渐成为电信运营商的战略优势之一。 大家好，我是一名CDA持证人，今天想跟大家分享一下，我如何 ...

停止学习数据科学寻找目的，找到目的学习数据科学

2022-02-21

作者布兰登·科斯利，FastDataScience.ai 数据科学家需求不足，没有两种方法。工作岗位嗯，有很多空缺，这个行业似乎只是在这个后疫情时代的数字世界里才有所增长。因此，数据科学专业的学生也是世界劳动力 ...

如何回答数据科学编码面试问题

2022-02-18

你应该如何回答数据科学编码面试问题，这是没有秘诀的。没有一种方法总是有效的。但是，在大多数情况下，有一些指导原则将帮助您更好地回答编码问题。 这些指导方针是根据参加面试和回答编码问题的经验形成 ...

数据网及其分布式数据架构

2022-02-16

企业要想更快地做出反应并提供一流的客户体验，就必须对数据管理进行全面的改造。到目前为止，技术已经解决了存储和处理大数据的问题。它也已经达到了将大数据用于深度分析的能力。当我们在做这件事的时候，预计到 ...

干货 | 如何利用Python处理JSON格式的数据，建议收藏

2022-02-11

来源： 关于数据分析与可视化 什么是JSON JSON模块的使用方法 JSON(JavaScript Object Notation, JS对象简谱)是一种轻量级的数据交换格式，通常是以键值对的方式呈现，其简洁和清晰的层次结构 ...

数据质量类岗位每天需要做什么？通过一个案例了解下

2022-01-21

CDA数据分析师 出品 编辑：JYD 大家好，我是曹鑫老师，今天要给大家分享的是数据质量类岗位。 下面我们截取一小段数据演示一个实际案例，帮您更好的了解这类岗位。 例如：某车企在全国各地有不同 ...

22个案例详解Pandas数据分析/预处理时的实用技巧，超简单（CDA内容分享）

2022-01-12

来源：关于数据分析与可视化 Pandas计算交叉列表 Pandas将字符串与数值转化成时间类型 Pandas将字符串转化成数值类型 首先我们来讲一下Pandas模块当中的crosstab()函数，它的作用主要是进 ...

全文4000字、20个案例详解Pandas当中的数据统计分析与排序（CDA干货内容分享）

2022-01-06

来源：关于数据分析与可视化 今天小编来给大家讲一下Pandas模块当中的数据统计与排序，说到具体的就是value_counts()方法以及sort_values()方法。 导入模块并且读取数据库 output 常规的用法 ...

全文2500字，详解Pandas与Lambda结合进行高效数据分析

2021-12-22

来源：关于数据分析与可视化 这篇文章小编来讲讲lambda方法以及它在pandas模块当中的运用，熟练掌握可以极大地提高数据分析与挖掘的效率 我们第一步需要导入模块以及数据集 import pandas as pd df = pd ...

干货 | 数据分析实战案例——用户行为预测

2021-12-22

CDA数据分析师 出品 作者：CDA教研组 编辑：Mika 案例介绍 背景：以某大型电商平台的用户行为数据为数据集，使用大数据处理技术分析海量数据下的用户行为特征，并通过建立逻辑回归模型、随机森林 ...

干货分享 | 推荐一个更高效的数据清洗方法，建议收藏

2021-12-20

来源：关于数据分析与可视化 01、导入库和读取数据 我们先来大致地看一下数据集中各个特征值的情况，通过info()这个方法 df.info() 02、去除掉缺失值和重复值 要是数据集中存在大量的缺失值， ...

2000字详解，当Pandas遇上超大规模的数据集该如何处理呢？（CDA内容分享）

2021-12-14

2000字详解，当Pandas遇上超大规模的数据集该如何处理呢？（cda干货分享）

2021-12-13

作者：俊欣 来源：关于数据分析与可视化 大家好，又是新的一周。大家一般会用Pandas模块来对数据集进行进一步的分析与挖掘关键信息，但是当我们遇到数据集特别特别大的时候，内存就会爆掉，今天小编就来分享 ...

如何避免无效的数据分析结果，这六种错误不可忽视

2021-12-08

导读：在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值和重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃、填充、替换、去重等操作，达到去除异常、纠正错误、补足缺失的目的。 作者：宋天龙 本文转自：大数据DT（ ...