一.数据分析的步骤: 1.查看数据并提出问题 2.数据清洗 3.代码编写,提取出结果数据,并分析是否有异常数据,修改代码 4.根据数据选择合适的图表进行展示 5.根据图表小组讨论交流获得最终的结果 二.环境与原始数据准备 安装Anaconda2版本,同时更新软件包更新最新版 ...

最近在做Python职位分析的项目，做这件事的背景是因为接触Python这么久，还没有对Python职位有一个全貌的了解。所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些、在不同城市的需求量有何差异、薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等。分析的链路包括： 数据 ...

1 什么是numpy numpy是一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础库，多用于大型、多维数据上执行数值计算。 在NumPy 中，最重要的对象是称为 ndarray 的N维数组类型，它是描述相同类型的元素集合，numpy所有功能几乎都以 ...

SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。 SPSS不用多说，一款成功的商业数据分析 ...

什么是数据分析? 运用不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销 ...

目录 Numpy Numpy常用函数以及用法 （1）创建ndarray数组 （2）操作数组 ...

一、Python概述 　　Python与Excel对比。 　　　　Excel:1.具备强大的功能，但面对大量的数据，处理麻烦，处理速度无法满足需求。 　　　　　　 2.Excel停留在描述性分析阶段，例如：对比分析，趋势分析，结构分析等。 　　　　Python:1.Python语言强大 ...

数据分析大体上的分析结构如下所示（分析流程图如下所示）： 首先，需要对现状和预期有一个很好的把握。其次，弄清现状和预期之间的差距，并调查导致差距产生的关键因素，即发现问题。这样的因素可能很多，所以要收集数据和加工，并在此基础上进行数据分析。主要是挖掘出导致此问题发生的关键性因素，然后综合 ...