0. SQL数据库 1. python基础知识 2. 重点工具掌握:数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib 3. 数据特征分析:分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析 4. 数据处理:缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性 ...
尽管已经有了scikit learn statsmodels seaborn等非常优秀的数据建模库,但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。 而今天要给大家推荐的dython就是一款集成了诸多实用功能的数据建模工具库,帮助我们更加高效地完成数据分析过程中的诸多任务: 通过下面两种方式均可完成对dython的安装: 或: dython中目前根据功能分类划分为以下 ...
2021-08-15 16:04 0 396 推荐指数:
0. SQL数据库 1. python基础知识 2. 重点工具掌握:数据解析核心技巧 - Numpy| Pandas| Matplotlib 3. 数据特征分析:分布| 对比| 统计| 帕累托| 正态| 相关性分析 4. 数据处理:缺失值| 异常值| 数据归一| 数据连续属性 ...
数据库建模 pdman:http://www.pdman.cn/ 数据库建模工具可以将数据表直截了当的以关系图进行展示 使用步骤: 1.数据库 连接 2.在左侧创建模块和数据表,然后ctrl+s保存 3.点击模型版本,进行同步数据库和记录修改记录 4.当保存版本 ...
把数据存取逻辑、业务逻辑和表现逻辑组合在一起的概念有时被称为软件架构的 Model-View-Controller (MVC)模式。在这个模式中, Model 代表数据存取层,View 代表的是系统中选择显示什么和怎么显示的部分,Controller 指的是系统中根据用户输入并视需要访问模型 ...
https://edu.hellobi.com/course/54/play/lesson/875 1、数据建模基本流程 在建模的不同阶段,将数据模型分为三个层次,每层的作用各不相同 1)、概念模型 确定系统的核心,以及划清系统范围和边界 2)、逻辑模型 梳理业务规则 ...
前面已经介绍了Python数据分析的编程基础。数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费⼤量时间,前面部分的重点在于掌握这些功能。 开发模型选⽤什么库取决于应⽤本身。许多统计问题可以⽤简单⽅法解决,⽐如普通的最⼩⼆乘回归,其它问题可能需要复杂的机器学习⽅法。幸运的是,Python已经成为 ...
1.建立新模型 2.创建物理数据模型(可以选择数据库类型及版本) 3.建立表 左键点击Table这个图标,鼠标移动到空白工作区,再左键,一个表的视图就出来了,(连续左键,会出现多个表的视图),右键退出创建表视图的模式,回到Pointer模式。 4.描述表 1)双击表,就会 ...
相信做数仓的同学来说,powerdesigne应该是比较常用的软件,做好数仓就必须学习如何使用,那么我们将数据库的表如何导入powerdesigne,对于新手来说,下面给大家讲一下经验首先讲如何连接oracle数据库。 创建模型oracle数据库连接 找到数据库连接设置 ...
现在介绍几个相对比较好用的工具: 第一个:ERDesigner NG 官方网址是:http://mogwai.sourceforge.net/?Welcome: ...