数据分析是将大量的数据转化为有价值的信息，以求最大化地利用数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的类型可以分为现状分析、原因分析、预测分析，按流程分为以下6个步骤： (1) 明确数据分析目的和思路 明确数据分析的思路并搭建框架，把数据分析目的分解成不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要 ...

数据分析有三大作用： 现状分析 原因分析 预测分析 大多数情况下，用Excel的数据透视表进行汇总分析即可，但数据量一大，Excel就跑不动了，那可以采用Access数据库和Microsoft Query，可以使用SQL语句进行查询汇总分析。 数据分析 ...

对于数据分析的初学者，有的时候并不需要去购买SPSS，或者苦学R语言等专业工具，Excel默认安装以后自带了数据分析和数据计算插件，只需要将插件激活，便可以进行方差分析、傅里叶分析、直方图绘制等等一系列专业的统计计算。以下是插件的激活方式： Excel中自带了数据分析工具，可以用于基础的数据 ...

数据开发，离不开数据库，一款优秀的数据库开发和管理工具可以达到事半功倍的效果。市面上比较流行的数据库管理工具主要有Navicat、DBeaver、SQLyog等等，Navicat是其中的无冕之王，其拳头产品Navicat Premium可满足现今数据库管理系统（支持单一程序同時连接多达7种数据 ...

　　目 录 　　　　第1章 生成数据表 　　　　第2章 数据表检查 　　　　第3章 数据表清洗 　　　　第4章 数据预处理 　　　　第5章 数据提取 　　　　第6章 数据筛选 　　　　第7章 数据 ...

不论是数据挖掘还是数学建模，都免不了数据可视化的问题。对于 Python 来说，matplotlib 是最著名的绘图库，它主要用于二维绘图，当然也可以进行简单的三维绘图。它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令，让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据 ...

pandas是python下强大的数据分析和探索工具，是的python在处理数据时非常快速、简单。它是构建在numpy之上的，包含丰富的数据处理函数，支持时间序列分析功能，支持灵活处理缺失数据。 pandas基础 pandas 基本的数据结构是 Series ...

，及大型电子商务。 在大数据和大数据分析，他们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程 ...