一.數據分析的步驟: 1.查看數據並提出問題 2.數據清洗 3.代碼編寫,提取出結果數據,並分析是否有異常數據,修改代碼 4.根據數據選擇合適的圖表進行展示 5.根據圖表小組討論交流獲得最終的結果 二.環境與原始數據准備 安裝Anaconda2版本,同時更新軟件包更新最新版 ...

最近在做Python職位分析的項目，做這件事的背景是因為接觸Python這么久，還沒有對Python職位有一個全貌的了解。所以想通過本次分析了解Python相關的職位有哪些、在不同城市的需求量有何差異、薪資怎么樣以及對工作經驗有什么要求等等。分析的鏈路包括： 數據 ...

1 什么是numpy numpy是一個在Python中做科學計算的基礎庫，重在數值計算，也是大部分Python科學計算庫的基礎庫，多用於大型、多維數據上執行數值計算。 在NumPy 中，最重要的對象是稱為 ndarray 的N維數組類型，它是描述相同類型的元素集合，numpy所有功能幾乎都以 ...

SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用來進行數據分析，只是彼此有各自的側重點和有劣勢。它們都可以逐步的定義數據分析過程，也同樣都可以對數據進行ETL處理。筆者從自己關心的角度簡單對比以上四款數據分析工具。 SPSS不用多說，一款成功的商業數據分析 ...

什么是數據分析? 運用不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。 熟悉行業知識、公司業務及流程，最好有自己獨到的見解，若脫離行業認知和公司業務背景，分析結果就沒有太大的使用價值。 一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷 ...

目錄 Numpy Numpy常用函數以及用法 （1）創建ndarray數組 （2）操作數組 ...

一、Python概述 　　Python與Excel對比。 　　　　Excel:1.具備強大的功能，但面對大量的數據，處理麻煩，處理速度無法滿足需求。 　　　　　　 2.Excel停留在描述性分析階段，例如：對比分析，趨勢分析，結構分析等。 　　　　Python:1.Python語言強大 ...

數據分析大體上的分析結構如下所示（分析流程圖如下所示）： 首先，需要對現狀和預期有一個很好的把握。其次，弄清現狀和預期之間的差距，並調查導致差距產生的關鍵因素，即發現問題。這樣的因素可能很多，所以要收集數據和加工，並在此基礎上進行數據分析。主要是挖掘出導致此問題發生的關鍵性因素，然后綜合 ...