摘要:有損的提取數據特徵的過程. 1.基本統計(含排序) 2.分佈/累計特徵 3.數據特徵,相關性,週期性等 4.數據挖掘(形成知識) 第一個過程就是排序:Pandas庫的數據排序: 1.使用.sort_index()方法在指定軸上根據索
1.Series類型: *.由一組數據及與之相關的數據索引組成. *.首先,Series有自動索引,但它還有自動索引,如: import pandas as pd b=pd.Series([4,6,8,3,6],index=["a","b
餅圖: 參數說名: 第一個參數就是每個扇形的比例(列表類型 第二個參數explode,決定是否把某個扇形突出顯示一下,也是一個列表類型的 第三個參數labels就是每個扇形的標籤,類型好像是元組 參數shadow就是是否有立體的陰影效果
數據類型操作:如何改變Series和DataFrame對象? 這是通過操作索引實現的(其實操作索引就是操作數據,在numpy中都是通過維度進行操作就很不方便) 1.增加或重排:重新索引: *.reindex()能夠改變或重排這兩種
數據類型運算: 算數運算:1.符合以下法則: 1.根據行列索引,只有索引值相同的行或列才運算 2.補齊後運算.默認缺項時填充NaN,NaN和任何元素運算結果都是NaN 3.默認運算產生浮點數 4.維度不同(
01 A+空格+site: 搜索範圍所限定的網址,就能在一個網站中進行垂直搜索A。 舉例: 數據分析 site:zhihu.com 02 A+空格+filetype:文件格式 就能搜索對應類型的A文件 例如:大數據 file
用數據說話的三個場景 展示:將自己數據分析的結果進行可視化展示。 彙報:用數據向上級彙報自己的工作成績。量化 說服:用數據更高效地說服同事,拿到資源。 01 展示 條形圖、柱狀圖適合看對比。 扇形圖、餅圖適合展現佔比。 散
一、進行拉勾網的【數據分析崗位】分析整體步驟如下: 數據採集 數據清洗 分析 二、清晰知道,要進行什麼分析?我們需要什麼信息呢? 我們要對拉勾網的 【數據分析崗位】 上海地區行業需求情況進行分析,需要知道招聘數據分析崗位的上
第1節,我會教你如何用對比分析,來在工作中發現問題,具備他人看不到的洞見,這一小節,還會教你用爬蟲等工具,爬取外部數據,來更好地進行對比; 第2節,在前面學會用數據發現問題後,我會教你如何用漏斗分析法,將複雜問題簡單化,以找到
01 分析問題的本質 其實就是把一個大問題進行拆解,把一個大問題拆解成一個個小問題。 02 分析拆解問題的方法 漏斗分析:順着環節、流程,拆解成一個個過程問題。 漏斗分析本質是一套流程分析,適用於流程較長、環節較多,
相關分析法:驗證問題的切入點,迅速判斷工作優先級 01 什麼是相關 相關就是指兩個變量,當一個變量發生變化時,另一個變量也跟着變化的關係。 02 什麼是相關分析 相關分析,就是去找到兩種變量中間,到底有什麼相關關係。也就是說
01 揭開明星店鋪的營收祕密 你是國內領先超市品牌的銷售負責人,新年伊始,你需要用掌握的三種分析方法(對比分析、相關性分析、漏斗分析法),對去年的銷售情況做一個覆盤,看看全國45家門店的銷售業績如何,找出業績最好的團隊,同時分析影
目錄1. 簡介2. 繪圖2.1 折線圖2.1.1 單線2.1.2 多線2.1.3 子圖2.2 散點圖2.3 直方圖2.4 條形圖2.4.1 縱置2.4.2 橫置2.4.3 多條2.5 餅圖 1. 簡介 Matplotlib 是 P
目錄1. 簡介2. 使用2.1 ndarray2.2 數據類型2.3 索引與切片2.4 副本與視圖2.5 軸的概念2.6 基本運算2.7 常用操作 1. 簡介 NumPy(Numerical Python)是一個開源的 Pytho