原创 EXCEL最重要最常用函數之VLOOKUP與HLOOKUP

關於VLOOKUP函數,可以說是excel函數公式中最爲重要、最常用的函數了,HLOOKUP函數和VLOOKUP函數是一類的函數,具體區別在於VLOOKUP函數是縱向查找函數,HLOOKUP函數是橫向查找函數。 今天就讓我們來一起

原创 Tableau可視化(神仙般繪圖)——糖潮麗子的博客

本篇內容我們一起來學習如何利用tableau製作折線圖、面積圖、餅圖、環形圖、散點圖和氣泡圖,以及對應的使用技巧和常用圖形。 tableau學習21、折線圖和麪積圖1.1 折線圖和麪積圖1.2 何時使用1.3 使用技巧1.4 常

原创 EXCEL好搭檔~ INDEX+MATCH

VLOOKUP是經典的查找引用函數。而CP組合INDEX+MATCH,操作上更靈活,很多時候能替代VLOOKUP。 本篇我們就來學習下這組搭檔配合如何使用以及分別怎麼使用。 CP搭檔~ index+match1、MATCH函數定

原创 Excel高級可視化圖(二)——糖潮麗子的博客

我們這篇來深度學習excel中高級可視化的應用和實現方法;如雷達圖、瀑布圖、漏斗圖、組合圖、旭日圖、樹狀圖、圖表等。講解有關這些圖的使用場景以及用法。 碼字辛苦,收藏別忘了點贊和關注哦! Excel可視化二1、目標2、雷達圖2.

原创 (Tableau)做圖似文章般行雲流水——糖潮麗子

最近我會分享Tableau的學習內容,保證你一看就會。還在等什麼,快來一起學習吧! 首先來一飽眼福吧: 這是我們最終要實現的效果圖。 廢話不多說,Lets go~ tableau官網下載:https://www.tableau.

原创 Excel無法更改日期格式&計算天數——糖潮麗子

工作中我們可能遇到有關時間的數據,但是它並不是時間的格式,需求中我們需要進行計算天數等,此時我們就需要更改這些數據的格式位日期格式。但是,有時會出現更改後並未成功的情形,如下: 我們要將上面的額數據改爲如下日期格式:2012/3/

原创 Excel可視化圖形大全(一)——糖潮麗子的博客

本篇文章可以讓你學到Excel基本可視化的所有圖形,以及各個圖形對應的特性和應用場景,注意事項等。讓我們愉快的開始學習吧。GoGoGo!!! Excel可視化1、主題2、學習目的:3、柱狀圖與條形圖3.1 圖形簡介3.2 基礎用

原创 如何更改Excel2016中折線圖的連接點顏色和樣式?

Excel2016的表格裏依舊可以添加各種圖表,當我們添加帶有數據標記的折線圖時,圖是有默認的形狀和顏色,如果我們不喜歡可以自行修改,方法如下: 具體操作: 首先當然是你已經創建好了折線圖,具體創建步驟這裏不予講解。例如我創建的折

原创 數據分析——K-Means(K均值聚類算法)——糖潮麗子

在數據挖掘中,聚類是一個很重要的概念。 傳統的聚類分析計算方法主要有如下幾種:劃分方法、層次方法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法等。其中K-Means算法是劃分方法中的一個經典的算法。 K-均值聚類(K-Means

原创 機器學習之決策樹(數據分析師學習必備)——糖潮麗子的博客

現實生活中,我們會進行各種各樣的選擇。不論是挑選商品,還是挑選任何東西,都是通過以往經驗所得。如果我們把挑選東西背後的邏輯整理成一個結構圖,你會發現它實際上就是一個樹狀圖,就像公司人員結構組成那樣,這就是我們本篇博客要講解的內容—

原创 利用Python提取視頻中的字幕(文字識別)

學了好久機器學習的內容有些許枯燥,今天我們來做一個Python的小項目來玩耍吧! 文字識別項目背景需求闡述思路首先導包代碼詳情裁剪視頻創建文本判斷中文截取字幕訪問百度API讀取圖片&字幕操作主方法控制檯輸出運行 項目背景 通

原创 小白學習樸素貝葉斯——看即懂

上一篇博客我們學習了KNN(K最近鄰)分類算法,主要學習KNN算法的原理和超參數,使用KNN實現分類與迴歸以及通過網格交叉驗證調整超參數,還有數據標準化的作用等。 這一篇我們要學習的是樸素貝葉斯。 首先我們會先複習一下有關概率的基

原创 KNN(K最近鄰)分類算法_糖潮麗子的博客

我們本篇博客來學習KNN算法的原理,超參數調整,以及KNN算法應用。 kNN算法:K最近鄰(kNN,k-NearestNeighbor)分類算法。 KNN算法1、算法概述2、舉例3、加深理解4、算法原理5、算法超參數5.1 K

原创 詳細講解分類模型評估

本篇博客讓我們來學習分類模型評估。 涉及到的知識點有: 混淆矩陣 評估指標(正確率、準確率、召回率、調和平均值F1) ROC和AUC 那我們快開始吧! 分類模型評估1、分類模型主題:如何對分類模型進行評估目標:2、混淆

原创 案例:通過分析與預測空氣質量指數AQI學習統計分析(下)

接着上一篇的內容,我們繼續學習數據分析師用到的統計學的內容。 本篇博客包括學習: 散點圖矩陣、相關係數、單樣本t檢驗、基模型、特徵選擇、分箱操作以及殘差圖。 讓我們繼續開始對AQI的分析與預測吧! AQI分析與預測(下)5.4 空