导读：在数据分析中，无论数据收集过程有多么科学、数据处理多么先进、分析方法多么高深，如果不能将它们有效地组织和展示出来，并与决策者进行沟通与交流，就无法体现数据和分析的价值。...因此，分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要作用在于展示分析结果、验证分析质量，为决策者提供参考依据，并可以有针对性、操作性、战略性的决策。今天，我们来一探究竟常见数据分析及报告规范。...作者：吴迪「趣店数据分析师」 01 结构规范及写作 报告常用结构： 1. 架构清晰、主次分明 数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。...在数据准确、推导合理的基础上，发现产品或业务问题并直击痛点，这其实是数据分析的一大价值所在。 3. 结合实际业务、建议合理 基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案，那么如何写建议呢？...02 数据使用及图表 数据分析往往是80%的数据处理，20%的分析。
作者：张永泰，北京工业大学，Datawhale优秀学习者 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。...其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。...EDA可以帮助我们找到适合的数据模型，本文针对文本数据，将进行具体的数据探索性分析讲解。 ?...按理说分析到这份儿上就该停了。...四、分析总结 数据分析肯定要有结论，没有结论的数据分析是不完整的。
至此，经过19天的阅读，《python数据分析基础》已经阅读完毕。 个人感觉，这是一本不错的关于数据分析方面的入门书籍。但是，这本书是有阅读门槛的，必须初步了解基本的python语法。...在数据导入、数据清洗方面，这本书的论述是不错的，但是，在数据可视化以及数据分析方面，这本书的阐述较为简单，若要将书中所涉及的内容内化成自己可以运用的内容，建议阅读本书相关内容的同时去阅读相关的说明文档。...当然，理解并内化书中内容的最好办法肯定是动手打代码，重现书中的案例，甚至是动手解决根据书中内容自己所提炼出来的问题（我的读书笔记就是这样子的，总结既源于本书，又在书本内容的基础上进行拓展）。...接下来，根据我的目标（用python进行数据分析），我计划阅读与建模分析、编程基础算法有关的书籍。
Python数据分析–numpy总结 NumPy常用方法总结 文章目录 Python数据分析--numpy总结 生成ndarray的几种方式 从已有数据中创建 利用random模块生成ndarray...创建特定形状的多维数组 利用arange函数 存取元素 矩阵操作 数据合并与展平 合并一维数组 多维数组的合并 矩阵展平 通用函数 使用math与numpy函数性能比较： 使用循环与向量运算比较： 广播机制...shuffle和permutation 生成ndarray的几种方式 从已有数据中创建 import numpy as np list1 = [3.14,2.17,0,1,2] nd1 = np.array...，获取第4个元素 nd11[3] #截取一段数据 nd11[3:6] #截取固定间隔数据 nd11[1:6:2] #倒序取数 nd11[::-2] #截取一个多维数组的一个区域内数据 nd12=np.arange...2 3] [0 1] [2 3]] 合并后数据维度 (4, 2) 按列合并结果: [[0 1 0 1] [2 3 2 3]] 合并后数据维度 (2, 4) 矩阵展平 import numpy as
归纳总结 岭回归可以解决特征数量比样本量多的问题1. 岭回归作为一种缩减算法可以判断哪些特征重要或者不重要，有点类似于降维的效果1....综合考虑所有训练数据的“损失”，将Cost求和或者求平均，记为J(θ)函数，表示所有训练数据预测值与实际类别的偏差。1....导包和使用 from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier GradientBoostingClassifier() 五、朴素贝叶斯 总结历史...解决的问题 线性分类 在训练数据中，每个数据都有n个的属性和一个二类类别标志，我们可以认为这些数据在一个n维空间里。...# 多项式 八、K均值算法（K-means）聚类 【关键词】K个种子，均值 原理 聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析
数据分析方法论 1、5W2H分析法 2、PEST分析法 3、逻辑树分析法 4、4P营销理论 5、用户使用行为理论 6、波特五力 7、SWOT分析 8、内外因素评价矩阵 数据分析法 ---- 数据分析方法论主要用来指导数据分析师进行一次完整的数据分析...，它更多的是指数据分析思路，比如从哪几方面开展数据分析，各方面包含什么内容和指标。...数据分析方法论主要从宏观角度指导如何进行数据分析，它就像一个数据分析前期的规划，指导着后期数据分析工作的开展。...数据分析法则是指具体的分析方法，如常见的对比分析、交叉分析、相关分析、回归分析、聚类分析等数据分析法。数据分析法主要从微观角度指导如何进行数据分析。...逻辑树的使用必须遵循以下三个原则： 要素化：把相同问题总结归纳成要素 框架化：各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则 关联化：框架内的各要素组织成框架，遵守不重不漏的原则 （2）可用于：费米问题、公司出现的某些问题等
点击上方蓝字关注我们 掌握常用的数据分析方法论是培养数据分析思维的基础，俗话说“工欲善其事，必先利其器”，而数据分析方法论就是数据分析是最强大的武器之一。...这一节会围绕数据分析常用分析方法展开，概括性地介绍数据分析师在日常工作中较为常用的数据分析方法论。 01 三大分析思维 对比分析，用户分群以及相关性与因果性分析是贯穿数据分析全流程的三大分析思维。...图1 三大分析思维概括 没有对比就没有明确的数据结论，对比分析可以衡量数据整体大小，数据波动以及数据变化趋势，所以说对比分析是得出数据结论最简单有效的方法。...通常情况下，数据分析师会利用业务数据与大盘数据或者行业金标准数据进行对比，以判断业务现状。除此之外，同比，环比/横比/纵比等也是较为常用的对比分析方法。...用户分群也是贯穿数据分析全链路的分析思维，根据用户的行为数据/消费数据等特征对用户分群是实现用户精细化运营的基础。
河狸家运营实习两个月（创业小公司） 求职方向：数据分析 借着这个平台随手写点分享吧，希望大佬不要笑话。。...按照面试顺序总结： 8月初：内推阿里数据分析岗，一面挂 1、自我介绍 2、实习中的项目（当时刚刚开始实习不久，还没有什么积累以及套路） 3、数据异常值的分析（该岗位高频问题） 4、怎么看待数据分析这个职位...8月底的小插曲：美团数据分析实习offer 去北京面链家的时候考虑到链家报销了路费（良心公司！！！）...6、你觉得自己数据分析的能力怎么样？ 7、在滴滴实习的收获？ ...4、对数据分析这个职位怎么看？
key参数用于对不同的数据框增加一个标号，便于索引： pd.concat([df1,df2], keys=['x', 'y']) ?
一、前言： 数据结构中队列和栈也是常见的两个数据结构，队列和栈在实际使用场景上也是相辅相成的，下面简单总结一下，如有不对之处，多多指点交流，谢谢。... 3、存储数据满足先进先出原则 c#中有关队列的几个常用方法： Count：Count属性返回队列中元素个数。...} return null; } /// /// 消费消息---出队列---获取数据的同时删除数据...return stack.Pop(); } return null; } } } 四、使用场景总结...根据队列和栈的特点，下面简单总结一下队列和栈的一些实际使用场景 队列： 1、异步记录日志，此处会涉及到单例模式的使用 2、消息队列 3、业务排队，比如12306车票购买排队等候
作者：耿远昊，Datawhale成员，华东师范大学 pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。...Pandas做分析数据，可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。前边已经介绍过索引操作、分组操作，现在接着对Pandas中的变形操作进行介绍，涉及知识点提纲如下图： ? 本文目录 1....Dummy Variable（哑变量） 3.2. factorize方法 在详细讲解每个模块之前，首先读入数据： import numpy as np import pandas as pd df...透视表 1. pivot 一般状态下，数据在DataFrame会以压缩（stacked）状态存放，例如上面的Gender，两个类别被叠在一列中，pivot函数可将某一列作为新的cols： df.pivot...highlight=factori#pandas.factorize 问题与练习 问 题 问题1：上面提到的变形函数，请总结它们各自的使用特点。
数据分析实战中遇到的几个问题？...—— Pandas的DataFrame如何固定字段排序 —— 保证字段唯一性应如何处理 —— 透视表pivot_table函数转化长表注意问题 ——Pandas的DataFrame数据框存在缺失值NaN...运算如何应对 ——如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作 —— 如何实现字段自定义打标签 Q1：Pandas的DataFrame如何固定字段排序 df_1 = pd.DataFrame({"itemtype...Q4、数据运算存在NaN如何应对 需求：pandas处理多列相减，实际某些元素本身为空值，如何碰到一个单元格元素为空就忽略了不计算，一般怎么解决！...#将dataframe数据转化为二维数组，这时候我们可以利用强大的np模块进行数值计算啦！
数据分析人人都有必要掌握一点，哪怕只是思维也行。下面探讨Python数据分析需要学习的知识范畴，结合自己的经历和理解，总结的学习大纲，有些章节带有解释，有些没有。...1 数据分析思维 数据分析属于分析思维的一个子类，有专门的数据方法论。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。...4 数据清理知识 4.1 理解数据背后的业务，千万不要忽视！ 我们在拿到需要分析的数据后，千万不要急于立刻开始做回归、分类、聚类分析。...8 数据建模分析 8.1 统计学基础知识 首先，入门数据分析需要必备一些统计学的基本知识，在这里我们简单列举几个入门级的重要概念。概率，平均值，中位数，众数，四分位数，期望，标准差，方差。...XGBoost 安装及实战应用 10.5 NLP 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术，难点和热点(1) NLP入门：CNN,RNN应用文本分类，个性化搜索，苹果和乔布斯关系抽取(2) 再总结下路线图
Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言，是有其独特的优势的。...Data）和Python数据分析（Data Analysis），他最初被作为金融数据分析工具而开发出来，由AQR Capital Management公司于2008年4月开发出来，并与2009年底开源；...他的功能非常强大，支持类似于SQL的数据增删改查，并且带有丰富的数据处理函数，支持时间序列分析，支持灵活处理确实数据等。...5）StatModels，Pandas着眼于数据的读取、处理和探索，而StatsModels则更加注重数据的统计建模和分析，他使得Python有了R语言的味道。...下强大的及其学习工具包，他提供了完善的及其学习工具箱，包括：数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。
作者：耿远昊，Datawhale成员 Pandas做分析数据，可以分为索引、分组、变形及合并四种操作。...其中split指基于某一些规则，将数据拆成若干组；apply是指对每一组独立地使用函数；combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。...整合（Aggregation）分组计算统计量：输入的是每组数据，输出是每组的统计量，在列维度上是标量。...变换（Transformation）：即分组对每个单元的数据进行操作（如元素标准化）：输入的是每组数据，输出是每组数据经过某种规则变换后的数据,不改变数据的维度。...过滤（Filtration）：即按照某些规则筛选出一些组:输入的是每组数据，输出的是满足要求的组的所有数据。 问题6. 在带参数的多函数聚合时，有办法能够绕过wrap技巧实现同样功能吗？
数据分析人人都有必要掌握一点，哪怕只是思维也行。下面探讨Python数据分析需要学习的知识范畴，结合自己的经历和理解，总结的学习大纲，有些章节带有解释，有些没有。...1 数据分析思维 数据分析属于分析思维的一个子类，有专门的数据方法论。只有先养成正确的分析思维，才能使用好数据。...大多数人的思维方式都依赖于生活和经验做出直觉性的判断，最直观的体现是，在数据和业务分析中有时无从下手。 什么是好的分析思维？...我们在拿到需要分析的数据后，千万不要急于立刻开始做回归、分类、聚类分析。 第一步应该是认真理解业务数据，可以试着理解去每个特征，观察每个特征，理解它们对结果的影响程度。...XGBoost 安装及实战应用 10.5 NLP 一文了解自然语言处理的每个范畴用到的核心技术，难点和热点(1) NLP入门：CNN,RNN应用文本分类，个性化搜索，苹果和乔布斯关系抽取(2) 再总结下路线图
Datawhale干货 作者：皮钱超，厦门大学，Datawhale成员 深圳租房数据分析完整篇 从2020年11月发表第一篇深圳租房数据分析的文章，到这篇基于深度学习框架Keras的建模分析和预测，...在此谈谈3篇文章的特点： 1、第一篇： 写于2020年11月，笔者作为一名数据分析师，学习了Python、SQL、爬虫、可视化以及部分机器学习的常见算法和模型，所以在第一篇文章中的重点是：统计与可视化分析...写在最后：3篇文章仅代表了笔者的一些学习经历和知识总结，关于文章的具体细节部分，如果大家有认为有更好的处理方式或者不恰当的地方，欢迎指出来一起学习讨论~ Datawhale后台回复 深圳 可下载租房数据...小结 本文从一份网络爬取的租房数据出发，从数据基本信息探索、缺失值处理、特征工程、样本不均衡处理、基于Keras的深度学习模型搭建以及优化等多个步骤进行建模分析，完成了对租房数据价格的预测分析，并且最终的误差控制在了...在对模型添加了正则项之后，模型的loss和mae都得到了一定的优化~ 总结 在写3篇文章的总结内容之前先贴上爬虫的代码，只需要修改请求头即可运行： 1、爬虫代码 下面提供两种不同方式的租房数据爬虫源码：
fuse_new()为文件系统分配数据空间。fuse_loop()从/dev/fuse 读取文件系统调用，调用fuse_operations结构中的处理函数，返回调用结果给/dev/fuse。
1.Pandas将dateime类型格式化为字符串 Pandas中有很多数据类型，其中有一种是datetime，即日期时间，如Timestamp(‘2020-09-22 20:43:00’)，表示其是一个时间戳类型...2.Pandas读取.sql文件 pandas读取数据的方式和支持的格式有很多，包括读取数据库数据，但是一般不能直接读取.sql文件，而是一般先执行.sql文件中的SQL语句将数据导入到MySQL数据库中...，再使用pandas从数据库中读取数据。...执行.sql文件中的SQL语句一般可以使用数据库可视化工具，如Navicat和SQLYog等，这里以Navicat为例导入.sql文件数据如下： ?...然后再使用Python从数据库中读取数据，如下： import pandas as pd import pymysql sql = 'select * from table_name' # 换成自己的表名
寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。
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