前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作，当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的，耗费了很多时间，不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新，为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度，就基于FME编写了这个模型工具，感觉还有点用处，顺手就分享出来了。
1.统计学基本概念 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计。 注意：分类变量如“行业”，其变量值可以为“
相对与转换率对渠道的分析，可能很多HR没有做的很精细，只停留在比较宽泛的渠道数据分析里，今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。
使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界
企业想要发展必须掌握政策的动向。本次研究把握政策的核心要点，利用Python强大的计算生态(pandas,Matplotlib,DataFrame,request_html.Butiful Soup,wordcloud等第三方库)，实现对重庆地区政策数据的清洗，可视化以及自然文本分析。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
随着计算机技术的发展和有用数据的快速增多，数据科学应运而生。数据科学的总体目标是在已有数据集的基础上，通过特定的算法提取信息，并将其转化为可理解的知识以辅助做决策。
领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
一转眼，2019年已至4月，自从年初立下flag后，便努力朝着实现它的方向奔跑。有些执行得很好，比如每天更新完美Excel微信公众号，坚持每天学习，而有些则还没有开始。是时候该督促自已全面开始了！于是，制作了一个简单的计划执行情况统计分析表，加上少量的VBA代码，以方便自已每周检视计划的执行情况，提醒自已哪些没做，要赶快补上。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司（简称：北京院）始建于1953年，是大型综合性勘测设计研究单位，现为中国电力建设集团有限公司（世界500强企业）的全资子企业。
前言 我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！ 听起来是不是很像你的遭遇？你会不会在得出像样的答案之前反复分析很多次？或者一遍又一遍地为类似的活动写着代码？如果是这样的话，这篇文章正好适合你。我会分
性能测试对于大部分测试人员都是一个神秘地带，因为在很多公司，性能测试都是由一个性能测试团队来做，所以普通测试人员没有机会接触到真实的性能测试，因而很难学习到很多新的测试实践知识。
数据分析师虽然是很多互联网公司都设立的一个职位，但不同公司对这一职位的定位不同。即使是统一公司，在不同的团队，数据分析师的职责，作用和地位也可能不一样。本文从笔者自己的实际经历出发，总结一下数据分析师工作的内容，要求，工具，技能等多个方面。由于经历尚欠，文章内容难免疏漏，请多多包涵。也欢迎交流。
我刚和一位老友恢复了联系。她一直对数据科学很感兴趣，但10个月前才涉足这一领域——作为一个数据科学家加入了一个组织。我明显感觉到她已经在新的岗位上学到了很多东西。然而，我们聊天时，她提到了一个至今在我脑海里都挥之不去的事实或者说是问题。她说，不论她表现如何，每一个项目或分析任务在令经理满意之前都要做好多次。她还提到，往往事后发现原本不需要花这么多时间！
在数据处理和报告生成的领域中，Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件，XlsxWriter 库应运而生。XlsxWriter 是一个功能强大的 Python 模块，专门用于生成 Microsoft Excel 2007及以上版本（.xlsx 格式）的电子表格文件。本文将对XlsxWriter进行概述，探讨其主要特点、用法和一些实际应用，并实现绘制各类图例（条形图，柱状图，饼状图）等。
大家在使用Excel处理数据的时候有没有非常崩溃的瞬间，比如辛辛苦苦输入的函数却运行不了，显示出错，但我们却死活找不到问题所在
“到底咋样算进阶？”是很多做数据的新人同学很疑虑的问题。网上的文章铺天盖地的都是“如何入门”，“如何快速入门”一类。可真正做上数据分析以后才发现：根本学的就是个屁。每天都在跑数，真正的算法工作离自己一万多里。所以到底前途是啥？
NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件，支持netcore/net45/net40，由新生命团队(2002~2020)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中，对招聘所有阶段的各项通过率，转换率的数据的记录和汇总分析，需要有比较完善的标准的数据统计表格，同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总，通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比，来分析出哪个阶段的数据异常，从而提升该阶段的数据转换率。
随着智慧城市建设的不断深入，智慧灯杆作为城市基础设施的重要组成部分，正在成为城市智能化和绿色化的重要手段之一。
Office办公软件是一款广泛应用于办公场景的软件套件，包括Word文档编辑、Excel表格处理、PowerPoint演示等功能。下面将针对每个功能进行简单介绍。
众所周知，API就是接口、通道，负责一个程序和其他软件的沟通，本质是预先定义的函数。
作者：陈丹奕 宜人贷 数据分析师 https://ask.hellobi.com/blog/datanaystimprovement/4902?utm_source=tuicool&utm_medum
PostgreSQL 中对表的状态是有单独的命令来进行状态的收集的，到底怎么对表来进行状态的收集，并且都做了什么，我们怎么来依靠这些信息来对查询进行有益的帮助。这些都将在这篇文章里面探讨。
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
大数据文摘作品，转载需授权 翻译：张远园 Nancyzxll 小丛 校对&编辑：Aileen *棒球记者Tyler Kepner的笔记本，写满了美国职业棒球大联盟每一个先发投手的统计数据 ◆
作为一个数据分析人员，有没有经常被业务人员抱怨报表出的太慢、被工程师嫌弃埋点沟通不精准、甚至被老板怀疑并没有创造什么商业价值……. 好好学习这四步分析精髓，从树懒慢先生变成一部行走的AlphaGo，真
作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具。
作为数据分析师，我们需要经常制作统计分析图表。但是报表太多的时候往往需要花费我们大部分时间去制作报表。这耽误了我们利用大量的时间去进行数据分析。但是作为数据分析师我们应该尽可能去挖掘表格图表数据背后隐藏关联信息，而不是简单的统计表格制作图表再发送报表。既然报表的工作不可免除，那我们应该如何利用我们所学的技术去更好的处理工作呢？这就需要我们制作一个Python小程序让它自己去实现，这样我们就有更多的时间去做数据分析。我们把让程序自己运行的这个过程称为自动化。
日前国务院办公厅下发《关于开展第一次全国政府网站普查的通知》国办发【2015】15号文，以下简称《15号文》。为了进一步加强电子政务建设，将政府网站、为民办事窗口等服务质量进一步提升，维护政府公信力，服务群众，《15号文》要求全国范围内的政府单位加强网站维护和备案管理，并做好网站普查的相关工作。 本次网站普查工作很大程度依赖于人员自上而下的行政要求和工作安排，然而随着信息技术的快速发展，一些网站在建设过程中的不规范、维护不全面的情况时有发生，政府网站的监管和普查工作采用现代化的大数据分析技术则可以高效的实现
NGS技术的进步催生了新的实验设计、分析类型和极高通量测序数据的生成。对于这些数据的质量评估，每一步分析结果的评估是后续结果可信度的衡量和保障。不少生信工具都可以给样品生成一个评估结果，如FastQC、Qualimap 和RSeQC等 (39个转录组分析工具，120种组合评估)。但是这时又出现了一个难题，那就是几乎所有的质控工具都是针对单个样本生成一个报告，这就要求用户自己去逐一查找各个QC结果，这无疑是个十分耗时、重复又复杂的事，而且还不能快速看出所有样本的异同。
导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合适的渠道上报的问题。 2. 游戏数据的分类 按照服务的
本文来源：腾讯技术工程（ID:Tencent_TEG） 导语：本文宽泛的梳理了游戏产品数据相关的数据埋点内容，包含游戏数据埋点的一些原则和技巧。主要面向刚刚接触游戏数据业务的新人，希望这篇文章能有所帮助。 数据埋点概述 1. 什么是数据埋点 数据埋点是一切数据分析的基石。它指在特定的程序功能被触发时，将这个行为记录下来。例如，当玩家登录时，记录登陆行为；在购买时记录订单等。当这些行为不被记录时，数据分析是没有任何基础数据可以分析的。 数据埋点就是解决在处理当程序功能被触发时，应该如何记录这个行为并通过合
本文为简书作者傲看今朝原创，CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格，恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视，却极其实用的功能之一，可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢？今天我将带领大家扒一扒这个功能，以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先，智能表格这个功能在哪里呢？它的位置也是非常不起眼的，就在插入选项卡下，”数据透视表“旁边，因此创建表格的方法就是选中一个数据区域，单击插入，单击”表格“，根据实际情况勾选”数据包含标题“，单击确定。我们就可以普通的数
DMP为Data Management Platform的缩写，通常译作数据管理平台。
对于各行各业争锋开采的数据“新能源”，GAP客户关系管理及业务拓展高级总监蔡辉认为，零售品牌若想赶这趟车，自有其方法论，以下是他在9月6日“大数据与分析创新峰会”上的发言实录。
信息系统还停留在 Visual FoxPro 的那个年代，能独立写个 MIS 系统就有人要你的那个年代。我毕业了，在一家电子集团公司（国内第六）做 MES 开发，用 FoxPro 写界面，SQL Server 和 Oracle 做后台。
学数据分析当然要先有数据，数据是分析的根本，不然一切都是空谈。如果是在公司里，得到数据轻而易举，因为公司有客户，有业务，必然会产生大量数据。但仅仅是个人学习的话，我们如何得到数据呢？
经常跟数据打交道的人，应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦，痛苦的来源大部分都来自于领导和老板，不管是大公司还是小公司，几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。
嗨, 大家好, 我是徐小夕, H5-Dooring零代码搭建平台上线已经接近2年, 有很多用户提供了非常宝贵的建议和优化方向, 今天我就从产品使用的角度和大家更全面的介绍一下H5-Dooring.
但是，在实际情况中，单一一个指标很难描述清楚业务现状，例如指标为“支付订单数”，那么“支付订单数”的增加究竟是拉新带来的呢？还是运营促活带来的呢？这样就可能出现不同部门之间相互扯皮的现象。
大家好，我是老表～今天给大家分享几个自己近期常用的Pandas数据处理技巧，主打实用，所以你肯定能用的着，建议扫一遍，然后收藏起来，下次要用的时候再查查看即可。
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战，缺乏配套笔记，所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享，以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程！
本文讲述了一家支付公司通过使用日志易产品，解决了日志分析、实时监控、数据可视化、系统运维等方面的需求，实现了业务深度分析、风险控制、产品优化、提升用户体验等目标。日志易产品能够将日志数据实时传输至监控平台，并支持多种数据源，提供灵活的策略配置，帮助支付公司实现实时监控、异常检测、故障定位和快速响应。同时，日志易也提供报表展示、可视化、数据挖掘等功能，帮助支付公司更好地分析业务数据，优化产品，提高市场竞争力。
在视觉性吸引方面,人类绝对是动物界的另类。当一张一张数据分析的统计表摆在眼前时，人们并不能快速的洞察其中的关系。然而，当一张张精心绘制图形展现零散数据时，往往会让人兴致盎然，阔然开朗，并能够快速的从视觉角度呈现洞察关系，作出非常有意义的比较。
根据 PYPL 发布的 7 月编程语言指数榜，Python 保持上涨趋势，8月流行指数再次上涨 5.5%，以 23.59% 的份额甩开 Java 排名第一，并逐渐与 Java 拉开差距。
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