De Novo Software自1998年以来一直在开发流式细胞仪数据分析解决方案。在过去的20多年中，FCS Express已成为世界知名的强大且易于使用的数据分析应用程序。
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！
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 ◆
今天梳理了下统计方向一些不错的数据网站，如果我们后续要做一些相关的数据分析，可以参考这些数据。
相比于其他体育运动，足球的数据统计和分析工作开展得很晚，而且鉴于比赛的特殊性也没有太多的经验可供参考。不过，随着大数据时代的到来，这种趋势越来越明显，我们需要做的不仅是搜集数据，而且需要更好的分析数据
SPSS是SPSS总部于1984年推出的统计分析软件。其意义是开拓SPSS微型计算机系列产品的发展方向，极大地扩展其应用范围，并使其能够迅速应用于自然科学，技术科学和社会科学等领域。随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，英文名称在2000年正式更改为“统计产品和服务解决方案”。
今天，L氪迹详细整理了一些能够为我们做数据参考分析的搜索引擎工具，希望能够帮助各位收藏起来，便于日后运到数据统计工作时使用。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
针对同一个压测场景，历史报告列表页可查看所有报告的对比指标。支持将压测目标设置为基线，未达到目标的报告会被自动标红。
原作者 Vivian Zhang , Chris Neimeth 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品，转载需授权 根据美国招聘网站 Glassdoor 关于50个最热门工作岗位的报告，数据科学家毫不意外的连续第二年获得了首位。每年， Glassdoor 会根据所有工作获得的“ Glassdoor 工作得分”发布此报告。评分取决于三个关键因素：市场职位需求，工作满意度和平均年薪。 凭借着工作得分 4.8 分，工作满意度 4.4 分（ 5 分为满分），平均年薪 11 万美元
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。记得搭配Pandas+Jupyter Notebook使用哦。
在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。一份技术报告的目的是传递信息。然而，技术信息是很难让人理解的，因为它不仅复杂，而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中，你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。
Minitab是一款广泛应用于数据分析领域的软件，它在数据处理、统计分析、图表制作等方面都有着独特的功能，下面就让我们通过实际案例来了解Minitab的独特之处。
之前在做数据分析的时候，用过一个自动化生成数据探索报告的Python库：ydata_profiling
本文主要介绍了SPSS软件的基本概念、功能和使用方法，并以实例进行说明。首先阐述了SPSS软件在数据分析和统计分析方面的优势和特点，然后介绍了如何使用SPSS软件进行数据导入、处理和分析，并探讨了其在学术研究和实验数据处理中的应用。最后，总结了SPSS软件在数据分析和统计分析中的重要作用。
数理统计是数学的一个分支，分为描述统计和推断统计。它以概率论为基础，研究大量随机现象的统计规律性。描述统计的任务是搜集资料，进行整理、分组，编制次数分配表，绘制次数分配曲线，计算各种特征指标，以描述资料分布的集中趋势、离中趋势和次数分布的偏斜度等。推断统计是在描述统计的基础上，根据样本资料归纳出的规律性，对总体进行推断和预测。
解决痛点：要提升数据分析及挖掘能力，需在工作中不断探索，但如果工作中没有涉及，要怎么办呢？利用公开数据集，在业余时间实操方法论及模型，是比较好的方式。而公开数据哪里找呢？这些网址也许你用的到！
在使用 pandas 进行数据分析时，进行一定的数据探索性分析（EDA）是必不可少的一个步骤，例如常见统计指标计算、缺失值、重复值统计等。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
学生成绩分析是教育领域中非常重要的一项工作，通过对学生的成绩数据进行深入分析和可视化，可以帮助教育者更好地了解学生的学习情况，发现问题，并采取相应的措施进行教学改进。在本项目中，我们将使用Jupyter Notebook作为数据分析的工具，通过Python的强大库进行学生成绩的分析和可视化，从而为教育工作者提供有价值的参考。
大数据正在改变全球商业运作方式，随着对合格大数据人才需求的增加，大数据行业的发展空间和待遇也越来越好，很多想转行大数据的入门学习者，不太清楚大数据的相关的岗位有哪些，今天加米谷大数据就来说个大概。
项目背景 大数据及其应用迅速发展，已经渗透到各个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素，2015年8月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，将大数据提升为国家战略。在未来的5-10年，我国将把大数据作
在内部使用多年之后，CSAS推出了其感官测试软件。CSAS感官软件是一种感官评估软件，可以在任何位置的任何Internet设备上进行管理。CSAS的在线调查软件可以管理您的感官和消费者研究的各个方面，从客户满意度调查到提供在线调查工具来计算您的净推荐值（也可称口碑，是一种计量某个客户将会向其他人推荐某个企业或服务可能性的指数，是流行的顾客忠诚度分析指标）；立即与我们联系以演示我们的消费者测试软件！
关于哪种语言更适合数据科学的问题有一个非常热门的争论：R还是Python。答案是两个。人们经常比较R和Python的特性而感到困惑，但我们需要明白，单靠功能本身并不能定义任何语言的适用性。R和Python都有适合数据科学和分析应用程序的特定功能。在某些情况下，一种语言比另一种更优先，但这并不意味着其他语言是无用的。 📷 数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告，这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复，受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国
我们生活在一个以数字内容为主的时代。现代企业必须定期处理、解释和重新配置的数据量非常庞大。为了处理大量涌入的信息，许多企业正在转向商业智能工具，例如诊断、描述性、预测性和规范性分析。本文将深入探讨它们之间的差异，并解释每种方法何时有用，以及如何为您的业务选择正确的分析解决方案。
随着移动互联网的快速发展，大数据技术变得越来越成熟，正在改变着人们的工作、生活与思维模式，进而对文化、技术等产生深远的影响。 本文选自《数据决策：企业数据的管理、分析与应用》一书，文末可了解本书详情。 ---- 在正式介绍企业数据分析流程及高级分析之前，首先介绍一些企业里常见的数据职位，以及每个职位的人在企业中承担的责任。 业务分析师（Business Analysis，BA）：这类人需要了解行业，快速理解业务痛点，能够进行基础的统计数据分析类工作（某些高级一点的职位需要熟练的SQL技能）。他们通常掌握一些
大数据行业在迅速的发展，几乎每天都会出现新的技术和方法。因此，想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。想要玩出数据的商业价值，让数据变成生产力，就需要读书了。俗话说：“读书如登山，每向上一步都又是一番风景，数据分析的成长之路也如登山一样，要想成为数据分析师，读书是必不可少的。
GraphPad Prism 9 for Mac是一款优秀的医学绘图软件，为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。加入世界顶尖科学家的行列，探索如何使用Prism节省时间，做出更合适的分析选择，以及优雅地绘制和展示您的科学研究成果。
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别？常听人说数据分析偏业务、偏前台，而数据挖掘偏技术，偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行？
今天我们推出了TensorFlow数据验证(TensorFlow Data Validation, TFDV)，这是一个可帮助开发人员理解、验证和监控大规模机器学习数据的开源库。学术界和工业界都非常关注机器学习算法及其性能，但如果输入数据是错误的，所有这些优化工作都白费。理解和验证数据对于少量数据来说似乎是一项微不足道的任务，因为它们可以手动检查。然而，在实践中，数据太大，难以手动检查，并且数据通常大块连续地到达，因此有必要自动化和规模化数据分析、验证和监视任务。
可视化发展史与测量、绘画、人类现代文明的启蒙和科技的发展一脉相承。在地图、科学与工程制图、统计图表中，可视化理念与技术己经应用和发展了数百年。
编译 | secretplanet 来源 | blogs.hbr.org 为一个受过专业培训的数据工作者，我是早先加入贝尔实验室网络性能组的人员之一。此后的一两年左右，我开始了数据汇报。我的第一次大型数据汇报是在AT&T(美国电话电报公司)总部。在提前做了充分的准备和细致的演练的情况下，我前去赴会。 我的展示糟糕至极，没有给人留下任何好印象。那时的我年轻气盛，将责任归咎于他人，甚至包括听取汇报的观众。我说：“这里的部门经理甚至看不懂一张饼图。” 一位听取过众多类似汇报的资深人士对我的表现大跌眼镜，他对我
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计分析软件，它可以用来处理和分析各种类型的数据，包括数字数据、文本数据、图像数据等等。它主要用于社会科学研究，如心理学、教育学、经济学等领域。
为一个受过专业培训的数据工作者，我是早先加入贝尔实验室网络性能组的人员之一。此后的一两年左右，我开始了数据汇报。我的第一次大型数据汇报是在AT&T(美国电话电报公司)总部。在提前做了充分的准备和细致的演练的情况下，我前去赴会。 我的展示糟糕至极，没有给人留下任何好印象。那时的我年轻气盛，将责任归咎于他人，甚至包括听取汇报的观众。我说：“这里的部门经理甚至看不懂一张饼图。” 一位听取过众多类似汇报的资深人士对我的表现大跌眼镜，他对我如是说，“当然看不懂，汤姆，他们不需要看懂，让他们明白数据的含义是你的工作。”
世界如此喧嚣，知识何其稀少。这是一个信息爆炸的时代，被资讯洪流裹挟的我们，都养成了非常不好的思维习惯：把信息当作知识，把收藏当作学习，把阅读当作思考，把储存当作掌握。为了给读者提供跟多有价值的信息，文
论坛君：你很可能已经听说过 R，或许你知道 R 是一种编程语言，而且知道它与统计学有关，但它是否适合您呢？本文作者将试图向大家讲解他对R的看法，分享他认为试用开源数据分析平台的4个不错的理由。 R 是
常规报表工具一般都会提供报告分析功能。 Excel和BI @ Report都可以执行报告分析，但是Excel中分析的强度和维度可能相对简单，而BI @ Report的报告则更深入地分析了维度和复杂性。那么，我们目前常见的报表分析工具有哪些？小编来总结一下！
2012年2月，美国《纽约时报》发表了一篇主题为“大数据时代”的文章，称大数据时代已经来临，数据分析大师们正在获得更多发展机遇。 大数据是全球新型工业化进程的必然产物，与计算机科学技术的发展息息相关。所谓大数据，一般是指规模巨大的数据集，这些数据由于存储量和结构规模庞大，无法用现有的软件系统和统计模型进行分析和处理，无法完成数据的撷取、分类、关联和趋势等方面的分析，更难以达到数据分析运用于经营和管理等方面的目的。从统计学的角度来看，大数据包含四个基本特点：一是数据的体量庞大，从TB级别跃升到PB级别；
在三年前，我们做数据竞赛或者数据建模类的项目时，前期我们会耗费较多的时间去分析数据，但现在非常多擅长数据分析的大师们已经将我们平时常看的数据方式进行了集成，开发了很多AutoEDA的工具包。可以帮助我们节省大量时间，对于刚刚学习数据分析的小伙伴可以带来非常大的帮助。
我是过来人，道理我都懂。大家其实是希望我给一个故事完整、过程清晰、内容详实的DOTA2数据分析例子，这样学起来才会有顺藤摸瓜的感觉，比起摸着石头过河，能够少踩一些坑。
其实网站审查就是一个发现问题、分析问题和解决问题的过程。利用规范的分析流程会避免逻辑混乱，更加清晰和有效地优化网站。以下是总结出来的网站分析流程供大家参考：
一提起数据分析，很多人都会自然而然联想到Excel，SQL，Python等工具。搞得很多小伙伴深陷书海无法自拔，经常问：到底要学到什么程度，才算能懂呀？
随着互联网的普及和信息技术的发展，人才招聘逐渐从传统的报纸广告、面试等方式转向线上平台。招聘信息的数量快速增长，企业和求职者需要更加高效地获取、分析和理解这些信息。因此，基于Python的招聘信息可视化分析系统应运而生。
BestSDK开发者工具2016年度盘点：服务类API调用，依旧雄踞榜首;趣拍云全新上线视频MV服务，助力全民导演梦;Udesk智能客服助力海信科技，一键统计数据方便汇报;中金数据语音大数据分析云，助
探索性数据分析（EDA）是数据项目的第一步。我们将创建一个代码模板来实现这一功能。 简介 EDA由单变量（1个变量）和双变量（2个变量）分析组成。
对于企业来说，有效的库存管理是保证供应链运作顺畅、降低成本和提高客户满意度的关键要素。易点易动固定资产管理系统凭借其自定义库存管理流程和库存用量控制功能，成为了提升库存管理效率的利器。本文将详细介绍易点易动固定资产管理系统的自定义流程和用量控制功能，并阐述它们如何帮助企业提高库存管理的效率和准确性。 自定义库存管理流程 易点易动固定资产管理系统提供了灵活且可定制的库存管理流程功能，使企业能够根据自身的业务需求和管理流程来设计和优化库存管理流程。以下是该功能的几个主要优势： 库存管理流程定制化: 企业可以根据自身的业务特点和需求，自定义库存采购、入库、出库、盘点等流程。通过流程定制化，企业可以建立起符合自身运营模式和管理要求的库存管理流程，提高管理效率和信息准确性。 库存管理工作流自动化: 易点易动固定资产管理系统通过自动化的工作流程，将相关人员的操作和审批环节进行规范化和自动化处理。这样可以避免繁琐的人工操作和审批流程，提高工作效率和管理的一致性。 库存实时跟踪和监控: 该系统提供实时的流程跟踪和监控功能，管理者可以清楚地了解当前流程的进展情况和每个环节的处理情况。这有助于及时发现问题和瓶颈，并采取相应的措施加以优化和改进。 库存用量控制功能 易点易动固定资产管理系统还提供了强大的库存用量控制功能，帮助企业有效管理和控制库存的使用量和消耗情况。以下是该功能的几个优点： 预设用量限制: 企业可以在系统中预设库存物品的使用量限制，根据不同的物品类型和规格设置相应的用量阈值。当物品的使用量接近或超过设定的限制时，系统会自动发出警示，提醒企业注意库存物品的使用情况，以便及时做出调整和管理决策。 实时监测和报告: 易点易动固定资产管理系统能够实时监测和记录库存物品的使用量，并生成相应的报告和统计数据。这使得企业能够清晰地了解物品的使用情况和消耗趋势，为优化补货和采购决策提供有力的数据支持。 预防过剩和缺货: 通过库存用量控制功能，企业可以更好地管理和控制库存物品的使用，避免过剩和缺货的发生。及时发现并处理物品的异常用量，可以避免库存积压和供应链中断，提高库存的周转率和客户满意度。
超过59%企业，将提高数据分析岗位数量 ----一流的数据分析师，年薪轻松突破50万 想必同学们看到这个数据并不惊讶，如今在中国，各行各业对数据分析岗位的需求日益提高：在线社交媒体，希望通过数据时刻洞
“交通行业是一个基础性产业，我们面对的是点多、线长、面广的现状。”交通运输部科学研究院交通信息中心副主任黄莉莉用这样一句话概括了交通行业特点。 交通运输部科学研究院信息中心肩负着交通行业统计数据生产和交通运输部综合交通运输大数据应用中心的工作任务，多年来专门从事交通运输相关数据的采集、处理、分析应用等工作。这样一个部门，面对管理上条块结合的交通运输行业，如何才能协调各业务领域，从质量参差不齐的数据中挖掘价值？ 12月7日，清数大数据产业联盟与清华校友总会AI大数据专委会（筹）共同主办的交通大数据思享会上，黄
在信息时代，数据已经成为了最重要的资产之一。随着数据采集和存储技术的不断发展，数据分析和挖掘也变得越来越重要。而对于数据分析人员而言，一款强大且易用的数据分析工具是非常关键的。Minitab软件作为一款常用的数据分析软件，被广泛地应用于企业和学术研究中。本文将从软件的基本功能和使用方法入手，详细介绍Minitab软件在数据分析中的应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
