无论来自哪个行业，世界各地的企业都开始越来越多地意识到数据驱动型决策的重要意义。数据分析目前已经成为各行各业最为关注的议题之一，企业亦开始专注于从数据中获取有价值洞察结论，旨在借此了解过去与未来的各项
大家好，今天给大家重磅推荐我的好朋友J哥的公众号——「菜J学Python」，J哥经常在公众号分享有趣的Python实战项目，而且基本都附代码和数据。废话不多说，大家先点击以下卡片关注一波： 点击关注菜J学Python J哥是985金融硕士毕业的，目前已在菜J学Python公众号发布100多篇原创技术文章，涵盖爬虫、数据分析、数据可视化、自动化办公等内容，几乎每篇文章都有源码和数据分享。文章非常受编程学习者的欢迎，不少文章被各大平台转载。 以下是J哥的部分原创文章，大家一起来看看： 01 基础篇 （一）Py
“大面积、炫酷动效、丰富色彩”，大屏易在观感上给人留下震撼印象，便于营造某些独特氛围、打造仪式感。
本列表选编了一些机器学习领域牛B的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口，并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处理
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 C++ 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++， C， Python， Java 以及 MATLAB 接口，并支持 Windows， Linux， Android and Mac OS 操作系统。 通用机器学习 MLPack DLib ecogg shark Closure 通用机器学习 Closure Toolbox—Clojure 语言库与工具的分类目录 Go 自然语言处
很多读者，学习python的就是希望通过数据分析、AI进行求职、转行或者是科研。所以行哥这里罗列了数据科学最受欢迎的十大Python数据科学库，看看有几个是你没掌握的：
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。
数据可视化能力已经越来越成为各岗位的基础技能。领英的数据报告显示，数据可视化技能在2018年中国最热门技能中排名第一。
自己断更很久了，一直忙着复习考研，最近状态不错，第一轮的复习也接近尾声，今天就写篇文章给大家介绍一个关于《权力的游戏》Github项目。
作为 Webfunny 的 PMC，应伟长期致力于前端监控、埋点探针的产品研发，伴随着全链路监控的探索，在整合 Skywalking 与 Zabbix 打造一体化监控平台的实践中，是怎样的心路历程？
◆ 虽然该项目并不能称为最优秀的可视化库,但是在国内市场占有率很高,故本教程选择echarts.
假设你想开发一个能够自动检测图片内容的程序。给出图1，你希望程序识别这是一只狗。
数据分析师的每一个段位的成长都是围绕着“数据分析链条环”技能提升和工具改造来完成数据分析能力的进阶。
现代社会早已进入读图时代，图像在一定上程度上取代了文字，占据了主导地位。对于数据分析来说，一张清晰的可视化图表确实比纷繁复杂的数字更清晰美观。随着科技的发展以及可视化需求的急剧增大，涌现了大批的数据可视化工具，通过对比分析市面上众多的数据可视化工具之后，我们挑选了几款给大家进行参考。
经常看到很多朋友会问，入行数据分析之前我要不要学个java，学个Tableau，然后在学个Python会比较容易。好像是说，数据分析一定需要Python才能做，分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
利用Python爬取豆瓣电影TOP250并进行数据分析，爬取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,’短评’等字段。
有幸看到了这篇关于数据可视化学习的指导文章，由于原作链接访问异常，只得从百度快照中看到原文，所以这里搬运过来，特此声明本文系【转载】，在此感谢原作者，以下为原文正文（略有删减）。
4、基本数据类型,基本二，字符串，列表，元组，字典，集合
如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
七月新书到，龙吟伴虎啸 用一波新书更新下你的读书清单吧 1 《集成学习：基础与算法》 2 《Visual Studio Code 权威指南》 3 《JavaScript语言精髓与编程实践（第3版）》 4 《语音识别：原理与应用（全彩）》 5 《大数据平台架构与原型实现：数据中台建设实战》 6 《Go语言编程之旅：一起用Go做项目》 7 《Android Jetpack应用指南》 8 《高效自动化测试平台：设计与开发实战》 9 《Python预测之美：数据分析与算法实战（双色）》 10
如今的移动应用早已不再是某种结构单一、功能简单的工具了。当我们的移动应用变得越来越庞杂，我们便会需要借用分析工具，来跟踪和分析App内的每一个部分。幸运的是，目前市面上有许多数据分析工具可供App开发
1、艾瑞数据 http://index.iresearch.com.cn/ 该网站免费公开的部分可以提供一些简单的APP使用数据以及人群、区域等分析。
离线数据分析平台实战——190Highcharts介绍 Highcharts介绍 Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库， 能够很简单便捷的在web网站或是web应用程序添加有交互性的图表，并且免费提供给个人学习、个人网站和非商业用途使用。 HighCharts支持的图表类型有曲线图、区域图、柱状图、饼状图、散状点图和综合图表等。 Highcharts特点：兼容性强、图表的主题类型多、操作性强、使用简单。 除了Highcharts以外，Highsof
“我想转行做数据分析，但是我只会用Excel，不会其他的工具，有其他的数据分析工具推荐么？“
对于静态网页，我们只需要访问对应的URL就可以获得全部的数据了，动态网页则没有这么简单。比如以下网站
哔哩哔哩其实留了很多接口，可以供我们来获取数据。 首先打开目标网站，并查看网页源码，发现评论内容不在源码中，可以确认评论是动态生成的。于是进入开发者模式，查找返回的内容。
数据可视化：Data Visualization，即视觉传达，为了清晰有效地传递信息，数据可视化通过统计图形、图表、信息图表和其他工具，例如点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 数据可视化对企业的重要性 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据，它使复杂的数据更容易理解和使用。为了有效地传达思想概念，美学形式与数据功能在可视化中齐头并进，通过直观地传达关键的数据与特征，从而实现业务深入洞察。 数据可视化是企业进行数据分析、数据挖掘、数据治理非常重要的方式。
数据分析师Data analyst：指熟悉相关业务，熟练搭建数据分析框架，掌握和使用相关的分析常用工具和基本的分析方法，进行数据搜集、整理、分析，针对数据分析结论给管理销售运营提供指导意义的分析意见。 数据分析师职位要求 1. 计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历； 2. 具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL； 3. 三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作； 4. 对商业和业务逻辑敏感，
原作者 是不是在等 本文为CDA线下活动分享嘉宾原创作品，转载需授权 去年，乐坛伯乐李宗盛在为某品牌代言时的一句宣言，曾刷爆朋友圈 ——人生没有白走的路，每一步都算数。 上周日，诸葛IO 的产品 VP 于晓松 受邀参加了由CDA数据分析师举办的“探秘数据可视化”数据交流分享沙龙，并围绕《用户行为数据可视化》进行了妙趣横生的解读，现场收获无数迷弟迷妹，今天原景重现当天的分享干货，弥补有些小伙伴无法亲临现场的遗憾！ 数据分析师“必备”的 4大技能 作为挖掘数据、洞察用户，并驱动业务决策的数据分析师需要具备
被大数据分析算法刷屏的各种推荐，刷个抖音，被频繁的推荐可能认识的人，其中就包括分手一年多的前女友；淘宝闲逛，推送的都是你妈妈搜索过的中老年大码女装；微博浑水，你多看了两秒钟“十二星座理想中的另一半”，往下刷的微博几乎都是关于星座的....
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
今天给大家分享几个我收藏的宝藏公众号资源。涵盖了Python基础、爬虫、数据分析、数据可视化、算法与人工智能等优质资源，关注之后肯定会大有收货~
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
导读：如果你想学Python，或者你刚开始学习Python，那么你可能会问：“我能用Python做什么？”
人脑以这样的方式工作，即视觉信息比文本信息更好地被识别和感知。这就是为什么所有营销人员和分析师使用不同的数据可视化技术和工具来使枯燥的表格数据更加生动。他们的目标是将原始的非结构化数据转换为结构化数据，并将其意义传达给参与决策过程的人员。
先来了解一下Pandas库，其实Pandas是基于NumPy构建的，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas库主要包括两种重要的数据结构：Series和DataFrame。其中，Series是一维标签数组，类似于带有标签的一列数据；DataFrame是二维表格，由多个Series组成，类似于一个电子表格或数据库中的表。
点击上方蓝色字体，关注程序员zhenguo 你好，我是 zhenguo今天这篇文章不是项目，我的第十个项目还在整理中。今天我参考github，总结出一个极简但却包括了几乎所有Python的绘图包。一共22个Python绘图包： Python 绘图包 altair - 基于Vega Lite的声明性统计可视化 bokeh - 用于Python的交互式Web绘图 Chartify - Bokeh包装，使数据科学家更容易创建图表 diagram - 使用UTF-8字符的文本模式图 ggplot - 基于R的绘图
分享前一段我的python面试简历，自我介绍这些根据你自己的来写就行，这里着重分享下我的项目经验、公司职责情况（时间倒序），不一定对每个人适用，但是有适合你的点可以借鉴
互联网技术为交通行业的可视化带来了多样性的发展。从传统的二维平面变形图、二维SVG矢量图到如今的SVG三维矢量技术、BIM技术、GIS+BIM技术、 WebGL技术，甚至连AR、VR、MR等虚拟现实技术，也开始应用于交通领域的可视化发展方面。
大约两年半以前，一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说：“最没有不可替代性的就是数据分析师，就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊，这些那都是必需品，没有了他们活根本就干不了了；没有他们，数据分析师分析什么啊！”笔者虽然在入行前就觉得，数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事，但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我，毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟，数据分析的前提是：已经有数据了。数据你都搞不来，还分析个毛线啊！ 当时，在耍谷歌分析（
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊，月刊的内容包括：各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等，这些开源项目大多都是非常容易上手，而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来，加入到开源社区中。
我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了，但是并没有做数据分析。所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据，得出一些有用的结论！
像Django和Flask这样基于Python的Web框架最近在web开发中变得非常流行。
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
我做了两份简历，用两个手机账号，两个简历名字，分别在各个招聘网站投了双份简历，一个是数据分析的简历、一个是web全栈开发的简历，我真正接触python快2年，不管是学习还是工作学到的东西，这两年大概掌握了（前端+django+爬虫+数据分析+机器学习+NLP+Linux）技术，技术水平自我评价一般，够日常一般使用，基于自己掌握的技术可以分成2方面，web和数据分析，所以为了尽快找到工作，就做了web全栈开发+数据分析（含爬虫）2份简历，同时投递
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
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