商业数据分析之所以越来越火，是因为小到业务执行、大到企业决策，数据都在持续发挥着价值。很多人凭借着数据分析的优势，在职场上愈加具有核心竞争力。
爬虫技术五花八门，市面上比比皆是，但是真正能做到极致的寥寥无几，特别是能达到商业爬虫级别的几乎没有。
Mamba 是一个开源的 Python 包管理工具，它可以让你更轻松地安装和管理 Python 包。然而，Mamba 并没有被 Python 官方的包管理工具 pip 所接受。这是为什么呢？在这篇文章中，我们将探讨 Mamba 被拒绝的原因。
摘要总结：本文介绍了Python协作平台在数据科学领域的应用，以及JavaScript协作平台在数据科学领域的应用。IBM推出了基于Jupyter Notebook的Python共享平台，该平台提供了实时协作编辑、共享代码、数据可视化等功能，帮助数据科学家进行高效协作。同时，IBM还提供了基于Glitch的JavaScript协作平台，该平台具有实时协作编辑、共享代码、数据可视化等功能，帮助数据科学家进行高效协作。
由于Ubuntu和CentOS分别在个人电脑和服务器端使用比较广泛，本节介绍在两种类型Linux环境下安装Python。 Ubuntu系统用户 在Ubuntu下推荐通过官方自带源安装Python,由于依赖原因，会导致Pyhton3版本存在略微差异。 输入下面命令后，输入Y确认安装。 安装python3: setuptools用于python 包管理，输入以下命令安装： pip是目前比较流行的python包安装管理工具，输入以下命令安装： 以上命令如果执行成功，Python3的运行环境以及包管理工具就已经安装
随着数字化时代的到来，数据已经成为推动企业成功的重要资源。而在当今快速发展的汽车行业中，数据更是隐藏着巨大的商业潜力。本文将带您进入Python爬虫的实战领域，教您如何抓取和分析汽车行业数据，探索其中的操作价值和含金量，为您的汽车业务带来竞争优势。
原文：R is for Research, Python is for Production
在数据可视化的研究热潮中，如何让数据生动呈现，成了一个具有挑战性的任务，随之也出现了大量的可视化软件。相对于其他商业可视化软件，Python是开源且免费的，而且具有易上手、效果好的优点。 大家普遍第一次接触到的Python数据可视化库基本上都是Matplotlib。Python还有很多数据可视化库，本文盘点了12款常用的Python数据可视化库，挑选适合自己业务的那一款吧！ 深入学习Python商业数据可视化技术，推荐阅读《Python商业数据可视化实战》。 ▼ Python有很多数据可视化库，这些数据可
如果你使用的是32位windows操作系统，选择下载Windows x86 executable installer。如果是64位windows操作系统，还可以安装64位Python,选择下载Windows x86-64 executable installer。教程中使用64位Python。下载完成后，点击运行。 图2.1 安装首页面 安装前选择Add Python 3.6 to PATH。这样会在安装时把Python添加到环境变量中。安装时可以直接选择Install Now进行默认安装，一步到位。也
顺序执行 🥊回忆上次内容上次写了10000行代码10000行代码 都是写在明面上的人家一下载py 文件就能看个明明白白修改或者运行程序都很方便这程序全都这么公开出来大家随意修改好么？编写程序的人怎么挣钱呢？🤔编辑软件授权很多的商业软件的软件用户不能看见源代码更不能改写源代码编辑c4d 或者 photoshop都看不到源代码只能下载可以运行的安装包编辑软件是随着计算机从无到有的这种可以无限复制的东西怎么会成为商品呢？公开信比尔·盖茨给计算机爱好者写了一封公开信他把私自拷贝软件的人定
最近在知乎上发现一个热门话题——有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？3万多人关注了该问题，被浏览251W+次。
4月17日，有消息称亚马逊将于本周宣布退出中国，具体的时间待定。此后，亚马逊在中国仅保留两项业务，一是Kindle；二是跨境贸易，主营业务电商将全部退出中国。
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
《State of Data Science 2021》发展报告中，报告主要从数据科学的领域，分别从商业环境和学术机构对数据科学的看法，以及学生对未来规划等这些论点进行研究。
7月27日，RStudio宣布将RStudio更名为Posit，同时还表示，他们并没有放弃R，而是寻求扩展他们的开源模型。
本节讲解VS Code Python环境的配置作为参考。在后续章节的Python程序示例都是在配置好的环境下编写。 VS Code通过插件进行功能扩展，首先安装Python的相关插件。运行VS Code,进入插件搜索页面，如下图所示： 图 2.7.1 VS Code插件搜索 图 2.7.2 设置文件夹： 图 2.7.3 文件夹设置完成： 在资源管理器下会出现我们选择的文件夹。以后就可以在这个文件夹下面建立子文件夹和Python程序。同时会发现一个自动创建好的.vscode文件夹，用来保存配置文件
本系列教程为《Python数据科学——技术详解与商业实践》的读书笔记。该书以Python为实现工具，以商业实战为导向，从技术、业务、商业实战3个维度来展开学习。本书共19章（Python环境安装和Python基础语法法本系列教程不做讲解），内容较多，旨在学习和记录。但惶恐自身能力有限，未及原书三分，故征得原书作者同意，才敢动笔。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 如今，数据分析俨然已成为一种基础工作，无论是哪个行业，做哪个方向的研究，都离不开数据分析！ 学好数据分析，不仅可以帮助企业更好地开展业务，也可以助你在工作中脱颖而出，让科研成果得到更好地呈现！ 所以，本期书单就和大家分享10本今年出版的数据分析好书，希望可以帮助你有效地利用数据分析，让数据更好地展示给大家！ ---- 01 ▊《更好的数据可视化指南》 [美] Jonathan Schwabish 著 易炜 译 1本全面而专业的数据可视化宝典 5
近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集：
而其中对于选择用Python作为工作语言的测试工程师来说，它的优点不仅仅是简单而已~
【1】茅台和瑞幸合作推出酱香拿铁是一个创新的尝试。茅台作为中国最著名的白酒品牌之一，而瑞幸则是一家快速崛起的咖啡连锁品牌。这种跨界合作可以为两个品牌带来新的市场机会和消费者群体。茅台通过与瑞幸合作，可以进一步拓展年轻消费群体，提升品牌形象。而瑞幸则可以通过与茅台合作，吸引更多的消费者，提升品牌知名度。
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本书旨在为有兴趣在数据科学和分析以及一般统计分析领域使用他们的技能的毕业生和商业从业人员在统计学方面提供帮助。 本书旨在为有兴趣在数据科学和分析以及一般统计分析领域使用他们的技能的毕业生和商业从业人员在统计学方面提供帮助。一方面，本书旨在为那些上过一些统计学课程，但在日常工作中不一定使用过统计学的读者提供复习。另一方面，这些材料也适合第一次接触Python统计工作的感兴趣的读者。使用Python进行统计和数据可视化旨在通过使读者了解推断统计学背后的思想，并开始制定假
有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。
随着大数据信息化时代的到来，数据分析是各行各业都绕不开的一个话题，企业在发展过程中积累了大量的数据，对这些数据进行专业的分析，能够促进企业更好更精准的发展，能够有效防范企业拍脑袋决策的经营风险。通过数据分析把看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律，够帮助管理者进行判断和决策，以便采取适当策略与行动。
xlsxwriter[3] 用于以 Excel 2010 格式（即.xlsx）写入数据、格式化信息以及图表。
看到这句话，大家是不是都是反对这个观点的？对的，这个观点是错误的，但是这个错误的观点，在我们生活中却时时上演着。
在当前的编程中 Python 是非常强大，可以用 Python 在高性能的计算和工具等
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
【导读】：Semaphore 是一个国外持续集成/持续部署方案服务商。Semaphore 称自己在过去三年对其开发者用户进行调查，调查他们在开发商业项目时一般都使用哪些语言。这些数据基于成千上万个在
🪁🍁 希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🐅🐾🍁🐥
工欲善其事必先利其器，估计大部分的pythoner都是从python IDE开始了python之路。有很多的python IDE工具可以用，但是要从中选出一个用着趁手的IDE却是一项艰巨的任务。
前段时间在使用brew upgrade更新python到Python 3.12后，使用pip安装软件时报错：
经过我们几天的调查，结论如下： 这些代码派生于仓库 KrisYu/LeetCode-CLRS-Python，并且到目前为止，KrisYu 仍然是主要贡献者（但奇怪的是，他的名字没出现在任何一个代码中）。 我们获取了 KrisYu 的授权，但没有明确提出用于商用。 Lisanaaa 是主要维护者之一，他复制粘贴了大量代码，所以贡献视图里他是最多的。 我们并没有任何协议，提到为项目做宣传就可以拥有该项目。 Lisanaaa 的宣传只是一部分工作量，由于该项目存在于博客和邮件中的学习资源汇总中，专栏运营、线下推广
ECUG（Effective Cloud User Group，实效云计算用户组）主办的 2021 ECUG Con 今日在上海举办，会上，七牛云 CEO 许式伟以“ Go+ 与数据科学”为主题发表了主题分享，讲述了对数据科学变迁的理解，对新语言 Go+ 的设想和规划，并大胆指出数据科学正迎来爆发期，像字节跳动一样的新型公司只会越来越多。以下为演讲内容整理，Enjoy~
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵，那么你一定很难抉择——在进行数据分析时，到底应该使用哪个语言，R还是Python？在网络上，也经常出现诸如“我想学习机器语言，我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题，我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者，但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
我在一家数据科学培训公司工作。对于学员，我常常给出的建议并不是推荐库或者工具，而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家，确定自己的方向。
作为一位万人敬仰的数据科学家，不但需要培育一棵参天技能树，私人武器库里没有一票玩得转的大火力工具也是没法在江湖中呼风唤雨的。 近日北卡来罗纳大学CTO，一位数据科学家Jefferson Heard分享了多年来收集沉淀的数据分析工具集： 1 处理较大、较复杂的类excel数据 Pandas -处理tabular（类似Excel）数据的通用工具套件 SQLite – Tabular数据库格式，能够处理大规模数据集，同时也能在桌面环境运行。 PostgreSQL – 企业级数据库系统 2 处理空间、地理数据 Po
Python编程语言是一种高级编程语言，可以使用面向对象的方法（面向对象编程）直接执行许多多用途指令（解释性），并使用动态语义来提供一定程度的可读性语法。作为一种高级编程语言，Python很容易学习，因为它配备了自动内存管理（指针）。
机器学习是一种编程，它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说，这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
小猿会从最基础的面试题开始，每天一题。如果参考答案不够好，或者有错误的话，麻烦大家可以在留言区给出自己的意见和讨论，大家是要一起学习的 。
数据分析这个岗位一度很火，所以只要从事IT行业的朋友掌握一点数据分析的知识是有益无害的。
作者 ｜ 许式伟 策划 ｜ 王一鹏 审校 ｜ 王一鹏 ECUG（Effective Cloud User Group，实效云计算用户组）主办的 2021 ECUG Con 今日在上海举办，会上，七牛云 CEO 许式伟以“数据科学与 Go+”为主题发表了主题分享，讲述了对数据科学变迁的理解，对新语言 Go+ 的设想和规划，并大胆指出数据科学正迎来爆发期，像字节跳动一样的新型公司只会越来越多。以下为演讲内容整理，Enjoy~ 刚才在闲聊说 ECUG 变得越来越高大上，其实我也变得越来越像一个单纯的讲师。今年是
Python自带了GUI模块Tkinter，只是界面风格有些老旧。另外就是各种GUI框架了。
近日，在全国大学生数学建模竞赛中，有参赛者表示，组委会初步认定哈尔滨工业大学参赛队伍不能使用知名商业数学软件——MATLAB。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书？ https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些？ https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 3、清洗：去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者，考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
大家好我是费老师，conda作为Python数据科学领域的常用软件，是对Python环境及相关依赖进行管理的经典工具，通常集成在anaconda或miniconda等产品中供用户日常使用。
随着数据分析和可视化工具的广泛应用，Tableau和Power BI已成为行业标准的分析工具，而Python则作为数据科学的主流编程语言，广泛用于数据处理、分析和机器学习。本教程旨在介绍Tableau、Power BI与Python的基本使用方法及其在数据分析中的应用。
数据抓取的门槛越来越低，会点程序，或使用网络工具都可以薅点数据，新入行了不少爬虫选手，但是对抓取使用数据的法律风险可能缺少认识。尤其是从去年的《网络安全法》实施开始，被新闻公开报道的相关法律诉讼已有好几起。
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