数据分析师课件Python基础入门
在数据分析师培训中，学习Python基础是必不可少的一部分。
统计分析
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2024-07-15
数据分析师全套课程从零到精英
上千课时的超全教程，一次性打包搞定数据。内容从入门到进阶都安排得明明白白，Excel、Python、R、SQL、机器学习、大数据全都有。你要是刚开始学，不知道从哪下手，这套资源挺适合捡起来就干的，前期跟着练，后期上手项目不慌。Excel 的基础统计讲得还挺细，比如怎么用函数算标准差、怎么做数据清洗，响应快、操作也直观。进阶部分讲到Python里的 pandas 和 matplotlib，日常做数据清洗、画图都靠它们，比如你拿到一堆销售数据，用 df.groupby('地区').sum() 分分钟就能看出区域分布。SQL 这一块也有，SELECT、JOIN、GROUP BY全讲到了，配合案例学，
spark
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2025-06-14
成为数据分析师
我们生活在一个数据泛滥的时代，数据正以惊人的速度增长，每个人的下一秒都会被更多的数据包围。收集数据的主要目的是完善企业、政府和社会层面的决策机制。通过定量分析，我们可以利用数据实现更好的决策制定。本书致力于展示定量分析的运作方式，以及如何利用定量分析做出更好的决策，即使你没有相关知识背景，也无妨。托马斯·达文波特;金镇浩.成为数据分析师：6步练就数据思维(Kindle位置15-19).浙江人民出版社. Kindle版本。
算法与数据结构
12
2024-07-12
Python数据分析与可视化示例
首先，通过设定随机数种子确保结果的可重复性。然后生成了一个在0到10之间等间隔的x轴数据x，以及基于线性关系加上正态分布随机噪声的y轴数据y，并将其组合成一个DataFrame。接着计算了数据中y的最大值、最小值和标准差等统计信息。在绘图部分，绘制了数据的散点图，并通过多项式拟合得到拟合直线并绘制出来。最后，在图上添加了显示最大值、最小值和标准差的文本标注。整体展示了如何使用随机生成的数据进行数据分析，包括数据可视化、拟合以及统计信息的呈现。
统计分析
23
2024-10-31
Python数据分析：股票分析与可视化
分析上市公司股票财务指标，如流动比率、资产负债率等。
使用Matplotlib绘制统计图，包括折线图、条形图、柱状图、散点图。
利用Jupyter Notebook进行交互式数据分析和可视化。
运用NumPy、Pandas和Matplotlib进行数据处理和图形绘制。
数据挖掘
12
2024-04-30
数据分析师成长攻略
数据分析师的成长之路需掌握必要技能与知识。分析数据的方法和提升技巧，快来聆听专家的见解。
算法与数据结构
15
2024-05-13
数据分析师笔试题2015-2019年地区企业数据分析与可视化展示
数据说明
资源描述：数据来源于2015年底至2019年底的公开重点企业数据，包含某地区重点企业明细（每行数据代表一家企业）。该数据适用于数据分析师岗位笔试题，尤其适合To G类数据分析工作练习。
答题要求
第一步：产业发展趋势分析
任务目标：基于两个时间段的数据，分析该地区的产业发展趋势，确定产业类别增长情况和主要特征。
行业分类：建议按照大类或中类对行业进行归类。可参考国家统计局行业标准获取相关行业代码信息，避免小类数据过于分散。
输出方式：撰写分析报告，Word文档形式，篇幅不限。
第二步：数据可视化展示
任务目标：如具备可视化能力，请基于数据制作反映地区产业总量和结构变化的可视
统计分析
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2024-10-28
挖掘社交网络Python数据分析与可视化
挖掘社交网络这本书其实蛮适合前端开发者，是你有兴趣了解社交数据背后的深层信息。书里讲了怎么通过社交网络数据，像 Facebook、Twitter 和 LinkedIn，找到有价值的联系、话题和位置等。它的优点是内容简洁又操作性强，适合有一定编程经验的开发者，尤其是如果你刚好对 Python 感兴趣的话。书中的技巧比较实用，你会学到如何将社交数据可视化，你发现那些一直被忽略的宝藏数据。每章内容都会针对不同的社交领域展开，像博客和邮件。说实话，这本书是你想进入数据挖掘领域时一个不错的起步点。嗯，如果你刚开始接触这些，学习 Python 的基本工具就挺重要的，其他就交给这本书吧。
数据挖掘
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2025-06-24
数据分析师必备思维模型
数据分析师常常困惑于如何提升数据思维或如何应用思维模型进行分析。其实，数据模型是对现实世界的一种抽象化数据展示，它在追求简洁性的同时，也需要准确地反映现实。
例如，家族树形图谱就清晰地展现了现实中人物错综复杂的关系，它就是一个简洁有效的数据模型。
算法与数据结构
10
2024-05-20
