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数据分析:企业的贤内助 数据分析:企业的贤内助
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    数据分析:企业的贤内助 PDF 高清版

    数据分析电子书
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    给大家带来的一篇关于数据分析相关的电子书资源,介绍了关于数据分析、大数据、数据库方面的内容,本书是由机械工业出版社出版,格式为PDF,资源大小81.7 MB,陈哲编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.2,更多相关的学习资源可以参阅 数据库电子书、等栏目。

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  • 数据分析:企业的贤内助

    内容介绍

    真实的好书不取决于得出参考答案,而取决于得出独立思考的方式。这书挑选角色会话的方式,根据自问自答把小读者带到到独立思考的情景,耳闻目睹,感同身受。构思上清楚连贯性,表述上从入门到精通,降低枯燥乏味的定义,提升栩栩如生的经典故事和好用的实例;降低晦涩难懂的关系式求算,提升构思正确引导的互动交流情景。

    这书章节目录逻辑性清楚,从公司的一个一个具化的要求去往,使小读者对数据统计分析的知道由浅入深,将繁杂的数据统计分析知识结构连接成有机化学的总体;数据统计分析管理体系详细,从数据收集、数据清洗和生产加工,到发展战略数据统计分析、运营数据统计分析和项目投资数据统计分析等综合性剖析,最终到统计数据成效的精采展现均多方面论述,使小读者详细知道到数据统计分析对公司重要环节的使用价值。书中的实例来自企业运营的实际上实例,应用性强,剖析案件线索环环围绕,统计分析方法细腻认真细致,统计数据展现简单明了,弥足珍贵的是创作者将自个很多年在数据统计分析实际上工作上的“答题”构思多方面呈现,为广阔数据分析师们的操作实务工作中出示了珍贵的效仿。

    这书在章节目录编辑层面兼具不一样小读者的要求:第1章可提升企业管理人员对数据统计分析的了解。第2章有利于想进到数据统计分析制造行业的有识之士确立发展前景和相对路径。第3章协助在信息科技企业、软件开发公司、互联网企业、传统式公司、电子商务公司、咨询管理公司、市场研究公司等从业数据统计分析工作中的投资分析师开展自查。第4章到第8章有利于初中级数据分析师及其阅读文章应用数据分析报告的经理人提高数据统计分析的技术专业构思、方式和专业技能

    目录

    • 本书赞誉
    • 前言
    • 第一篇 数据分析的价值与要求
    • 第1章 内助出山2
    • 第2章 招兵买马28
    • 第3章 优秀之路50
    • 第二篇 数据分析的实战与应用
    • 第4章 下单:设计方案72
    • 第5章 备料:数据采集89
    • 第6章 切配:数据处理127
    • 第7章 烹饪:数据分析151
    • 第8章 打荷:数据呈现255

    读书笔记

    数据分析师为什么要学python

    Python的优点也十分突出,比如上手简单,代码简洁、高效,已经成为很多学术科研人士和普通爱好者的数据分析工具,那么数据分析师为什么要学习Python呢?下面我们就给大家介绍一下这些内容。

    数据分析师为什么要学python

    获取数据是数据分析的第一步,没有数据那么数据分析的工作就毫无意义。(推荐学习:Python视频教程)

    当然,我们获取数据的方式有很多,但是最好的方式就是使用Python,Python凭借它强大的功能可以帮助我们获取数据。当然,像Java等语言也可以实现爬虫功能,但Python实现起来是比较简单的。并且Java的学习成本太大, 而Python是十分简单的,下面我们就来看一看Python的数据分析功能。

    那么Python的使用范围是什么呢?

    其实python为使用者提供了一系列的数据分析包,经常用到的分析报包括Numpy以及pandas;此外还为使用者提供了一些操作大型数据集所需的高效使用工具。一般的企业处理的数据量其实也就是在几万到几十万之间,向规模更加巨大的数据一般人可能很少有机会处理大规模的数据。但是对于几万、几十万条数据的处理,可能恰恰是目前乃至今后中小型企业、研究机构的数据处理常态,在这样的数据规模面前,Excel会卡顿到让人想砸电脑,而SPSS、R等专业统计软件虽然相对好一些,但一般人并不会使用。在这种情况下,Python提供了一个绝佳的选择。

    Python的优势是十分出色的,尤其是在数据清洗方面,得到了数据分析师的好评,首先就是在数据清洗方面,Python不仅使用灵活简便而且效率高,相比传统统计软件有很大优势。而有经验的数据分析师都知道,数据清洗在整个数据分析项目中几乎是最耗时的。然后就是可复用性,程序具有良好的可复用性,一次编写,下次就可以直接运行,可以大大减少重复工作量。当然,与其他数据源链接的能力,Python可以方便地连接互联网去发送/提取数据,也能从几乎所有存储格式文档中存取数据,包括文本文档、Excel、图片及各类SQL数据库。这样数据分析师就可以不依赖于其他人提供的特定格式数据,从而极大地提升数据使用能力。最后就是Python良好的可扩展性。Python有从小数据到大数据的处理能力,其数据分析之外的功能也很强大,我们学习了绝对没有坏处的。

    关于数据分析行业一定得学习Python的原因我们就给大家介绍到这里了,我们不难发现Python的确是一个十分实用的技能。所以说,能够熟练地利用Python能够帮助大家更好进行数据分析工作。

    更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!

    以上就是数据分析师为什么要学python的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!

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    数据分析相关电子书
    学习笔记
    网友NO.296765

    为何选择python进行数据分析

    为什么要用python进行数据分析? 1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集 (推荐学习:Python视频教程) 2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言,python语言功能更加健全 3、python库一直在增加,算法的实现采取的方法更加创新 4、python能很方便的对接其他语言,比如c、java等 二、什么是IPython? IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多) 1、支持代码的自动补全、自动缩进,已经支持bash shell 2、Jupyter NoteBook(以前称为IPython NoteBook),它提供了一个用户和IPython内核交互的一个界面,同时它又是一个交互式的笔记本(可以保存你的源代码、运行结果),集文本(markdown)、代码、图像、公式与一体的python的web界面 3、支持交互式数据可视化与其他图形用户界面 4、支持高性能的并行计算 三、运行环境 数据分析以及机器学习都有许许多多的程序库,这些程序库(比如:numpy、pandas、sckilearn、TensorFlow等),如果我们单独去配置安装比较麻烦,而且有的程序包(如:scipy)依赖的库比较多;官方提供了一个集成的数据分析、机器学习的开发工具,即anaconda安装:官网下载最新版,windows下安装就行 打开: 方式一、用命令 用cmd命令行或者linux终端嵌入命令:jupyter notebook将会运行起来两个……

    网友NO.213076

    python数据分析是什么

    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,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。 数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立,但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能,并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。 推荐课程:Python教程。 Python 这类语言被称为脚本语言,因为它们可以编写简短粗糙的小程序,即脚本。不过这好像在说 Python 无法构建严谨的软件似的,其实经过几年来不断改良, Python 不但拥有强大的数据处理功能,而且完全可以用它构建生产系统 。 不过由于 Python 是一种解释型语言, 大部分 Python 代码都要比编译型语言(比如 C++ 和 Java)的代码慢得多 。所以在那些要求延迟非常小的应用中,为了尽最大可能优化性能,使用 C++ 这种更低级且低生产率的语言更值得。 对于高并发、多线程的应用程序,Python 也不是一种理想的编程语言 ,这是因为 Python 有一个叫 GIL(全局解释器锁)的东西,这是一种防止解释器同时执行多条Python 字节码指令的机制。这并不是说 Python 不能执行真正多线程并行代码,只不过这些代码不能在……

    网友NO.379986

    Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法

    注意,要看懂这里,必须具备简单的Python数据分析知识,必须知道matplotlib的简单使用! 例1: plt.subplot(221) # 第一行的左图plt.subplot(222) # 第一行的右图plt.subplot(212) # 第二整行plt.title(‘xxx')plt.tight_layout() #设置默认的间距 例2: for i in range(25):plt.subplot(5,5,i+1)plt.tight_layout() 例3: # 设定画图板尺寸plt.figure(figsize=(12,16))# 建立一个循环,输出图片for i,data in enumerate(xtest[:100]):# 设定子图,将每个子图输出到对应的位置 plt.subplot(10,10,i+1)# 输出图片,取出来的数据是必须处理好再输出的,此例为8*8 plt.imshow(data.reshape(8,8))# 测试的标题和真实的标题打印出来 plt.title('C:'+str(y_[i])+'\nT:'+str(ytrue[:100][i]),size=20)# 关掉x y轴的刻度 plt.axis('off')# 调整每隔子图之间的距离 plt.tight_layout() 以上这篇Python数据分析matplotlib设置多个子图的间距方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。 ……

    网友NO.749456

    python数据分析要学什么

    python数据分析需要掌握哪些内容呢? 编程基础 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。 如果你已经了解了Python编程的基础用法想要继续深入学习Pyhon,那么博主推荐你去看:廖学峰Python教程。它基本上涵盖了Python编程入门到精通的所有知识,如果你能将这个看透,那么可以说你已经掌握了Python这门语言了。 学完了Python的理论知识,当然就需要应用,需要实战。博主之前分享了一篇文章非常适合Python初学者的实战项目,非常有趣,也易于实现。 数据分析基础 抛开对业务层面的基本理解,学好数据分析首先需要了解统计学,统计分析是数据分析的基础,也是灵魂。下面博主列出统计分析的几个核心内容: 1.描述统计,统计推断,概率论; 2.抽样,分布,估计,置信区间,假设检验; 3.线性回归,时间序列; SQL语……

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