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Microsoft、Power、数据可视化、数据分析方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小117 MB,王国平编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:8.9分
伴随着大数据研究热潮的兴起,各种各样的数据可视化图表层出不穷,生动地呈现数据是一个很有挑战性的工作,随之而来的可视化软件大量涌现。这本书是以业界占有较大份额的MicrosoftPowerBI*版本为基础编写的,详细介绍了MicrosoftPowerBI的数据可视化,包括数据类型和操作符,软件安装,连接数据源,数据基本操作,可视化设计原则,可视化图表,自定义可视化,报告,指示板,查询编辑器,运行R脚本,数据高级操作,数据分析表达式,网页流量数据分析,超市运营数据分析,PowerBI移动应用程序和PowerBI应用程序开发。
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本文实例讲述了Python数据分析之双色球统计单个红和蓝球哪个比例高的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 统计单个红球和蓝球,哪个组合最多,显示前19组数据 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatordf = pd.read_table('newdata.txt',header=None,sep=',')tdate = sorted(df.loc[:,0])# print tdateh1 = df.loc[:,1:7:6].values #取第一列红球和蓝球# print h1h2 = df.loc[:,2:7:5].values #取第二列红球和蓝球h3 = df.loc[:,3:7:4].valuesh4 = df.loc[:,4:7:3].valuesh5 = df.loc[:,5:7:2].valuesh6 = df.loc[:,6:7:1].values# tblue = df.loc[:,7]#将上方切分的所有数据组合到一起data = np.append(h1, h2, axis = 0)data = np.append(data, h3, axis……
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Python数据分析之真实IP请求Pandas详解
前言 pandas 是基于 Numpy 构建的含有更高级数据结构和工具的数据分析包类似于 Numpy 的核心是 ndarray,pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的 。Series 和 DataFrame 分别对应于一维的序列和二维的表结构。pandas 约定俗成的导入方法如下: from pandas import Series,DataFrameimport pandas as pd 1.1. Pandas分析步骤 1、载入日志数据 2、载入area_ip数据 3、将 real_ip 请求数 进行 COUNT。类似如下SQL: SELECT inet_aton(l.real_ip), count(*), a.addrFROM log AS lINNER JOIN area_ip AS a ON a.start_ip_num = inet_aton(l.real_ip) AND a.end_ip_num = inet_aton(l.real_ip)GROUP BY real_ipORDER BY count(*)LIMIT 0, 100; 1.2. 代码 cat pd_ng_log_stat.py#!/usr/bin/env python#-*- coding: utf-8 -*……