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👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数字经济时代，数据成为新时代的生产要素！数据已成为企业的重要生产力！ “生产力”是企业创造财富的能力，掌握数据分析能力的企业将具备创造更多财富的能力。 很多小伙伴已经看到了数据分析对企业经营的重要性，也看到掌握数据分析技能的员工自然能成为企业的中坚力量，是各企业争相抢夺的宝贵人力资源。 所以，越来越多的人想要学习数据分析这一技能，来增强自己的职场竞争力，或为自己未来转岗、加薪铺路。 而CDA数字化人才身份认证是数据分析领域得到业界广泛认可的凭证，不少想要
该图是数据分析概述部分。主要讲述了一个数据分析人应该具备哪些基本素质？有哪些职业要求？同时也讲述了数据分析的一些常用指标和述语，有哪些数据分析的类型，数据分析有什么作用，以及我们做数据分析有哪些主要流程。
该课程是国内第一门，空间数据分析课程，课程将在2021年5月8日正式开课，大家可以通过中国大学MOOC平台上线学习。该课程由武汉大学秦昆教授，联合人群活动时空分析专家方志祥教授、三建建模与可视化分析专家熊汉江教授、夜光遥感分析专家李熙副教授、空间相关性分析专家陈江平副教授、地理加权回归分析专家卢宾宾副教授联袂推出，欢迎感兴趣的学生、专家学者登录课程平台进行学习！
Pandas是做数据分析最核心的一个工具。我们要先了解数据分析，才能更好的明白Pandas，因此，本文分为两个部分：
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
在做数据分析的过程中，经常会想数据分析到底是什么？为什么要做数据数据分析？数据分析到底该怎么做？等这些问题。对于这些问题，宝器一开始也只是有个很笼统的认识。
学习SQL，这是数据分析最基础的能力 大体上掌握各类算法原理以及如何利用机器学习包 理论书籍：
众所周知，大数据不再只是简简单单的数据大这一事实了，而最重要的应是对大数据进行分析。只有通过分析，我们才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。
第一部分 概述 *** ClickHouse是一个快速开源的OLAP数据库管理系统，它是面向列的，允许使用SQL查询实时生成分析报告*** 随着物联网IOT时代的来临，IOT设备感知和报警存储的数据越来越大，有用的价值数据需要数据分析师去分析。大 数据分析成了非常重要的环节。当然近两年开启的开源大潮，为大数据分析工程师提供了十分富余的工具。但这同时 也增加了开发者选择合适的工具的难度，尤其对于新入行的开发者来说。学习成本，框架的多样化和复杂度成了很大 的难题。例如kafka,hdfs,spark,hive
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟这本书深入探讨了几个关键的线性代数主题。 这本书深入探讨了几个关键的线性代数主题，因为它们适用于数据分析和数据挖掘。本书提供了一种案例研究方法，其中每个案例都将基于现实世界的应用程序。 这篇文章是用于第二门课程的应用线性代数的数据分析，与一个补充章的决策树及其在回归分析中的应用。文本可以被认为是两个不同但重叠的通用数据分析类别:聚类和插值。 与数据分析相关的数学技术知识，以及在数据分析背景下对结果的解释，对学习本科数学的学生来说特别有价值。这篇文章的每一章都带读者通
Origin是一款数据分析和绘图的软件，具备统计、峰值分析和曲线拟合等分析功能，可以绘制出二维和三维图形。这款软件是我们科研路上必不可少的，但是一开始大家在使用这个软件的时候，肯定会被满屏的英文操作吓的打退堂鼓，心里默念无数遍：太难了，我不会。其实不是这样的，只要学会一些简单的操作就可以满足我们的日常使用。
Excel数据分析工具库中假设检验含5个知识点： Z-检验：双样本均值差检验 T-检验：平均值的成对二样本检验 T-检验：双样本等方差假设 T-检验：双样本异方差假设 F检验：双样本方差检验 Z检验：
在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。一份技术报告的目的是传递信息。然而，技术信息是很难让人理解的，因为它不仅复杂，而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中，你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。
根据数学的理论知识，结合当前的业务场景，通过算法，模型，模拟未来会发生什么，从而引导业务往更好的方向发展
数据分析模式也可以查看报表，但是其可以对报表结果进行不分页预览及在线分析：排序、二次过滤等。
前段时间小编为公司搭建扩增子分析流程，在nature communications 发现一篇扩增子分析的文章，文章的题目为：Biodiversity, environmental drivers, and sustainability of the global deep-sea sponge microbiome。文章主要论文为，使用16s扩增子分析，揭示地理距离、化学循环等因素对深海海绵中微生物物多样性的影响。
如何更好地分析和处理数据成为了一个重要的问题。Origin软件是一款专业的科学数据分析软件，被广泛应用于科学研究、数据可视化和数据处理等领域。本文将对Origin软件的功能和使用进行探讨。
(1)数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。在数据分析中，分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。
引言 CDA（Certified Data Analyst），是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下，面向全行业的专业技能认证，旨在提升数字化人才的数据技能，助力企业数字化转型，推动行业数字化发展。CDA 具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。CDA 持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA 职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。 CDA 是一套科学化，专业化，国际化的人才考核标准，共分为 CDA LEVEL Ⅰ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ 三个等级，涉及行业包括互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等，涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、咨询、投资、研发等。CDA 认证标准由数据科学领域的专家、学者及众多企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的中立性、共识性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 中英文认证证书。 1. 第1章 数据分析概述与职业操守
来自：数据观 https://www.shujuguan.cn/?from=qcloud 《订单分析 挖掘潜在商机》要开课啦！完全免费！完全免费！完全免费！ 据说，数据分析会为销售管理带来巨大的价值
SPSS软件是一款功能强大的数据分析软件，它可用于数据预处理、描述性统计分析、探索性因子分析、多元回归分析和非参数检验方法等。对于研究人员来说，掌握SPSS软件能力，不仅可以提高研究效率和质量，还能够为学术研究和商业决策提供更加精准的分析结果。
Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中，我将概述如何学习这一工具的使用。
哈喽大家好，跟大家分享一个消息，我的第一本书《数据分析之道——用数据思维指导业务实战》出版了！之前也没有跟大家透露过这个消息，总想着做出来再说吧，要是一不小心没写出来呢。不过经过一年多的努力，反复修修改改，最终还是写完了这一本书。
离线数据分析平台实战——220项目结构整体概述 数据展示系统(bf_dataapi)总述 bf_dataapi项目的主要目标有两个： 第一个目标就是我们需要提供一个提供json数据的Rest API； 第二个目标就是提供一个展示结果的demo页面。 bf_dataapi使用spring+mybatis+mysql来搭建提供rest api的项目框架， 使用highcharts来进行demo页面的搭建。 在本次项目中，我们将所有的API高度聚合，最终我们只会提供两个API，然后在API中根据参数的不
数据：承载信息符号的载体；其中信息是指“表征事物或者其属性的特定存在状态”的一种抽象物。一种事物具有具象实体和抽象虚体两部分；我们常说要透过事物的现象看清楚事物的本质。具象具有迷惑性，抽象却常常能够体现事物的本质。
数据分析离不开数据。百科对数据（data）的定义：是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。数据可以是连续的值，比如声音、图像，称为模拟数据；也可以是离散的，如符号、文字，称为数字数据。
距离 GPT-4o 发布几天后，OpenAI 又上新了。这次，他们瞄准 ChatGPT 的数据分析功能，那些折线图、柱状图、饼图等分析起来毫无压力。
数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。
其实，数据分析看着很高大上，也很实用，但是真的很枯燥啊。。。。但是它又不得不学，毕竟数据分析对很多工作是很有帮助的，比如爬虫，抓到的数据，不论是保存到文件还是数据库，都需要对数据进行清洗、去重等等操作 ，这些和数据分析就密不可分了！
经过一段时间的努力，iNeuDA产品组件已经开发和测试完成，现在正式上线。现在iNeuOS工业互联网操作系统的技术体系和产品体系更佳完善，为中小企业提供更佳全面解决方案。如下图：
在《钢铁侠》系列电影中，托尼·史塔克用全息投影显示三维数据，用手进行拖拽调整，然后解决超级英雄遇到的问题。现在，MIT 和布朗大学的研究者合作开发了一个交互式数据分析系统，该系统可以在触摸屏上运行，所有人（不仅仅限于托尼那样的天才亿万富翁）都可以使用数据分析解决现实世界问题。
BlockETL软件包用于比特币区块链数据分析中的数据抽取/转换/加载（ETL），可以从原始的比特币区块文件中抽取区块与交易数据并加载入通用SQL数据库，以便于后续的数据分析处理，非常适合区块链数据分析相关的毕业设计或课题研究项目。BlockETL官方下载地址：http://sc.hubwiz.com/codebag/blocketl-java/。
选自Medium 作者：Ted Petrou 机器之心编译 参与：陈韵竹、李泽南 Pandas 通常用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。在这篇文章中，我将概述如何学习这一工具的使用。 Pandas
普华永道日前发布了《2016全球工业4.0调研: 运输与物流业的重要发现》，该报告剖析了来自全球26个国家的186位运输和物流公司高管的详细观点，并提出了打造数字化企业的主张。 概述 在全球顶尖企业的表象之下，一场意义深远的数字化转型正在酝酿，运输和物流业也不例外。从经营活动采购到客户服务，企业正对自身内部垂直价值链以及供应链沿线水平合作方的基础职能进行数字化改造。此外，企业还通过数字功效强化产品组合，并引进基于数据的创新型服务。 工业4.0已由构想付诸实践 先前围绕工业4.0进行的讨论已由某些人士眼里的炒
数据科学已经深入我们的日常生活，很多供数据分析人员使用数据分析工具也应运而生。KNIME是最常见的工具之一，Knime有许多创新特性，比如可视化编程环境和简洁直观的界面。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文简单的介绍 3 个非常好用的的数据可视化和分析工具。 数据对于当今的每个行业都很重要，几乎每家公司都在收集数据并使用它们来做出数据驱动的业务决策。在这个过程中最重要的步骤之一是分析数据。有许多专门用于数据可视化的 python 库。例如 Matplotlib、Seaborn 等，但是他们只提供了图标的功能，如果我们需要进行EDA则需要手动编写代码。在本文中将介绍3个工具，这些工具可以使我们的探索性数据分析几乎自动化。 1、pandas_pro
作者 CDA志愿者团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 2018年学什么技术好？ 2018年什么行业有前途？ 数据分析师如何在2018年占领职场高地？ 2018年最新的雇主所需技能清单有哪些？ 近日，Coding Dojo分析了Indeed的编程语言堆栈和框架的数据，发布了前七名工作机会最多，最符合雇主需求的编程语言。其中Java与Python分列前两名。 根据数据显示，Java是2017年最受欢迎的语言，这也从某种程度上奠定了2018年Java的地位；而Python因其主要用于
之前我是数据分析师的时候，我想继续深造成为一名数据科学家，我意识到两者有很大不同。并不是说数据科学与数据分析用完全不一样的工具和编程语言，我甚至觉得数据科学是数据分析的一种形式，因为最终你是在与数据打交道——转换格式，进行可视化，得出可用的结论。
在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。
数据科学和机器学习两个领域很容易混淆，从职责描述上还是大家的普遍印象里，这两个职位都差不多。相较之下，数据科学和数据分析这两个职位更容易区分。它们虽有关键差别，但也有相似之处。
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。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
数据分析帮助我们识别数据集中的模式，分析不同变量之间的相关性和关联。借助不同的可视化，我们可以确定数据是否试图讲述任何特定的故事。有不同类型的图表和绘图可用于分析和可视化数据。
作者介绍：蔡主希，目前就职于京东金融-金融科技业务部，哥大统计数据狗，京东金融算法工程狮，可代码可软文的非典型理科男一枚，知乎号： @JovialCai。
场景一：年中，用仪表盘、表格等图表元素给同事做了一份数据报告，将这份报告提供给相关干系人看时，发现存在一些问题：
数据分析是通过统计和逻辑方法对数据进行检验和转换，以揭示有用信息、得出结论并支持决策的过程。数据分析的主要步骤包括数据获取、数据清洗、数据探索性分析（EDA）、数据建模和数据可视化。
大家好，我是零一，今天给大家带来基础教程。我的公众微信号是start_data，欢迎大家关注。 本文适合以下情况的读者： 1丶淘宝店铺运营或者店长，目前还不会做数据分析，渴望提升自己 2丶打算在淘宝开店的朋友，目前尚在混派代学习中 3丶其他对数据分析感兴趣的朋友，尚在入门阶段 ================第一部分 数据分析概述================== 那么，我们直奔主题。 数据分析的概念必须搞清楚。简单点说，数据分析是将数据进行清洗后，把隐藏在数据背后的信息提炼出来。 另外，值得一说的是，数
文 | KUNAL JAIN 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 每当我参加数据分析相关论坛或者在与学生交流的时候，经常会被问到两个问题：“我是一名在校生（或者其他），并且希望未来从事数据分析相关工作，我需要如何做？”或者“我希望在商业分析领域开启自己的职业生涯/转换自己的职业，为了实现这个目标，我需要如何做？”后来，我收到了通过在邮箱/社交媒体/评论里面与上述问题相似的多个提问。为了确保这些问题能被以一种最佳的方式解决。我认为最好通过写一篇相关的文章，从而
NumPy是一个开源的Python科学计算库，是Python数据分析和数值计算的基础工具之一。它提供了高效的多维数组（ndarray）对象以及对数组进行操作的各种函数和工具，使得在Python中进行大规模数据处理和数值计算变得更加简单和高效。本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。
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