今天我想和大家分享一下关于爬虫数据的整理与处理的技巧，并介绍一些Python爬虫的实践经验。如果你正在进行数据工作，那么整理和处理数据是无法避免的一项工作。那么就让让我们一起来学习一些实际操作的技巧，提升数据处理的效率和准确性吧！
之前一直用R，最近正在学python，因为没有什么工作经验，也只能谈谈自己的感悟。 数据科学家算是统计师和程序员的结合体，来源也主要是这两个专业的毕业生。不过这两个群体的思维方式还真的是不一样。可以认为，统计的人更加偏爱R，程序员更偏爱python。 其实python有了pandas才能使数据分析变的像R那样简单。数据科学家能把python用的像R一样我觉得就好了。不过如果除了数据分析，公司要求代码的重用性，或者直接嵌入到产品中（比如网站推荐系统），那么对编程的要求就更高了。 其实数据科学家在做数
数据分析体系可分为数据整理、数据分析、数据呈现。数据整理包含对源数据的获取、筛选、清洗、整理和统计，数据整理是对源数据的初加工，是数据分析工作的前置。数据分析是运用数据分析的工具，根据自己的目的，对数据进行深层次的挖掘和分析，找出内在的联系和变化；数据呈现是对分析的结果进行呈现，大部分是通过专业图表来展示，是数据分析报告的重要组成部分。对很多公司来说，数据整理不是难事，难就难在业务数据如何解读？如何呈现才能说明问题？从中能发现什么业务问题？有没有改善的机会？ 可见，如何将数据落地，这是
今天要跟大家介绍的图表是多度量的不等宽柱形图！ ▽▼▽ 这种多度量的不等宽柱形图，在制作技巧上，与之前讲过的两篇不等宽柱形图有异曲同工之妙，但是在数据表达与展示上，更加强大，可以展示三个维度的数据！
导读：人们常说，麻雀虽小，五脏俱全，这正好从测方面反映了实物的本质都是有基础组成的，刨除事情本身的大小，它的基础必须打好，这样才能保证正常的存在，企业ERP系统也是如此。
Pushpin 是一个用 Rust 和 C++ 编写的反向代理服务器，可以轻松实现 WebSocket、HTTP 流和 HTTP 长轮询服务。该项目在实时推送解决方案中是独一无二的，因为它旨在满足 API 创建者的需求。Pushpin 对客户端来说是透明的，并且可以轻松集成到 API 堆栈中。
在 Excel 中有包含四个字段的数据表，且各字段的数据内容不一。其中的 ID 字段为 {key}value 结构的数值，如下图所示：
根据不完全统计，2016年第二季度，中国大数据企业共计发生34起投融资事件，相比上个季度环比增长70%。从融资轮次来看，本月获融资的企业有2起为新三板募资，3起为天使轮，有18家为A轮，有8家企业为B
TCGA这块大蛋糕，不同的人总会用不同的工具来切分这个蛋糕，今天我们继续分享关于TCGA数据下载的专题，今天我们继续聊聊TCGA的江湖，在TCGA的武林里，总有一个出类拔萃的佼佼者神包——TCGAbiolinks。
【问题】某天老板传来一个文件，这里有一个数据表，帮我查找一下那个是我们单位的人，他们的职务是什么？
假设你是一名商业数据分析师，现在要分析作为数据分析工具的 SAS 这几年的发展趋势怎么样，请做详细分析并给出数据证明，数据使用表格来展示。
最近，有朋友在使用Power BI进行数据整理的时候，要把合在一列里的内容进行拆分：
各位科研芝士的朋友，大家好，TCGA这块大蛋糕，不同的人总会用不同的工具来切分这个蛋糕，今天我们继续分享关于TCGA数据下载的专题，今天我们继续聊聊TCGA的江湖，在TCGA的武林里，总有一个出类拔萃的佼佼者神包——TCGAbiolinks。
但是，准确的说，上面这种数据排布形式只是方便填写和阅读，并不能用于作为R语言的输入数据的排布形式。因此，我们需要按照计算机语言能够理解的思维方式重新整理数据。
比例（Proportion）：一个样本（或总体）中各个部分的数据占全部数据之比。
【导语】：今天我们教你用Python绘制全球疫情动态图，技术部分请看第二部分。公众号后台，回复关键字“全球疫情”获取完整数据。
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。
构建 X 问题 – 提出假设 & 选择指标 – 数据采集与整理 – 数据分析 – 数据呈现 – 提出后续建议。
今天跟大家简单介绍下几个常用的R数据操纵技巧——导入（xlsx）、导出及长宽转换！ 数据导入（xlsx） 之前写过一篇关于R导入不同类型数据的方式，但是其中只涉及到.csv、.txt以及直接从剪切板复制。 之所以当时没有介绍xlsx是因为，excel数据文件属于富文本类型，结构相对复杂，需要解除特殊包的支持以及java环境，当时电脑上还没有配置合适的java环境。 后来倒腾一个上午，才算弄完（主要是因为R语言系统版本与Java环境版本需严格一致，否则R语言无法自动探测到Java路径，R语言中的Rjava包便
大海：好吧，Power Query你学了那么多，Power Pivot也基本入门了，Power BI也可以同步开始学了，反正PQ和PP的知识除了操作上有一点点儿区别外，都是能在Power BI里直接用的。
近日，腾讯AI Lab「云深」平台发布业内首个药物AI大型分布外研究框架DrugOOD，包括数据集整理器（curator）和基准测试（benchmark），以推动药化场景中的分布偏移（distribution shift) 问题研究，助力药物研发行业发展。
Pandas是一个强大的Python数据处理库，提供了丰富的功能和灵活的操作方式。其中，排序是一项重要的数据整理和分析任务。本文将介绍如何使用Pandas进行排序操作，以及它在数据分析中的作用。
机器之心专栏 腾讯AI Lab 提供大规模、全面的药物 AI 泛化数据集，覆盖 AI 药物辅助设计任务中发生分布偏移的各类场景。 近日，腾讯 AI Lab「云深」平台发布业内首个药物 AI 大型分布外研究框架 DrugOOD，包括数据集整理器（curator）和基准测试（benchmark），以推动药化场景中的分布偏移（distribution shift) 问题研究，助力药物研发行业发展。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.09637.pdf 项目主页：https://dr
从数据获取的步骤过来后我们就获取到需要的数据了，但是这样的数据我们还没办法直接使用，需要做进一步的处理，这就是数据清洗
为帮助客户解决 HTAP 混合负载下数据查询效率难的问题，OceanBase 引入向量化技术，并完全自主设计了向量化查询引擎，极大地提高了 CPU 单核处理性能，号称实现了 HTAP 场景下复杂分析查询性能的 10 倍提升。我们来看下它是怎么实现过滤的。以2个字节的整型值比较为例：
SAP通过BDC（录屏）方式进行数据批量处理有两种方式，分别是LSMW和SM35。这里介绍一下SM35的操作流程。
在文档管理系统中，排序算法拥有众多优势，它可以高效地整理和展示数据。接下来，我们来看看它究竟有哪些优点。
从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。 数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很多垃圾数据，原样保留就意味着垃圾数据都要存进数据湖？没错，数据湖就是这样一个数据垃圾场，不管什么样的数据一股
今天要跟大家分享的图表是瀑布图！ ▽▼▽ 瀑布图图在诸多图表中算是比较复杂的图表，因而在excel2013及以下版本中并没有办法直接制作，不过最近更新的excel2016版中已经内置了瀑布图图表样式。
<数据猿导读> 回顾2015年Q3—2016年Q1连续9个月投融资动向，其中： 大数据行业已披露金额融资总额约24.2亿元人民币 大数据行业共计发生37起投融资事件 大数据各细分领域中，应用类获得融资
EXcel是在办公中用的比较多的办公软件之一，当我们需要对数据进行处理时，需要快递的将数据整理好，但是很多人不会的话就比较麻烦，特别是在录入数据的时候，手动录入数据的单位，不仅慢，而且还容易错，在数据
需要掌握以下基本知识点: Excel的基本工作流程及工作簿、工作表、行与列、鼠标状态、单元格的相关参数。为后面章节打牢基础!
对于临床医生而言，我们能接触到的更多的其实是临床数据。目前关于数据分析有一个专门的术语叫做“数据科学”。今天就给大家介绍一个数据分析流程的网站，利用这个网站来简单的了解一下数据分析流程。
需求：数据保存在A列中，数据组之间使用全角逗号（，）分隔，整理之后需要将每组数据开始的圆括号部分移到末尾，并合并相同的全角方括号部分（【】）的内容。实际效果见B列。
新买的 M1 芯片 Macbook Pro 到手了，之前还担心 Stata 兼容问题，体验三天后发现没遇见兼容性的问题。今天特意对比几台设备运行 Stata 情况，以导入工业企业数据库为例进行了简单对比，不得不说新版电脑真是丝滑。
1.先查询出符合条件(符合条件是is_show=1,表示展示)的数据 List<Category> categoryList
小编作为一个程序猿圈子的过来猿，一直觉得现在很多大学里的计算机课程往往只专注于传授学生关于从操作系统到机器学习这些学院派的课程或主题，而在一些工具的运用及精通方面，往往会留给学生自行摸索。
目的和意义 很难有机会接触这么多的实际真实数据。 通过对于这些数据的分析，初步了解大数据的处理方式。 进一步掌握MongoDB的特性，熟练Excel的高级用法。 这里只是做分析，不提供源代码，毕竟是一
数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
导读：我们坚信，未来是大数据的时代，而数据分析师，就是走在时代前端的人。别把时间花费在低产出的数据整理和清洁上面，善于利用工具，朝向正确的方向努力，一定可以在成长道路上走得更快更远。 作者：陈明，GrowingIO 联合创始人&运营副总裁 直到做数据分析师五、六年了，每每和家人朋友聊天，都还是会有人不懂我在做什么。 家人：“数据分析？分析什么东西？” 我：“哪里有数据，哪里就有我们，什么都可以分析。” 家人：“是软件工程师吗？会编程吗？” 我：“...不是，不太会。” 家人：“那是管理层吗？” 我
数据分析职场新人，精通一门语言至关重要。写个web服务，可以用python、 写个服务器脚本，可以用python、 数据清洗和网络爬虫，可以用python、 做机器学习数据挖掘，可以用python等等
过去的几个月中，我都在收集AI速查表。我时不时的分享给同学和朋友，他们经常问我要。所以我决定整理一下，发出来。为了让这件事情更加有趣，我对每个主题加了点描述。
有时候，我们会遇到Excel格式的基因型数据，这篇博文介绍一下如何手动转为plink格式。
这个速查表可以帮助你为你的任务找到合适的estimator，这个是工作中最困难的地方。流向图帮助你查找文档，estimator也能大致的帮助你更加好的理解你的问题，以及如何解决问题。
【问题】把姓名与电话列拆分为行，姓名与电话是按顺序对应的。难点：姓名与电话的个数不定
remotes::install_github('jorvlan/raincloudplots')
作为投资者，我们常听到的一句话是“不要把鸡蛋放入同一个篮子中”，可见分散投资可以降低风险，但如何选择不同的篮子、每个篮子放多少鸡蛋，便是见仁见智的事情了，量化投资就是解决这些问题的一种工具。
业务篇 1 业务为核心，数据为王 了解整个产业链的结构 制定好业务的发展规划 了解衡量的核心指标 有了数据必须和业务结合才有效果。 需要懂业务的整体概况，摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。 2 思考指标现状
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