点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 今日3篇文章： 1.【神文】如何判断一个高官的仕途 2.“官员悔过书”的数据分析 3.央视：2015两会十大看点，哪些与咱息息相关？...虽然不少忏悔者告别了官场生涯，但成为标配的悔过书，已构成另一种的官场话语。那么，从大数据的角度看，作为一种独特且自成一体的话语体系，用大数据的思维分析来看，落马官员的忏悔，到底有何规律？...分析之二：八股体例套路化 “忏悔体”的套路化，不仅体现在遣词造句上，还体现在悔过书的谋篇布局上。不妨看看官员的忏悔录，其结构，多数是三段论式的。...分析之三：忏悔模板标准化 通过以上分析，我们可以看到这样一种文本格式： 我出身××（可以是“农民的儿子”，可以出身贫寒……），从小××（吃苦耐劳的成长史一定要再现），经过××努力，成为公务员…… 担任×...分析之四：语言战术表功化 真正给忏悔打上个人印记的，往往是各自夹带的私货。 夹带私货的手法，不限于“农民的儿子”开头。
偶然间在某二手书市场看到这本《我最想要的EXCEL数据分析书》，书名非常霸气。看了下原书名是《1億人のための統計解析》，也很霸气。于是耗巨资（10元）买入，看看是不是真的霸气。...作者第1章给出了用数据分析解决问题的基本思路，三步法确定分析方针： 输出结果（什么结果指标让人高兴） 分析单位（例如零售业的人、货、场） 解释变量（分析单位的特征） 这三步的每个环节如何选择，最后使用什么分析方法...从这个角度讲，作者有点像古龙作品中的侠客，一招绝杀，作者给你慢动作回放了不同情境下，他这招是如何出手的。太多的数据分析类书籍好像什么都讲了，又好像什么都没讲。...结语处作者的一句话我深表赞同：分析本身并没有价值，基于分析结果采取行动并取得成果才赋予了它价值。 有思想的工具书可以经受得住岁月的考验。...mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpeclZlw Excel模板：商品自动分货 https://mianbaoduo.com/o/bread/mbd-YpuamZty Pbix模板：店铺陈列与销售、库存数据结合的
写在前面 说来也巧，之前有一次无意间留意到简书好像没有做文章总阅读量的统计（准确的说法应该叫展示），刚好最近有时间，趁这个机会就用Python写了这么个功能，既是学习也是练手。...展示效果 再继续往下之前，先贴两张图看看最终的效果。第一张图片展示的是个人简书爬取后的数据，第二张可是大名鼎鼎简叔的简书数据。 ? 个人简书数据 ?...'简叔'简书数据 两图一对比，果然这数量和质量都不是一个等级的，不过后生会继续努力的。写了两个多月的博客了，没想到也有一千多的阅读量了，这是算喜还是算忧呢？哈哈，总之感觉还是蛮欣慰的。...写完代码后也有仔细想过，觉得有机会有时间的话还可以做得更细一点，就像大数据分析一样，同样也是一个个用户数据慢慢堆起来的，所以目前来看还可以考虑扩展以下几点： 获得用户加入简书的时间（假设以第一篇文章发表时间为参考...如果真完成了以上的扩展，像我的话肯定会趁机再扩展学习下Python的图表库，像matplotlib；或者使用ECharts、HighCharts、D3这样的前端报表库，相信这样会让这些数据显得更加的生动
前言在当今互联网时代，数据的获取和分析变得越来越重要。爬虫技术作为一种数据采集的方法，被广泛涉及各个领域。...在本文中，我们将介绍如何使用Python Spark语言和Pholcus框架来实现一本小红书数据爬虫的案例分析。...易用性：Go语言简洁的语法和丰富的标准库，使得爬虫开发变得更加简单和易于维护。爬虫程序实现过程请求网页：使用Go语言的net/http库发送HTTP请求，获取小红书的网页内容。...runtime.SpiderPrepare(s) runtime.SpiderRun(s)}完整爬取代码：提供完整爬取小红书数据的代码示例package mainimport ("fmt""io/...，用于爬取小红书的数据。
最近粉丝涨的飞快，已突破3500大关，虽然比起大咖来说，是微乎其微，但看过我简书风云榜的都知道，3500粉丝也能排上前200名（虽然只爬取了20多万的数据）。...但随着粉丝的增长，也担心粉丝的质量问题，我发现许多粉丝都是没有发表任何文字的，我把这些用户定义为非活跃用户（这样太过偏激），今天就已作者本人的粉丝和向右奔跑前辈的粉丝做比较，看下敌我差距~ 爬虫分析及代码...简书的原因，这里只能爬取粉丝的前100页，一页就是9个粉丝，总共只能爬取900个粉丝，爬取的字段也是很简单： 粉丝id 关注量 粉丝量 文章数（这里我把没写过文章的定义为非活跃用户） import requests...数据分析及pyecharts库可视化。...这个差距不是很大，这也是简书一直来的问题，大量用户都是不写文章的，简书就是让我们简单的书写我们的人生，大家也可以多写写文章啦，无论是学习，生活，工作，总有你的精彩~
相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。...本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！ 爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...这样我们就获得了数据分析的数据源！...数据分析 通过分析cvs文件，为了方便我们统计，我们需要对数据进行清洗 比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专 # 读取数据...一起学习: 另外我建立了一个数据分析群寻找一起学习的朋友,如果满100人后，请添加我的 微信:【hg_liuzl，备注：数据分析入群】，拉你进群
之前爬了一些数据，没有做分析，今天在练习jupyter notebook的使用，干脆拿了2月七号爬取的七日热门数据来进行简单的分析，主要运用了mongodb的pipeline管道等技术加上charts包的使用...七日热门的文章发布日期 ? 第一次看了下效果，感觉是标题党（说好的七日热门呢），可能是因为有些文章太好，以至于一直存留吧，然后对超过七天的文章进行剔除。 ?...每天的收录数量都很平均，2月6号偏少的原因可能是来不及统计（我是2月7号爬虫）。再看看发布的具体时间： ? 文章大数为下午，晚上所写。大部分为上班原因。...（其实很佩服那些白天上班，晚上还给大家分析学习的人）。 排名 先看看热评文章的作者： ? 以此类推，也可以分析出打赏最多等统计数据。...最后看看综合排名最高的文章（评论，浏览，打赏和喜欢）： 最后一击！2016年Mac 系列里我认为最值得推荐软件 学霸的笔记，教育的失败?
在数据分析统计的场景里，常用的方法除了描述性统计方法外，还有推断统计方法，如果再从工作性质上来划分，推断统计包含了参数估计和假设验证这两方面的内容。...1 分析收盘价，绘制小提琴图 小提琴图综合了箱状图与核密度图的特性，从箱状图里能看出数据的各分位数，而从核密度图里，能看出样本数据的分布情况，即每个数值点上样本的密度。...从统计学的角度来分析，样本密度越大的数值区域，接下来的数据出现在这里的概率也就越大。...2 用直方图来拟合正态分布效果 正态分布是一种连续随机变量概率分布，它是很多分析统计方法的基础，比如包括回归分析等在内的多种方法均要求被分析的样本服从正态分布。...本文出自我写的书： Python爬虫、数据分析与可视化：工具详解与案例实战，https://item.jd.com/10023983398756.html ? ?
此外，他精通Java EE企业级应用开发，著有《神经网络实用教程》《数据挖掘：实用案例分析》《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。 4 ? ?...《利用Python进行数据分析》 作者：Wes McKinney 推荐语：还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？...撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。...《Python数据分析实战》 作者：伊凡·伊德里斯（Ivan Idris） 推荐语：通过140多个实例，详细讲解用Python进行数据分析的各种实用技术及最佳实践，并包含各种工具的Docker镜像。...》《Learning NumPy Array》等书。
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...你也可以把它当作一本科普书来读。 2）如何深入学习统计学？ 前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。...《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了10多个行业的分析案例。 国外作者肖恩的《增长黑客》 推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。...其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法 第5步：如何使用Python进行数据分析 Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。...学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。 在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。 image.png
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...你也可以把它当作一本科普书来读。 2）如何深入学习统计学？ 前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。...《数据分析思维》第一本系统讲分析方法，和如何用数据分析解决问题的书，里面包括了10多个行业的分析案例。...其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法 第5步：如何使用Python进行数据分析 Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。...学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。 在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。 image.png image.png
书不在多，而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书 第1步：统计学 1）统计学有什么用呢？...你也可以把它当作一本科普书来读。 2）如何深入学习统计学？ 前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。...第3步：如何使用SQL进行数据分析 推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。...其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法 第5步：如何使用Python进行数据分析 Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。...学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。 在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。 机器学习该怎么入门？
听说数据分析岗大有前（钱）途，很多小伙伴纷纷尝试转行。找点儿入门书和入门课，学点儿Python和SQL，大半年下来，不少勤奋的小伙伴如愿以偿地跻身数据分析师行列。...「数据大厦」的灵魂建筑师 数据分析师的工作是收集和分析数据，并从中提取有用的见解。他们通常与结构化数据打交道。...比如盖好的房子是消防站，那么数据分析师就是利用消防站的特殊设施进行训练的消防员。 可见，数据分析只是数据科学的一小部分。...你只需怀有好奇心，足够勤奋，当然还需要拥有一本优秀的入门书。 图 灵 上 新 啦 ！ ?...懂得基本的Python编程自然更好，不过本书为你提供了一堂Python速成课，或者你可以先阅读「蟒蛇书」。 我能学到什么？ 你可以通过本书习得数据科学家的关键能力。
Python数据分析模块 前言 在当今数字化时代，数据分析已经变得不可或缺。而Python，作为一种通用编程语言，其丰富的库和强大的功能使得它成为数据分析领域的佼佼者。...Python数据分析模块，正是这一领域的核心组成部分，为数据科学家和工程师提供了强大的武器库。 Python数据分析模块的核心库主要包括NumPy、Pandas和Matplotlib。...在医疗研究中，Python数据分析模块可以帮助我们分析病人的医疗数据、基因数据等，从而推动医学的进步。...总之，Python数据分析模块凭借其强大的功能和广泛的应用场景，已经成为数据分析领域的重要组成部分。...无论是数据科学家、工程师还是其他领域的专业人士，都可以通过学习和掌握Python数据分析模块来提高工作效率、提升数据分析能力。随着大数据时代的到来，Python数据分析模块的应用前景将更加广阔。
前言 数据分析的数据模型是决策支持系统的重要组成部分，它通过对大量数据的收集、整理、分析和挖掘，为企业提供有价值的信息，以支持企业的战略规划和日常运营。...数据模型的选择和应用，直接关系到数据分析的准确性和有效性，进而影响企业的决策质量和市场竞争力。 在构建数据模型时，首先要明确分析的目标和需求。...综上所述，数据分析的数据模型是企业决策支持系统的重要组成部分，其选择和应用需要综合考虑分析目标、数据质量、计算资源等多个因素。...三、方差分析 方差分析通过样本数据能够一次性比较两个及两个以上总体均值是否有显著性差异。从定义上看,方差分析是分析数据间均值的差异,称其为“方差分析”是因为关于均值差异的结果是通过分析方差得到的。...这3个问题的答案分别为： 一个计算机程序在学习 感兴趣的领域 从数据源(信息源)中学习 计算机程序可以是Excel，R，或Python编程语言。机器学习需要一个数据环境,通常称为数据集。
1.数据挖掘 2.数据清洗 3.数据可视化 若找不到或者安装失败，可用源码安装的方式 【反馈】 1.数据挖掘 代码所需包 import urllib.request import xlwt import...，并不是说只要清理这些就行了 有时候有的公司网页并不是前程无忧类型的，而是他们公司自己做的网页，这也很容易出错 不过只要有了基本思路，这些都不难清理 3.数据可视化 数据可视化可以说是很重要的环节，...如果只是爬取数据而不去可视化处理，那么可以说数据的价值根本没有发挥 可视化处理能使数据更加直观，更有利于分析 甚至可以说可视化是数据挖掘最重要的内容 同样的我们先看代码需要的包 # -*- coding...，我去看了下，其实不是什么问题，就是网页源码有更改，之前python爬取到的信息是用HTML写的，而现在数据那里是JavaScript写的，这样的话正则肯定就不匹配了。...有些东西也去的去，加的加，不过不影响后面数据可视化。
前言 数据分析的统计推断是科学研究中的重要环节，它通过对样本数据的分析，对总体参数进行估计，并对假设进行检验。这一过程旨在从数据中提取有意义的信息，为决策提供科学依据。...总之，数据分析的统计推断是一种基于样本数据对总体进行推断的方法。通过参数估计和假设检验等手段，我们可以从数据中提取有用的信息，为决策提供科学依据。...在进行数据分析的统计推断时，我们还需要关注一些潜在的陷阱和误区。例如，过度拟合、样本偏差、数据造假等问题都可能影响推断结果的准确性。...因此，在进行数据分析时，我们需要保持谨慎和客观的态度，遵循科学的研究方法和原则。 此外，随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据分析的统计推断方法也在不断演进和创新。...这个值是我们做假设检验之前数据分析人员根据业务情况事先确定好的。
数据分析的数据的导入和导出 前言 数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中至关重要的两个环节，它们直接影响到数据分析的准确性和效率。...总之，数据分析的数据的导入和导出是数据分析流程中不可或缺的两个环节。它们不仅关系到数据分析的准确性和效率，还直接影响到数据分析的价值和意义。...在Python中，导入CSV格式数据通过调用pandas模块的read_csv方法实现。read_csv方法的参数非常多,这里只对常用的参数进行介绍。...JSON对象是由多个键值对组成的,类似于Python的字典; JSON数组由多个JSON对象组成,类似于Python列表。...它的参数和用法与read_csv方法类似。 1.5导入（爬取）网络数据 在Python的数据分析中,除了可以导入文件和数据库中的数据，还有一类非常重要的数据就是网络数据。
《统计数字会撒谎》 作为揭露数据造假经典工具书，达莱尔·哈夫这本《统计数字会撒谎》在50年代一出版，就成为有些人的“心头大患”，他们在全世界对其进行围追堵截，因为他们相当害怕读者看到书中的真相。...它诞生之后，不仅被奉为“世界统计学普及读物第一畅销书”、“25本投资经典之一”、“经典社会学读本”，而且被誉为“数据造假曝光宝典”，在世界畅销50年而不衰。...达莱尔·哈夫用风趣的插图和通俗的语言把高深的统计写得像“故事书”一样精彩，这种独具一格的行文和编排使得此书更具魅力。...在他的第一本畅销书《精通web analytics——来自专家的最佳web分析策略》（清华大学出版社引进并出版）中，avinash给出了很多基于行业的经验总结，而在《精通Web Analytics 2.0...《互联网增长的第一本数据分析手册》 《互联网增长的第一本数据分析手册》是一本神奇的书：产品经理用它来分析数据、拆解指标，实现流程的良性运转；市场运营用它来解析数据、确定方法，实现运营效果最大化。
参考链接： Python | 数据分析的数学运算 下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤...在数据分析的程序语言选择上，由于Python语言在数据分析和处理方面的优势，大量的数据科学领域的从业者使用Python 来进行数据科学相关的研究工作。 ...3、Python是功能强大的数据分析工具 Python具有丰富和强大的库，它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起，是一门更易学、更严谨的程序设计语言，常用于数据分析、机器学习...可以看出，以上三种语言均可进行数据分析。 4、Python进行数据分析的优势 Python是一门应用非常广泛的计算机语言，在数据科学领域具有无可比拟的优势。...Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势： 1》语法简单精炼。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手； 2》有许多功能强大的库。
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