最近,很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的,我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐,现在给大家归纳一下,希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html):加州大学欧文分校开放的经典数据集,被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets (https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets):这是github一大神整理的
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业,相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析,也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题,get到了许多打开数据分析的正确姿势,现在就好好归纳总结一哈。 一:编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里,我定位的是高级数据分析师,所以编程能力尤为重要,我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
本教程演练 Tableau Desktop 版本 2019.1 的特性和功能。在您演练本教程时,您将在 Tableau 工作簿中创建多个视图。您将采取的步骤以及工作将使用的工作簿基于在一家大型零售连锁店总部工作的员工的故事。随着您逐步提出关于您的公司及其业绩的问题,故事随之展开。
经常看到很多朋友会问,入行数据分析之前我要不要学个java,学个Tableau,然后在学个Python会比较容易。好像是说,数据分析一定需要Python才能做,分析变成了为某种编程语言、某种可视化工具服务。
由于工作里常常要做图表,Excel没法满足复杂场景,所以Echarts和Tableau成为了我最得力的两个助手。
可视化之于数据分析流程中的重要意义不言而喻,它往往是体现数据分析报告的决定性一环,图表做的好、涨薪少不了。本文针对在完成数据分析过程中,介绍个人习惯运用的那些数据可视化工具。
◆ ◆ ◆ 行业趋势 阿里巴巴成立VR实验室:3月17日,阿里巴巴宣布成立虚拟现实实验室,并公布了自家的VR战略规划。实验室成立后的第一个项目是“造物神”计划,目标是联合商家建立一个3D商品库,实现虚拟世界的购物体验,阿里此前在VR/AR领域也有布局,今年2月份阿里巴巴领投了神秘AR公司Magic Leap的C轮融资,融资总额7.94亿美元。 ◆ ◆ ◆ 资本动态 Chinapex创略完成A轮融资:国内程序化平台Chinapex创略近日宣布完成A轮融资。本轮融资由联创旗下基金无穹创投,以及均弥资本领投。Ch
译者:吕东昊 审校:陈明艳 本文长度为3743字,预估阅读时间10分钟。 摘要:本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
今天跟大家分享数据地图系列的第14篇(最后一篇)——tableau数据地图。 前一篇曾提到说,tableau是全球知名的数据可视化领域独占鳌头的可视化产品,在各种商业及政府工作报告中,都在广泛使用。 不过今天小魔方还是仅围绕着数据地图来介绍在tableau中的实现方式,不对这款产品的其他方面功能做过多介绍,若今后有合适机会,可能会出相关教程。 tableau面向市场发布的正式版是付费版本,不过据说可以破解,但是小魔方尝试好久,从未成功过。 所以只能下载了个简洁版的(Tableau Bublic)的免费版本
用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总和理解并加以消化,以求最大化的开发数据功能,发挥数据的作用。数据分析可用于现状分析,原因分析,预测分析。
作为一名成熟的数据分析师,那必然是要头顶Python,脚踩SQL,左手一个Tableau,右手一个Excel。能取数,会报表,埋点AB两不误,分析落地显价值。
什么是商业智能BI? 什么是Tableau? 如何安装Tableau? 如何使用Tableau? 实操案例
导读:前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍,本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
👆关注“博文视点Broadview”,获取文末赠书 在当今的就业市场,每个行业的公司都在雇佣具有分析技能的人来处理大数据,科学工作者和营销人员都需要通过分析技能来保持竞争力。 “数据素养(Data Literacy)”已成为和语言一样重要的基本能力! 因此,学会一款功能强大又易于使用的软件变得尤为重要。 在提升自身数据素养的道路上,可用的工具很多: Excel、SPSS、SAS、MATLAB、Eviews、Stata、R、Python……以及行业软件中自带算法的分析模块等。 这些都是易于掌握且功能强大的
当然对于数据分析师,技术也是非常重要的,目前互联网公司每天收到的打点数据(记录用户的点击,浏览等行为)一般都是GB甚至TB级别的,如果说你只会用Excel,肯定是完成不了分析工作的,所以如果你准备进入数据分析行业,以下的技术能力最好还是都具备。
这个要慌,问题有点大! 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员,而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau,开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助,欢迎留言互相讨论交流。(本文最后有彩蛋哟) 也许你有大量的数据,你想从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察;但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形。
👆关注“博文视点Broadview”,获取更多书讯 过去一年多都是不平凡的日子,疫情阻隔了人们之间面对面的交流。 尽管疫情带来了生命健康的巨大挑战,但它也带来了数字化技术全面爆发的特殊机遇。 数字化转型为经济插上了持续增长的翅膀,海量数据是Tableau爱好者们大展拳脚的最佳时机。 5月26日,Tableau中国区金牌代理商博易智讯在北京举办了以“博学数据 高效办公”为主题的新书发布会,让Tableau爱好者们齐聚一堂! 会议开始前,主办方代表何业文女士与来宾们一一交流问候,表示欢迎。 何女士在开场演
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第3天,前面我们介绍了Tableau是什么,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会: 如何连接到数据源? 如何从 Excel 获取数据? 如何从数据库获取数据? 如何编辑数据? 如何添加更多数据源? 如何行列转置? 1.连接到数据源 下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
SQL 连接(JOIN) 子句用于把来自两个或多个表的行结合起来,基于这些表之间的共同字段。连接的结果可以在逻辑上看作是由SELECT语句指定的列组成的新表。左连接与右连接的左右指的是以两张表中的哪一张为基准,它们都是外连接。外连接就好像是为非基准表添加了一行全为空值的万能行,用来与基准表中找不到匹配的行进行匹配。假设两个没有空值的表进行左连接,左表是基准表,左表的所有行都出现在结果中,右表则可能因为无法与基准表匹配而出现是空值的字段。
BSON 是一种类似 JSON 的二进制形式的存储格式,是 Binary JSON 的简称。
这是免费系列教程《7天学会商业智能(BI)-Tableau》的第4天,前面我们介绍了如何用Tableau获取数据?,今天介绍如何用Tableau获取数据。你将学会:
在前几章节中,我们已经学会了如何在一张表中读取数据,这是相对简单的,但是在真正的应用中经常需要从多个数据表中读取数据。
这是腾讯旗下的产品,里面有多种图标,选择适合的图标定制数据,做完后可以发手机上看。操作快捷方便,最重要是免费。
如果你需要以易读的方式来读取数据,可以使用 pretty() 方法,语法格式如下:
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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
Scala 进行文件写操作,直接用的都是 java中 的 I/O 类 (java.io.File):
译者注:文章源址:https://blog.openbridge.com/is-tableau-right-for-you-10-point-checklist-to-make-the-right-decision-e43dbf9c63fd
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/33
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从线下转移到线上,从黑白转移为彩色,终于能干正事了! 目前的数字化转型,费米悖论和黑暗森林法则并存…… 对于新技术开发者而言,黑森林一重又一重;对于新技术应用者而言,厘清转型发力点和支撑它的技术能力也难:它们都在哪儿呢? 下面连续4天的线上直播就像打开了数字化转型方向的一所超市: 各类数据产品是怎么设计的?受益点是什么?如何在迷雾中找一条快捷通道?守擂者阿里和数据底层厂商TD如何突围黑暗森林幻化为新方向?新技术攻擂者北极如何突破大厂乌云?数字化实施商多年来有哪些实战经验,可以帮助供需双方找到契合点? ……
显示等候客户端连接的界面就代表启动成功了,如果不成功就检查下 /data/db 文件夹位置对不对,不行就重新删掉建一个, 打开浏览器,输入 localhost:27017 ,会出现这样一行文字。
我对一些当下较为热门的概念做了一些梳理,其实想要了解区别,我觉得得先知道它们各自的定义。
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为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢?我们分三文来说清楚。
大多数 UNIX 系统命令从你的终端接受输入并将所产生的输出发送回到您的终端。一个命令通常从一个叫标准输入的地方读取输入,默认情况下,这恰好是你的终端。同样,一个命令通常将其输出写入到标准输出,默认情况下,这也是你的终端。
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