跟着大伟学SQL：从基础到进阶，从刷题到面试

公司不仅可以向数据科学家和机器学习工程师投入资金，还希望魔法能够实现。根据VentureBeat的报告，大约90%的机器学习模型从未投入生产。尽管十分之九的技术主管认为AI将成为下一次技术革命的核心，但AI的采用和部署仍具有增长的空间。为了帮助数据科学家发

日常工作中，分析师会接到一些专项分析的需求，首先会搜索脑中的分析体悉，根据业务需求构建相应的分析模型，根据模型填充相应维度表，这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。前两天在Towards Data Science上看到一篇文章，讲的是用Pan

日常工作中，分析师会接到一些专项分析的需求，首先会搜索脑中的分析体系，根据业务需求构建相应的分析模型，根据模型填充相应维度表，这些维度特征表能够被使用的前提是假设已经清洗干净了。前两天在Towards Data Science上看到一篇文章，讲的是用Pan

SQL和Python几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言，它们在处理数据时有什么区别?本文将分别用MySQL和pandas来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法!在阅读本文前，你可以访问下方网站下载本文使

使用机器学习模型越久，就越能意识到，正确了解模型当下的运行目的及效果有多重要。在实践中，即便是在最佳情况下，跟踪模型的运行情况都十分繁琐。大多数情况下，我都会构建自己的工具来调试和分析机器学习模型。为了更好地利用时间和资源，我决定使用一系列可用的在线工具来

9月18日，2020云栖大会上，达摩院发布首个泛自然资源行业AI引擎AI EARTH，首次实现对天、空、地多源数据精准分析的能力，可清晰记录分析地球每一寸土地变化，大到山川植被湖泊面积变化、小到农作物生长情况，都能快速、精准分析。据介绍，AI EART

近日，两个外国小哥Kartik Godawat 和 Deepak Rawat 开发了一个 Jupyter 插件Text2Code，可以将自然语言查询转换成相关的 Python 数据分析代码。如果能创建一个桌面软件，将自然语言直接转换成相关的 Python

数据科学一直是个引人注目的领域，尤其是对于那些有计算机科学、统计、业务分析、工程管理、物理、数学等学科背景的年轻人。但雾里看花始终看不清晰，人们总是认为数据科学背后有许多神秘的地方，觉得它不仅仅是机器学习和统计。除了研究助理和实习之外，没有任何全职行业经验

在铺天盖地广告的洗脑下，让很多想要学习数据分析或者已经从事数据分析的人产生了这样的疑问：python真的很厉害吗?

多年来，主流开发人员一直在使用低代码方法来构建业务和消费者应用软件，这在很大程度上构成了AI界低代码方法的基础。据Veritone的产品高级副总裁Kfir Yeshayahu表示，这些低代码技术在AI界受到追捧。他说，近来对快速AI开发的需求日益增长，尤

在日常使用pandas的过程中，由于我们所分析的数据表规模、格式上的差异，使得同样的函数或方法作用在不同数据上的效果存在差异。而pandas有着自己的一套「参数设置系统」，可以帮助我们在遇到不同的数据时灵活调节从而达到最好的效果，本文就将介绍pandas中

一些小的技巧在编程领域可能会非常有用，在数据科学领域同样如此。数据科学爱好者 Parul Pandey 在近日发表了一篇博文，分享了在数据科学中非常实用的 10 个小技巧。有时候，一点小小的黑客行为可以节省时间，挽救生命。一个小小的快捷方式或附加组件有时

由资深BI厂商自主开发的智能BI工具操作简单，会拖拉拽就能做BI报表，会点击就能应用智能数据分析功能去分析挖掘数据。在Smartbi这款智能BI工具上做数据分析，无论是数据匹配、分析、挖掘还是可视化呈现都能在系统内部自动实现，使用者唯一需要做的也就是给发出

Python进行数据分析的核心库肯定是Pandas，该库差不多可以解决结构化数据的绝大部分处理需求。在《Python数据分析常用函数及参数详解，可以留着以备不时之需 》一文中也已经对该库的常用函数进行了详细介绍。但是Pandas是构建在Numpy的基础之

本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐

没有人能躲过Microsoft Excel ——你要不就很爱它，要不就是很讨厌它。也许在大学毕业之前，Excel只是考试周才会见几面的朋友，关系仅限脸熟。但当工作进入企业之后，你会发现假如Excel消失一个小时，整个世界就会停止运转!Excel几乎无所不

本文转载自公众号“读芯术”。没有人能躲过Microsoft Excel ——你要不就很爱它，要不就是很讨厌它。也许在大学毕业之前，Excel只是考试周才会见几面的朋友，关系仅限脸熟。但当工作进入企业之后，你会发现假如Excel消失一个小时，整个世界就会停

Python 语言是数据分析领域最常用的编程语言，因此本文将向大家介绍一个Python数据分析实战项目，学完这个项目大家可以使用 Pandas 进行数据准备、清洗、整理、计算与可视化，以及掌握最主流的数据可视化框架Seaborn和Echarts，并利用Bo

当我们一谈到可视化大屏，超大画面、超强科技感、酷炫的呈现效果就会出现在我们的脑海中。所谓数据可视化，就是通过图表、图形、地图等视觉元素，将数据中所蕴含的信息的趋势、异常和模式展现出来。与传统报表相比，BI智能大屏可以让数据更加直观，便于快速接收分析。BI智

Smartbi支持多种数据源轻松接入，基本涵盖了市面上所有主流的数据库。无可否认多元的数据连接能力使Smartbi能快速连接现有数据源，构建统一的数据分析平台。但在项目实施过程中，往往会遇到以下的问题：。数据库可能是分布在不同实例和不同的主机上，join关

商业智能又称商业智慧或商务智能，简称：BI，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。数据处理指的是在数据分析之前对数据进行清洗、转换、加载，简称ETL。

使用Python进行数据分析是一件专业领域的事情，所以要想强化数据分析的技能，需要大家不断练习。同时，我们也需要向有经验的数据分析师学习他们的专业技巧。这篇文章我们介绍来自数据分析大师分享的七个可以提升分析能力的方法。这个工具的好处是显而易见的。使用这个工

随着人工智能的发展，市场上出现了一些新的工作岗位。但对于这些新兴领域的新兴职业，我们很多人难以分辨其间的不同之处，尤其是机器学习工程师和数据科学家的作用有何区别，这很令人困惑。机器学习工程师则将数据视为必须接收并能以某种适当的形式高效输出的东西。当谈论Ne

转录组紧紧围绕基因表达量和功能分析两部分，结合生物学问题来进行数据分析。高表达基因已经研究比较透彻，应该更多关注中低表达基因。功能富集分析不应过多关注显著P值，功能通路作为一个整体，不应排除差异非显著的基因作用。根据功能来推测生物学过程，需要经验，如胞外信

相信很多读者都听过Matplotlib 、 Pyecharts 、 Seaborn 、 Plotly 、 Bokeh这五大工具，学习Python就是希望做出各种酷炫的可视化图表，本文就将通过真实绘图来深度评测这五个Python数据可视化的库， 看看到底这几

使用该工具只需安装和导入 Pandas Profiling 包。「经验丰富的」数据科学家或数据分析师大多对 matplotlib 和 pandas 很熟悉。也就是说，你只需调用 .plot() 方法，即可快速绘制简单的 pd.DataFrame 或 pd.

d1 = ‘手机品牌‘;d2 = ‘通信品牌‘;gb = data.groupby[‘月消费（元）‘].agg;colors=[‘r‘, ‘g‘, ‘b‘];

datetime模块，主要掌握：datetime.date(), datetime.datetime(), datetime.timedelta()，日期解析方法：parser.parse. print(parse(‘2000-1-1‘),‘\n‘,par

数据科学的发展日新月异，机器学习的角色正从数据科学的混合角色过渡到更多的工程或面向分析的角色，主要是以下的因素促成了这种变化：。机器学习模型更多地被应用到生产系统中，需要数据科学家具有比以前更深入的技术技能。商业产品和用户行为的变化步伐加快，对自动化的需求

目前使用比较多的是网络测速、用户个人连接数据分析和用户群体连接数据分析等几种方法来选择最优的网络路径。1）网络测速：推流端在推流之前，向各个路径发送简单的数据包，然后根据数据包响应的时间来推测哪条路径最快。每个主播用户的使用历史数据是有规律可循的。基于UD

　　在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操

Behavior_type：用户行为类别，其中pv是点击，cart是加入购物车，fav是收藏，buy是购买。因为这个数据集记录的日期是2017-11-25至2017-12-03之间，故删除掉这段日期以外的数据，共233条。数据初步清洗完后，分析最开始提出的

数据科学是截至近年来技术领域中很具热度的方向之一。如果您拥有数据科学或者相关专业的工作经验及学位，那么只要大笔一挥、简历一发，一份薪酬可观的职位就会应手而得。但是，数据科学家能成为AI领域的长青树吗?或者说，几年之后围绕数据科学出现的这股热流终将消退?在日

Java是当今最流行的编程语言之一，这是一种与平台无关、实用且稳健的语言。全世界的开发人员使用Java来构建应用程序、Web工具和软件开发平台。Java在机器学习和数据科学领域也大有用处。据最近的一项调查显示，数据科学领域只有21%的人使用Java，远低于

数据驱动的时代，无论你的工作内容是什么，掌握一定的数据分析能力，可以帮助你更好地认识这个世界，更好地提升工作效率。一次完整的数据分析流程主要分为以下六个环节：明确分析目的、数据获取、数据处理、数据分析、数据可视化、结论与建议。针对数据缺失的情况如何解决，一

结论可能会导致数学模型预测当前不在数据集中的数据结果。　　在一番挣扎之后，中琛魔方给大家总结了互联网运营的五大数据分析方法，希望帮助大家在数据分析中越来越游刃有余～加油！　　第一，从开始到结尾，整体的转化效率是多少？　　第三，哪一步流失最多，原因在什么地方

我们都明白，相对于枯燥的文字，一些有视觉冲击的事物印象更深。在工作过程中，如在日常的工作汇报中，将采集到的数据信息进行统计、分析，再将数据用图形的方式表达。会方便我们对数据的把控，更直观了解到数据情况。这就是今天要给大家介绍的可视化。下面，我们来探讨下如何

所谓不均衡指的是不同类别的样本量差异非常大。从数据规模上分为大数据分布不均衡和小数据分布不均衡两种。大数据分布不均衡：数据规模大，其中的小样本类的占比较少。但从每个特征的分布来看，小样本也覆盖了大部分或全部特征。例如：1000万条数据，其中占比50万条的少

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算；可以不需要使用循环，就能对整

想像阅读书本一样阅读数据流？这只有在电影中才有可能发生。在现实世界中，企业必须使用数据可视化工具来读取原始数据的趋势和模式。大数据可视化是进行各种大数据分析解决的最重要组成部分之一。一旦原始数据流被以图像形式表示时，以此做决策就变得容易多了。为了满足并超越

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。　　数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。　　回归是研究自变量x对

某知名建材机械行业领军企业，旗下近60家子公司，拥有众多建材行业内知名品牌，产品销往50多个国家和地区。该企业内部有很多套业务系统，包括SAP、ERP、CRM和财务系统。各个业务系统的数据只存储在对应的业务数据库中，形成了一个个信息孤岛。为指定人员提供技能

数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。为业务人员量身定做，一屏完成自助分析，界面清新脱俗，10分钟掌握！Smartbi自助仪表盘为企业级用户提供数据自助分析服务，化数据为价值，有效解决企业大数据隐患，大幅度降低沟通成本，提高企业营运

众所周知，数据分析已然成为我们生活和工作中必不可缺的一部分。简单来讲，数据分析离不开数据，计量和记录一起促成了数据的诞生。　　要理解数据分析的含义，首先我们应该从官方定义入手。　　商业领域中，数据分析能够给帮助企业进行判断和决策，以便采取相应的策略与行动。

数据分析对于各个行业都起到了非常重要的作用，那么应该如何进行数据分析呢?python的出现刚好可以解决我么的烦恼，作为数据分析的一大利器，python做数据分析的时候拥有众多优势，广受大家的喜欢。而且python使用人数不断飙升，也有不少R语言人转向pyt

Numpy ndarray: 多维数组对象ndarray属性ndarray包含的每一个元素均为相同类型。shape属性：数组每一维度的数量dtype属性：数组的数据类型ndim属性：数组的维数NumPy 数据类型numpy 支持的数据类型比 Python

Smartbi大数据可视化工具提供丰富的图标组件，可以实时展示相关信息，使利益相关者更容易对整个企业进行评估。而使用Smartbi大数据可视化工具就可以使我们能够用一些简短的图形就能体现那些复杂信息，甚至单个图形也能做到。在这篇文章中我们给大家介绍了数据可

具体的大数据处理方法确实有很多，但是根据笔者长时间的实践，总结了一个普遍适用的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。大数据来源广泛，应用需求和数据类型都不尽相同，不过最基本的处理流程是一样的。　　一般来说，大数据处理的基本流程

数据科学是当今IT行业很稳定的研究和实践领域之一，近十年来一直备受关注。事实证明，它对多个行业都大有益处。这项技术在优秀产品线方法和市场分析中都有体现，主要是从数据中获得有价值的信息。接着就要对对获得的数据进行处理，数据分析员进一步分析信息以找到一个模式，