python数据分析
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python 数据分析 - 开篇什么是数据分析
在《增长黑客》提到的增长团队中重要成员是数据分析师；数据分析师从数据角度抽丝剥茧，不断验证，A/B测试，找到问题，提出增长建议。数据分析师就像侦探一样，找线索，求真相， 是艰难但富有挑战的工作。
Python 数据分析库介绍及引入惯例
NumPy NumPy（Numerical Python的简称）是Python科学计算的基础包。 快速高效的多维数组对象ndarray。 作为在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Pyth
GitHub 星标 68K！Python 数据分析入门手册带你从数据获取到可视化
Python作为一门优秀的编程语言，近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点；二是由于互联网的飞速发展，我们正迎来大数据的时代，而Python 无论是在数据的采集与处理方面，还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势
Python 数据分析：Numpy、Pandas 高级
在上一篇博文中，我们介绍了Python数据分析中NumPy和Pandas的基础知识。本文将深入探讨NumPy和Pandas的高级功能，并通过一个综合详细的例子展示这些高级功能的应用。
python 数据分析 -pandas 基础（1）
pandas是处理结构化（表格数据）最常用的工具，是python数据分析和数据处理的最成熟的库。pandas最早是为了处理金融数据而开发的，开放到社区至今，已经广泛应用于各个领域中；pandas以numpy为基础，而pandas是其他应用的数据基础，如Scikit-learn等。
跨界协作：借助 gRPC 实现 Python 数据分析能力的共享
gRPC是一个高性能、开源、通用的远程过程调用（RPC）框架，由Google推出。它基于HTTP/2协议标准设计开发，默认采用Protocol Buffers数据序列化协议，支持多种开发语言。
10 余位大佬 +10 余年经验的结晶：Python 数据分析与挖掘实战
LinkedIn 对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出，目前最炙手可热的25 项技能中，数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么?
不懂送女朋友什么牌子的口红？没关系！Python 数据分析告诉你。
给女朋友买口红，不知道选什么牌子和色号？你 out 啦！
数据分析到底该怎么学？
三步走，带你快速入门数据分析
Python 数据分析：Numpy、Pandas 基础
Python 是数据分析和科学计算的强大工具，其中 NumPy 和 Pandas 是最受欢迎的两个库。NumPy 提供了高性能的多维数组对象和相关操作，而 Pandas 则提供了强大的数据结构和数据分析工具。本篇博文将详细介绍 NumPy 和 Pandas 的基础知识，并附上一个综合详细的
Python 数据分析：数据可视化（Matplotlib、Seaborn）
数据可视化是数据分析中不可或缺的一部分，通过将数据以图形的方式展示出来，可以更直观地理解数据的分布和趋势。在Python中，Matplotlib和Seaborn是两个非常流行和强大的数据可视化库。本文将详细介绍这两个库的使用方法，并附上一个综合详细的例子。
25 天，手码 Python 数据分析 + 八大核心项目实战 25W 字总结，我献出了我的膝盖
本篇主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。整套PDF共9章，通过8个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。 这8个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度 学习算法等内容。在案例编写过程中，涉
「Python 数据分析系列」1. 数据科学基本介绍
写在前面： 大家好，我是强哥，一个热爱分享的技术狂。目前已有 12 年大数据与AI相关项目经验， 10 年推荐系统研究及实践经验。平时喜欢读书、暴走和写作。
python 数据分析 -pandas 基础 3- 数据对齐
索引是pandas两个重要数据结构Series和DataFrame的重要组成部分，默认的索引是以0开始序列，也可以自定义数据。
python 数据分析 -pandas 增删改查
当我们把数据放入DataFrame后，要数据分析就需要对数据进行进行各种操作，最常见的操作就是增删改查，特别是查，查进一步就是探查分析。
数据分析神器 Pandas：如何用 1 行 Python 代码挖掘数据？
Pandas堪称一个非常强大的数据分析工具。
python 数据分析 -pandas 基础（4）- 数据映射 apply
今天我们分享一个非常常用且重要的pandas数据映射函数apply。
Python 数据分析 之 制作酷炫的可视化大屏，特简单，我把所有 Python 框架整理成了 PDF
'score': str(row2_nums[0].get_text()),#积分
谷歌研究总监：学习数据科学应该花时间打牢基础
谷歌研究总监Peter Norvig向数据科学新手建议，在入行前要充分建立基础技能，这样才能更有机会获得成功。
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