随笔分类 - 数据科学
摘要：数据科学交流群，QQ群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 此文章的目的旨在统一各种分析过程中的术语以及流程，并试图构建更为完整、更为详尽的处理流程，针对不同场景下不同规模的数据集，此框架应该根据实际情况进行适当的裁剪！！！ 注意：此版本只是一个粗糙的版本，随着学习的深
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摘要：数据科学交流群，QQ群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 数据科学交流群，QQ群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！
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摘要：数据科学交流群，QQ群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 一、企业数据化管理方向（偏商业） 1.具体部门级别的分析，比如财务分析、业务分析、人力资源管理分析、……2.总体企业级别的分析，比如企业综合经营分析、商业智能报表、…… 二、数据相关产业的方向（偏技术） 1.有
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 解决办法： 首先要确定你安装和配置nbextensions时有没有加--user，如果当时没加这里就不用加，否则不一致的结果就是会报新的错误，因为配置文件生成了两份，还得根据提示路径删除其中的一份： 有--user
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 1.切换国内源 1.1.在家目录生成.condarc conda config --set show_channel_urls yes 1.2.修改.condarc文件 show_channel_urls: tru
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 一、安装unar软件包： Linux（Debian系列）： apt install unarLinux（RedHat系列）： yum install unarMacOS： brew install unar 二、使
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 1.Excel Excel 处理的单表最大数据量为1048576行和16384列。一般来说处理规模在100万行以下的数据较为合适。 2.PowerBI PowerBI Desktop一般处理的数据在1G左右再往上就
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 实际上Excel中根本没有MEDIANIFS，但我们可以通过一些方式进行实现： 比如如下图的需求，需要求这一列中，10到20的中位数： 答案： 输入：=MEDIAN(IF((C23:C34>=10)*(C23:C3
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 上代码： 1 import builtins 2 num = len(dir(builtins)) 3 print("此版本Python拥有"+str(num)+"个函数：") 4 j = 0 5 for i in
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ =TEXT(INT(I18/100)*1000,"0!.00,万") 将I18替换成你要转化的单元格 数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！
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摘要：数据科学交流群，群号：189158789 ，欢迎各位对数据科学感兴趣的小伙伴的加入！ 目录 01 网络公开数据集02 数据报采集03 网络爬虫04 日志收集05 社会调查06 业务数据集07 埋点采集08 传感器采集09 数据交易平台10 个人数据收集 00 基本概念 数据集，又称为资料集、数据集合
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摘要：一、数据化管理 定义 数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。数据化管理的目标在于为管理者提供真实有效的科学决策依据，宣导与时俱进的充分利用信息技术资源，促进企业
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摘要：目录 CRISP-DM方法 SEMMA方法 DMAIC方法 AOSP-SM模型 5A模型 数据挖掘与分析的“七步法” 一、CRISP-DM方法（最流行） CRISP-DM - Data Science Project Managementhttps://www.datascience-pm.com/
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摘要：方案一、在PowerPivot中，将其中一张表复制多份，分别与另一张表做链接。 方案二、在PowerQuery中，做多次合并查询，把所有数据集中在一张表中，方便后面的数据分析。 思考：不仅仅是在PowerBI中可能会遇到问题，其他工具在处理表格数据也有可能会遇到这个问题！ 数据科学交流群，群号：18
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摘要：目录 一、基础软件：Excel、SQL 二、BI软件： ①传统BI软件：SAP BO、IBM Cognos、Oracle BIEE ②敏捷BI软件：Tableau、Power BI、FineBI 三、统计分析软件：MATLAB、SPSS、Stata、SAS、EViews 四、数据分析编程语言：Pyt
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摘要：批处理 新到达的数据元素被收集到一个组中。整个组在未来的时间进行处理，批量处理一定时间段，一定数量或者一定大小的数据组。 历史上，绝大多数数据处理技术都是为批处理而设计的。传统的数据仓库和Hadoop是专注于批处理的系统的两个常见示例。 数据先保存起来，然后分析（全量数据），批处理有延迟性，响应时间
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摘要：数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能（包括统计学、计算机科学和业务知识）来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。 数据科学揭示趋势并产生见解，企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石，
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摘要：一、Mahout系统 Apache Mahout 官网地址http://mahout.apache.org/ Apache Mahout（TM）是一个分布式线性代数框架，具有数学表达力的Scala DSL，旨在让数学家，统计学家和数据科学家快速实现自己的算法。建议使用Apache Spark开箱即用
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摘要：Excel 帮助和学习 - Microsoft 支持https://support.microsoft.com/zh-cn/excel Power Query M 公式语言引用 - PowerQuery M | Microsoft Docshttps://docs.microsoft.com/zh-
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摘要：目录 一、数据服务 二、OLTP与OLAP OLTP OLAP 区别 三、不同数据库技术（SQL、NoSQL、NewSQL）的对比 SQL NoSQL NewSQL 一、数据服务 数据服务(Data Serving)指的是面向各种操作型业务，提供数据的增加、删除、修改以及简单的查询功能。提供数据服务
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