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什麼是數據與數據分析
第三個是對數據進行自上而下或自下而上的分析。Three essential things take place during the data analysis process — the first data organization.
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python數據分析專題 (12):DataFrame
DataFrame既有行索引也有列索引,pandas中的DataFrame類似於R中的data.frame數據框,屬於二維數據。是數據分析中最為常用的數據類型。創建DataFrame可以使用pandas包中的DataFrame()函數生成DataFrame數據結構。有多種方式,可以直接從python的字典進行轉換,也可以從ndarry生成。
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5種速成數據分析方法
速成數據分析——5大數據分析方法 1、公式法 所謂公式法,就是用公式,對某一指標的影響因素進行分解。在BI工具中,常用的多維分析中,「向下鑽取」也是這種方法的應用。
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Python入門學習之數據分析實戰獲取數據
想用一個完整的案例講解Python數據分析的整個流程和基礎知識,實際上以一個數據集為例,數據集是天池上的一個短租數據集,後臺回覆:短租數據集,即可獲得。先來想一下數據分析的流程,第一步獲取數據,因此本節內容就是獲取數據以及對數據的基本操作。
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使用Pandas數據處理與分析
4.DataFrame.combine_first(other)可以將重複數據拼接在一起,用一個對象中的值填充另一個對象中的缺失值。>註:使用combine_first會只更新左表的nan值。數據標準化是為了消除數據的量綱影響,為後續許多算法分析必要條件。
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數據分析| 如何對多維數據進行可視化分析?
多維數據可視化是指通過一些手段將高維的數據展示在二維的平面中,在進行探索性數據分析及對聚類或分類問題的驗證中有著重要的應用。
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EDA 中篇 | 數據類型與單變量分析
>和 定序型數據(ordinal data)。 數值型數據數值型數據分為:定距型數據(interval data)和 定比型數據(ratio data)。區分了不同的數據類型之後,就可以進一步,根據不同的數據類型採用不同的分析方法。從變量的個數來分有:單變量分析和多變量分析。
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R數據分析:主成分分析及可視化
analysis, allowing you to better visualize the variation present in a dataset with many variables.主成分分析是一個常見的降維,探索性技術,常常在量表編制或者其它變量較多數據集分析的時候會用到,今天給大家寫寫R語言中如何快速高效的進行PCA和可視化。
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足球運動員的數據分析實戰(python)
5行data.head()# 查看數據集的後5行data.tail()# 隨機從數據集中抽取5行,顯示data.sample結果分析:上圖截取了部分列的結果展示,其中count表示非空記錄數;mean表示該列所有數據的均值;std表示該列所有數據的標準差;min表示該列數據中的最小值;max表示該列數據中的最大值;25%表示該列中有1/4的數據,
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人人都愛數據分析 Data analysis six fly(4)
涉及到數據分析的處理和分析,就需要把平時使用的工具都掌握好,這樣你在有具體分析思路之後就可以開始真刀實槍。之前和阿里巴巴的一名資深數據分析大師也聊了很多,關於數據分析的一些感悟和總結。數據分析就像做菜一樣,前面講了很多關於數據分析的方法論和理論的知識,其實就是了解做菜都是什麼場景的一個問題。思考數據分析的目標,也就是明白為什麼要做菜和做什麼樣的菜。
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富集分析事後丸:過濾數據
How to subset the enrichment object to, say, first ten most significant terms, and then plot it with cnetplot?github上這個問題問得挺好,其實啊,你用clusterProfiler系列包做富集分析的話,根本就不用卡p值、q值這些,因為你完全可以吃事後丸!
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統計知識 | Mini Meta-analysis或單論文中的元分析
(圖片來源:http://blogs.plos.org/absolutely-maybe/2016/07/05/psychologys-meta-analysis-problem/)本文的主要目的是在於分享一個可以用在單個論文中進行的元分析(meta-analysis)技巧。
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數據分析(EDA)學習總結!
>(Exploratory Data Analysis,EDA)是一種探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。其主要的工作包含:對數據進行清洗,對數據進行描述(描述統計量,圖表),查看數據的分布,比較數據之間的關係,培養對數據的直覺和對數據進行總結。EDA可以幫助我們找到適合的數據模型,本文針對文本數據,將進行具體的數據探索性分析講解。
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圖書推薦:深入淺出數據分析
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「數據分析」之零基礎入門數據挖掘
,本文將學習應該從哪些角度分析數據?如何對數據進行整體把握,如何處理異常值與缺失值,從哪些維度進行特徵及預測值分析?探索性數據分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數據在儘量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特徵量等手段探索數據的結構和規律的一種數據分析方法。
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花式導數據、合併、壓縮,數據分析更高效
作者:Roman Orac魚羊 編譯整理量子位 報導 | 公眾號 QbitAI數據分析,如何能錯過 Pandas。話不多說,一起學習一下~Pandas實用技巧用 Pandas 做數據分析,最大的亮點當屬 DataFrame。不過,在展示成果的時候,常常需要把 DataFrame 轉成另一種格式。Pandas 在這一點上其實十分友好,只需添加一行代碼。
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Pandas技巧:萬能轉格式、輕鬆合併、壓縮數據,讓數據分析更高效
(給數據分析與開發加星標,提升數據技能)轉自:量子位-Roman Orac現在,數據科學家 Roman Orac 分享了他在工作中相見恨晚的
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Python For Data AnalysisPython書籍
Python語言是做數據分析的一個好工具。如何學習和應用Python語言做數據分析?若是要用Python做數據分析,需要學習那些Python知識和Python庫,以及這些Python知識和Python庫如何靈活巧妙應用?《Python For Data Analysis》這本書很好地解答了這些問題。
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使用pandas分析1976年至2010年的美國大選的投票數據
既然我們正在熱烈討論2020年的大選,我想分析一下之前的美國總統大選是個好主意。數據集包含了從1976年到2020年的選舉。我會從不同的角度來處理這些數據,試圖了解人們是如何投票的。我將使用pandas庫進行數據分析和可視化,因此這也是使用pandas的函數和方法的良好實踐。讓我們從導入庫並將數據集讀入一個Pandas dataframe開始。
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讓數據分析更簡單的Panda技巧:萬能轉格式、輕鬆合併、數據壓縮...
↑ 關注 + 置頂 ~ 別錯過小z的乾貨內容 作者:Roman Orac魚羊 編譯整理量子位 報導 | 公眾號 QbitAI數據分析話不多說,一起學習一下~Pandas實用技巧用 Pandas 做數據分析,最大的亮點當屬 DataFrame。不過,在展示成果的時候,常常需要把 DataFrame 轉成另一種格式。