对于分析师来说，大家在学习Python数据分析的路上，多多少少都遇到过很多大坑，有关于技能和思维的：Excel已经没办法处理现有的数据量了，应该学Python吗？找了一大堆Python和Pandas的资料来学习，为什么自己动手就懵了？跟着比赛类公开数据分析案例练了很久，为什么当自己面对数据需求还是只会数据处理而没有分析思路？学了对比、细分、聚类分析，也会用PEST、波特五力这类分析法，为啥面试的时

导读：今天给大家带来一个电商数据分析案例。我整理了下，以笔记的形式分享给到大家。案例背景大致是某电商连续几年的总体销售额都在上涨，但近年增速放缓，需要寻求有效的增涨点，以提升市场竞争力。...

今天分享一个不同形状柱形图的做法1.基础款常规的柱形图美化后的柱形图参考极光发布的基金券商行业人均日使用时长图做的01 做法step1：基础图首先对数值区域插入一个正常的柱形图step2：...

记得当初高考完，我选学校的时候是在书店买的高校信息排名的书，然而书中的信息都是很久之前的，并没有什么太大帮助。今天就来带大家爬点真正有用的东西，全国高校信息，涵盖绝大多数高校，并制作可视化...

dataprep是一个开源的Python第三方库，有助于数据科学者、数据挖掘/分析师等自动化进行数据探索，能够快速地创建数据分析报告，还能够绘制整体图形、缺失值和相关系数等图形。在本文中小编给大家详细介绍dataprep库的使用。官网地址：https://dataprep.ai/GitHub地址：https://github.com/sfu-db/dataprep安装在使用之前，先进行安装：建议使

在我们的工作中，面临着大量的重复性工作，通过人工方式处理往往耗时耗力易出错。而Python在自动化办公方面具有极大的优势，可以解决我们工作中遇到的很多重复性问题，分分钟搞定办公需求。一、背景在我们经济交往中，有时会涉及到销售合同的批量制作。比如我们需要根据如下合同数据（Excel），进行批量生成销售合同（Word）。二、准备我们首先要准备好一份合同模板（Word），将需要...

来源：Deephub ImbaEDA或探索性数据分析是一项耗时的工作，但是由于EDA是不可避免的，所以Python出现了很多自动化库来减少执行分析所需的时间。EDA的主要目标不是制作花哨的图形或创建彩色的图形，而是获得对数据集的理解，并获得对变量之间的分布和相关性的初步见解。我们在以前也介绍过EDA自动化的库，但是现在已经过了1年的时间了，我们看看现在有什么新的变化。为了测试这些库的功能，本文使用

Python+Copilot/ChatGPTExcel未来已来话说天下大势，合久必分，分久必合。于数据分析而言，近几年是实实在在的多事之秋。首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权，pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。然后是2023年初ChatGPT席卷而来，语言大模型开始接管

对于一个企业来说，高层看意义，中层看结论，基层看落地，数据日报、周报、月报可以监控销售个人在实际执行过程中的销售动态，而数据季度报、年报可以反映一个销售策略是否与实际的业务场景切合。可见数据日报在我们日常工作中必不可少，本文使用案例数据，构造销售收入、销售单量等关键性指标，借助Python工具一键生成数据日报，下面一起学习吧！示例工具：anconda3.7本文讲解内容：办...

相关性系数 数量化了一个数据集的变量或特征之间的关联。这些统计数据对科学和技术具有高度的重要性，Python有很好的工具，诸如SciPy、NumPy和Pandas，都可以用来计算，并且它们的相关方法是快速、全面和有据可查的。在本文中，云朵君将和大家一起学习：什么是皮尔逊、斯佩尔曼和肯德尔相关性系数如何使用SciPy、NumPy和Pandas的相关性函数如何用Matplotlib实现数据、回归线和相