内容简介本书采用理论与案例相结合的形式，以Anaconda为主要开发工具，系统全面地介绍了Python数据分析的相关知识。全书共分为9章，第1章介绍了数据分析的基本概念，以及开发工具的安装和使用；第2~6章介绍了Python数据分析的常用库及其应用，涵盖了科学计算库NumPy、数据分析库Pandas、数据可视化库Matplotlib、Seaborn与Bokeh，较为全面地讲述了Python数据分析

一.数据分析的步骤:1.查看数据并提出问题2.数据清洗3.代码编写,提取出结果数据,并分析是否有异常数据,修改代码4.根据数据选择合适的图表进行展示5.根据图表小组讨论交流获得最终的结果二.环境与原始数据准备安装Anaconda2版本,同时更新软件包更新最新版本conda upgrade --all下载first.zip文件,解压里面有3张csv文件分别是enrollments.csv,dai..

原标题：数据分析5大软件PK，你最爱哪个？是新朋友吗？记得先点 蓝字关注我哦～今日课程菜单Java全栈开发 | Web前端+H5大数据开发 | 数据分析人工智能+Python | 人工智能+物联网虽然数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据存储、数据管理、数据计算、数据分析、数据展示等几个方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到频率最高的数据分析工具。

1. 图书简介本书以任务为导向，结合大量数据分析工程案例及教学经验，以Python数据分析常用技术和真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用Python进行数据分析及应用的重要内容。每一章都由任务描述、任务分析、知识点引入、任务实现、实训和课后练习6部分组成。设计思路以应用为导向，让读者明确所学知识是如何解决问题的，通过实训和课后练习巩固所学知识，使读者真正理解并能够应用所学知识。全书共9章，第1

进入大数据时代以来，企业对于数据分析的要求越来越高，甚至每个岗位都需要具备一定的数据分析能力。而对于大部人而言，仅仅能够通过Excel工具完成基础的数据分析工作。面对比较复杂的数据分析需求的时候，往往无法处理。因此很多人选择通过培训的方式提高数据分析能力。那现在数据分析培训要学习多长时间呢？据了解如果选择面授班的方式学习数据分析培训课程，学习周期大概在4个月左右。而参加在线培训班，学习时间完全可以

如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一："流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析

一、运行环境1、python版本 2.7.13 博客代码均是这个版本2、系统环境：win7 64位系统二、需求 对杂乱文本数据进行处理部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为"万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，

副标题：《学完SQL，如何转行数据分析》水了很久学习啦，从刚找工作时无心学习到现在不会学习。虽然最近一直在想学习的事，也制定好下阶段的学习目标，但总是做事拖延、坚持一两天又不想学习。主要有两个原因：一是自己偷懒，二是对自学之路欠一个总结——180天，一个人，一盏灯，终转行数据分析。不过最主要的因素还是总结，如果连两千字的总结我都不能完成，又何谈下一阶段的学习。一、前言：3月20号，我转行数据分析了

前言有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个示例代码import pandas as

原标题：作为规划师，为什么我建议你学Python数据分析？作为一枚城市规划及相关行业的从业人员，2018年你应该关注过这几个新闻： 上述新闻集中反映了一个事实：“大数据”正在快速变革着城市规划这个传统行业。数据技术的出现给规划行业的革新提供了很好契机，随着数据技术的成熟，数据在城市管理、规划编制中的作用越来越突出。对规划行业的规划师而言，数据处理能力将是未来规划师的核心竞争力之一。数据处理能力这么