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1. 数据分析——数据提取

import urllib.requestimport reurl = "https://read.douban.com/provider/all"headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/69.0.349...

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#网络#python#https
二:前端发送POST请求,后端获取数据

接着一:可以通过端口访问公网IP之后二需要实现:点击飞书多维表格中的按钮,向服务器发送HTTP请求,并执行脚本程序。

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#前端
数据可视化———Tableau

创建度量:计算利润率,利润率不能求总和,不可以使用字段来计算,需要对利润求和除销售额的总量,我觉得,度量和字段的关系就是,度量需要对字段进行聚合运算,字段只需要对原始数据进行加工计算即可。FIND(string,substring,[start]): 返回substring在string中的索引位置,如果没有就返回0,如果设置start起始位置,就从start位置开始找。移动计算:计算指定范围的数

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#信息可视化#python#数据分析
3 数据分析--Numpy

Numpy:用于存储和处理大型矩阵,比python自身的嵌套列表结构要高校很多anaconda:是一个开源的python发行版本,包括conda,python以及一大堆安装好的工具包ipython 开发环境,解释器jupyter notebook是编辑工具anaconda包含了jupyter notebook编辑器和ipython编辑器,我们可以在jupyter notebook中使用ipytho

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#数据分析#numpy#数据挖掘
到底了