数据分析指南

     

哪种编程语言最适合产品经理?

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虽然没有一种特定的编程语言被普遍认为最适合产品经理,但根据行业和角色的具体要求,对某些语言有基本的了解可能是有益的。以下是产品经理可能会觉得有用的几种语言:Python:Python 以其简单性和多功.

贝叶斯回归简介

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传统回归分析和贝叶斯概率论结合在称为贝叶斯回归的统计建模技术中。考虑有关模型定义特征的先验知识或假设。当处理稀疏或嘈杂的数据或当您希望对模型参数进行概率声明时,贝叶斯回归特别有用。与贝叶斯回归相关的主.

Observable:Markdown中可嵌入JavaScript的Notebook

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Observable 2.0是一个开源静态站点生成器,用于构建快速、美观的数据应用程序、仪表板和报告。什么是Observable 2.0框架从本质上讲,Observable Framework 是一个.

Perspective等本周Github上9个有趣项目

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本周Github上有趣的项目:1、Perspective 数据可视化和分析组件,尤其适用于大型和/或流式数据集。Perspective 是一个交互式分析和数据可视化组件,特别适合大型和/或流 数据集。.

数据分析与机器学习

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数据分析和机器学习是从大量信息中提取意义的重要方法。尽管它们有共同点,但这些方法也具有本质区别。什么是数据分析数据分析领域需要探索原始数据以揭示潜在的模式、联系和发展。它涵盖了广泛的技术,包括描述性、.

2024年数据中台工程十大趋势

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在当今世界,创新和决策需要实时数据管道和实时数据处理,对数据工程领域的重视程度日益增加。数据工程提供了许多工具和方法,持续为公司提供有关如何克服所面临挑战的见解。什么是数据中台工程?数据中台工程是设计.

Kotlin Dataframe的100个案例

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这是 Greg Wilson 所著《SQL for Data Scientists in 100 Queries》的翻版,其中每个 SQL 查询示例都使用数据帧语法/API 重新编写。什么是 data.

Python中Pandas的DataFrame与Series简介

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Pandas是一个广泛使用的用于数据分析的Python库,它提供了两种基本的数据结构: Series和DataFrame。这些结构是处理和检查数据的有效工具,但它们具有不同的功能和应用程序。什么是Pa.

finagg:聚合各种金融API历史数据的Python工具包

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一个 Python 包,用于聚合来自流行且免费的金融 API 的历史数据,并将该数据转换为 AI/ML 的功能。finagg是一个 Python 包,提供流行且免费的金融 API 的实现、用于将这些 .

Python中的PyGal库简介

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在当今数据驱动的社会中,以简单且美观的方式传递复杂信息的能力至关重要。数据可视化弥合了原始数据和相关见解之间的差距,使我们能够有效地解释模式、趋势和相关性。Python以其灵活性和庞大的库而闻名,提供.

Python中数据可视化三种方法

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数据可视化是机器学习的关键阶段。要完全理解数据的行为和特征,您必须首先将其可视化。 Python 提供了不同的数据可视化库。1、使用 TuriCreateTuricreate 是 Python 提供的.

数据科学家学习100个SQL查询教程

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点击标题 适合非计算机专业的其他领域专家通过数据获得见解。目标受众 Rachel 拥有细胞生物学硕士学位,现在在一家研究医院从事细胞分析工作。 她在本科生生物统计学课程中学习了一些 R 语言,并完成了.

统计学上四种认知偏见

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我在学习统计学时学到的四个人生教训:1.假阳性与假阴性:更少的假阳性往往以更多的假阴性为代价,反之亦然。人生经验: 你的标准越不严格,你需要处理的垃圾就越多,但是你的标准越严格,你错过的真正好的东西就.

用于数据分析的最佳 ChatGPT 插件

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用于数据分析的最佳 ChatGPT 插件为顺利进行数据分析打开了大门。它成为您破译复杂数据的尖端盟友。该插件为分析领域提供了语言优势,并改变了我们在数据统治的世界中提取见解的方式。信息探索史上激动人心.

使用谷歌Gemini Pro的Bard实现数据处理自动化

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使用 Gemini Pro 的 Bard 已在 Arena 上超越了 GPT-4。将它与 Google Sheets 结合使用,可实现数据处理自动化。我将向你展示如何使用 Bard 管理电子表格,而无.

如何进行因果分析?

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因果分析是一种强大的技术,可以帮助您理解某件事发生的原因以及如何预防或改善它,换句话说,它可以帮助我们理解不同事件或变量之间的关系。在进行研究、解决问题或做出判断时,因果分析可以提供富有洞察力的信息。.

100 天数据分析:完整指南

49 6K

如今,几乎所有公司都需要能够理解数据及其流程并使用数据的人员。这就是数据分析师的用武之地。由于他们可以解释公司收集的大量数据,因此对他们的需求很大。如果您是初学者并考虑在数据分析领域从事职业,那么您来.

什么是数据分析中的仪表板?

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了解数据是当今世界任何组织做出最佳决策的关键。然而,即使是最精通数据的人也可能会因某一时刻可用的信息量而不知所措。创建一个可以在一个位置方便地显示所有数据可视化的仪表板是让技术和非技术用户轻松掌握数据.

优化利润:杂货超市零售需求预测的基本策略

47 5K

这篇文章深入探讨了杂货零售中需求预测的重要性以及面临的挑战。它介绍了人工智能和机器学习如何改变了需求预测的游戏规则,以及如何利用这些技术来优化库存管理和供应链运营。文章还提到了易腐产品的挑战,以及如何.

如何成为一名数据顾问?

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您是否想知道谁解释了大量的全球数据并将其转化为企业可以使用的见解?这些是数据顾问,所以不要在其他地方搜索。这些专业人员利用他们的专业知识来指导组织应对数据分析的复杂性,帮助他们在信息泛滥的时代做出明智.

没有理由在2024年继续讨厌SQL

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如果你不喜欢人体工程学,就使用AI编码助手。没有理由在2024年继续讨厌SQL。================================================有很多很好的学术理由将S.

Python中聚合操作

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在Python中,聚合操作通常与迭代器和生成器一起使用,用于对数据集合进行处理。Python提供了一些内置的聚合函数以及一些灵活的工具,例如map、filter和reduce。内置聚合函数:聚合操作是.

Java中的聚合操作

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在 Java 编程领域中,数据处理是一项常见任务,通常涉及操作对象集合。在 Java 8 发布之前,对集合执行操作需要使用循环或外部库编写冗长且容易出错的代码。然而,随着 Stream API 和聚合.

什么是财务建模以及如何构建它?

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财务建模被定义为开发数学模型或企业财务表示的过程。它涉及使用电子表格、许多金融工具和定量方法来预测和分析公司的财务业绩。财务建模的主要目标是在深入了解各种情况的财务后果的基础上做出明智的公司决策。财务.

法国福利算法存在偏见参数

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法国福利算法为单亲父母和残疾人等弱势群体分配了更高的风险评分。法国自 2010 年起采用一种算法,对数百万福利金领取者进行评分,并根据其所谓的欺诈风险进行排序。那些被标记为高风险的人将面临特别调查,欺.

Rows.com:AI驱动的免费Excel

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AI 刚刚杀死了 Excel。 不再有复杂的公式和长达 10 小时的 视频教程来学习Excel了。Rows.com 是 Excel 的 AI 版本:(100% 免费!):1.导入数据导入数据 - 文件.

解释现代世界的10个概念

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1. 帕金森定律: 随着时间的推移,公司变得越来越大,越来越差。当整体生产能力下降时,职员们会互相帮忙。当英国海军舰艇从68艘减少到20艘时,官员人数增加了78%。2. 切斯特顿围栏: 当前位置如果你.

Java中将Mysql数据导出到Excel

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介绍 将数据从一个系统导出到另一个系统是公司中非常常见的用例。 在本文中,我们将构建一个逻辑,从 SQL 数据库导出数据并将其写入 Excel 文件,这可能对其他一些团队(如销售/营销团队)的运营有用.

Java面试:对日志记录实现分组

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问题 我们已获得一个应用程序日志列表,其中包含 id、消息、标签和日期时间等属性。 我们的任务是按创建的日期时间对这些日志进行划分分组。  例子:[ApplicationLog[id=c1e1838c.

SQL面试题:LIMIT和RANK窗口两种用法

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面试问题 找出全世界最赚钱的 3 家公司。  输出结果以及相应的公司名称。  根据利润降序对结果进行排序。 这个问题取自stratascratch。数据格式:company:varcharsector.