零基础可以学python么
零基础自然是可以学习python的，Python具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、面向对象等优点，斩获无数程序员的喜爱，也有了“人生苦短，我选Python”的名言。近几年Python一路高歌猛进，受欢迎程度有目共睹，对此，TIOBE官方也表示“Python很适合数据挖掘、人工智能编程、统计
【数据预处理】基于Kettle的字符串数据清洗、Kettle的字段清洗、Kettle的使用参照表集成数据
本次实验内容如下：掌握基于Kettle的字符串数据清洗掌握基于Kettle的字段清洗掌握基于Kettle的使用参照表清洗。
ETL 与 ELT的关键区别
ETL 和 ELT 之间的主要区别在于转换的时间和位置：它是在数据加载到数据仓库之前还是在存储之后发生。实施管道所需的技术技能，支持每个选项所需的产品数量和复杂性，技能团队雇用的数据团队本身的结构，以及数据堆栈的准备性和灵活性。在我们深入了解这些差异的细节之前，让我们清楚地定义什么是 ETL 和 E
Tableau数据分析&数据可视化分析平台
tableau产品定位：桌面分析软件，连接数据源后，只需简单拖拽即可快速创建交互的视图、仪表盘。产品定位：用于发布和管理Tableau Desktop制作的报表，并且可以发布和管理数据源产品定位：针对云分析建立，Tableau Server的托管版本，无需硬件部署维护产品定位： 可将 Tableau
大数据学完好就业么
Python的普及与数据挖掘、人工智能和数值计算等领域的蓬勃发展相关，但同时也与普遍编程需求的增加有关。Python应用领域广泛，意味着选择Python的同学在学成之后可选择的就业领域有很多，加上Python本身的优势，致使现在越来越多的新人开始学习这一编程语言。Python语言简单易懂，适合零基础
【Python数据分析实战】豆瓣读书分析(含代码和数据集)
@[TOC]豆瓣一.导入数据二.数据清洗2.1清理null值2.2清洗出版时间列2.3转换评分及平均数量的数据类型2.4清洗页数列2.5清洗价格列2.6去除书名重复的数据2.7哪个出版社的书籍评分较高？2.8哪些书值得一读？2.9作者排名（10部作品及以上）三.数据分析与可视化3.1各年作品出版数量
基于大数据的NBA球员数据分析及预测系统
本项目利用网络爬虫抓取 NBA 球员的所有赛季的数据，包括三分、篮板等各项参数，对每位球员的精细分析和数据可视化，不仅能帮助球队科学高效地分析球员优劣，为球队排兵布阵提供依据，还能让伟大的运动传奇更具商业价值。...
大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有啥区别
随着互联网技术的不断提升，数据已经成为各大企业新的战场，而对于从业者来说，如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话，肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类：数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精
数据特征分析方法总结
数据特征分析方法总结21世纪是大数据的时代，因为这些大数据中蕴含着时代发展的信息。如何科学地分析数据特征是数据分析师必须掌握的基础技能之一。因此，我今天主要希望通过理论推导并实现一些常用的数据特征分析方法来加强对数据特征处理的能力。分布分析分布分析:研究数据的分布特征和分布类型，分为定量数据和定性数
Bi系统跟数据中台的区别是什么？
换句话来说，BI是一套完整的解决方案，可以将来自企业的不同业务系统（如ERP、CRM、OA、BPM等，包括自己开发的业务系统软件）的数据，提取出有用的数据进行整合清洗，在保证数据正确性的同时，进行数据分析和处理，并利用合适的查询和分析工具快速、准确地为企业提供报表展现与分析，为企业提供决策支持。总的
OLTP vs OLAP 区别和联系
但是OLAP本身就不是面向业务交易信息的，不对业务过程负责，并且数据也不会频繁修改，所以是没有完整性约束这一说的。OLAP系统主要是面向分析型应用准备的，因此在底层数据库即数据仓库的设计上通常会采用反三范式的方式，比如Kimball 的维度建模方式，刻意的保留数据冗余，很适合分析查询操作。当然，在O
基于SEIR模型对美国COVID-19疫情传播的预测和分析
为预测美国COVID-19疫情传播情况，本文主要分为4个部分。第一部分：建立SEIR模型，在原始模型基础上进行改进，以提高精度和准度。第二部分：模型求解，获取数据并进行数据预处理，运用最小二乘拟合进行参数估计，进而预测分析确诊感染人数。第三部分：模型分析，对模型的可行性和灵敏度进行分析，确定模型的精
2023年九款大数据&数据分析软件工具推荐
在未来，用于数据全生命周期管理的大数据的工具将更加个性化。因为公司正越来越多地使用人工智能来收集关于用户和他们的在线行为的信息。他们有整个团队致力于了解如何从客户数据中获得最大价值。在这场竞赛中，大数据&数据分析工具比其他任何东西都更强大，更有决定性。更棒的是，随着时间的推移，数据只会越来越有价值，
浅谈人工智能在教育行业的应用
人工智能作为一项前沿技术，对教育领域带来了很多新的机遇和挑战。在未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，人工智能在教育领域的应用将会越来越广泛和深入。我们期待着未来，看到人工智能技术在教育领域中发挥出更大的作用，为教育改革和创新做出更大的贡献。
【数据分析】：数据分析三大思路及方法
在上一篇博文【什么是数据分析】中，我们介绍了数据分析的基本概念、流程、方法。这篇文章我们来看看数据分析的基本思路以及常见的数据分析方法。接下来，我们来看看如何进行一个完整的数据分析过程。......
大数据相关职位的知识储备与系统学习路线规划以及所需时间
全文1万字系统的介绍了数据分析师、数据科学家、大数据工程师、数据仓库工程师、大数据架构师需要掌握的知识和系统的学习路线附所需时间
时间序列的数据分析(七)：数据变换
在对时间序列数据进行预测时，有时候我们需要对原始数据进行变换(transformations),常用的数据变换方法称为：Box-cox变换，它即包含了对数变换也包含了幂变换，本文详细介绍了box-cox方法的原理已经在python中使用box-cox变换的方法。
数据集市与数据仓库的区别
数据集市：按照某一特定部门的数据模型建立的，由于每个部门有自己特定的需求，因此，他们对数据集市的期望也不同。而数据集市则是部门级的，一般只能为某个局部范围内的管理人员服务，因此也称之为部门级数据仓库。独立数据集市的数据子集来源于各生产系统，许多企业在计划实施数据仓库时，往往处于投资方面的考虑，首先建
[超详细高达5000字]一篇带你玩转数据分析与数据可视化
✅作者简介：大家好,我是Philosophy7？让我们一起共同进步吧！🏆📃个人主页：Philosophy7的csdn博客🔥系列专栏：Python程序设计现代方法💖如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博>主哦🤞数据分析和数据可视化一、数据分析⭐前言:1、
数据挖掘(2.4)--数据归约和变换
在数据离散化中也可以引入这种思想，对于一个属性的两个相邻的取值区间，“属性值处于哪一个的区间”与“数据属于哪一个类别”这两个变量的独立性可以表明是否应该合并两个区间。主成分分析(PCA)是一种正交线性变换，它将数据通过正交变换到新的坐标系中,其中第一个分量有最大的方差，第二个分量有第二大的方差，依此
