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Python数据分析实战:后端数据清洗和API接口调用分析
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绘制各类图形分析数据异常和得出业务结论
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2023-01-12 15:18:44
课时名称
课时知识点
绘制各类图形分析数据异常和得出业务结论
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绘制各类图形分析数据异常和得出业务结论
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kickstarted-analysis:对Kickstarted
数据
进行
分析
以发现趋势
用Excel入门 项目概况 目的
分析
与挑战 基于发布日期的结果
分析
基于目标的结果
分析
遇到的挑战和困难 结果 您可以根据启动日期
得出
关于结果的两个
结论
? 关于基于目标的结果,您可以
得出
什么
结论
? 该
数据
集有哪些局限性? 我们还可以创建其他一些可能的表格和/或
图形
?
我最讨厌哪种
数据
分析
师?这四点全中就可以辞职走人了
一、对
业务
一知半解,
结论
脱离实际 第一个习惯是70%的
数据
分析
师都会有的“习惯”,这点在展示
数据
分析
报告时表现得尤为明显。在汇报
数据
分析
结论
时,只是简单把
数据
分析
结果说了一通,
得出
一些模拟两可的“废话”,并没有联系到实际
业务
,完全不具备可行性,这样的报告参考价值可以说为零。 究其根本原因是这70%的
数据
分析
师对
业务
知识一知半解,自然就无法将
数据
与实际
业务
场景结合起来
分析
,
得出
的
结论
也必然脱离实际。 二、不重视基本功,一味追求各类模型 熟练使用各种
数据
分析
工具,比如Excel、FineBI、Python以及K
Oracle
数据
库 事务,锁,
数据
块之间的联系
1. 课程以Oracle 10g
数据
库为基础,通过实验的方式
得出
相关
数据
,来验证
数据
库内部不同结构之间的联系.2. 课程中的
分析
方法和
得出
的
结论
同样适用于其他的
数据
库版本.3. 通过本课程的学习,可以让同学们以不同的角度更深入的理解Oracle
数据
库,同时对理解其他的关系型
数据
库有非常大的帮助.
kickstarter-analysis:对Kickstarter
数据
进行
分析
以发现趋势
kickstarter
分析
用Excel入门 项目概况 目的
分析
与挑战 基于发布日期的结果
分析
基于目标的结果
分析
遇到的挑战和困难 结果 您可以根据启动日期
得出
关于结果的两个
结论
? 关于基于目标的结果,您可以
得出
什么
结论
? 该
数据
集有哪些局限性? 我们还可以创建其他一些可能的表格和/或
图形
? 对Kickstarter
数据
进行
分析
以发现趋势
折线图的
绘制
及应用
折线图是一种直观、易懂的
数据
可视化工具,通过连接各个
数据
点的线条,展示了
数据
随时间或连续变量的变化趋势。通过折线图的
绘制
和应用,我们可以更好地理解和解释
数据
,进行趋势
分析
、比较
分析
、
异常
检测和预测
分析
等工作。使用Python语言及其强大的
数据
处理和可视化库,如matplotlib,能够轻松实现折线图的
绘制
与
分析
,为
数据
分析
领域提供了有力的支持和工具。首先需要准备好所需的
数据
集,其中包括时间或其他连续变量的取样点和相应的数值。通过对比不同趋势线之间的差异,我们可以揭示出各组
数据
之间的关系,并
得出
相应的
结论
。
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