回答:数据分析的应用几乎是无行业和人群限制的。数据分析的魅力体现在数据的价值和创新的能力，运用数据的能力越来越成为基础的职业技能，因此任何有兴趣和需求的人士都可以进入这个领域。涉及到数据分析学习和工具的选择， 那么久可以从知识和应用的角度入门数据分析的路径。01SQL数据库语言作为数据分析师，我们首先要知道如何获取数据，其中最常用的就是从关系型数据库中取数。因此，你可以不会R，但不能不会SQL。大数据...
hzx
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回答:数据分析工具其实有很多种，对应不同类型的使用者也有各自适合的选择。例如懂数据算法计算机语言的人，可能给他一款，填写算法代码流畅的分析软件就是有效。掌握了数据分析专业技能的人，强大的分析功能能将工作做到事半功倍，不管看着功能多复杂。还有就是我这种非计算机专业出身，非统计学出身，但工作做还需要对大量数据进行分析的人。如果你跟我一样，那么可以看下我的回答。我总结了下，我以前找分析工具的时候，自己先想了几...
邹强
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回答:零基础数据分析对于这个问题，我将拆分为三个方面，行业前景、必备技能以及工作求职。首先，就行业而言，数据分析岗位是工作中最核心的竞争力之一，在互联网下半场，各大企业都进行数字化转型，对数字分析人才的需求也越来越旺，数字分析岗位一般月薪都在10k以上，一线城市在20k-40k左右，其前景还是不可估量的。其次，对于必备技能来说，一般是需要掌握Excel、SPSS，主流SQL语言，能够使用python、R...
Shisui
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回答:谢谢邀请！数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常...
txgcwm
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回答:基础的小伙伴应该该怎么自学数据分析呢？我会从学习方式、学习内容、面试准备这三项内容展开介绍，那么废话不多说，我们直接进入正题。一、学习方式我们可以将学习方式划分为2类：①裸辞学习 ②在职学习一般情况不建议裸辞，因为裸辞的小伙伴在求职的时候会比较被动：心态问题 ，如果长时间找不到工作，要承受很大的心理压力；HR压制 ，这里指HR会压制你的薪资，比如面试官会问，什么时间能到岗，你会很急切的回复说，明天...
Jeffrrey
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...给大家讲解Python事宜，主要是利用Python中的matplotlib去做数据分析表，当我们把数据分析表做出来之后，怎么才能做的够漂亮一些呢？下面就给大家详细解答下。 前言
...视图； 视图分区用instead of，在function中可以RETURN NEW，对数据库操作后有明确的返回，直接分区用before方式，在function中采用RETURN NULL,数据库操作没有返回； 直接分区可以用on conflict对主表insert进行ignore操作，视图分区不能。
...datetime 和 calendar。其中 time 模块更偏向于系统相关的时间数据，最常用的可能就是获取当前时间的秒数 time.time()，此外该模块中的很多方法都是与 C 语言中的时间方法相同的，如果习惯了使用 C 的人可以很方便地继续使用这些方...
... 然后，我们尝试用 React 和 raf 来重构一次 Toggle 动画。在数据上，用中介者模式实现一个简单的单向数据流： const createStoreX = initialX => { let currX = initialX; let listeners = []; return { getX: () => currX, subscribe: li...
...v(C:/Users/think/Desktop/Result.csv,sep=?)#使用?分隔需要保存的数据，如果不写，默认是 替换空值 na_rep: A string representation of a missing value (default ‘’) dt.to_csv(C:/Users/think/Desktop/Result1.csv,na_rep=NA) #确实值保存为...
...*-# @Time : 2021-10-08# @Author : Carl_DJimport pendulum#Toronto的时间dt_Toronto = pendulum.datetime(2021,10,8,tz = America/Toronto)#Vancouver的时间dt_Vancouver = pendulum.datetime(2021,10,8,tz = Ameri...
... 基于以上背景，tecdat研究人员对16年至今的电信用户流失数据进行分析，并建立预测模型，识别出流失概率很高的客户群体，同时找出哪些用户特征（X）对用户流失（Y）会有重大影响。 ▼ ▍数据概览 使用收视服务的...
... 基于以上背景，tecdat研究人员对16年至今的电信用户流失数据进行分析，并建立预测模型，识别出流失概率很高的客户群体，同时找出哪些用户特征（X）对用户流失（Y）会有重大影响。 ▼ ▍数据概览 使用收视服务的...
... 基于以上背景，tecdat研究人员对16年至今的电信用户流失数据进行分析，并建立预测模型，识别出流失概率很高的客户群体，同时找出哪些用户特征（X）对用户流失（Y）会有重大影响。 ▼ ▍数据概览 使用收视服务的...
... 基于以上背景，tecdat研究人员对16年至今的电信用户流失数据进行分析，并建立预测模型，识别出流失概率很高的客户群体，同时找出哪些用户特征（X）对用户流失（Y）会有重大影响。 ▼ ▍数据概览 使用收视服务的...
...互联网生活服务体系有机的串起来，又可以形成自身的大数据进行营销。 一旦企业成功布局O2O，不仅能获得直接的经济效益，而且在未来竞争中也将树立先发制人的优势。 这一点从2015年，欧普、雷士等企业电商业绩的...
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 pandas有一种功能非常强大的方法，它就是accessor，可以将它理解为一种属性接口，通过它可以获得额外的方法。其实这样说还是很笼统，下面我们通过代码和实...
作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 pandas有一种功能非常强大的方法，它就是accessor，可以将它理解为一种属性接口，通过它可以获得额外的方法。其实这样说还是很笼统，下面我们通过代码和实...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
zhigoo
