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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...iversal function object)。Ndarray(下文统一称为数组)是存储单一数据类型的多维数组(同C语言数组直接保存数值),而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。 Numpy和pandas有什么关系呢,numpy是做数据计算,pandas是做数据处理,pandas是在numpy的基...
...拟以及其他。 NumPy包的核心是ndarray对象。它封装了均匀数据类型的n维数组，带有一些在编译过的代码中执行的操作。NumPy数组和Python标准列表有一些重要的差异： NumPy数组在创建时有固定的大小，不像Python列表（可动态增长）...
概述 在Numpy中存在着通用函数和聚合去对数据进行处理,numpy通过向量进行对数据数组的计算,而这些向量主要依靠一些通用函数,而聚合是numpy对面对大量数据时获取描述性统计信息的方法。 numpy的通用函数 1、为什么用numpy的...
前言 numpy对python的意义非凡，在数据分析与机器学习领域为python立下了汗马功劳。现在用python搞数据分析或机器学习经常使用的pandas、matplotlib、sklearn等库，都需要基于numpy构建。毫不夸张地说，没有numpy，python今天在数据分...
...为重要的两个模块，一个是 numpy,一个是 pandas。任何关于数据分析的模块都少不了它们两个。 一、numpy & pandas特点 NumPy（Numeric Python）系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的...
...andas学习（续） #Pandas库是在Numpy库基础上开发的一种数据分析工具 ''' Pandas主要提供了三种数据结构： 1-Series:带标签的一维数组 2-DataFrame：带标签且大小可变得二维表格结构 3-Panel：...
...的源码翻译成了python的版本。后来有朋友用我的实现在大数据量的情况下内存跑崩溃了，仔细去网上一查，才发现了python中的list的实现方式是一种很泛化的面对各种类型的数据结构，这个结构用来做二位数组比numpy中的narrays需...
...d(d0,d1...dn) rand函数根据给定维度生成半开区间[0,1)之间的数据，包含0，不包含1 dn表示每个维度 返回值为指定纬度的numpy.ndarray >>> np.random.rand(3, 3) # shape: 3*3 array([[0.94340617, 0.96183216, 0.88510322], [0.44543261, 0.74930...
...mPy，是NumericalPython的通称，用以性能卓越计算机的应用和数据统计分析的前提包，像数理科学专用工具（pandas）和架构（Scikit-learn）中都采用上了NumPy这个包。 NumPy中的基本数据结构是ndarray或者N维数值数组，在形式上来说，...
...ibrary 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方...
...最近的爬虫学习告一段落，后续补上爬虫的笔记。现在到数据分析部分，先从NumPy开始(环境python-3.6.5) 2019/1/23 NumPy基础 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。包括以下几个功能: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能...
原文：Data types 译者：飞龙 另见 数据类型对象 数组类型和类型之间的转换 NumPy支持的数值类型比Python更多。这一节会讲述所有可用的类型，以及如何改变数组的数据类型。 数据类型 描述 bool_ 以字节存储的布尔值...
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
