阿里云大数据分析师模拟题300题,覆盖率80%以上知识点
2023-02-01 10:34:32 19.37MB 阿里云认证
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数据分析管理办法(制度范本、DOC格式)具有很重要的作用,一份合理的制度能够提供团队的凝聚力与向上力...该文档为数据分析管理办法(制度范本、DOC格式),是一份很不错的参考资料,具有较高参考价值,感兴趣的可以下载看看
2023-01-30 16:22:59 7KB
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ProteoWizard库和工具是一组模块化且可扩展的开源,跨平台工具和软件库,可促进蛋白质组学数据分析。 这些库通过提供一个健壮的,可插拔的开发框架来实现快速的工具创建,该框架可简化和统一数据文件的访问,并执行标准化学分析和LCMS数据集计算。 核心代码和库受Apache开源许可; 供应商库受各种特定于供应商的许可的约束。 产品特点 HUPO-PSI mzML标准质谱数据格式的参考实现 支持HUPO-PSI mzIdentML 1.1标准质谱分析格式 支持直接从许多供应商原始数据格式中读取(在Windows上) 现代C ++技术和设计原理 具有本机编译器的跨平台(Windows上的MSVC,Linux上的gcc,OSX上的darwin) 模块化设计,可测试性和可扩展性 快速开发数据分析工具的框架 适用于学术和商业项目的开源许可证(Apache v2) 正式建造状态 操作系统 状态
2023-01-30 10:30:15 914.55MB C#
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该资源为综合项目实战_Python数据分析:豆瓣电影分析系统的一个完整项目 ——基于爬虫、Panads、MatplotLib、PyEcharts。 1)资源涵盖了python爬虫,爬虫抓取的内容为豆瓣top250网页数据,使用的库位urlrequest以及BeautifulSoup,以及在爬虫过程中使用了代理池的方式进行。(py文件) 2)资源涵盖了数据清洗,数据查重、数据分析,含电影排名分析,上榜次数统计分析,可视化数据分析maplotLib版,以及电影电影标签热度词云统计-可视化分析,以及可视化数据分析(PyEcharts版)(整理于ipynb文件) 该资源为数据分析师的一个完整进阶项目,包含从数据采集(数据爬虫),数据清洗,数据分析,数据的可视化展示以及数据结论等。适合想学习完整项目以及进阶数据分析师的同学们学习。
2023-01-29 10:34:17 883KB 爬虫 pandas matplotlib pyecharts
Python Data Science Handbook[美]Jake VanderPlas【高清版】,PDF
2023-01-22 21:53:45 18.44MB python 数据分析 数据科学 数据处理
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数据分析⾏业前景 1.1. 蓬勃发展的趋势 从20世纪90年代起,欧美国家开始⼤量培养数据分析师,直到现在,对数据分析师的需求仍然长盛不衰,⽽且还有扩展之势。 对于中国数据分析⾏业前景和特点,⼀⾯⽹络创始⼈何明科指出: ⼀是:市场巨⼤,许多企业(⽆论是互联⽹的新锐还是传统的企业)都在讨论这个,也有实际的需求并愿意为此付钱,但是⽐较零碎尚不系 统化。⽬前对数据需求最强烈的⾏业依次是:⾦融机构(从基⾦到银⾏到保险公司到P2P公司),以⼴告投放及电商为代表的互联⽹企业 等; ⼆是:尚没出现平台级公司的模式(这或许往往是⼤市场或者⼤机会出现之前的混沌期); 三是:企业技术外包的氛围在国内尚没完全形成,对于⼀些有能⼒的技术公司,如果数据需求强烈的话,考虑到⾃⾝能⼒的健全以及数据安 全性,往往不会外包或者采⽤外部模块,⽽倾向于⾃建这块业务; 四是:未来BAT及京东、58和滴滴打车等企业,凭借其⾃⾝产⽣的海量数据,必然是数据领域的⼤玩家。但是整个⾏业很⼤⽽且需求旺 盛,即使没有留给创业公司出现平台级巨型企业的机会,也将留出各种各样的细分市场机会让⼤家可以获得⾃⼰的领地。 1.2. 数据分析师的职业要求 懂业务:从事数据分析⼯作的前提就是需要懂业务,即熟悉⾏业知识、公司业务及流程,最好有⾃⼰独特见解,若脱离⾏业认知和公司业务 背景,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太⼤的实⽤价值。 从另外⼀个⾓度来说,懂业务也是数据敏感的体现。不懂业务的数据分析师,看到的只是⼀个个数字;懂业务的数据分析师,则看到的不仅仅 是数字,他明⽩数字代表什么意义,知道数字是⼤了还是⼩了,⼼中有数,这才是真正意义的数据敏感性。 懂管理:⼀⽅⾯是搭建数据分析框架的要求,⽐如数据分析第⼀步确定分析思路就需要⽤到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理 理论,那你如何指导数据分析框架的搭建,以及开展后续的数据分析呢? 懂管理另⼀⽅⾯的作⽤是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议,如果没有管理理论的⽀撑,就难以确保分析建议的有效性。 懂分析:是指掌握数据分析的基本原理与⼀些有效的数据分析⽅法,并能灵活运⽤到实践⼯作中,以便有效地开展数据分析。 懂⼯具:是指掌握数据分析相关的常⽤⼯具。数据分析⼯具就是实现数据分析⽅法理论的⼯具,⾯对越来越庞⼤的数据,依靠计算器进⾏分 析是不现实的,必须利⽤强⼤的数据分析⼯具完成数据分析⼯作。 同样,应该根据研究的问题选择合适的⼯具,只要能解决问题的⼯具就是好⼯具。 懂设计:是指运⽤图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果⼀⽬了然。图表的设计是门⼤学问,如图形的选择、版式的设计、颜⾊ 的搭配等,都需要掌握⼀定的设计原则。
2023-01-17 15:41:44 201KB 文档资料
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_基于文本挖掘的数据分析岗位人才需求分析.caj
2023-01-16 11:07:49 3.43MB
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传统的防窃漏电方法主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。但这种方法对人的依赖性太强,抓窃查漏的目标不明确。目前很多供电局主要通过营销稽查人员、用电检查人员和计量工作人员利用计量异常报警功能和电能量数据查询功能开展用户用电情况的在线监控工作,通过采集电量异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线损异常等信息,建立数据分析模型,来实时监测窃漏电情况和发现计量装置的故障。根据报警事件发生前后客户计量点有关的电流、电压、负荷数据情况等,构建基于指标加权的用电异常分析模型,实现检查客户是否存在窃电、违章用电及计量装置故障等。
2023-01-15 15:35:18 1.12MB 数据挖掘 大数据 Rapidminer
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基于Spark的分布式大数据分析算法研究
2023-01-15 03:16:25 422KB 研究论文
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Excel数数字看板55+套,数据分析模板,数据分析可视化图表,使用于各个行业,汇报演示。数字驾驶舱: 财务年终报表数据化可视板块、销售活动数据可视化动态看板、人力资源动态可视化看板、融资及资金用途数据可视化看板、工资预算可视化看板、设备运维看板、销售员业绩可视化看板、回款可视化、预算可视化等各种可视化看板
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