Gartner预测，到2025年，企业为了保持竞争力，将更青睐同时掌握分析技能以及其他软技能的数据分析人才。 着数据分析需求的激增，寻找和留住数据分析人才来支持这些计划成为企业一项不小的挑战。因此，您需要制定长期的数据分析人才战略：采用系统的方法，吸引、支持和留住员工。为此，本指南将帮助您设计数据驱动型组织架构，在正确的时间和地点部署正确的技能和能力，从而做出更明智的商业决策，获得更优的商业成果。

2、用 pandas 数据预处理模块将缺失值丢弃处理，删除列 DEWP、TEMP、 3、利用 pandas 库重新读取新的数据集“pm25_data_2010.

6.52 7.29 7.90 9.71 1.4小时 1.1万亿增长到2.9万亿，到2030年将会超过4.6 6.37 8.84 9.16 4.44

<利用Python进行数据分析>的源代码和数据集

Python数据分析与挖掘实战学习笔记-------------Chapter2 主要讲解了运用与数据挖掘相关的几个扩展库进行数据分析与数据的挖掘

太阳能数据工具 用于执行太阳能光伏数据信号常见任务的工具。 这些任务包括查找数据集中的晴天，常用数据转换以及解决时间戳记问题。 这些工具被设计为自动的，几乎不需要用户任何输入。 还包括库以帮助进行数据IO和绘图。 在仅将测量功率作为输入的情况下，此存储库与“存储库之间紧密集成，后者提供了系统输出的“晴空模型”。 有关示例，请参见文件夹。 设置 建议：建立conda环境，提供.yml文件 2021年3月更新 我们建议设置一个新的Python虚拟环境以在其中使用solar-data-tools 。 我们建议使用软件包管理系统，并使用此存储库顶层提供的名为pvi-user.yml的环境配置文件创建环境。 这也将安装statistical-clear-sky软件包。 有关设置Conda环境的其他文档，请参见。 请参阅Conda文档页面“ ”以获取更多信息。 将此项目作为PIP软件包安装

数据挖掘、数据统计、数据库应用甚至练习表格操作均可，CSV格式绿色环保，可转文本可转表格，易于操作，4.2w条数据，来源于生活，更便于统计，更容易发现数据规律（我自己只找过两三个指标）。 数据字段：顾客编号 大类编码 大类名称 中类编码 中类名称 小类编码 小类名称 销售日期 销售月份 商品编码 规格型号 商品类型 单位 销售数量 销售金额 商品单价 是否促销。 数据样例： 0 12 蔬果 1201 蔬菜 120109 其它蔬菜 20150101 201501 DW-1201090311 生鲜 个 8 4 2 否 实际数据四万余条，是整齐的，好看好用，Excel打开也能直接用。

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