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DA弯道超车
感受下数据分析师面试时经常会碰到的开放问题（费米问题）
费米问题或费米估算是一个用来做量纲分析，估算和清晰地验证一个假设的估算问题。命名自恩里科·费米。这类问题通常涉及对于只给定有限的已知信息，而似乎是算不出来的量，作出合理的猜测。为什么面试会问这种问题呢？这类问题能把两类人清楚地区分出来。一类是具有文科思维的人，擅长赞叹和模糊想象，它主要依靠的是人的第一反应和直觉，比如小孩天生就会看到的东西进行赞叹。另一种就是具有理科思维的人，擅长通过逻辑推理、分析
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闫粤东
SQL行列转换
使用sql实现行列转换第1步，使用常量列输出目标表的结构select 学号,'课程号0001','课程号0002','课程号0003'from score;第2步，使用case表达式，替换常量列为对应的成绩select 学号,(case 课程号 when '0001' then 成绩 else 0 end) as '课程号0001',(case 课程号 when '0002' then 成绩 el
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CDA117526
十个有用的python包
1. DashDash是用纯Python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据做大屏展示的人。Dash是Flask，Plotly.js和React.js的混合体，示例图如下：2. PillowPillow专门用于处理图像，你可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换，旋转，应用滤镜，显示图像等等。之前的文章有多篇都提到了这个包，例如图片批量加水印、办公自动化等等，只要是需要对图像进行
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Adams小乙
统计学习——中心极限定理
中心极限定理，是指概率论中讨论随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的一类定理。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量近似服从正态分布的条件。它是概率论中最重要的一类定理，有广泛的实际应用背景。在自然界与生产中，一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。中心极限定理就是从数学上证明了这一现象。最早的中心极限定
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Adams小乙
统计学习——卡方分布
为什么从正态总体中抽取出的样本的方差服从卡方分布？若n个相互独立的随机变量ξ₁，ξ₂，...,ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution）。分布在数理统计中具有重要意义。分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的，后来由海尔墨特(Hermert)
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CDA117513
第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野——框架：业务要如何自我审视？--电商指标体系
框架：业务要如何自我审视？--电商指标体系.pdf框架：业务要如何自我审视？--电商指标体系（思维导图）.pdf目录：三大族谱：财务+经营+体验财务指标： 三张表：利润表（收入&费用&利润&毛利率） 资产负债表（2类资产&投资回报率&股权回报率&资产周转率&财务杠杆） 现金流量表（应付账款天数&存货天数&存货
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CDA117513
第3章：实战(一)：数据分析师的宏观视野——格局：如何从外向内看业务的机会和风险？
目录：1.1：行业研究的意义与内涵1.2：如何观察行业：估计规模&三种视角1.3：如何观察行业：四种模式&三种曲线 四种模式： PEST 波士顿矩阵（横轴：规模/现状，纵轴：潜力/前景） 波特五
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CDA持证人阿涛哥
power BI 违反“一表出维度，多表出度量”汇总时可能会出错
视频中老师的图，目的是想说明，多表出维度，结果有可能是错的。强调尽量使用“一表出维度，多表出度量”。这里有两个表，具体有4种筛选操作,视频中说会出错的是第2种筛选操作,使用了多表出维度,结果可能出错。老师强调尽量使用“一表出维度，多表出度量”。第1种，“订单表“ 出维度 销售员ID， 另一表“ 销售人员表“ 出度量 ，汇总方式为 不汇总第2种，订单表出维度 销售员ID， 另一个表出度量 ，汇总方
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CDA117513
第2章：电商数据分析师技法修炼-数据分析入门指南(3)-数据分析能力培养
1.3：能力升华--数据分析能力培养~1.pdf
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CDA101339
请问mysql 运行时出现2013的错误要怎么解决
请问mysql 运行时出现2013的错误要怎么解决，运行的数据量是挺大的，谢谢
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CDA117526
详解Python如何将爬取到的数据分别存储到txt、excel、mysql中！
1. 页面分析我爬取的页面是腾讯体育，链接如下：https://nba.stats.qq.com/player/list.htm观察上图：左边展示的分别是NBA的30支球队，右边就是每只球队对应球员的详细信息。此时思路就很清晰了，我们每点击一支球员，右侧就会出现该球队的球员信息。整个爬虫思路简化如下：① 获取每支球员页面的url；② 利用Python代码获取每个网页中的数据；③ 将获取到的数据，存
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CDA117526
10个有用的Python软件包
1. DashDash是用纯Python构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据做大屏展示的人。Dash是Flask，Plotly.js和React.js的混合体，示例图如下：2. PillowPillow专门用于处理图像，你可以使用该库创建缩略图，在文件格式之间转换，旋转，应用滤镜，显示图像等等。之前的文章有多篇都提到了这个包，例如图片批量加水印、办公自动化等等，只要是需要对图像进行
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CDA117513
Python：电商客户价值RFM划分案例（演练代码）
原文出处：https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.12281897.0.0.77c92b4abI9m56&postId=286067代码摘抄：import pandas as pdimport datetimeimport matplotlib.pyplot as plt获取数据data=pd.read_excel('./工作/
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闫粤东
数据建模流程
1.明确需求（因变量Y）2.数据清洗（重复值，缺失值，异常值，数据编码） 重复值针对行，可能是因为数据来源于多个系统 缺失值：1.删除所在行 2.填补（所在列为连续型数据用均值填补；所在列为分类型数据用分数填补或者直接将缺失值单独做一类） 异常值：错误值 数据治理SQL
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ermutuxia
np.tile函数的用法
In [7]: help(tile)Help on function tile in module numpy:tile(A, reps)Construct an array by repeating A the number of times given by reps.通过对A按照指定要求重复若干次来构建一个数组。这个指定要求通过reps参数来设定。If `reps` has length `
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estherAI
pandas常用方法
一、数据读取 1. pd.read_csv()/df.to_csv()2. pd.read_excel()/df.to_excel()：可以写到具体的sheet 3. pd.read_json()/()df.to_json() 4. pd.read_html()：返回列表形式，列表中数据为数据帧 5. pd.read_clipboard() 6. 数据库读取： import pymysql fro
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estherAI
python写圣诞树
# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-12-26 上午9:32# @Author : Felix Wangimport turtle# 定义圣诞树的绿叶函数def tree(d, s): if d
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CDA117513
Python统计：假设检验（课堂代码&笔记）
假设检验import numpy as npimport pandas as pd调试代码的数据集：dir(datasets)# 加载数据（鸢尾花）from sklearn import datasetsdir(datasets)iris_raw=datasets.load_iris()iris_rawiris_raw.target # target是分类,调出iris_raw.data# arr
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CDA持证人阿涛哥
Excel 制作动态数据透视表
方法： 1.用原始数据建数据透视表 2.去公式--定义名称做：data=OFFSET(源数据!$A$1,0,0,COUNTA(源数据!$A:$A),COUNTA(源数据!$1:$1)) 3.更改透视表数据源为data 4.数据源补充内容放到原表下面，刷新透视表,补充内容就会被更新到透视表中
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CDA117513
python数据清洗案例代码（速查 helpfull!!!）<拉钩网数据探索2>
读取查看文件df = pd.read_csv("lagou-clean.csv") #清洗后的数据df.head(3)df=df.drop(['Unnamed: 0'],axis=1)df.head(3)对薪资这一个特征做一个简单的分析新增列 平均薪资，放在薪资的后面平均薪资为最高薪资和最低薪资的平均值, 比如10k-20k, 平均薪资是 15000df['薪资']=df['薪资'].str.l
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