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MySQL开窗函数(秒懂!!赞~)

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2022-04-02

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python 办公自动化--如何将1000张Excel合并成1张表?

附件文件:products_data.zip案例一:如何将 products_data.zip中的一千张表合并为一张表?代码演>>>## 导入工具包import pandas as pdimport os## 新建空的列表,来装所有的列表df_list = []## 循环读取Excelfor i in os.listdir('./products_data'): # 注意,这里的'./produc

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2022-03-31

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python 办公自动化--如何将1张Excel表拆成1000张表?

附件文件:产品销售情况数据.xlsxsample_data.xlsx案例一(产品销售情况数据.xlsx):如何将“产品销售情况数据表”中每个产品的信息提取出来,成为一张单独的表?在Python中进行代码演练>>>导出一千张表(一千个产品)在同个目录文件夹下(操作的时候注意自己新建一个指定文件夹,以防文件数量过多,不好删除)## 导入工具包import pandas as pd## 读取 Excel

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2022-03-31

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Python基础精华笔记(价值10W的快速复习资料!!!)

Python基础(精华笔记).pdf

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2022-03-31

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python统计学部分理论知识:【参数估计+假设检验】笔记+公式(徐杨老师)

CDA发文python统计学部分理论知识:笔记+公式(徐杨老师).pdf

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2022-03-12

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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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2022-03-08

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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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2022-03-08

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第2章:电商数据分析师技法修炼-一切分析之基础-需求理解&分析

需求理解&分析.pdf

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2022-03-08

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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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2022-03-05

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第2章:电商数据分析师技法修炼-数据分析入门指南(2)-业务实践-三大典型场景实践分析框架

1.2:业务实践--三大典型场景~1.pdf

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2022-03-05

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第2章:电商数据分析师技法修炼-数据分析入门指南(1)-系统方法--数据分析入门指南

1.1:系统方法--数据分析入门指南.pdf

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2022-03-05

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电商商业/数据分析师:从数据比赛入门到商业分析实践

课时02 从数据比赛入门到商业分析实践~1.pdf

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2022-03-05

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电商商业/数据分析师:数据分析师面试都考察什么?

课时01 网易商业分析师面试都在面什么.pdf

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2022-03-05

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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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2022-03-04

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可视化展示:图表制作思维指南

图表制作思维指南

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2022-03-04

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跨境电商行业数据分析案例:亚马逊广告分析

目录:1、业务知识2、案例讲解正文:1、业务知识2、案例分析(1)案例背景亚马逊会员活动分析,通过对物流数据的分析定位到问题并制定解决方案。亚马逊广告分析,通过对历史数据的拆解找到适合的产品进行广告投放和优化,广告优化的核心在于关键词和出价。(2)整体分析思路

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2022-03-04

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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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2022-02-27

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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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2022-02-26

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tableau 学习资料(墙裂推荐!!!凸^-^凸 )

网站(博文):https://www.edureka.co/blog/tableau-tutorial/视频(需翻墙):https://www.youtube.com/watch?v=aHaOIvR00So&t=18s

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2022-02-23

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python数据清洗案例代码(速查 helpfull!!!)<拉钩网数据分析1>

导入查看数据df=pd.read_csv('lagou1.csv')df.head(3)查看数据df.shapedf.info()缺失值处理提取出公司名称缺失的行,并删除该行df[df['公司名称'].isnull()]df.dropna(subset=['公司名称'],axis=0,inplace=True)提取出公司地点有缺失的行, 并且删除这些行df[df['公司地点'].isnull()]

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2022-02-23

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