【CDA干货】Pandas quoting 详解：掌控文本文件读写中的引号规则，避免数据解析陷阱

2025-09-28

在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时，“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号（如 “北京，朝阳”）、嵌套引号（如 “他说："明天加班"”）时，若未正确配置引号处理规则，Pan ...

【CDA干货】Python 提取 TIF 中地名的完整指南

2025-09-17

Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确：TIF 中的地名有哪两种存在形式？ 在开始提取前，需先判断 TIF 文件的类型 —— 这直接决定了后续的技术方案。两种核心形式的差异如下： 地名存在形式 适用 TIF 类 ...

【CDA干货】解决 pd.read\_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题

2025-09-12

解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题，我将从问题根源切入，先解析科学计数法的触发机制，再系统拆解pd.read_csv参数配置、 ...

【CDA干货】数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径

2025-08-29

数据清洗工具全景指南：从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中，“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道关卡”—— 据 Gartner 统计，数据分析师约 60% 的时间消耗在清洗脏数据（如缺失值、异 ...

企业名称：中电金信 招聘岗位： python开发工程师 14-17K （数据分析岗位招聘信息）

2025-08-25

中电金信 python开发工程师 14-17K 岗位职责： python数据开发相关工作 岗位要求： 1. 参与基金分析项目中的数据清洗、报表自动化等数据处理工作，保障数据质量与性能； 2. 编写高质量、可维护、可测试的代 ...

企业名称：中电金信 招聘岗位： python开发工程师 14-17K （数据分析岗位招聘信息）

2025-08-22

python数据开发相关工作 岗位要求： 1. 参与基金分析项目中的数据清洗、报表自动化等数据处理工作，保障数据质量与性能； 2. 编写高质量、可维护、可测试的代码，持续优化系统性能和稳定性。 岗位要求： 1. Python数 ...

描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用

2025-08-22

描述性统计：CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位：CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师认证体系中，描述性统计是贯穿初级到中级认证的核心模块，占比约 15%。 ...

【CDA干货】PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析

2025-08-20

PyTorch 矩阵运算加速库：从原理到实践的全面解析 在深度学习领域，矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络（CNN）中的卷积操作（本质是 im2col 变换后的矩阵乘法），还是 Transformer 模型中的注意力计算， ...

【CDA干货】用 Python 开启数据分析之旅：从基础到实践的完整指南

2025-07-29

用 Python 开启数据分析之旅：从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代，数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Python 凭借其丰富的库生态、简洁的语法和强大的扩展性，成为数据分析领域的首选工具之一 ...

企业名称：上海信飞企业管理中心（有限合伙） 贷后策略分析师

2025-03-21

岗位职责： 1、对于风险逾期率与回收率的波动分析，形成体系化的分析框架和分析资产。 2、负责逾期各阶段的案件量测算，人力预估与目标制定，拆分清楚各客群结构占比，管理全年的经营计划和KPI目标。 3、与业务、模 ...

【教程】30000字长文，手把手教你用Python实现统计学

2025-02-27

1.统计学简介 听说你已经被统计学劝退，被Python唬住……先别着急划走，看完这篇再说！ 先说结论，大多数情况下的学不会都不是知识本身难，而是被知识的传播者劝退的。 比如大佬们授课，虽逻辑严谨、思维缜密，但你 ...

【干货】指标波动归因分析：数据背后的故事

2025-02-25

在当今这个数据驱动的时代，几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中，指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是电商的销售额、金融市场的股价变动，还是医疗健康领域的患者数据变化，数据指标的波动 ...

【干货】半监督学习（下）Label Spreading

2025-02-05

当我们只有非常少量的已标记数据，同时有大量未标记数据点时，可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中，基于图算法的半监督学习有Label Propagation和Label Spreading两种。他们的主要区别是第二种方法带有正则 ...

【干货】用半监督学习方法处理标签（上）Label Propagation

2025-02-04

考虑一种棘手的情况：训练数据中大部分样本没有标签。此时，我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额外的未标记数据，更好地捕捉数据分布的潜在形状，并在新样本上的泛化能力更强。当我们 ...

数据分析师学习Python的必要性

2024-12-09

在当今数据驱动的世界中，数据分析师的角色变得至关重要。学习Python作为一种强大的编程语言对于数据分析师而言具有巨大的价值和必要性。让我们一起探讨为什么Python成为了数据分析领域的宠儿，以及学习Python如何可 ...

Python实现无序多分类logistic回归的实例

2024-12-06

在处理多分类问题时，无序多分类Logistic回归是一种强大的统计方法，特别适用于具有多个无序类别的情况。通过以下Python示例，我们将演示如何有效实现这一方法，以及评估模型性能。 无序多分类Logistic回归广泛应用 ...

数据分析常用函数公式汇总，Excel与Python必备技巧

2024-11-27

数据分析中常用的Excel与Python函数公式涵盖了广泛的应用场景。掌握这些基础和高级技巧对于成为一名优秀的数据分析师至关重要。无论是在处理大型数据集还是进行复杂分析时，正确使用这些函数和方法可以提高工作效率 ...

利用python进行数据分析

2024-11-20

数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔符、编码等参数。 对于网络数据，可使用pandas-datareader库获取数据。 数据预处理 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 9 Pandas 文本数据

2024-11-29

《Python数据分析极简入门》 第3节 9 Pandas 文本数据 import pandas as pd 1、cat() 拼接字符串 d = pd.DataFrame(['a', 'b', 'c'],columns = ['A'])d .datafr ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形

2024-11-26

《Python数据分析极简入门》 第2节 8-1 Pandas 数据重塑 - 数据变形 数据重塑(Reshaping) 数据重塑，顾名思义就是给数据做各种变形，主要有以下几种： df.pivot 数据变形df.pivot_table 数据透视表df.stack/unstack ...