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如何将Excel工作表中 数据转换 成pandas中dateframe的形式?

如何将Excel工作表中数据转换成pandas中dateframe的形式?
2023-05-05
Pandas是Python数据科学工具包中极其重要的库之一,它提供了许多方便的函数和结构,可以帮助我们快速、高效地处理和分析数据。在实际的数据分析任务中,Excel是一个非常普遍的数据源,并且我们通常需要将Excel中的 ...
利用python将json数据转换为csv格式的方法
2018-05-30
利用python将json数据转换为csv格式的方法 下面小编就为大家分享一篇利用python将json数据转换为csv格式的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 假设.json文件中存储的数据为 ...

SPSS:如何生成个案编码(ID)之 数据转换 及系统变量的使用

SPSS:如何生成个案编码(ID)之数据转换及系统变量的使用
2016-08-15
SPSS:如何生成个案编码(ID)之数据转换及系统变量的使用 如何用SPSS生成个案编码,其目的是在数据操作过程中,可能需要排序等功能,导致无法恢复原状态,因此想在对数据整理前,插入一个顺序编号,以便能够恢复 ...

【CDA干货】Pyplot树状图:层级数据可视化的技术实现与业务应用

【CDA干货】Pyplot树状图:层级数据可视化的技术实现与业务应用
2025-11-17
在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中的决策树模型结果,都需要通过树状图将“父-子”关联关系直观化。matplotlib.pyplot( ...

CDA 数据分析师:从数据分析基本概念到实战落地 —— 构建专业能力的核心框架

CDA 数据分析师:从数据分析基本概念到实战落地 —— 构建专业能力的核心框架
2025-11-12
在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” 的表层。事实上,数据分析是一套包含 “定义、目标、流程、方法” 的完整体系,而CDA( ...

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征:方法、案例与落地指南

【CDA干货】用模型挖掘数据中的隐性特征:方法、案例与落地指南
2025-11-07
在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “隐性特征”—— 它们隐藏在数据关联、行为模式或语义背后,比如 “用户潜在消费偏好” ...

【CDA干货】偏态分布的置信区间:从原理到实战,破解非对称数据的统计推断难题

【CDA干货】偏态分布的置信区间:从原理到实战,破解非对称数据的统计推断难题
2025-10-20
在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集中在几百元)、居民收入水平(高收入群体拉高均值,分布右偏)、产品故障间隔时间(多 ...

【CDA干货】数据清洗如何守住真实性?从方法到落地的保真指南

【CDA干货】数据清洗如何守住真实性?从方法到落地的保真指南
2025-10-17
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含义。现实中,很多数据清洗操作却走向 “失真陷阱”:比如为了 “数据整齐” 删除真实的 ...

【CDA干货】深度解析 INSERT INTO SELECT 底层原理:从执行流程到性能优化

【CDA干货】深度解析 INSERT INTO SELECT 底层原理:从执行流程到性能优化
2025-10-16
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数据插入到另一个表,无需中间文件中转,广泛应用于数据归档、报表生成、分表同步等场景 ...

【CDA干货】正交试验无显著结论?原因、排查与优化策略:让 “无结果” 成为有效指导

【CDA干货】正交试验无显著结论?原因、排查与优化策略:让 “无结果” 成为有效指导
2025-10-10
在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为筛选关键影响因素、优化工艺参数的核心工具。但实际操作中,常出现 “试验结束后,通过 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南
2025-10-09
本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确:何时必须用 t 检验,何时只能用符号秩检验,以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

【CDA干货】球面卷积神经网络(SCNN)

【CDA干货】球面卷积神经网络(SCNN)
2025-09-30
球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通过重构 “卷积核设计、数据采样、特征聚合” 的底层逻辑,让神经网络能够适配球面的非 ...

【CDA干货】深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用

【CDA干货】深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用
2025-09-16
深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “显著” 的核心工具。卡方检验与 t 检验作为两种基础且常用的假设检验方法,常被用于分 ...

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

【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】T 检验在假设检验中的应用与实践

【CDA干货】T 检验在假设检验中的应用与实践
2025-09-08
T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是偶然波动还是来自总体的真实差异”。例如,一种新降压药能否真正降低患者血压?两种教 ...

CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键

CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键
2025-09-03
CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无论是商业决策优化、行业趋势预测,还是公共服务升级,都离不开对数据的深度挖掘与解读 ...

【CDA干货】t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器

【CDA干货】t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器
2025-08-26
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药、两种生产工艺的产品合格率是否有区别、同一群体干预前后的指标是否变化。而 t 检验 ...

CDA 一级:数据分析入门的基石

CDA 一级:数据分析入门的基石
2025-08-12
CDA 一级:数据分析入门的基石​ ​ 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Analyst)认证作为国内权威的数据分析领域认证,为数据分析从业者提供了专业的能力评估和 ...

【CDA干货】正态分布与偏态分布的核心区别解析

【CDA干货】正态分布与偏态分布的核心区别解析
2025-08-07
正态分布与偏态分布的核心区别解析 在统计学中,数据的分布形态是理解数据特征、选择分析方法的基础。正态分布与偏态分布作为两种最常见的分布类型,其差异直接影响着统计推断的逻辑与结论的可靠性。本文将从定义、 ...

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具

【CDA干货】χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具
2025-07-29
χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段。其中,χ² 检验(卡方检验)和 t 检验凭借其在不同数据类型和研究场景中的精准适用 ...

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