数据科学

使用数据来讲述故事这一过程的起点通常与你无关。 数据肯定有其来源。 获取数据并安置到你可以使用的位置所需要投入的努力很可能会超出你的能力范围，尤其是将企业也纳入考虑时。 如今的应用程序和项目可能会很大且复杂，通常需要利用众多人员的技能和知识。 每个人都贡献了独特的才能和专业知识，通力合作并协调任务和…

总有人说PowerBI学习资源太少，不知道去哪里学习，这里就推荐给一个权威的免费学习资源：Microsoft Learn。 Microsoft Learn不仅包含PowerBI，实际上它包含所有Microsoft 产品和服务的技术文档、培训材料、Microsoft 认证和考试课程等等。 网址：https://learn.microsoft.com 打开可以直接学习，不过登录账户后可以体验…

graph TD A[收集和准备数据]–>B[上传数据到AIGC平台] B–>C[请求AIGC进行数据探索] C–>D[执行探索性分析] D–>E[建模] E–>F[验证模型] F–>G[录用模型上线] G–>H[模型迭代和维护] 这里是利用AIGC进行数据分析的完整流程: 收集和准备数据 收集原始数据集合,处理缺失值和异常数据 确认数据探索的…

graph TD A[定义问题] –> B[数据采集和清洗] B –> C[探索性数据分析] C –> D[初步结论] D –> E[数据预处理和特征工程] E –> F[建模选择和训练] F –> G[模型评估和解释] G –> H[结果呈现和报告] subgraph 数据分析流程 C –>|数据可视化| C1[描述性统计] C –>|数据可视化| C2[可视化…

探索性数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是数据分析中的一种非常重要的技术,它利用各种方法对数据集进行初步分析,以便对数据有一个直观的感受和基本的了解。 探索性数据分析是拿到原始数据后，通过技术手段帮助自己更好的理解数据、提取出「好特征」、建立初步模型的过程。 有2种方法来帮助我…

数据分析大纲 数据分析概述 数据分析的概念与意义 数据分析是从大规模的数据中提取有价值的信息的过程。它具有如下的意义: 描述事物的过去,解释事物现状 探索事物之间的关系,找到隐藏的模式 做出预测,评估不同决策的后果 数据分析的基本步骤 数据分析主要包括以下基本步骤: 收集相关数据 准备和清洗数据 分析和可视化数…

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1、图文混排（高级仪表盘）  在仪表盘界面，选择“创建仪表盘”点击“高级仪表盘”，选择插入“文本” （从左至右依次为：图表，标题，文字，图片，视频） 2、图内筛选器  普通筛选器只能在图表分析中使用，而且操作比较复杂。对于频率比较高的筛选操作，或您希望自己或其他用户在仪表盘可以直接进行的筛选操作，可…

初阶图表能满足简单的业务需求。但要想深入洞察用户行为，还需要紧密结合业务实践，用更加专业的图表辅助数据分析。 1、漏斗图  适用场景：漏斗图适用于业务流程多的流程分析。 优势:在网站分析中，通常用于转化率比较，它不仅能展示用户从进入网站到实现购买的最终转化率，还可以展示每个步骤的转化率，能够直观地…

初阶的图表简单易懂，能满足简单的数据分析需求，具体包括趋势、频数、比重、表格等类型。 图表数据分析的前提就是将自己需要呈现的指标，以一定的维度拆分，在坐标系中以可视化的方式呈现出来。 1、指标卡  适用场景：显示某个数据结果&同环比数据。 优势：适用场景很多，很直观告诉看图者数据的最终结果，一…

PPT 可视化数据分析介绍 A、可视化平台 1、FineBI  虽作一个BI工具，但是可视化效果很好，可制作Dashboard。优势在于一旦准备好数据可自助式的随意分析，大数据量的处理性能牛逼。支持多数据源接入；FineBI的移动端可以很方便看到数据的变动和趋势，需求和问题都很快响应；在国内的市场份额还是蛮大的。 2、Tableau…