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在这篇博客中，我们将介绍每个数据专业人士都应该熟悉的零售分析的关键概念。无论你是一个有抱负的数据科学家，数据分析师，从事零售业务，还是只是对购物体验背后的秘密感到好奇，这个指南都适合你。

完成第一个项目可能是数据科学旅程中最重要的里程碑。然而，要知道这项工作的第一步是什么，往往充满了挑战。我在这里要向你灌输的是，事情并不一定是这样的。在本文中，我将与你分享开始第一个项目所需的确切知识。我的目标是消除你对第一个项目可能存在的任何误解，让你有信心尽快开始。这六条基本见解将消除你对项目的忧虑。最后一条有可能改变你整个职业生涯的轨迹。让我们深入了解一下！

入门级数据分析师最常见的数据可视化错误是什么？为了回答这个问题，我评估了100个仪表板(随机选择)Maven Analytics展示，数据分析师从Tableau、Excel、SQL、Power BI或其他平台上传数据分析，作为其作品集的一部分。下面是我寻找的8个错误，它们发生的频率，以及我在此过程中遇到的一些意外情况

本文选自The Algorithmic Bridge，一个旨在弥合人工智能与人类之间差距的教育项目，今天我们一起学习如何应对已经到来的未来。这篇文章是对我们目前所掌握的信息的一个快速概述(分为易于浏览的部分)，以及我对所读内容的第一印象(尚未测试该模型)。在接下来的几天里，我将更深入地了解Gemini可以做什么，它是如何构建的(希望如此)，它是如何工作的，以及它对人工智能的未来意味着什么。

据清理并不像创建漂亮的图表或ML模型那样令人兴奋。但是所有的数据科学家都花费大量时间(而且是相当大的一部分，说实话!)来进行数据清理。没有它，数据科学项目的其他每个阶段都不存在。因此，首先要做基础工作，掌握数据清洗。只有在此之后，你才能学习其他更有趣的数据科学任务。