Blog

在介绍Tabpy之前，首先我们要了解为什么要使用Tabpy？机器学习和数据科学彻底改变了分析世界。数据科学家们希望利用ML的功能来增强其传统的BI报告，并利用人工智能、机器学习和数据科学的力量做出更好的业务决策。这就是Tableau引入Tabpy的原因。

一般来说，作为BIE，你需要处理数据、识别数据、分析数据并提供数据驱动的见解。更具体地说，本文会讲到亚马逊BIE最有可能做的四种工作。

作为数据分析人员，不管是数据科学家、商业分析师、数据分析师，在这里面的角色是什么？具体做什么？概括为3点就是数据收集，报告和分析。其中最主要的工作是收集和分析数据。在整个供应链中数据的收集是非常重要的，因为之前很多数据是不收集的，可能只关心大量数据，而对每个客户和每个订单的细分数据不是特别在意，但现在越来越多地把这些数据收集起来。

科技行业可能正处于困境，但总体而言，美国求职者仍有很大的议价能力。根据美国劳工统计局的数据，4月份美国雇主增加了42.8万个工作岗位，超过了预期。平均时薪也在继续增长(但仍低于通货膨胀的速度)。

回归系数本身并不能告诉你需要知道什么。逻辑回归总是因其可解释性而受到称赞，但在实践中经常被误解。在这些情况下，通常假设逻辑回归模型中的系数与多元线性回归模型中的系数的工作方式相同。但事实并非如此。本文我们将详细了解逻辑回归的正确解释以及影响特征效果的机制。

凭借其谷歌云，谷歌可能落后于AWS和Azure，但在数据分析方面它与领导者并驾齐驱。因此，谷歌现在希望通过其旗舰BigQuery提供独立于云和平台的数据分析，这是合乎逻辑的，因为你使用哪种云存储并不重要。

编码最佳实践中有太多行业术语和规则，它令人困惑，重复乏味（来自KISS和 DRY原则的讽刺），我怀疑是否会在实践中有效，因为它们毕竟是理论上的。本文旨在提供一个速成课程，总结良好的编码标准、编码最佳实践、不同的代码异味和设计模式，并以3个编写干净代码的实用技巧结束。

层次数据是一种常见的数据结构，因此了解如何对其进行可视化非常重要。由于需要维护层次关系，它的可视化技术与其他数据结构不同。本文将展示六种类型的可视化。