数据分析

随着人工智能（AI）的引入，电商平台正在有效利用数据，使必需品的供求达到平衡。出于各种原因，我们都非常熟悉电商平台，并且每天都在使用这些平台。尽管跨国公司使用机器学习算法的方式多种多样，本文中，我们将关注在所有电商平台运营中至关重要的算法，包括时间序列，推荐系统，协同过滤和自然语言处理等等。

数据科学为许多行业带来了新的机遇—— 旅游业也是其中之一。作为一个不断发展的行业，持续增加的消费者需要大量的数据处理。 这也是数据科学算法在旅游业如此重要的原因。 旅游相关的行业，如航空公司、酒店行业、预订和预订网站等，每天都面临着不断扩大的旅游客户群的挑战。本文将为大家讲解数据分析在旅游行业中的应用。

Python 是大多数数据科学和机器学习项目的首选语言，它的语言结构以及面向对象的方法能帮助程序员为各种项目编写清晰、合乎逻辑的代码。 本文主要会讨论dunder-、special- 或 magic 方法，帮助你提升 Python 知识水平，编写更多的优秀代码，给你的伙伴或同事留下深刻印象，并从中获得更多乐趣！

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数据科学家（Data Scientist）和数据分析师（Data Analyst）的工作职责存在许多共同之处，但在日常工作中也存在很大的区别。岗位对教育程度和工作经验的要求一直在改变，对这两个岗位也是如此。本文中，我们将用一些例子说明数据科学家或数据分析师的学习区别，以及他们的共通点和区别所在。

数据可视化（Data Visualization）通过图形，为大家提供视觉感受，让我们清楚地了解信息的含义。 这使得人类思维更自然地理解数据，从而更容易识别大型数据集中的趋势、模式和异常值。在此基础之上，选择正确的图表类型也非常重要。本文将带你了解最常用的几个图表类型，和对应的应用场景。

Google Analytics 服务是一套非常强大且广泛使用的工具。 该平台为网站所有者和营销人员提供了各种见解。 随着产生的数据量增加，分析和理解这些信息可以带来各种好处。 GA能帮助我们做出明智的决策并管理风险、帮助各种组织积极主动地预测他们所服务的人的需求、帮助企业优化流程、突出机会并降低成本。本文将带你了解如何用Google Analytics实现交互。

Microsoft的 Excel是一个功能复杂的工具，同时也是数据分析中的重要工具。对于那些想要成为数据分析师来说，电子表格程序（即Excel）是首要也是必备技能。要正确使用 Excel，你需要全面了解该程序中的函数。本文将介绍 10 个 Excel 函数，通过学习这些函数，你的Excel使用过程将变得更加轻松。通过本文，你将了解 Excel 的基本功能。