数据分析

Mar
29

手把手教你用Python创建SQL数据库!

会写SQL很重要,能高效地查询数据库被认为是数据分析师/科学家最基本的技能之一。但如何在没有数据库的情况下练习数据库查询呢?在今天的文章中,让我们一起来解决这个基本问题,学习如何从零开始创建自己的MySQL数据库。在Python和一些外部库的帮助下,我们创建一个脚本来自动创建并使用随机生成的数据,填充我们的表格。

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Mar
24

冬奥会你看了么?体育界的数据分析应用

数据分析对各行各业的影响正在逐渐深入,新的技术可能会对体育行业产生帮助。比如在一个球队中,教练要怎样找到最有潜力的运动员,需要怎样补充人员来维持球队实力的平衡?通过分析球队最近的表现和趋势,来做出更好的决策,这些都可以根据数据来做一个评判。本文中,我们一起来讨论一下数据分析在体育界的应用。

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Mar
15

六条鲜为人知的SQL技巧,帮你每月省下100小时!

SQL(结构化查询语言 ) 已经存在了几十年。它是一种用于管理关系数据库中保存的数据的编程语言。大多数大公司都在世界各地使用 SQL。数据分析师可以使用 SQL 访问、读取、操作和分析存储在数据库中的数据,并生成有用的见解,推动明智的决策制定过程。在本文中,我将分享六个我经常使用的SQL技巧。

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Mar
14

如何做社交媒体中的情绪分析(Sentiment Analysis)

情绪分析(Sentiment Analysis)是机器学习模型的代表之一,能帮我们理解文本数据的语调,包括正面、负面或中立的语气。捕捉文中的情绪可以帮助公司更好地了解用户的心声 (VOC),甚至可以引导产品开发,从而改进功能。情绪分析通常基于词汇和规则,这意味着该情绪可以标记为正面、负面或中立的单词。本文将介绍基于词汇深度学习的方法。

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Mar
14

一篇文章带你了解——数据分析在体育行业的应用

数据在几乎每个行业都扮演着重要的作用。全球体育产业在不断发展,管理层和团队也越来越乐于利用数据了解他们的竞争优势,体育团队现可以摆脱传统的分析方法,投资于更全面的分析数据,并用这些数据评估竞争对手的表现。本文将帮助你深入了解什么是体育的数据分析,以及利用体育数据分析做出的一系列预测。

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Mar
12

都知道PowerBI和Tableau,那他们有什么主要区别

数据分析时,你可以访问不同来源的数据,研究并分析这些数据,然后从数据中获得见解,从而进行预测,制定相应的业务解决方案。市场上可用的数据可视化工具很多,但很多人不知道应该选择哪个。本文将详细最受欢迎的两个工具—Tableau 和 Power BI ,你可以根据自己的需要和使用情况选择不同的工具。

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Mar
12

Tableau数据可视化,学完就掌握商业分析必备技能了!

数据可视化(Data Visualization)通常是商业分析的案例的最后的一步,可视化的图表更加直观,它可以把故事讲得更生动形象,给自己的项目经理或者同事们看图表会比看数字更清晰。本篇文章就来带你了解如何用Tableau做数据可视化。包括的主要内容有:数据可视化的目的、Tableau的优点、案例分析—Superstore销售分析。

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Mar
01

如何用Tableau做象限分析(Quadrant Analysis)

如果你是数据科学生态系统中的一员,你一定听说过 Gartner 的魔力象限 (Gartner’s Magic Quadrant – MQ)。魔力象限是一系列的报告,包含对几家科技公司的市场研究和分析,也是这个领域最受期待的报告之一。Tableau 是当今业界广泛使用的优秀数据分析和可视化工具。在本文中,我们将学习如何在 Tableau 中创建象限图,深入探讨,并投入运用。

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