第一章 数据分析与可视化概述

简介: 第一章 数据分析与可视化概述

1:选择题

1:Jupyter notebook不具备的功能是

A. Jupyter notebook可以直接生成一份交互式文档

B. Jupyter notebook可以安装Python库

C. Jupyter notebook可以导出HTML文件

D. Jupyter notebook可以将文件分享给他人


2:在Jupyter notebook的命令模式下,要查看所有快捷键应该按下的快捷键是

A. M

B. ESC

C. H

D. A


3:在Jupyter notebook的cell中安装包语句正确的是

A. pip install 包名

B. conda install 包名

C. !pip install 包名

D. !conda install 包名


2:主观题

1:简述数据分析与数据挖掘的区别与联系

差异类型 数据分析- 数据挖掘
定义 描述和探索性分析,评估现状和修正不足 技术性的“米矿”过程,发现未知的模式和规律
侧重点 实际的业务知识 实际的业务知识
技能 统计学、数据库、Excel、可视化等 过硬的数学功底和编程技术-
结果 需结合业务知识解读统计结果 模型或规则


2:简述数据可视化分析的基本过程。

数据可视化分析过程如图所示,包括数据处理、视觉编码和可视化生成。数据处理聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘;视觉编码聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示;可视化生成则聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理。数据可视化分析通过对数据不断地观察、分析从而发现有用的信息模式。

2b1d8a8dfd414c68bd7865af9af3c9ff.png


3:简述Jupyter Notebook的安装及第三方包的安装过程。

(1)在CMD命令窗口中,使用conda命令进行自动下载安装,用法如下:

conda install <包名称列表>   #安装包


conda remove <包名称列表>  #卸载包


conda search<搜索项>       #搜索包


conda list                  #查看所有包


conda update<包名称>       #升级包


(2)在CMD命令窗口中使用pip命令,用法如下:

pip install <包名>            #安装包  


pip install--upgrade <包名>    #更新包


pip uninstall <包名>          #删除包


也可以在Jupyter notebook的cell中运行pip命令执行相应的命令,只需在命令前加“!”,如执行

! pip install 包名 


进行包的安装。


4:简述Jupyter Notebook中编辑模式与命令模式之间的切换方法。

按esc键切换为命令模式,按enter键进入编辑模式

目录
相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 存储 数据可视化
数据分析和可视化
数据分析和可视化
|
7天前
|
数据采集 传感器 数据可视化
利用Python进行数据分析与可视化
【9月更文挑战第11天】在数字化时代,数据已成为企业决策和科学研究的关键。本文将引导读者了解如何使用Python这一强大的工具进行数据分析和可视化,帮助初学者理解数据处理的流程,并掌握基本的可视化技术。通过实际案例,我们将展示如何从原始数据中提取信息,进行清洗、处理,最终以图形方式展现结果,使复杂的数据变得直观易懂。
|
1月前
|
存储 编解码 数据可视化
Visium HD空间数据分析、可视化以及整合 (2)
Visium HD空间数据分析、可视化以及整合 (2)
39 3
Visium HD空间数据分析、可视化以及整合 (2)
|
30天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
"揭秘Visium HD黑科技:空间数据分析大揭秘,可视化与整合的艺术之旅!"
【8月更文挑战第20天】近年来,空间转录组技术,特别是Visium HD技术,因其高分辨率与高通量特性,在单细胞生物学领域受到广泛关注。本文通过Python演示了Visium HD数据的全流程分析:从数据准备(读取表达矩阵和空间坐标)、空间数据分析(计算基因表达统计量)、数据可视化(绘制基因表达热图和空间点分布图),到多样本数据整合,为读者提供了实用的分析指南,助力深入探索空间转录组学的奥秘。
58 4
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 算法
GitHub星标68K!Python数据分析入门手册带你从数据获取到可视化
Python作为一门优秀的编程语言,近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点;二是由于互联网的飞速发展,我们正迎来大数据的时代,而Python 无论是在数据的采集与处理方面,还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用 Python 便捷地开展与数据相关的项目,以很低的学习成本快速完成项目的研究。
|
1月前
|
数据采集 数据可视化 算法
GitHub星标68K!Python数据分析入门手册带你从数据获取到可视化
Python作为一门优秀的编程语言,近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点;二是由于互联网的飞速发展,我们正迎来大数据的时代,而Python 无论是在数据的采集与处理方面,还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用 Python 便捷地开展与数据相关的项目,以很低的学习成本快速完成项目的研究。 今天给小伙伴们分享的这份Python数据分析入门手册本着实用性的目的,着眼于整个数据分析的流程,介绍了从数据采集到可视化的大致流程。
|
1月前
|
数据可视化 数据挖掘 索引
【python】Python马铃薯批发市场交易价格数据分析可视化(源码+数据集)【独一无二】
【python】Python马铃薯批发市场交易价格数据分析可视化(源码+数据集)【独一无二】
|
19天前
|
SQL 数据可视化 数据挖掘
SQL 在数据分析中简直太牛啦!从数据提取到可视化,带你领略强大数据库语言的神奇魅力!
【8月更文挑战第31天】在数据驱动时代,SQL(Structured Query Language)作为强大的数据库查询语言,在数据分析中扮演着关键角色。它不仅能够高效准确地提取所需数据,还能通过丰富的函数和操作符对数据进行清洗与转换,确保其适用于进一步分析。借助 SQL 的聚合、分组及排序功能,用户可以从多角度深入分析数据,为企业决策提供有力支持。尽管 SQL 本身不支持数据可视化,但其查询结果可轻松导出至 Excel、Python、R 等工具中进行可视化处理,帮助用户更直观地理解数据。掌握 SQL 可显著提升数据分析效率,助力挖掘数据价值。
26 0
|
29天前
|
数据可视化 前端开发 JavaScript
Echarts+JS实现数据分析可视化大屏!!附源码!!
Echarts+JS实现数据分析可视化大屏!!附源码!!
|
1月前
|
存储 数据可视化 数据挖掘
Python 3 中使用 pandas 和 Jupyter Notebook 进行数据分析和可视化
Python 3 中使用 pandas 和 Jupyter Notebook 进行数据分析和可视化
32 0

热门文章

最新文章