数据分析思维导图

简介: 数据分析思维导图


1、数据分析步骤地图

2、数据分析基础知识地图

3、数据分析技术知识地图

4、数据分析业务流程

5、数据分析师能力体系

6、数据分析思路体系

7、电商数据分析核心主题

8、数据科学技能书知识地图

9、数据挖掘体系

10、python学习路径

11、线下店铺数据分析

12、小程序数据分析

13、用户分析

14、用户画像法

15、Excel常用公式

16、Excel透视表

17、数据分析图表

18、MySQL

19、统计学

20、回归分析方法

相关文章
|
2月前
|
搜索推荐 小程序 数据挖掘
数据分析思维导图
数据分析思维导图
|
数据挖掘
这个“数据分析思维导图”,小白看了都知道从何下手!
这个“数据分析思维导图”,小白看了都知道从何下手!
这个“数据分析思维导图”,小白看了都知道从何下手!
|
20天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
如何用Python进行数据分析?
【6月更文挑战第13天】如何用Python进行数据分析?
121 66
|
22小时前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析工具有哪些
【7月更文挑战第3天】Python数据分析工具有哪些
7 1
|
22小时前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
Python数据分析中的关键应用有哪些?
【7月更文挑战第3天】Python数据分析中的关键应用有哪些?
4 1
|
7天前
|
数据可视化 数据挖掘 知识图谱
精选:15款顶尖Python知识图谱(关系网络)绘制工具,数据分析的强力助手
这里有15款免费工具推荐:NetworkX(Python基础),Graph-tool(C++速度),Graphviz(可视化库),ipycytoscape(Jupyter集成),ipydagred3,ipySigma(NetworkX + Web),Netwulf(交互式),nxviz(Matplotlib绑定),Py3plex(复杂网络分析),Py4cytoscape(Python+Cytoscape),pydot(Graphviz接口),PyGraphistry(GPU加速),python-igraph,pyvis(交互式图形),SNAP(大规模网络分析)。绘制和理解网络图从未如此简单!
19 0
|
17天前
|
数据采集 数据可视化 数据挖掘
数据挖掘实战:使用Python进行数据分析与可视化
在大数据时代,Python因其强大库支持和易学性成为数据挖掘的首选语言。本文通过一个电商销售数据案例,演示如何使用Python进行数据预处理(如处理缺失值)、分析(如销售额时间趋势)和可视化(如商品类别销售条形图),揭示数据背后的模式。安装`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`后,可以按照提供的代码步骤,从读取CSV到数据探索,体验Python在数据分析中的威力。这只是数据科学的入门,更多高级技术等待发掘。【6月更文挑战第14天】
53 11
|
8天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 数据挖掘
使用Python和大模型进行数据分析和文本生成
Python语言以其简洁和强大的特性,成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。随着大模型(Large Language Models, LLMs)如GPT-4的崛起,我们能够利用这些模型实现诸多复杂任务,从文本生成到智能对话、数据分析等等。在这篇文章中,我将介绍如何用Python连接和使用大模型,并通过示例展示如何在实际项目中应用这些技术。
|
11天前
|
数据采集 机器学习/深度学习 数据可视化
利用Python和Pandas库构建高效的数据分析流程
在数据驱动的时代,数据分析已成为企业决策的关键环节。本文介绍如何利用Python编程语言及其强大的数据分析库Pandas,构建一套高效且可扩展的数据分析流程。与常规的数据分析流程不同,本文不仅涵盖数据加载、清洗、转换等基础步骤,还强调数据可视化、模型探索与评估等高级分析技巧,并通过实际案例展示如何在Python中实现这些步骤,为数据分析师提供一套完整的数据分析解决方案。