pandas是数据分析师最常用的工具之一,这篇文章主要给大家介绍了关于python如何利用pandas分析学生期末成绩的相关资料,文中给出了详细的实现方法,需要的朋友可以参考下

Python编程是一种通用的编程语言,开源、灵活、功能强大且易于使用,python最重要的特性之一是其用于数据处理和分析任务的丰富实用程序和库集,这篇文章主要给大家介绍了一些简单且有用的Python数据分析和机器学习代码,需要的朋友

看电影前很多人都喜欢去 『豆瓣』 看影评，所以我爬取44130条 『豆瓣』 的用户观影数据,分析用户之间的关系,电影之间的联系,以及用户和电影之间的隐藏关系,需要的朋友可以参考下

这篇文章主要为大家介绍了MySQL数据分析关于存储引擎的示例讲解，搞懂存储引擎会对大家在数据分析方面有很大的帮助，有需要的朋友可以借鉴参考下

很多所谓的“竞品分析报告”，都只停留在“罗列数据”的阶段，看似调研了很多，但仔细看下去，会发现只是堆砌了一堆“无用“信息，根本不能得到任何真正有价值的核心结论。

大数据问世之后，很多企业把大数据当成解决企业问题良方。尽管大数据同样可依现代科学方法来研究和处理难解问题。

本篇文章要有一定的Python基础,知道列表,字符串,函数等的用法. 文中有非常详细的代码示例,对正在入门python数据分析的小伙伴们很有帮助,需要的朋友可以参考下

许多企业都在收集大量数据并对其进行分析，而通过分析这些数据获得最佳商业价值完全是另一回事。在分析工具上投入巨资的企业可能没有找到方法来确保其努力带来的实际业务价值。发生这种情况可能有多种原因。以下一些方

矩阵分析法，顾名思义，就是用矩阵的方式来分析数据，其中，最有名的就是波士顿矩阵（BCG Matrix，Matrix: Boston Consulting Group）。

其实，“大数据”概念第一次被提出，可以追溯到1998年，一家美国高性能计算公司的科学家，在一次国际会议报告中，用“Big Data”(大数据)来描述数据量增长带来的挑战。

MECE是(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)的缩写，指的是“相互独立，完全穷尽”的分类原则。通过MECE方法对问题进行分类，能做到清晰准确，从而容易找到答案。

即使没有做分析，直观上看这些事件之间也有关系。但是不做分析的话，具体是啥样的关系，很难说清楚。而相关分析，就是找出这种关系的办法。

这篇文章主要介绍了Python数据分析之彩票的历史数据,文中有非常详细的代码示例,对正在学习python的小伙伴们有非常好的帮助,需要的朋友可以参考下

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每种方法都不是万能的，分层分析的缺点，在于：只考虑一个分层指标。虽然简单，但是片面，不能全面说明问题。如果想采用二个指标，可以用矩阵分析法，如果想采用多个指标，可以用DEA模型。

今天继续分享九大数据分析方法系列：矩阵分析法。矩阵分析法是在各路数据分析文章中，出现频率最高的词。甚至有不懂行的小白把它捧到“核心思维”，“底层逻辑”的高度。哈哈，才没有那么神呢。