https://zhuanlan.zhihu.com/p/64414205 前面介绍如何使用DAX生成日期表的时候,使用了VAR,有人留言问这个VAR怎么理解,那么这篇文章就来介绍VAR以及它的用法. VAR是VARIABLE的缩写,意思为变量,任何一个编程语言中,变量都是一个非常重要的基础概念,DAX当然也是一种语言,也有变量这个概念.如果以前学过编程,对这个应该很熟悉:没学过也没有关系,看了本文你就理解了. 我们人都有记忆能力,电脑也有记忆能力,并且比人的记忆能力更强大更稳定,那么如何利用电

http://blog.csdn.net/zwgdft/article/details/53842574 作为系列文章的第四篇,本文将重点探讨数据采集层中的ELK日志系统.日志,指的是后台服务中产生的log信息,通常会输入到不同的文件中,比如Django服务下,一般会有nginx日志和uWSGI日志.这些日志分散地存储在不同的机器上,取决于服务的部署情况了.如果我们依次登录每台机器去查阅日志,显然非常繁琐,效率也很低,而且也没法进行统计和检索.因此,我们需要对日志进行集中化管理,将所有机器上的日

  作为系列文章的第四篇.本文将重点探讨数据採集层中的ELK日志系统.日志.指的是后台服务中产生的log信息,一般会输入到不同的文件里.比方Django服务下,一般会有nginx日志和uWSGI日志. 这些日志分散地存储在不同的机器上,取决于服务的部署情况了.假设我们依次登录每台机器去查阅日志,显然非常繁琐,效率也非常低,并且也没法进行统计和检索. 因此.我们须要对日志进行集中化管理,将全部机器上的日志信息收集.汇总到一起. 完整的日志数据具有非常关键的数据: 信息查找.通过检索日志信息.定位对

1.2 Why Python for Data Analysis?(为什么使用Python做数据分析) 这节我就不进行过多介绍了,Python近几年的发展势头是有目共睹的,尤其是在科学计算,数据处理,AI方面,否则大家也不会来看这本书了. 使用Python的一些优点 Python是一门胶水语言,可以把不同语言整合起来,比如上层代码使用Python编写,底层代码用C,C++等语言实现. 解决了两种语言的问题.以前做研究用一门语言写原型(比如R,SAS),效果好了才会用其他语言去重新实现一遍(比如J

Python 数据分析:让你像写 Sql 语句一样,使用 Pandas 做数据分析 一.加载数据 import pandas as pd import numpy as np url = ('https://raw.github.com/pandas-dev/pandas/master/pandas/tests/data/tips.csv') tips = pd.read_csv(url) output = tips.head() Output: total_bill tip sex smoke

随着企业的迅速发展,企业对数据分析的需求也在不断地凸显,但我们在实际的工作中经常会遇到这样尴尬的情形:擅长数据分析的人不懂业务,擅长业务的人又不了解数据分析.那么怎么让更懂业务逻辑.业务分析需求和痛点的业务人员也能独立完成数据分析工作呢? 目前业务人员难以完成数据分析工作的最大原因是很多业务人员不懂技术.不懂编程.这就可能有人会问了,Excel不是也能做数据分析吗?现实是用Excel来进行数据分析只是简单的分析,看不到整体的问题和矛盾点,数据分析的效果并不好.因此,运用简单易上手的BI工具来进行

之前听朋友吐槽过,他们是上千人的企业,但做数据分析居然还是靠手动上传数据,而且还是用的excel做的.但其实excel并不是企业做数据分析的好工具. 数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程.这一过程也是质量管理体系的支持过程. 在实际工作中,数据分析可帮助企业作出判断,以便采取适当行动.我们先来看看企业数据分析的过程:       既然说到Excel做数据分析,那就先看看excel是如何分析数据的 一般接触信息化和数

你是否还在被以下问题所困扰? 辛苦辛苦地拿到了一堆数据,却不知道从何下手分析? 因为不会统计数据分析伤透脑筋,而打消考博的梦想? 数据分析求助无门,涌现出想要放弃学位的念头? 突然开天眼般的想到了一个好idea,却因为涉及统计数据分析望而却步? 如果你还在经历以上的痛苦,那么,你或许可以花时间了解一下Smartbi这个软件.不管你是营销人员做市场调查,还是数据人员做数据分析,又或者是学术党做论文研究,都离不开这个强大的数据处理分析软件! 一.面向Excel用户的自助分析 Smartbi Exce

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

[声明:如需转载本文,请注明来源] 一.数据说明 启动时间用同一台设备,同一个包进行启动时间的测试,其中三组样本数据(每组100份对比数据)如下: 设备pro-5-1 base_list_1 = [0.944, 0.901, 0.957, 0.911, 1.189, 0.93, 0.94, 0.932, 0.951, 0.911, 0.934, 0.903, 0.922, 0.917, 0.931, 0.962, 0.945, 1.254, 0.918, 0.913, 0.931, 0.935,

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

1. 引言 Pandas是一个开源的Python数据分析库.Pandas把结构化数据分为了三类: Series,1维序列,可视作为没有column名的.只有一个column的DataFrame: DataFrame,同Spark SQL中的DataFrame一样,其概念来自于R语言,为多column并schema化的2维结构化数据,可视作为Series的容器(container): Panel,为3维的结构化数据,可视作为DataFrame的容器: DataFrame较为常见,因此本文主要讨论内

笔者按: 在第5次AI TIME PhD Debate上,笔者邀请了部分国内外语义解析领域的杰出华人学者共话语义解析的过去,现状和未来.本博客为笔者根据视频讨论总结的干货整理.对原视频感兴趣的同学可以直接观看原视频: 传送门.语义解析是个新兴热门的领域,也欢迎读者在本博客下留言分享自己的感悟或问题,笔者会尽可能解答大家的问题. 一直以来是,语义解析(Semantic Parsing) 都是自然语言处理领域一个非常基础且重要的研究问题.通俗来讲,语义解析旨在让计算机学会理解自然语言,并将其翻译成机

"Excel在过去.现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具,无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门,而我却并不在其中了." 作为一个数据分析师,Excel是我入门必备的数据分析工具,虽然上手快,但也给我带了诸多不便,各种复杂问题. 一旦超过10万的数据量.或者函数.逻辑复杂一些,Excel绝对能卡到怀疑人生:想要实现数据的分析和清洗,不得不依靠各种函数和VBA,繁琐程度不亚于任何一门编程语言:业务流转过程中根本没办法保证数据的原貌,拿到手的Excel表不知道修改了多少次....... 相信我

1. 引言 前一篇介绍了Pandas实现简单的SQL操作,本篇中将主要介绍一些相对复杂一点的操作.为了方便后面实操,先给出一份简化版的设备统计数据: 0 android NLL 387546520 2099457911 0 ios NLL 52877990 916421755 1 android 魅族 8995958 120369597 1 android 酷派 9915906 200818172 1 android 三星 16500493 718969514 1 android 小米 2393

本文总结在使用Excel进行数据分析时,最常用的功能和函数. Excel的功能和函数非常多,用进废退,除了学习基本的函数和功能,最重要的是遇到问题可以快速的搜索并解决. 首先Excel可以处理的数据量有大多? 使用Ctrl +  → , Ctrl + ↓可以看到下界为104,8576,右界为24(X)*6(F)*4(D)=576    (Excel 2010版本) 一.数据清理 1)Trim()--空格清理 清除掉字符串两边的空格 2)CONCATENATE()--连接 CONCATENATE函

下面我们来对比一下去年和今年的销量.同比增长情况: 图1. 轿车销量月趋势 图2. SUV销量月趋势 不难看出2月.7月为两个销量低点,而7月销量受天气影响较大,烈日.高温,毫无看车热情,复杂多变的外部环境也影响了消费者信心. 去年7月车市更是不景气:轿车.SUV7同时出现同比负增长,SUV增速急速下滑. 看来中国车市"红利"逐渐消逝,高速增长期进入尾声.SUV对轿车市场的分流和升级效果减弱,高增长姿态也不复存在. 不知道你会选择SUV还是轿车呢?是不是还要考虑选择哪家车企呢?Smar

最近知乎上有个问题火了: 看了高赞的一些答案,最大的感受就是:婚前"泰国.新加坡.印度尼西亚"婚后"玩具.幼儿园.全部都是娃".作为一个适龄青年,也突然对自己结婚后的生活产生了好奇,所以就把我和她的微信聊天记录整理出来. 通过"大数据"分析一下,来看看"婚后"的生活究竟有什么变化? --数据准备-- 自从17年1月份住在一起,生活上,感觉和结了婚也没啥区别.所以,把"15年9月-17年1月"的数据设定为&q

0.R的介绍 R是自由软件,不带不论什么担保.在某些条件下你能够将其自由散布,用'license()'或'licence()'来看散布的具体条件. R是个合作计划.有很多人为之做出了贡献,用'contributors()'来看合作者的具体情况,用'citation()'会告诉你怎样在出版物中正确地引用R或R程序包.用'demo()'来看一些示范程序,用'help()'来阅读在线帮助文件,或用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件. 用'q()'退出R. demo(graphi

1.Numpy import numpy as np np.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan) suppress=True 取消科学记数法 threshold=np.nan 完整输出(没有省略号) 2.Pandas pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x) 用pd.set_option设置display.float_format参数来设置显示的小数位数

怎样删除list中空字符? 最简单的方法:new_list = [ x for x in li if x != '' ] 这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作. 设有DataFrame结果的数据a如下所示: a b c one 4 1 1 two 6 2 0 three 6 1 6 一.查看数据(查看对象的方法对于Series来说同样适用) 1.查看DataFrame前xx行或后xx行a=DataFrame(data);a.head(6)表示显示前6行数据,若head()