python在Mac上做資料分析
第一,先安裝brew
第二,通過brew 安卓python3,pip3會自動安裝
第三,通過pip3安裝pyecharts元件
關於 pyecharts 的 'No coordinate is specified for' 報錯解決
沒有指定座標,原因可能是地名錯誤,刪除或者重新歸類即可。
pyecharts案例:
https://www.cnblogs.com/crazyforever/articles/9569258.html
https://www.jianshu.com/p/c596d353a69e?utm_source=oschina-app
http://www.cnblogs.com/see2802/archive/2018/10/18/9809397.html
官網地址:http://pyecharts.herokuapp.com/pie
相關推薦
python在Mac上做資料分析
第一,先安裝brew 第二,通過brew 安卓python3,pip3會自動安裝 第三,通過pip3安裝pyecharts元件 關於 pyecharts 的 'No coordinate is specified for' 報錯解決 沒有指定座標,原因可能是地名錯誤,刪除或者重新歸類即
做資料分析,Python和R究竟哪個更強?
作者: Enoch Kan編譯: Mika本文為 CDA 資料分析師原創作品,轉載需授權 幾十年來,研究人員和開發人員一直在爭論,進行資料科學和資料分析,Python和R語言哪種才是更好的選擇。近年來,資料科學在生物技術、金融和社交媒體等多個行業迅速發展。資料科學的重要性不僅
1.2 Why Python for Data Analysis(為什麼使用Python做資料分析)
1.2 Why Python for Data Analysis?(為什麼使用Python做資料分析) 這節我就不進行過多介紹了,Python近幾年的發展勢頭是有目共睹的,尤其是在科學計算,資料處理,AI方面,否則大家也不會來看這本書了。 使用Python的一些優點 Python是一門膠
Python Pandas 做資料分析之玩轉 Excel 報表分析
Python Pandas 是大資料分析的基礎,這裡將分享和Excel報表相關的分析技巧,都是工作中的實戰內容。 本場 Chat 主要內容: Excel、CSV 資料的讀、寫、儲存; DataFrame 的 Index、Columns 相關操作; loc、iloc、XS 和 Mul
市場調研中如何做資料分析?
歡迎訪問網易雲社群,瞭解更多網易技術產品運營經驗。 市場調研是一個系統的具有邏輯的行為,其中的資料分析更是佔據了市場調研的工作量中的一大部分,對於市場調研的必要性和目的性,前面說得很清楚,不做搬運了,在這裡需要補充強調說明一點:就是調研資料的視覺化! 調研結束了,資料也分析了,但是怎麼樣才能讓老闆看著明白
使用Python做資料分析的優點是什麼?
最近幾年,大資料的發展程度越來越明顯,很多企業由於使用了大資料分析使得企業朝著更好的方向發展,這就導致的資料分析行業的人才開始稀缺起來,對於資料分析這個工作中,是需要學會一些程式語言的,比如MATLAB,Python,Java等語言。對於初學者來說,Python是一個不錯的語言,Python語言簡單易懂,
如何進入悶聲發大財的傳統企業做資料分析工作,幫助企業做數字轉型?
本文轉自知乎 作者:空白白白白 ————————————————————————————————————————————————————— 經常有小夥伴會問我:什麼叫資料治理?什麼又叫做企業數字轉型? 資料治理:早在十年前各大諮詢公司就已經提供了資料治理的服務,其面向的物件主要是傳統
做資料分析需要“搞”人?
本文轉自知乎 作者:空白白白白 ————————————————————————————————————————————————————— 資料分析真正要能夠開花結果,關鍵還是在一個字-“人”上。今天我們就來聊聊怎麼搞定資料分析中的“人”。 第一個“人”,搞定公司的管理層。 讓一
做資料分析和視覺化如何獲取大量科學的資料?
這個問題首先呢你需要…科學上網。 國內我暫時還沒發現好一點的資料來源。 主要是國外的,做資料分析和視覺化這一方面我們都知道最重要也是最基本的就是資料了,其次才有那一系列的分析、視覺化方法。 如何做資料分
創業公司做資料分析(四)ELK日誌系統
作為系列文章的第四篇,本文將重點探討資料採集層中的ELK日誌系統。日誌,指的是後臺服務中產生的log資訊,通常會輸入到不同的檔案中,比如Django服務下,一般會有nginx日誌和uWSGI日誌。這些日誌分散地儲存在不同的機器上,取決於服務的部署情況了。如果
創業公司做資料分析(一)開篇
瞭解“認知心理學”的朋友應該知道:人類對事物的認知,總是由淺入深。然而,每個人思考的深度千差萬別,關鍵在於思考的方式。通過提問三部曲:WHAT->HOW->WHY,可以幫助我們一步步地從事物的表象深入到事物的本質。比如學習一個新的技術框架,需要逐步
創業公司做資料分析(二)運營資料系統
作為系列文章的第二篇,本文將首先來探討應用層中的運營資料系統,因為運營資料幾乎是所有網際網路創業公司開始做資料的起點,也是早期資料服務的主要物件。本文將著重回顧下我們做了哪些工作、遇到過哪些問題、如何解決並實現了相應的功能。 早期資料服務 產品上
創業公司做資料分析(三)使用者行為資料採集系統
作為系列文章的第三篇,本文將重點探討資料採集層中的使用者行為資料採集系統。這裡的使用者行為,指的是使用者與產品UI的互動行為,主要表現在Android App、IOS App與Web頁面上。這些互動行為,有的會與後端服務通訊,有的僅僅引起前端UI的變化,但是
創業公司做資料分析(六)資料倉庫的建設
作為系列文章的第六篇,本文將重點探討資料處理層中資料倉庫的建設。在第二篇運營資料系統一文,有提到早期的資料服務中存在不少問題,雖然在做運營Dashboard系統時,對後臺資料服務進行了梳理,構建了資料處理的底層公共庫等,但是仍然存在一些問題: 中間資料流
創業公司做資料分析(五)微信分享追蹤系統
作為系列文章的第五篇,本文重點探討資料採集層中的微信分享追蹤系統。微信分享,早已成為移動網際網路運營的主要方向之一,以Web H5頁面(下面稱之為微信海報)為載體,利用微信龐大的好友關係進行傳播,實現宣傳、拉新等營銷目的。以下圖為例,假設有一個海報被分享到了
有了資料,需要一些思路。應該從哪開始做資料分析?
「有了資料。我需要一些思路。應該從哪開始?」 這是個常見的問題。新手資料科學家、資料分析師,以及剛剛接觸資料科學的管理人員,通常有這樣的疑問。 他們的老闆都在承受著壓力,得證明花在系統上去收集、儲存及組織資料的錢是有回報的,更不用說還有那些花在資料科學家身上的錢。
聽說你立志要做資料分析,不如先聽聽老司機的建議?
每年總有很多人,懷揣著對世界的一知半解、滿腔似火的熱情、還有對美好生活的嚮往,走出象牙塔,投身社會。 世界很大,誘惑很多。對於未來,甚至在工作多年後,他們仍然沒有清晰的方向,或者缺乏獨立、深度的思考。 方向很重要,而人生很短暫。往哪裡走,怎麼走,再怎麼也得花點時間思
書單 | 做資料分析不得不看的書有哪些?
學習這種實踐性很強的技術,只看書其實是一件信噪比非常低的事情。在 DataCastle 的另一篇文章中,詳細給出了一個快速入門資料分析師的學習路徑,如果你有興趣,可以看看:如何快速成為資料分析師 當然,讀書也有讀書的學習方法,推薦的書不多,但保證每一本都值得看,更重要的是,
利用python做資料分析(六)-reindex
DataFrame.reindex(index=None, columns=None, **kwargs) reindex 函式的引數 引數 說明 method 插值填充方法 fill_value 引入的缺失資料值
Python 利用 pyecharts 做資料分析繪圖
柱狀圖 from pyecharts import Bar bar = Bar("柱狀圖") bar.add("服裝", ["襯衫", "羊毛衫", "雪紡衫", "褲子", "高跟鞋", "襪子"], [5, 20, 36, 10, 75, 90]) bar.add("鞋子", ["的