数据分析

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助力用户增长数据可视化分析：天玑个性化数据大盘01#引言天玑作为用户增长种草和买量业务的核心平台，数据在策略制定、用户洞察，优化调整等方面起到了关键作用。如何在平台上实现高效的数据可视化展现，方便业务快速追踪数据变化，成为了一项重要任务。平台通过汇总各媒体平台发布的短视频数据和业务平台数据，从多个维度进行数据分析和可视化展现。业务人员通过数据看板了解种草和买量的业务情况，从而通过数据驱动提高业务效率。随着业务不断发展，对数据可视化报表的需求也变得愈加复杂且个性化。下文将详细探讨天玑数据可视化功能的发展变化。

想你依然心痛

Spark大数据分析与实战笔记（第四章 Spark SQL结构化数据文件处理-04）一个人若想拥有聪明才智，便需要不断地学习积累。在很多情况下，开发工程师并不了解Scala语言，也不了解Spark常用API，但又非常想要使用Spark框架提供的强大的数据分析能力。Spark的开发工程师们考虑到了这个问题，利用SQL语言的语法简洁、学习门槛低以及在编程语言普及程度和流行程度高等诸多优势，从而开发了Spark SQL模块，通过Spark SQL，开发人员能够通过使用SQL语句，实现对结构化数据的处理。本章将针对Spark SQL的基本原理、使用方式进行详细讲解。

PowerBi中AVERAGEX和AVERAGE有什么不同？AVERAGE 和 AVERAGEX 都是 DAX 中用于求平均值的函数，但它们的用法和适用场景是有明显区别的，下面我们来详细对比一下：

BI工具革命派vs传统强者：DataFocus.ai与Tableau的终极对决1. 摘要DataFocus.ai 作为新一代商业智能工具，强调基于搜索的分析方式，旨在让业务用户能够轻松进行数据探索。该平台集成了数据仓库，并侧重于赋能非技术人员进行自助式分析。其核心理念是通过自然语言处理技术简化数据分析流程，从而颠覆传统的拖拽式 BI 工具。

『Plotly实战指南』--雷达图绘制与应用在数据分析和可视化领域，雷达图是一种适用于多维数据的可视化、综合评估和决策支持的工具。雷达图通过将数据点沿多个轴分布，并通过多边形面积或线条连接来展示数据的多维度特征，能够直观地呈现数据在各个维度上的表现，帮助我们快速识别优势和劣势，从而做出更明智的决策。

派可数据BI可视化

数据中台、BI业务访谈（二）：组织架构梳理的坑这是数据中台、BI业务访谈系列的第二篇文章，在上一篇文章中，我重点介绍了在给企业的业务部门、高层管理做业务访谈之前我们要做好行业、业务知识的功课。做好这些功课之后，就到了实际的访谈环节了。

绘图与数据可视化数据可视化是以图示或图形格式表示的数据，它是一种以视觉表现形式快速、直观地传达信息的方法。相比文字来说，人类大脑对图像的敏感性更高，因此通过数据可视化可以更高效地反映数据基本情况以及数据背后蕴含的规律，从而让用户能够快速、准确地理解所要表达的信息，提高沟通效率。

岁月如歌，青春不败

CMIP6数据分析与可视化、降尺度技术与气候变化的区域影响、极端气候分析当前的CMIP6计划相较于前代模型，在空间分辨率、物理过程表达和地球系统组件耦合等方面均有显著提升。一：气候变化研究的AI新视角

Python Orange：托拉拽玩转机器学习、数据挖掘！相比写代码做数据挖掘，Python Orange简直是懒人和新手的救星！传统编程得敲一行行代码，调库、debug 累得要死，而Orange靠拖拽就能搞定数据导入、清洗、可视化、建模、评估和无监督学习，支持跨Windows、Mac、Linux平台随意用，省时省力还直观。

[特殊字符] 第十四讲 | 空间异质性检验与地统计局部指标（LISA）应用📌 关键词：空间异质性、LISA、局部Moran's I、空间聚集、冷热点分析、GeoDa、R语言在地理学与农学研究中，我们经常遇到“某地污染严重，而邻近区域却很轻微”的现象。这种空间格局的不均匀性，正是**空间异质性（Spatial Heterogeneity）**的体现。而揭示这些“异质”的核心利器，就是——LISA（Local Indicators of Spatial Association）局部空间自相关分析！

[特殊字符] 第十三讲 | 地统计模拟与空间不确定性评估📘 专栏：科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱 ✍️ 作者：平常心0715🎯 关键词：地统计模拟、随机函数、空间不确定性、条件模拟、SGS、R语言

如何在数据仓库中集成数据共享服务？目录1. Snowflake 数据共享服务：云端的最佳实践2. 数据共享服务的重要性3. 麦聪 QuickAPI：企业本地的理想选择

《Python星球日记》第25天：Pandas 数据分析名人说：路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。—— 屈原《离骚》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）订阅专栏：《Python星球日记》

[特殊字符] 第十二讲 | 地统计学基础与克里金插值法（Kriging）建模实践📘 专栏：科研统计方法实战分享 | 地学/农学人的数据分析工具箱 ✍️ 作者：平常心0715 🗝️ 本讲关键词：Kriging、地统计学、变异函数、空间插值、空间预测、R语言

小旺不正经

数据分析-数据预处理只判断全局不判断每个any()参数inplace 是否在原数据上修改NaN表示缺失值del( )删除指定列，dropna( )删除含有缺失值的列（行）

【PySpark大数据分析概述】03 PySpark大数据分析【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PySpark大数据分析与应用 ⌋ ⌋ ⌋ PySpark作为Apache Spark的Python API，融合Python易用性与Spark分布式计算能力，专为大规模数据处理设计。支持批处理、流计算、机器学习 (MLlib) 和图计算 (GraphX)，通过内存计算与弹性数据集 (RDD) 优化性能，提供DataFrame API和SQL接口简化结构化数据处理。可跨Hadoop/云平台部署，适用于ETL、日志分析、实时推荐等场景，具备TB级

『Plotly实战指南』--面积图绘制与应用在数据可视化领域，面积图是一种强大而直观的工具，它通过填充线条与坐标轴之间的区域来量化数据大小，从而帮助我们清晰地展示数据的总量、趋势变化以及不同类别之间的对比。

AI数据分析的正道是AI+BI，而不是ChatBI一、AI大模型在数据分析中的应用现状与局限当前用户直接上传PDF、Excel等原始数据至AI大模型进行自动分析的趋势显著，但其技术成熟度与落地效果仍需审慎评估。

企业数据孤岛如何破在数字化转型的浪潮中，企业数据的价值正从“事后分析”向“实时驱动”快速迁移。企业需要快速、高效地将分散在不同系统中的数据整合起来，以支持实时分析和业务决策。诚然，企业数据对于企业来说，无异于是血液对于人体的关系，企业数据的实时分析，在现在瞬息万变的市场环境下，将能为企业提供强有力的决策支撑。

PINN：用深度学习PyTorch求解微分方程神经网络技术已在计算机视觉与自然语言处理等多个领域实现了突破性进展。然而在微分方程求解领域，传统神经网络因其依赖大规模标记数据集的特性而表现出明显局限性。物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Networks, PINN)通过将物理定律直接整合到学习过程中，有效弥补了这一不足，使其成为求解常微分方程(ODE)和偏微分方程(PDE)的高效工具。