数据分析

醉卧考场君莫笑

PowerBI（上）Power Map常用于地理数据可视化分析、市场分析、人口统计、物流规划等领域，帮助用户快速发现地理数据中的规律和趋势

大型数据分析组件前端实践：多维度检索与实时交互设计在刑侦数据分析、情报研判等专业领域，前端系统需要处理复杂的数据关系和多样的分析维度。本文将深入剖析一个高度复杂的数据分析平台前端实现，该系统支持8种分析类型、动态列渲染、智能检索和实时数据联动，是大型企业级数据分析系统的典型代表

Zoey的笔记本

金融行业数据可视化平台：破解数据割裂与决策迟滞的系统性方案在现代金融企业的运营管理中，数据本身不再是稀缺资源，然而数据的有效利用却依然严重不足，尤其是在支持快速决策方面。实际业务中常遇到这样的情况：市场部门的营销活动总比数据滞后一周，风控警报总是在损失发生后响起，管理层看到的报告是月初的静态图表。

佛祖让我来巡山

NumpyNumPy（Numerical Python）是Python科学计算的核心库，其核心是多维数组（ndarray），提供了高效的数值计算、向量化操作、广播机制等功能，相比Python原生列表，NumPy数组在内存占用、计算速度上有数量级的提升。

CS创新实验室

正态分布的深入学习：从数学发现到自然法则的演变正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是统计学中最重要、最广泛使用的概率分布之一。它不仅在数学和物理学中占据核心地位，也在社会科学、工程技术和生物医学等领域展现出惊人的普遍性。这一分布的发现历程跨越了近两个世纪，从法国数学家棣莫弗在1733年对二项分布的渐近公式研究，到德国数学家高斯在1809年将其应用于天文学误差分析，再到拉普拉斯在1810年将中心极限定理与误差理论结合，最终形成了完整的理论体系。正态分布之所以如此普遍，是因为它满足了中心极限定理的核心条件——当一个随机变量是由大量微小独立随机因素的叠加结

数据分析常用操作汇总NumPy的核心是ndarray（N-dimensional array），它是一个多维、同构的数组对象。与Python原生列表相比，ndarray提供了更高效的存储和操作能力。

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2026高职大数据专业：数据分析学习的价值与前景数据分析是大数据技术的核心应用方向之一，涉及数据清洗、挖掘、可视化等关键技能。高职教育侧重实践能力培养，数据分析课程能帮助学生掌握从原始数据到商业洞察的全流程技能。

MATLAB 高效算法实战：数据分析与算法优化的效率秘诀目录1. 向量化操作：告别冗余循环案例：大规模数据滤波2. 内存管理与数据类型优化案例：存储优化3. 使用内置工具箱加速复杂算法

2026高职大数据与会计专业就业方向与能力发展指南大数据与会计专业的同学们，面对2026年的就业市场，你们正处在传统财会工作向数字化、智能化转型的关键节点。专业所学的财务知识结合数据分析技能，让你们在就业市场上拥有独特的复合优势。本文将梳理主要的就业方向，并提供在校期间及职业初期的能力发展路径建议。

小王毕业啦

2024年-全国地级市之间地理距离矩阵数据中国城市间地理距离矩阵数据集是依据拥有审图号GS(2024)0650的中国城市地图，在Albers投影坐标系下计算生成的矩阵表格。该数据通过精确计算各城市中心点之间的球面距离构建而成，具有较高的准确性和权威性。

Python 数据可视化：从单变量到多变量Python凭借其强大的可视化库（如Matplotlib、Seaborn）成为进行EDA的首选工具。本文基于一份实用的“Python数据可视化速查表”，系统介绍从单变量到多变量、从时间序列到文本数据的可视化方法，并提供代码示例与扩展解读，助你高效完成数据探索。

基于YOLO11的车辆品牌与类型识别系统设计与实现(数据集+UI界面+训练代码+数据分析)摘要：随着智能交通系统与计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的车辆识别在交通管理、安全监控和智慧城市建设中具有重要的应用价值。针对传统车辆识别方法依赖人工特征、适应性和实时性不足的问题，本文设计并实现了一种面向车辆识别的基于 YOLOv11 的深度学习检测与统计分析系统。

程序员洲洲

利用海外NetNut网络代理爬取亚马逊“感恩节”相关商品数据分析在跨境电商竞争激烈的当下，掌握先机尤为关键。每年感恩节，作为美国购物季的开端，亚马逊平台汇聚海量商品与商机。然而，平台限制与复杂的数据抓取机制，使得直接获取数据困难重重。如何在感恩节前4-6周精准捕捉潜力商品，优化选品、定价、促销策略？本文将利用破局利器“海外NetNut网络代理”，让数据抓取难题迎刃而解，助力商家在感恩节黄金战场中抢占先机，脱颖而出。

INT303 Big Data Analysis 大数据分析 Pt.11 模型选择和词向量（Word Embeddings）我们上次说到我们对模型有很多评估标准。但是光有评估标准是不够的，我们还要考虑一些其他方面。如果我们的模型只是为了训练而训练，那样我们就会出现过拟合（Overfitting）。模型过度拟合了训练数据中的无意义模式，这种现象叫“过拟合”。因此我们需要将模型放在新的数据上进行评估，这便是测试数据。如果模型在训练集上误差很小，但在测试集上误差很大，说明模型过拟合了，不能真正泛化到新数据。如图所示。训练数据的均方误差MSE是2.0，但是测试数据的MSE是12.3。

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数据收集，数据清洗，数据分析，然后可视化，都涉及哪些知识你描述的是数据科学中的核心流程。这是一个综合性极强的领域，涉及多个学科的知识。下图清晰地展示了这四个阶段所涉及的核心知识领域与关键技术栈：

企业智能研究

什么是数据治理？数据治理对企业有什么用？在数字经济深度渗透的今天，数据已成为与土地、劳动力、资本同等重要的生产要素。然而，企业在数字化转型中普遍面临“数据孤岛林立、标准不一、质量堪忧、合规承压”等痛点。据IDC《数据资产平台厂商评估2025》报告显示，尽管80%以上企业已认识到数据治理的重要性，但仅不足20%实现了系统化、规模化的治理落地。在此背景下，数据治理不再是“可选动作”，而是企业激活数据资产价值、应对合规挑战的核心抓手。

数据分析项目：Pandas + SQLAlchemy，从数据库到DataFrame的丝滑实战刚开始用Python做数据分析时，你是不是也这样：先用pymysql把数据从MySQL里查出来，得到一个元组列表，然后再手动转成Pandas的DataFrame？每次都要写一堆转换代码，遇到复杂查询和分页更是头疼。直到我发现了SQLAlchemy + Pandas这对黄金搭档，才发现原来数据库查询可以这么优雅高效。

醉卧考场君莫笑

数据分析常用方法：上Excel函数写法：AVERAGE(数据范围)几何平均数： n个观察值连乘积的n次方根（用于求平均发展速度，平均增长率等）

小王毕业啦

2003-2023年 285个地级市邻接矩阵、经济地理矩阵等8个矩阵数据共八个矩阵，各类矩阵通过量化空间关系，为区域政策制定（如交通规划、产业布局）和学术研究（如空间溢出效应、区域收敛）提供关键工具，需根据研究目标灵活选择或组合使用。