产品运营数据分析-SPSS数据分组案例 当我们的样本量过大,譬如以前讲过的,EXCEL2010最大只支持1048576行.16384列,尤其是当行数大于30万,一般的办公电脑处理都比较吃力,所以推荐数据分析师们做大数据量处理,还是用SPSS. 今天分享SPSS的数据分组,在SPSS里面,这个功能路径是:[转化--重新编码为相同变量].[转化--重新编码为不同变量],常用的是第二个,不会覆盖原有的变量数据. 第一步,数据录入 继续沿用之前的EXCEL数据文档,把数据拷贝到SPSS软件,设定好变量名…
灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏.大家可以在他们的官网下载软件.   本文以农业公司运营数据分析大屏为例为大家演示如何在软件提供的模板基础上修改大屏. 首先我们点击我的项目页面上的新建大屏.   然后在模板中心里面选择医院数据实时展示大屏.   选中这个大屏之后,将鼠标移动到大屏上回出现一个提示按钮,提示大家是否立即使用此大屏,点击“立即使用”按钮就可以操作此大屏.   然后我们可以在这个界面上进…
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 数据分析(1):数据分析基础 小白学 Python 数据分析(2):Pandas (一)概述 小白学 Python 数据分析(3):Pandas (二)数据结构 Series 小白学 Python 数据分析(4):Pandas (三)数据结构 DataFrame 小白学 Python 数据分析(5):Pandas (四)基础操作(1)查看数据 小白学 Python 数据分析(6):Pandas (五)基础操作(2)数据选择 小白学…
对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one…
大数据,微服务,分布式,Java,Python,Web前端,产品运营,交互 领取方式在篇尾!!! 基础篇.互联网架构,高级程序员必备视频,Linux系统.JVM.大型分布式电商项目实战视频......等等 最近闲着没事,整理了一下网盘,不知不觉也有了1.7G的学习资料,珍藏多年的资源分享给各位小伙伴们. 领取方式:扫描下方二维码,关注公众号,点击精选专题>领取资料,就能免费领取了!!! 里面会分享很多JAVA技术.新知识.新技术.面试宝典等,希望大家多多支持. 喜欢的小伙伴们可以搜索我们个人的微…
//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化.数据分组与分组运算.离散化处理.多数据文件合并操作) 3.1 数据重塑与轴向转换1.层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2.series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以进行相应的索引(2)对于series可以通过s.unstack()函数将其转换为DataFrame具体举例代码如下:s=pd.Series(range(1,10),index=[["a&…
MySQL:基础-数据分组 1.为什么要分组: 比如一个表中有多条订单记录,如上图,每条记录对应着一个商品,现在我要查询 每个商品被订购的单数 准备出货?也就是找到每个商品被订购的数量. 如果只找一个商品的话,我想是很简单的. 但是我想要表达的是,我要统计每一个商品的订单数目,而不是单单一个.效果就像这样: 此时我们就要对订单信息分类(根据ID)聚集然后进行运算,这时我们要用到分组. 说明: 使用分组可以将数据分为多个逻辑组,对每个组进行聚集计算.注意是先分为逻辑组,再进行聚集计算. 2.创建分…
Lotus防病毒与数据备份案例 上文(http://chenguang.blog.51cto.com/350944/1334595)中我们已安装好了Domino服务器,这节里我们需要考虑安全解决方案,这里分两部分,首先解决防病毒问题,然后解决数据备份问题. 本身Linux+Lotus Domino的软件架构经过设置好之后安全性比较高,他在抗病毒方面通常要优于Windows+Exchange的方案(在AIX上部署Domino效果最佳,但硬件成本非常稿一般的企业无法承受),为了进一步加强他的防毒效果…
摘要:本文以本人目前所做项目为基础,从设计的角度探讨数据可视化的设计的方法.过程和结果,起抛砖引玉之效.在技术方案上,我们采用通用web架构和d3js作为主要技术手段:考虑到项目需求,这里所做的可视化案例都是数据演示工具,不是数据探索工具.其中所用截图,并非最终效果图. 一.             基础说明 1.       基础技术 使用D3js绘制图形 图1,五彩斑斓的d3js D3js是应用在web开发上的开源JS组件库,是一个数据可视化工具.D3的全称是Data-Driven Docu…
pandas学习(数据分组与分组运算.离散化处理.数据合并) 目录 数据分组与分组运算 离散化处理 数据合并 数据分组与分组运算 GroupBy技术:实现数据的分组,和分组运算,作用类似于数据透视表 数据分组--〉归纳 程序示例: import numpy as np import pandas as pd # 读入数据 df=pd.read_csv('data1.txt') print('原始数据') print(df) #返回一个对象 group=df.groupby(df['产地']) #…