使用python进行数据提取

数据提取是分析师日常工作中经常遇到的需求。如某个用户的贷款金额,某个月或季度的利息总收入,某个特定时间段的贷款 […]

使用python进行数据清洗

数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作,同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80% […]

化繁为简——度量并提升营销内容的可读性

彼得·德鲁克曾经说过“你如果无法度量它,就无法管理它”(“It you can’t measure it, y […]

使用pandas进行数据匹配

Pandas中的merge函数类似于Excel中的Vlookup,可以实现对两个数据表进行匹配和拼接的功能。与 […]

使用Pandas对数据进行筛选和排序

筛选和排序是Excel中使用频率最多的功能,通过这个功能可以很方便的对数据表中的数据使用指定的条件进行筛选和计 […]

使用pandas创建数据透视表

数据透视表是Excel中最常用的数据汇总工具,它可以根据一个或多个制定的维度对数据进行聚合。在python中同 […]

使用python进行简单的数据分析

关于如何使用python进行数据分析的文章很多,相关的书籍也有很多。本文是基于Excel思维使用python进 […]

使用单变量求解与规划求解优化ROI

单变量求解和规划求解是Excel中对未知数求解的两种常用的方法。单变量求解用于处理较为简单的单一变量求解问题, […]

通过数据解释过去

数据的作用主要体现在两方面:解释过去和预测未来。本篇文章介绍如何通过数据解释过去发生的事情。包括过去发生了什么 […]

5种常用的相关分析方法

相关分析(Analysis of Correlation)是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或 […]