标签：数据探索分析

上传了一份 excel 表单，还没说话呢，GPT 就自己哼哧哼哧处理起来了。 我用很随意的方式给了它一个任务。惊艳的是：它根据我的指令，自动发现找出视频类型内容的方法，以及用“标题”字段来区分“每个视频”。（以下我绝大多数指令都得很随意，探索一下 GPT 的能力边界。） 它选择柱状堆叠图算恰当吧。第一次画图时出错了。 …

数据分析师是组织中的几个关键角色之一，他们帮助发现并解读信息，使公司保持平衡并有效运转。 因此，数据分析师需要清楚地了解自己的职责以及每日执行的任务，这至关重要。 数据分析师能够帮助组织从大量数据中获得有价值见解，并通过与组织中其他人紧密合作来发现有价值的信息，他们在这些方面起着不可或缺的作用。 下…

使用数据来讲述故事这一过程的起点通常与你无关。 数据肯定有其来源。 获取数据并安置到你可以使用的位置所需要投入的努力很可能会超出你的能力范围，尤其是将企业也纳入考虑时。 如今的应用程序和项目可能会很大且复杂，通常需要利用众多人员的技能和知识。 每个人都贡献了独特的才能和专业知识，通力合作并协调任务和…

总有人说PowerBI学习资源太少，不知道去哪里学习，这里就推荐给一个权威的免费学习资源：Microsoft Learn。 Microsoft Learn不仅包含PowerBI，实际上它包含所有Microsoft 产品和服务的技术文档、培训材料、Microsoft 认证和考试课程等等。 网址：https://learn.microsoft.com 打开可以直接学习，不过登录账户后可以体验…

graph TD A[收集和准备数据]–>B[上传数据到AIGC平台] B–>C[请求AIGC进行数据探索] C–>D[执行探索性分析] D–>E[建模] E–>F[验证模型] F–>G[录用模型上线] G–>H[模型迭代和维护] 这里是利用AIGC进行数据分析的完整流程: 收集和准备数据 收集原始数据集合,处理缺失值和异常数据 确认数据探索的…

graph TD A[定义问题] –> B[数据采集和清洗] B –> C[探索性数据分析] C –> D[初步结论] D –> E[数据预处理和特征工程] E –> F[建模选择和训练] F –> G[模型评估和解释] G –> H[结果呈现和报告] subgraph 数据分析流程 C –>|数据可视化| C1[描述性统计] C –>|数据可视化| C2[可视化…

探索性数据分析 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是数据分析中的一种非常重要的技术,它利用各种方法对数据集进行初步分析,以便对数据有一个直观的感受和基本的了解。 探索性数据分析是拿到原始数据后，通过技术手段帮助自己更好的理解数据、提取出「好特征」、建立初步模型的过程。 有2种方法来帮助我…

数据分析大纲 数据分析概述 数据分析的概念与意义 数据分析是从大规模的数据中提取有价值的信息的过程。它具有如下的意义: 描述事物的过去,解释事物现状 探索事物之间的关系,找到隐藏的模式 做出预测,评估不同决策的后果 数据分析的基本步骤 数据分析主要包括以下基本步骤: 收集相关数据 准备和清洗数据 分析和可视化数…