怎么用Python画出好看的词云图？点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达相信很多人在第一眼看到下面这些图时，都会被其牛逼的视觉效果所吸引，这篇文章就教大家怎么用Python画出这种图。前期准备上面的这种图叫做词云图，主要用途是将文本数据中出现频率较高的关键词以可视化的形式展现出来，使人一眼就可以领略文本数据的主要表达意思。词云图中，词的大小代表了其词频，越大的字代
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2020-09-11 15:52:36
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Python小白零基础入门——字典最近一直在忙论文，好久没更新文章了，Python基础入门的第三篇文章，为大家介绍Python中的字典及其常见的操作。字典字典也是用来存储数据的，只是存储方式和之前介绍的列表和元组不一样，先看看Python中字典的格式：dict={"key":"value","key_1":"value_1"}key是键，value是值，‘key‘:‘val
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2020-09-11 15:49:13
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～本文主要从五个维度介绍商业分析师，分别是：一、怎么理解商业分析二、商业分析师的工作内容三、商业分析师的工作技能四、就业前景五、小白入门书籍推荐怎么理解商业分析在上篇文章中介绍了商业分析和其他数据岗位的区别。今天是要来讲商业分析师的具体工作内容，让大家能在宏观和微观上对它有个把握。怎么理解商业分析？商业分析就是通过分析数据解决商业问题。这里区别于政府、公益等问题，商
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2020-09-10 22:54:02
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～关注免费获取资料1、可免费领取数据相关的面试题+面试攻略；2、可免费领取<中台>相关的资料；3、添加小助理好友，进交流群认识更多的数据小伙伴；本文主要是思考商业分析师在公司中的定位以及可能带来的一些利益问题，主要分为三个部分：1、项目汇报出现的“假”数据现状；2、现状背后的机制原因；3、如何去修正；01项目汇报出现“假”数据这里的“假”数据并不是特指瞎
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2020-09-10 22:49:33
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～本文主要是自己的工作思考，分为两个部分：一、工作心态的思考二、工作阶段的思考01引言工作，绝大部分人在离开学校之后都会有的。不仅有，而且时间也很长，如果工作到退休，也得有个40多年。伴随工作的关键词常常有：升职加薪、跳槽、成长、失业等等。职场上有很多有趣的现象，比如：很多人不喜欢工作，而有的人却是工作狂。很多人日复一日，年复一年的工作直到退休，过程中也不清楚自己想
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2020-09-10 22:44:42
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～1、可免费领取数据相关的面试题+面试攻略。2、可免费领取<中台>相关的资料；3、加小助手进交流群，认识更多的数据小伙伴。本文主要跟大家聊聊职场上“工具人”的工作，主要分为三个部分：一、互联网中“工具人”的工作现状；二、商业分析师为什么会陷入“工具人”的境地；三、如何摆脱“工具人”的工作，不断的成长；01互联网“工具人”的工作现状互联网职业在外行人看来，
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2020-09-10 22:41:21
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作者介绍@大师兄混迹数据江湖十余载。主要负责大数据商业变现和产品运营工作。好多想要入门数据分析师这个岗位的同学，不知道该如何规划自己的学习路径，我尝试把数据分析师的入门路径总结7个阶段，供大家参考。第一阶段：会用Excel做简单的数据统计分析第二阶段：会用SQL从数据库提取数据第三阶段：能够玩转商业智能BI工具第四阶段：掌握数理统计知识，擅长高级统计分析第五阶段：擅长通过编程玩转数据分析第六阶段：
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2020-09-09 19:00:04
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很多同学表示：从0到1的文章很多，可面对复杂问题，该怎么搭建数据分析思路呢？首先，“复杂”一词在不同等级的数据分析师里含义不同。对小白而言，领导传达命令的时候，有“模型”俩字的就是复杂问题，一听“模型”，新人就开始狂翻《西瓜书》《统计学习》《机器学习》誓要与“模型”血战300回合。而有经验的同学都知道，企业里真正复杂的才不是这些。来看个具体例子：场景：电商行业（纸质书、视频光盘等商品为主），客服领
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2020-09-07 18:55:40
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上一篇《数据分析师的绩效，该如何考核？》发出以后，又被大家加入了《陈老师日常劝退套餐》。很多粉丝强烈呼吁，写一篇数据分析师的幸福生活，不然感觉真的要被劝退了。今天就响应群众号召来一篇。其实需要陈老师来写这篇，就说明大家对数据解读的还不够啊。因为数据分析师的幸福生活，早已藏在大家的分析报告里，只是大家太过关注冷冰冰的数字，而不是数字后的含义，所以没有解读出来。为什么这么说？是因为“收入”是个可量化的
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2020-09-07 18:55:26
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数据分析师的工作绩效到底该怎么定？这个又是一个很蛋疼的话题，甚至很多从业很久的老鸟都没想明白，也很容易中坑。所有部门里，数据分析的绩效可能是最蛋疼的。其他部门的职责和绩效都非常清晰。比如传统企业，很有可能部门架构与职责是这样的：*销售→搞钱→业绩、毛利、费效比*品牌→造势→知名度、满意度、美誉度*促销→助攻→剔除自然增长后的增量*营运→苦力→工单处理量、及时性、满意度*研发→创新→新产品数量、销量
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2020-09-07 18:54:15
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