从“林彪打仗”到“数据分析”

辽沈战役期间,东北野战军以雷霆之势攻克锦州后,迅速挥师北上与赶来增援的廖耀湘兵团在辽西碰面,一时间双方形成了混战局面. 按照林彪的一贯要求,所属各纵队及师团每天都必须上报当日的战况和缴获情况. 在一天深夜,值班参谋正宣读某师上报的数据,林彪猛然叫停,问道:"刚才念的在胡家窝棚那场战斗的缴获,你们听到了吗?" 林彪见无人出声,便连问了三句: 为什么那里缴获的短枪与长枪的比例比其他战斗高? 为什么那里缴获和击毁的小车与大车的比例比其他战斗高? 为什么在那里俘虏和击毙的军官与士兵的比例比其他

http://www.36dsj.com/archives/38744 Q:数据分析人员能做什么? A:从纷繁的数据里提炼出有价值的信息并给公司提供支持啊. Q:你怎么提炼啊? A:写程序采集啊,清洗啊,用一定的算法计算数据内部联系,根据业务做出判断啊…… Q:如果都是用已有的算法,这些事情为什么不能用现成的流程来做呢?或者为什么不能写成程序,让机器自己实现呢? A:呃………… 作为一名数据分析师,刚入行的时候跟人聊天聊成这样,非常常见也非常令人不爽.但我们数据分析师是不是仅能手工操作一些算法,

昨天用360清理垃圾后火狐主页的快速拨号栏消失了,整了半天还是无法使用就重装了一下firefox,导入备份的书签,添加自己所需的附加组件,设置为隐私模式,开始继续体验.按惯例打开微信公众平台,查看数据分析时出现火狐不信任链接提示,如下图1,"我已充分了解可能的风险"这个链接按钮被挡住了,无法点击,怎么办? 这个应该是火狐安全站点检测的原因,到"工具-选项-安全-例外-添加信任站点",输入公众平台的主域名, 添加好之后,保存,重启firefox,打开微信公众平台查看数

python数据分析的要求并不是软件开发的要求,确实,对于一门工具,不同目的的使用者,需要的技能是不一样的,比如刀这个工具,屠夫用它是杀猪的,厨师用它是切菜的,军人用它是保家卫国的,客人用它是切牛排的,每个人用的方式都不一样,对于刀的掌握方法都有特定的要求. python数据分析,就如同学excel做数据分析一样,都是从了解python如何打开使用,如何在里面处理数据,如何筛选数据,如何统计分析,如何图表展示.python只是工具,关键还是处理问题的思维方法.我们学习python的目的不是为了写

1.列表与数组 在python的基础语言部分,我们并没有介绍数组类型,但是像C.Java等语言都是有数组类型的,那python中的列表和数组有何区别呢? 一维数据:都表示一组数据的有序结构 区别: 列表:数据类型可以不同,如:[3.1413,'pi',3.1404,[3.1402,2.34],'3.2376'] 数组:数据类型相同 .如[3.14,34.34,3433.3,343.23] 二维数据:二维数据由多个一维数据构成,是一维数据的集合形式!表格是典型的二维数据! 注意:表格的表头,可以是

主要工作: 1.对从网上营业厅拿到的用户数据.xls文件,通过Python的xlrd进行解析,计算用户的主叫被叫次数,通话时间,通话时段. 2.使用matplotlib画图包,将分析的结果直观的绘制出来. 具体步骤: 1.分析须要的内容 excel文件中包含很多信息,我们分析的时候须要用到的包括,通话起始时间.通话时长.呼叫类型,号码. 使用xlrd模块,读取excel中的数据,用列表的形式保存下来. 1 #coding=utf-8 2 import xlrd 3 4 def readData(

以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行

一.常用链接: 1.Python官网:https://www.python.org/ 2.各种库的whl离线安装包:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn 3.数据分析常用库的离线安装包(pip+wheels)(百度云):http://pan.baidu.com/s/1dEMXbfN 密码:bbs2 二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和

数据一直在业务中发挥关键作用,但大数据分析的兴起,大量存储的信息可以在计算上挖掘出来,揭示有价值的见解.模式和趋势,使其在现代商业领域几乎不可或缺.收集和分析这些数据并将其转化为可行的结果的能力是成功的关键. 随着物联网的发展,这一过程变得越来越复杂,在日常生活中,从车辆到商店展示,到智能家居自动化技术,如恒温器和水位显示器,都能产生大量的数据.物联网带来了各种新的分析挑战,而更快适应这一新现实的企业将获得明显的优势. 改变基础设施的需求 物联网产生的数据面临的主要问题之一就是它的规模.英特尔公