Welche Datenanalyse-Websites werden empfohlen?
Empfohlen: 1. Wirtschaftsforum des Volkskongresses – Bereich Ökonometrie und Statistik; 4. Forum für Datenanalyse; 7. Datenanalyse; 8. Data Mining Research Institute; 9. S-PLUS, R Statistikforum.
Mit dem enormen Datenwachstum hat die Popularität der Datenanalyse zugenommen. Viele Datenanalyse-Praktiker sind jedoch der Meinung, dass es keine gute Plattform für den Erhalt von Brancheninformationen und den technischen Austausch gibt. Heute möchte ich einige Websites empfehlen, die ich oft besuche und die ich für sehr gut halte. Das Zeitalter von Big Data ist angebrochen. Lassen Sie uns gemeinsam die Macht der Daten spüren!
Empfohlene Datenanalyse-Website
1. Das Business Data Analysis Forum [dp forum] http://www.datapanda.net/forum.php
wurde vor 11 Jahren von einer Gruppe von College-Studenten gegründet, die die Daten lieben Die Inhalte werden schnell aktualisiert und die Ressourcen decken ein breites Themenspektrum ab, vom Lernen über Datenanalysesoftware bis hin zur gemeinsamen Nutzung von Datenressourcen. Nach mehreren Jahren der Entwicklung hat sich eine große Mitgliederbasis für die Kommunikation und den Austausch von Dateninformationen angesammelt.
2. Wirtschaftsforum des Nationalen Volkskongresses – Bereich Ökonometrie und Statistik http://www.pinggu.org/bbs/index.php?gid=148
Ein Portal, das jeder in der Branche besuchen sollte, hauptsächlich im Zusammenhang mit Ökonometrie, Austausch von Statistiken, Data Mining, Statistiksoftware, Daten und anderen wirtschaftsbezogenen Themen, Austausch von Statistiksoftware
3. China Statistics Forum http://bbs.itongji.cn
Gehört zum Austauschforum des China Statistics Network, China Statistikforum-BBS .iTongji.CN bietet professionelle Datenanalyse-Technologieforen für Statistiksoftware, statistische Tutorials, statistische Jahrbücher, statistische Papiere, Downloads statistischer Daten, statistische Zertifizierung, Schulungs- und Beschäftigungsinformationen, das Erlernen technischer Artikel usw.
4. Data-Mining-Lernaustauschforum http://www.businessanalysis.cn/
Statistische Software CRM, Data Mining, Datenanalyse, SPSS, SAS, SAP, Data-Mining-Lernaustauschforum.
5. Datenanalyse-Forum http://www.spsschina.com/
SPSS-Forum, hauptsächlich Datenanalyse, Datenerhebung, Marktforschung und SPSS-bezogene Software-Austauschplattform.
6. Website-Datenanalyse http://webdataanalysis.net/
Website-Optimierung wird durch Website-Analyse und Datenanalyse erreicht, die hauptsächlich einige Dimensionen und Analysemodelle der Website-Analyse umfasst „Website-Analyse in China“, „Zwei oder drei Dinge zur Website-Analyse“ usw.
7. Datenanalyse http://www.shujufenxi.com/
Data Analysis Network ist ein Analyst für chinesische Industriedaten. Es bietet kostenlose statistische Daten, Analysesoftware, Lernmaterialien für Datenanalysemethoden und Ghostwriter-Datenanalysen Engagiert für die Bereitstellung von Informationsberatungsdiensten für die Mehrheit der Datenanalyse-Enthusiasten.
8. Data Mining Research Institute http://www.chinakdd.com/
Data Mining Research Institute ist ein früheres Portal mit umfangreichen Inhalten, das jedoch nicht systematisch organisiert ist. Es beinhaltet hauptsächlich die Verwendung einiger Tools und Algorithmen. Wenn Sie interessiert sind, können Sie es sich ansehen.
9, S-PLUS, R Statistics Forum http://www.magnsoftbi.com/forum/default.asp
ist ein Portal der Beijing Hongneng Changran Data Application Co., Ltd. mit Schwerpunkt auf Datenanalyse und Data Mining Technische Austauschplattform mit Business-Intelligence-Anwendungen, S-PLUS- und R-Software.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWelche Datenanalyse-Websites werden empfohlen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Pandas ist ein leistungsstarkes Datenanalysetool, das verschiedene Arten von Datendateien problemlos lesen und verarbeiten kann. Unter diesen sind CSV-Dateien eines der gebräuchlichsten und am häufigsten verwendeten Datendateiformate. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Pandas CSV-Dateien lesen und Datenanalysen durchführen, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. 1. Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken. Zuerst müssen wir die Pandas-Bibliothek und andere möglicherweise benötigte verwandte Bibliotheken importieren, wie unten gezeigt: importpandasaspd 2. Lesen Sie die CSV-Datei mit Pan

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