全部 Python+大数据新闻动态 Python+大数据技术文章 Python+大数据学习常见问题 技术问答

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    编译型语言和解释型语言的优点和缺点是什么？

    编译型语言的优点是，编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。而且编译型语言可以脱离语言环境独立运行。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-19 |传智教育 |编译型语言，解释型语言

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    Python中如何绘制饼图和圆环图？

    使用pyplot的pie()函数可以快速地绘制饼图或圆环图，pie()函数的语法格式如下所示。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-16 |传智教育 |Python绘制饼图,Python绘制圆环图

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    数据分析有哪些常用术语？

    数据解读是数据分析师的基本功，如果不能充分理解数据分析中出现的各类指标及术语，数据分析工作将很难展开。对于数据分析师来说，了解常用的分析指标和术语是做好数据解读的前提。本节将对数据分析常用指标及术语进行讲解。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-16 |传智教育 |数据分析,数据分析常用术语

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    Python中assert语句的用法是什么?【Python培训】

    assert语句又称作断言，指的是期望用户满足指定的条件。当用户定义的约束条件不满足的时候，它会触发AssertionError异常，所以assert语句可以当作条件式的raise语句。assert语句的格式为： 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-09 |传智教育 |assert语句,assert语句用法

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    时间序列分析：降采样

    降采样时间颗粒会变大，比如原来是按天统计的数据，现在要变成按周统计。降采样时数据量是减少的，为了避免有些时间戳对应的数据闲置，可以利用内置方法(比如sum、mean等)聚合数据。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-09 |传智教育 |降采样

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    数据分析报告的写作原则是什么?

    一份完整的数据分析报告，应该遵循一定的前提和原则，系统地反映存在的问题及原因，从而进一步找出解决问题的方法。数据分析报告的写作原则可以总结为以下几点。主题是数据分析报告的核心。报告中数据的选择、问题的描述和分解、使用的分析方法以及分析结论等，都要紧扣主题。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-09 |传智教育 |数据分析报告的写作原则

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    数据分析报告的作用是什么?

    数据分析报告实际上是一种沟通与交流的形式，主要目的是将分析结果、可行性建议以及其他有价值的信息传递给阅读者，让阅读者能够对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-12-08 |传智教育 |数据分析报告的作用

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    数据分析与数据化运营：项目分析一般分为哪两大部分？

    项目分析通常是基于跨中心的主题需求而产生的的专项数据分析，它是更偏全局性的一类专题分析工作。项目分析根据服务对象通常可分为两部分。 查看全文>>

    Python+大数据学习常见问题2022-11-30 |传智教育 |项目分析一般分为哪两大部分？

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