清洗、转换和分析原始数据是获得有用、相关信息的第一步，这些信息可以帮助企业做出明智的结论。通过提供相关的资讯和事实，这些资讯和事实通常以图表、图片、表格和图形的形式呈现，该策略有助于降低决策相关的风险。数据分析关注的是将未经处理的数据转换为相关统计数据、知识和解释的过程。数据分析是一项关键能力，可以支持更好的决策。电子表格是最常用的数据分析工具，内置数据透视表是最流行的分析工具。… 阅读更多

Pandas 是数据科学领域中非常流行的工具。它广泛用于分析数据活动。为了找到与企业决策相关的相关信息，清洗、转换和建模数据称为数据分析。数据分析的目标是从数据中提取可用的信息并基于该分析做出决策。在本文中，我们将了解 Pandas 在数据科学中的作用。Pandas 库可从 Python 或 C 后端源代码获得。可以使用两种策略来完成数据分析——Series DataFrames … 阅读更多

数据挖掘和数据科学是信息技术中两个最重要的概念。数据挖掘是从大型数据库中确定有用信息、趋势和模式的过程，以便可以将这些参数用于解决多个业务问题。另一方面，数据科学是使用不同的分析工具从非结构化和结构化数据中获得重要见解的过程。基本上，数据科学是计算机科学和信息技术领域中用于研究大规模数据分析的一个新兴领域。阅读本文以了解更多关于数据挖掘和数据科学的信息… 阅读更多