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05:50 PM · Oct 25 ,2025
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mob64ca14061c9e - pycharm數據可視化只繪製出excel中某一行的數據圖形

本文簡單介紹下偶遇的一個不錯「python可視化工具lets-plot」，喜歡用R中的ggplot2繪製統計圖的小夥伴一定要看看～ a、lets-plot由JetBrains（沒錯，「和PyCharm同出一家」）開發，主要「參考R語言中的ggplot2」，「擅長統計圖」，但多了「交互能力」，所以也是基於圖層圖形語法（the Grammar

機器學習 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據分析 , 可視化 , Python

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蔣點數分 - 【數分基本功】 兩種不同的用户活躍度，留存率居然完全一致！

大家好，我是“蔣點數分”，多年以來一直從事數據分析工作。從今天開始，與大家持續分享關於數據分析的學習內容。 本文是第 4 篇，也是【數分基本功】系列的第 1 篇。該系列會講一些數據分析的基本問題，必要時增加拓展和深入。對 SQL 感興趣的同學，可以看看我的【SQL 週週練】系列（已發佈 3 篇），保證都是有挑戰性有意思的 SQL 題目。後續創作的內容，初步規劃的方向包括： 後續內容規劃 1.利用

產品經理 , 留存率 , 數據分析 , SQL , 產品

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沃觀態勢感知 - 數據驅動決策：海外社交媒體分析工具幫你精準預測下一個爆款內容

在跨境營銷中，內容創意和傳播策略直接決定品牌在海外市場的表現。隨着海外社交媒體平台數量和用户行為日益多樣化，僅憑經驗判斷和直覺投放已難以保證效果。海外社交媒體分析工具通過數據驅動的方式，幫助企業精準預測下一個可能爆款的內容，提高內容投放效率和營銷ROI。 一、趨勢洞察：抓住內容熱度的先機 社交媒體用户的興趣和偏好瞬息萬變，新話題和熱點內容常在短時間內引發廣泛討論。海外

分析工具 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體 , 數據驅動

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mob649e815da088 - 基於Spark和Ollama的SUV二手車銷售數據分析系統 畢業論文的研究目的背景意義

基於Spark和Ollama的SUV二手車銷售數據分析系統的畢業論文研究目的背景意義 隨着社會經濟的發展和消費者需求的多樣化，二手車市場日益蓬勃。尤其是SUV車型，以其寬敞的空間和良好的通過性能，成為了消費者的熱門選擇。然而，二手車市場的複雜性體現在多個維度：價格波動、車型偏好、銷售渠道等，這些因素相互作用，形成了一個動態的市場環境。基於此，研究“基於Spark和Ollama的SUV

數據分析系統 , 數據格式 , aigc , 數據分析

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wx6603b05eb93d0 - 上游6666元教養殖，下游變神藥治百病！殺人蜂騙局兩頭割……

俗話説，人有多大膽，地有多大產！這句俗語，在賺錢這件事上，體現得尤為淋漓盡致。 比如，小柴看完今天的一個熱搜話題，感慨，你永遠想不到，殺人蜂這玩意，竟然也能成為暴利生意，而且還能做到兩頭收割的完美閉環。 這個熱搜話題是——央視曝光6666元包教包會養殺人蜂…… 可能看到這個話題，你就會覺得，這和當年教養蠍子的騙局有啥區別？但你要相信，騙局永遠是與時俱進的

人工智能 , 數據分析 , 社交媒體

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HuiZhu - 拒絕做"SQL取數機"：我用這條AI指令，把枯燥報表變成了商業參謀

90%的數據報告都在"裸奔" 你有沒有算過這樣一筆賬：你花了3天清洗數據，寫了500行SQL，做了10張精美的Echarts圖表，最後熬夜寫出的分析報告，老闆只看了不到30秒。 "數據我都看到了，然後呢？" 這句話是不是像一把刀子插在心上？ 我們在SegmentFault這樣的技術社區裏，討論了太多關於Pandas、Spark、ClickHouse的技術細節，卻往往忽略了一個殘酷的現實：在商業世界

generative-ai , chatgpt , 人工智能 , 數據分析 , prompt

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沃觀態勢感知 - 國外社交媒體分析網站怎麼找到有關信息？一圖看懂數據抓取原理

在全球市場競爭愈發激烈的背景下，越來越多企業開始依靠國外社交媒體分析網站來獲取不同國家用户的真實聲音和市場趨勢。但很多人仍然好奇：這些平台是如何在海量平台、海量語言、海量數據中找到與企業相關的信息？它們又如何保證數據的廣度、深度與準確性？ 要理解國外社交媒體分析網站的信息抓取方法，必須從數據抓取原理講起，它既包括技術邏輯，也涉及平台合規、算法能力與架構設計。國外社交媒體分析

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體 , 數據抓取

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langrisser - excel數據分析常用的功能

數據説·實操季 先相信自己，然後別人才會相信你。 ——羅曼·羅蘭 導讀：今天我們要介紹的關於Excel功能的系列內容，在數據分析行業裏面的地位是舉足輕重的。從使用範圍來看，微軟辦公軟件Office套裝（Word/Powerpoint/Excel）隨着windows的普及，用過電腦的人十個裏面有八九個肯定都知道這款軟件；從影響範圍來看，

數據可視化 , 編程語言 , 人工智能 , 數據分析 , excel數據分析常用的功能

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mob64ca12dc88a3 - 物聯網使用AIGC

在當前的科技背景下，物聯網（IoT）和人工智能生成內容（AIGC）的結合正迅速成為一個熱門話題。物聯網的應用場景不僅包括智能家居、智能交通、智慧城市等，也涵蓋了各行各業數據採集、處理和自主決策的潛力。而在這些應用的推動下，AIGC可以為數據分析、決策支持和個性化服務大幅度提升價值。 背景定位 物聯網的主要目標是實時收集和傳輸數據，以便進行進一步的分析和決策。結合AIGC的優勢，物

數據 , 物聯網 , aigc , 數據分析

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咚咚王哲 - 人工智能之數據分析 Pandas：第一章 簡介和安裝

人工智能之數據分析 Matplotlib 第一章 簡介和安裝 (文章目錄) 前言 Pandas 是一個強大的 Python 數據分析和處理庫，廣泛用於數據清洗、探索、操作和分析。它建立在 NumPy 之上，提供了高效、靈活且易於使用的數據結構，特別適合處理結構化（表格型）數據。 📌 Pandas 的核心數據結構

數據結構 , 人工智能 , pandas , 數據分析 , 深度學習

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SelectDB技術團隊 - Apache Doris + Paimon 快速搭建指南｜Lakehouse 使用手冊（二）

湖倉一體（Data Lakehouse）融合了數據倉庫的高性能、實時性以及數據湖的低成本、靈活性等優勢，幫助用户更加便捷地滿足各種數據處理分析的需求。在過去多個版本中，Apache Doris 持續加深與數據湖的融合，已演進出一套成熟的湖倉一體解決方案。 為便於用户快速入門，我們將通過系列文章介紹 Apache Doris 與各類主流數據湖格式及存儲系統的湖倉一體架構搭建指南，包括 Hudi、Ic

數據倉庫 , 學習方法 , 數據分析 , paimon , 數據湖

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沃觀態勢感知 - 數據可信嗎？評估海外社交媒體分析軟件質量的3個關鍵指標

企業在選擇海外社交媒體分析軟件時，大多數人最先關注功能與價格，卻往往忽略最重要的一點——數據是否可信。無論系統的界面再精美、AI 功能再先進，如果底層數據不真實、不完整、不精準，那麼所有分析結果都會偏離實際，甚至會誤導企業決策。因此企業在選型過程中，需要優先評估分析軟件最關鍵的三個指標：數據覆蓋的真實性與廣度、數據處理的準確度與語義理解能力、數據更新率與系統穩定性。 第一個

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 數據更新 , 社交媒體

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沃觀態勢感知 - 評估海外媒體監測平台數據質量與採集能力的三個關鍵

隨着企業加速全球化佈局，海外媒體監測平台成為品牌洞察市場動態、獲取用户反饋和進行輿情管理的重要工具。然而，面對市場上眾多監測平台，企業在選型過程中往往關注功能豐富度，卻忽視了數據質量與採集能力，這實際上是平台能否為決策提供有效支撐的核心因素。本文從三個關鍵維度解析如何科學評估海外媒體監測平台的數據質量與採集能力，幫助企業做出明智選擇。 一、數據源的

數據源 , 數據 , 數據質量 , 人工智能 , 數據分析

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蔣點數分 - 【Uber 面試真題】SQL ：每個星期連續5星評價最多的司機

大家好，我是“蔣點數分”，多年以來一直從事數據分析工作。從今天開始，與大家持續分享關於數據分析的學習內容。 本文是第一篇，也是【SQL 週週練】系列的第一篇。該系列是挑選或自編具有一些難度的 SQL 題目，一週至少更新一篇。後續創作的內容，初步規劃的方向包括： 後續內容規劃 1.利用 Streamlit 實現 Hive 元數據展示、SQL 編輯器、 結合Docker 沙箱實現數據分析 Agent

hive , pandas , 數據分析 , SQL , Python

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嗶哥嗶特 - 電源管理IC營收暴漲，思瑞浦又現重大收購

11月25日，思瑞浦微電子科技（蘇州）股份有限公司（以下簡稱“思瑞浦”）發佈一則停牌公告——擬通過發行股份及支付現金方式收購寧波奧拉半導體股權，並募集配套資金。這是繼2024年10月以10.66億元收購創芯微後，思瑞浦在一年半內的第二起重大併購。值得注意的是，就在停牌前，思瑞浦剛剛交出一份亮眼的三季報，年初至報告期末實現歸母淨利潤1.26億元，終結了連續兩年的虧損局面。此外，電源

服務器 , ip , 電源管理 , 人工智能 , 數據分析

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Aloudata - Data Agent 精選推薦，推動人人都是分析師願景落地

摘要 在數據量爆炸式增長與業務決策實時性要求提升的雙重驅動下，Data Agent（數據智能體）正從輔助工具向企業核心數據分析中樞演進。其通過融合大模型能力與數據管理和分析技術，為企業提供“對話即分析”、“自動找根因”、“一鍵生成報告”等智能化數據分析服務，推動“人人都是分析師”的願景落地。 前言：當數據分析遇上 AI，Data Agent

大數據 , data , 數據倉庫 , 數據分析 , 智能問數 , chatbi

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INSVAST - Sentieon | 泛基因組相比傳統變異檢測的優勢

在常規的基因組學研究中，人們常常把“參照基因組”當作某一物種遺傳信息的“規範模板”。但這猶如僅通過一份標準住宅設計圖去推斷所有家庭的住宅佈局，不可避免地忽視了眾多個性化的特徵。泛基因組（Pan-genome）概念的提出，完全超越了這一限制，為我們展現了一個更加宏大、精確且不斷變化的物種遺傳全貌。 本期將聚焦泛基因組在遺傳疾病相關研究中的優勢。 一、突破“單一參

Sentieon , 優勢 , 泛基因組 , 人工智能 , 數據分析 , 大規模數據分析 , 生信服務

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沃觀態勢感知 - 品牌出海為何需要出海媒體監測工具？

全球化競爭愈演愈烈，品牌的每一步海外動作都暴露在國際市場的透明環境之下。用户評價更直接，社交傳播更迅速，媒體輿論更具影響力，品牌聲譽波動也更容易跨區域擴散。在這樣的環境中，出海品牌若想獲得長期穩定的發展，出海媒體監測工具便不再是錦上添花，而是必不可少的基礎設施。從市場洞察到品牌管理，從用户反饋到危機預警，出海媒體監測工具正在承擔品牌在海外“耳目”的角色，讓企業在信息競爭中領先一步

市場份額 , 用户反饋 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

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沃觀態勢感知 - 出海輿情監測網站選型必須考察的8個關鍵要素

隨着出海品牌數量激增，出海輿情監測網站已成為企業海外傳播管理的“基礎設施”。無論是跨境電商、製造業還是金融服務業，品牌一旦進入多語言、多平台、多文化的輿論環境，就必須依靠輿情繫統實現信息監控、風險識別與聲譽管理。然而，面對市面上琳琅滿目的海外輿情監測網站，企業該如何科學選型？真正優秀的系統不僅要功能強大，更要在數據、算法、服務和戰略洞察上全面契合品牌需求

數據 , 系統問題 , 人工智能 , 基礎設施 , 數據分析

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嗶哥嗶特 - 30 家連接器企業財報起底！行業增長的真正引擎正在形成

2025 年三季度，中國連接器行業延續增長態勢，且呈現結構化趨勢。 01 行業總覽總量增長，但增長加速集中化 2025 年三季度，中國連接器行業持續保持上行趨勢，但與以往不同的是，本輪增長已不再呈現普遍性復甦，而是明顯的結構化增長。 《國際線纜與連接》對國內 30 家上市連接器企業三季報進行系統梳理髮現：合計營收達到 3037.53 億元，平均營收增長率1

服務器 , 數據 , 人工智能 , 數據分析 , 解決方案

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德育處主任 - 到底怎樣配色才能降低圖表的可讀性？

點贊 + 關注 + 收藏 = 學會了 本文簡介 在數據可視化的世界裏，圖表是我們最常用的語言。但你是否曾被一張圖表的配色誤導？ 配色方案的選擇往往被看作是一種藝術，但其實它更是一門科學。 文章將帶你一探究竟，哪些配色選擇實際上會削弱圖表的表達力，甚至誤導讀者。 過於豐富的顏色 我管理着10家酒店。以下是這10家酒店在2023年裏的收入數據。 1月 2月 3月

產品經理 , 數據分析 , 圖表 , 可視化 , ui

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蔣點數分 - 【SQL週週練】一句 SQL 如何幫助 5 個人買到電影院最好的座位？

大家好，我是“蔣點數分”，多年以來一直從事數據分析工作。從今天開始，與大家持續分享關於數據分析的學習內容。 本文是第 3 篇，也是【SQL 週週練】系列的第 3 篇。該系列是挑選或自創具有一些難度的 SQL 題目，一週至少更新一篇。後續創作的內容，初步規劃的方向包括： 後續內容規劃 1.利用 Streamlit 實現 Hive 元數據展示、SQL 編輯器、 結合Docker 沙箱實現數據分析 Ag

hive , 面試 , 筆試 , 數據分析 , SQL

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mob64ca14137e4f - python行業中性化代碼

作為一個Python多年的老用户，對於Python的瞭解程度還是很深刻滴！在日常工作當中，Python的起着舉足輕重的作用，無論是 數據清理、數據分析、統計建模均離不開Python。Python的受歡迎程度 以及 在各行各業的重要程度，相信小夥伴們都可以感受得到，Python為什麼會在數據分析行業這麼受歡迎吶？ 主要原因分為以下五個方面，我將從這五

python行業中性化代碼 , 數據挖掘 , 開發語言 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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mb68d4f4b730ca5 - 企業高質量發展評價體系實施的難易程度

在數聚股份看來， 政府部門對企業實施高質量發展評價過程中，有構建評價體系是其中最關鍵的部分，本文主要從體系構建的角度側面的呈現實施的難易程度。而大數據採集及可視化將貫穿全過程。 首先我國最新2017年版國民經濟行業分類(GB/T 4754-2017)將現行行業分為20大類，4個層級，共1775個小項，因此在指定評價體系過程中第一步需要考慮的就是行業分類對體系的影響。不同行業

大數據 , bi工具 , 數據採集 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據分析

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