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大数据火热的背后，更深刻的原因是因为企业开始越来越重视数据的价值，基于企业大数据平台进行大数据运用分析，才能将大数据价值真正发挥出来。今天，我们从大数据运用分析培训的角度，来分享一下关于数据分析及建模的知识。 大数据分析，其实归纳起来主要分为三种类型的分析，描述性分析、探索性分析以及预测性分析

厌倦了现在的工作，想转行做数据科学，但是却没有计算机专业的相关学历，应该怎样才能入门？ 这类的教程已经有很多。最近一位22岁的数据科学家Dario，以自学经历中用到的资源告诉你，如何从零开始学习数据科学。 所谓从零开始自学，是针对那些可以自主学习在线课程和阅读书籍，却没有上班之余接受课堂教育的人士

请注意，在本文中，我们讨论了与 x 轴刻度标签相关的示例。我们可以以完全相同的方式使用 y 轴的方法。 这些函数用于为绘图提供自定义标签

花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图，也被称为人口金字塔。 人口金字塔（Population pyramid），是用于表现某时间点上的年龄直方图，能反映一地区人口男女比例与年龄构成。这种表示方式显示了年龄和性别资料，为一种可直接且清晰知晓人口组成的图表，可以提供下列资讯：人力资源、人口老化程度、扶养比、生育年龄人口、未来的出生率和死亡率、未来人口总数等

同事推荐给我一本书，并热心地借给我看，机会难得，终于翻了一遍，对于编程类的书籍，眼高手低是通病，于是我跟着书本敲了一遍代码，有的有报错，经过搜索解决了。有的搜索也没解决的，可能是包的版本问题，或者代码出现了小错误，欢迎批评指正！ 本书是Python数据分析入门书，每个概念都通过简单实例来阐述，便于读者理解与上手。具体内容包括：Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Series对象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图，连接与合并数据集，处理缺失数据，清理数据，转换数据类型，处理字符串，应用函数，分组操作，拟合及评估模型，正则化方法与聚类技术等

当今时代，数据要素正在不断发展，其中新特征正在不断产生。可视化和分析也被认为是现代数据要素的新特征之一。在这篇文章中，我们将深入探讨可视化和分析在现代数据要素中的作用