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¡Hola a todos, bienvenidos al salón de clases de programación de Crossin!
Hoy es la era de la explosión de datos, incluso si no eres programador o analista, inevitablemente lidiarás con datos en el trabajo. Por ejemplo, precios de productos, recomendaciones personalizadas, publicidad, diseño de productos, mejora de la retención, etc., todos necesitan extraer información efectiva de datos masivos para ayudar en la toma de decisiones.
Por lo tanto, la capacidad de procesar y analizar datos se ha convertido en una habilidad muy valiosa y puede mejorar en gran medida la eficiencia del trabajo.
herramientas de análisis de datos
En el campo del análisis de datos, Excel ocupa una posición importante. Eso es porque Excel es tan omnipresente que casi todo el mundo lo usa y es fácil colaborar con otros. Excel en sí proporciona muchas funciones de cálculo, análisis y visualización de gráficos, que pueden completar rápidamente algunas tareas simples de análisis y procesamiento de datos.
Sin embargo, a medida que aumenta la cantidad de datos y la estructura de datos se vuelve más y más compleja, a veces usar solo Excel para procesar datos es menos eficiente o no puede cumplir completamente con los requisitos funcionales de los analistas. Como un lenguaje de programación fácil de usar y rico en características, Python se puede combinar bien con Excel para aprovechar al máximo sus respectivas ventajas. No solo puede usar las potentes funciones de análisis de datos de Python, sino también la facilidad de uso y los datos de Excel. compartir características, para completar mejor la tarea de análisis de datos.
Además, Python también puede manejar muchas tareas, como la recopilación de datos, la organización de archivos y las pruebas automatizadas, por lo que si tiene necesidades de análisis de datos y automatización de oficinas, se recomienda encarecidamente aprender directamente de Python para lograr sus objetivos más rápido.
Módulos comunes de Python
Python tiene una rica biblioteca de herramientas, entre las que Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, etc. se usan comúnmente en el campo del análisis de datos.
Numpy: proporciona funcionalidad de matriz y funciones para una manipulación rápida de datos.
Pandas: la biblioteca de análisis de datos más poderosa en Python. Proporciona las funciones de agregar, eliminar, verificar y modificar datos tabulares, y tiene ricas funciones de procesamiento de datos, y también admite funciones de análisis de datos.
Matplotlib: una de las bibliotecas de visualización de datos más utilizadas en Python, que incluye muchas funciones para crear gráficos.
Scikit-Learn: una biblioteca de aprendizaje automático que proporciona una caja de herramientas de aprendizaje automático completa, que incluye preprocesamiento de datos, clasificación, regresión, agrupación, predicción y análisis de modelos.
Bendición de IA
Es conveniente usar Python para el análisis de datos, pero aún debe recordar muchos módulos y funciones, y solo puede dominarlo después de una cierta cantidad de práctica continua. Esto también se ha convertido en el umbral para que muchas personas analicen datos con Python.
Esta situación ha cambiado repentinamente de manera subversiva este año, y ese es el nacimiento de ChatGPT. Algunos de los grandes modelos de IA representados por él ya pueden ser asistentes útiles cuando aprende a programar y desarrollar código. Por lo tanto, solo necesita comprender el proceso básico de análisis de datos y la sintaxis de Python, y puede escribir códigos de análisis de datos complejos en muy poco tiempo.
Si Excel proporciona ruedas para el análisis de datos, Python agrega motores a las ruedas, y la IA actual está directamente equipada con inyectores de cohetes. Con la combinación de estos tres, la recopilación, el análisis y la visualización de datos ya no son una tarea engorrosa. ¡Domínelos y podrá volver a casa después de salir del trabajo más temprano!
Guía para principiantes
Alguien quiere preguntar: Ni siquiera entiendo Python todavía. Si quiero hacer análisis de datos, ¿por dónde debo empezar?
Entonces le estás preguntando a la persona adecuada. El nuevo libro de Crossin "Operation on Code: Using Python and ChatGPT to Efficiently Get Excel Data Analysis" es perfecto para usted.
Este libro explica las ideas, métodos y aplicaciones prácticas de procesamiento y análisis de datos desde la perspectiva del uso combinado de Python y Excel. Si usted es un estudiante que quiere participar en el análisis de datos o un oficinista en otras ocupaciones, puede dominar las habilidades de Python para analizar datos a través del estudio de este libro.
El libro consta de 12 capítulos, que cubren la adquisición de datos, la limpieza de datos, el procesamiento de datos, las estadísticas de datos, la visualización de datos, etc. No solo es adecuado para que los principiantes comprendan rápidamente los conceptos básicos, sino que también es adecuado para que los lectores con cierta experiencia estudien en profundidad. El libro introduce de manera innovadora ChatGPT en la enseñanza, usa ChatGPT para responder preguntas y proporciona códigos de capacitación prácticos, e introduce algunas habilidades prácticas del uso de ChatGPT para ayudar al aprendizaje, brindando una nueva forma de aprender a los alumnos.
Características de este libro:
Simple y fácil de entender: se explica con un lenguaje sencillo y casos fáciles de entender, y se puede aprender sin conocimientos previos relevantes.
Sistema integral: el contenido se divide en tres partes: entrada, avanzado y combate real, que cubre cada proceso de procesamiento y análisis de datos y se profundiza gradualmente.
Casos ricos: equipado con una gran cantidad de casos y archivos de datos, lo que permite a los lectores dominar habilidades a través de operaciones prácticas.
Combinación ampliada: combine el análisis de datos con el aprendizaje automático, para que los lectores puedan comprender la aplicación del análisis de datos en los nuevos campos tecnológicos.
Asistido por IA: aplique ChatGPT, un producto de vanguardia de IA, al proceso de aprendizaje y demuestre cómo usar ChatGPT para ayudar en el aprendizaje y mejorar la eficiencia del análisis de datos.
Los lectores y amigos de la cuenta oficial pueden contactarme en segundo plano después de la compra y unirse al grupo de intercambio de lectores. Crossin abrirá el modo de lectura adjunto para usted y responderá todas sus preguntas al leer este libro.
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