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year_month 数据类型 :时间维度的精准切片

year_month数据类型:时间维度的精准切片
2025-07-09
year_month数据类型:时间维度的精准切片​ ​ 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准的手术刀,将时间轴切割成以年月为单位的整齐片段。这种数据类型看似简单,却在金融报 ...
维度表和事实表的数据类型分析
2024-12-06
在数据仓库设计中,维度表和事实表是至关重要的数据结构。它们各自承载不同的角色和数据类型,为我们提供了丰富的信息内容。让我们深入探讨这些表的特点以及它们在数据分析中的应用。 维度表的数据类型分析 维度表在 ...

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 2 Pandas 数据类型

数据分析师教程《Python数据分析极简入门》第2节 2 Pandas数据类型
2024-11-20
《Python数据分析极简入门》 第2节 2 Pandas数据类型 Pandas 有两种自己独有的基本数据结构。需要注意的是,它固然有着两种数据结构,因为它依然是 Python 的一个库,所以 Python 中有的数据类型在这里依然适用。我 ...
如何应对多样化的数据类型和数据来源?
2024-04-15
随着科技的不断进步,数据的多样性和来源的多样性已经成为当代社会面临的一个重要挑战。从传统的结构化数据到半结构化和非结构化数据,从内部产生的数据到外部采集的数据,我们需要有效地应对这些多样化的数据类型和 ...

如何利用 pandas 根据 数据类型 进行筛选?

如何利用 pandas 根据数据类型进行筛选?
2021-09-24
来源:早起Python 作者:刘早起 前两天,有一位读者在知识星球提出了一个关于 pandas 数据清洗的问题。 他的数据大致如下 现在希望分别做如下清洗 “A列中非字符行B列中非日 ...

只需七步!零基础入门Python变量与 数据类型

只需七步!零基础入门Python变量与数据类型
2021-07-15
来源:数据STUDIO 作者:云朵君 Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/)是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、结构 ...

R语言中的 数据类型 和数据结构简单介绍!

R语言中的数据类型和数据结构简单介绍!
2020-09-01
作者:丁点helper  来源:丁点帮你 前面的文章提到,R语言是一门针对『对象』的语言,这里说的对象,最主要的就是数据。R可以创建、读取、处理多种类型的数据。今天先讲一些基本概念。 R语言中 ...

大数据主要分析的 数据类型

大数据主要分析的数据类型
2018-05-11
大数据主要分析的数据类型 对于大数据的学习,如果想要清晰了解其技能,那么我们需要明白分析什么数据,也就是说我们需要了解大数据要分析的数据类型,宗其来讲主要有四大类: 交易数据(TRANSACTION DATA) ...

R语言 数据类型

R语言数据类型
2017-06-14
R语言数据类型 当编写任何编程语言程序,需要使用不同的变量来存储各种信息。变量不过是用于保留存储器位置的存储值。这意味着,当创建一个变量,它会保留在内存中的一些空间。 你可能喜欢存储诸如字符 ...

CDA 数据分析师:精通数据分类,让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”

CDA 数据分析师:精通数据分类,让数据从 “混乱仓库” 变 “有序宝库”
2025-10-11
在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified Data Analyst)分析师每次取数都需 “翻箱倒柜”,不仅浪费 60% 的时间在找数据上,还 ...

【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南:语法、场景与实战技巧

【CDA干货】SQL Server CONVERT 函数完全指南:语法、场景与实战技巧
2025-10-10
在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转为字符串用于报表展示,亦或是调整字符编码适配不同系统,都离不开专门的转换工具。CON ...

CDA 数据分析师:穿透数据治理体系,成为数据有序运转的 “核心引擎”

CDA 数据分析师:穿透数据治理体系,成为数据有序运转的 “核心引擎”
2025-10-10
在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口径不一(如 “GMV” 有 3 种统计方式)、敏感数据泄露风险频发、核心数据质量差(缺失 ...

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南

【CDA干货】正态 t 检验与符号秩检验的选择指南
2025-10-09
本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确:何时必须用 t 检验,何时只能用符号秩检验,以及如何通过数据特征快速决策。 一、先 ...

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南

【CDA干货】Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南
2025-09-30
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之一 —— 无论是筛选 “性别为男的用户”“销售额超过 1000 的订单”,还是 “包含‘北 ...

【CDA干货】Pandas quoting 详解:掌控文本文件读写中的引号规则,避免数据解析陷阱

【CDA干货】Pandas quoting 详解:掌控文本文件读写中的引号规则,避免数据解析陷阱
2025-09-28
在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京,朝阳”)、嵌套引号(如 “他说:"明天加班"”)时,若未正确配置引号处理规则,Pan ...

CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值

CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值
2025-09-23
CDA 数据分析师:以指标为钥,解锁数据驱动价值 在数字化转型的浪潮中,“用数据说话” 已成为企业决策的共识。但数据本身是零散的数字集合,若缺乏统一的衡量标准,便无法转化为指导业务的有效信息。而指标,正是将 ...

【CDA干货】算术平均数(Mean)与几何平均数(GeoMean):核心区别与适用场景解析

【CDA干货】算术平均数(Mean)与几何平均数(GeoMean):核心区别与适用场景解析
2025-09-22
在数据分析、金融计算、工程评估等领域,“平均数” 是描述数据集中趋势最常用的工具之一。但多数人提及 “平均数” 时,默认指向的是算术平均数(Arithmetic Mean,简称 Mean) ,却忽略了另一类关键指标 ——几何 ...

CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑

CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑
2025-09-19
CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均值、中位数”,到推断总体特征的 “抽样、置信区间”,再到验证业务假设的 “假设检验 ...

【CDA干货】SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化

【CDA干货】SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化
2025-09-18
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论是报表展示(如 “2024 年 09 月”“09/18/2024”)、数据查询(如筛选 “2024 年 Q3 ...

CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者

CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者
2025-09-19
CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字化运营的 “核心载体”,其价值实现依赖 “获取(源头)- 加工(提纯)- 使用(落地) ...

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