Tableau案例课程(2020版)实战进阶介绍

SPSS 29版新功能介绍

最新版本的SPSS在界面上进行了一系列更换，包括将传统的红色闪屏更新为IBM风格的蓝色直方图展示。此外，用户体验得到改进，可以更便捷地在传统格式和工作簿格式间切换。新版本关键的技术补充集中在三种回归方法的插件：领回归、拉索回归和弹性网络，这些均为处理自变量贡献性问题的高级统计方法，且特定插件仅适用于29版。SPSS进一步把常用的Python插件直接集成到了软件菜单中。此外，新版也加入了小提琴图表示法，尽管存在操作限制和编辑功能的疑问。这些更新适用于数据分析师、SPSS用户、统计学研究人员、高级课程学生和科研工作者。

数据整理？光想想都头疼！

本节课程聚焦于ETL（Extract, Transform, Load）,一种数据管理过程,专注于数据清理和整合。ETL涉及提取多来源数据、清洗错误信息、转换数据格式和汇总，以及加载处理后数据以供分析。过程中常见挑战包括不同数据源整合、格式规范化、统计口径不同和各类数据错误修正。通过一个实际案例，解释了数据清洗虽技术含量看似不高，但其实是数据分析不可或缺的部分。此课程有助于理解数据分析背后的关键预处理工作，特别是ETL流程在处理大规模和多源数据集中的应用。

学习如何安装Tableau Desktop及其合规使用策略

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

Python数据分析进阶+案例实战

本视频指南针对Matplotlib这一数据可视化库的基础知识做了讲解，不仅为初学者提供了快速上手的方法，也提供了更进阶的图表绘制技巧。内容包括基本图形绘制、数学运算如何应用到图表，以及如何使用散点图、直方图、箱体图等表示数据。演示了如何通过Matplotlib和配套的数学库NumPy创建和绘制简单及复杂的图表。视频还简单介绍了如何在pandas中使用图表，并对不同图表类型及其绘制方式进行了说明，适合需要在图形界面展示数据的开发者以及进行数据分析的专业人士。

网页开发效果预览

此教学内容聚焦于使用网站技术实现数据的可视化展示，详细介绍了如何通过Python和Pandas进行数据处理，并借助HTML和CSS技术在网站上呈现分析结果。课程内容不仅涵盖了前端开发的基础知识，如页面设计和外观设置，也包括了后端开发如何将数据通过前端页面动态展示的技巧。示例演示了如何从Excel获取数据、展示图表、进行交互操作以及实现关键字搜索和文件上传功能。该课程注重实操，适合那些需要将分析数据以交互式网站形式展现给同事或管理层的技术人员学习。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

我国大数据水平处于什么阶段？

中国大数据发展正面临硬件、软件与意识层面的挑战，尚在初级阶段。发展过程包含数据准备、存储、计算、分析及价值展现五大环节。现阶段，对大数据价值认识不足，相关领域数据未充分利用。存储环节依赖于进口核心芯片；计算管理中虚拟化产品国产化程度低；分析工具及数据库主要采用外国技术。国产化进步可加强数据安全，增强价值展现。本段内容适合关注本土技术发展、数据安全及大数据应用实践的专业人士。