SQL与Pandas都可以完成大部分数据分析需求。本文用SQL与Pands逐一实现10类核心数据分析需求，轻松进行对比学习：数据选择、限制、统计计数、排序、新字段生成、数据选择、数据分组、统计均值、方差、极差/范围。

本文将基于保险欺诈场景案例讲解如何进行有效的图挖掘，并将挖掘到的信息提供给AI模型，辅助精准检测和识别商业保险欺诈。💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 机器学习实战系列：[链接]📘 本文地址：[链接]📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容保险欺诈是一个巨大的问题，保险业长期以...

💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：[链接]📘 AI 面试题库系列：[链接]📘 本文地址：[链接]📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本篇内容基于场景面试题完成，在给定场景和数据表的前提下，有一系列的分析挖掘问题，大家可以基于SQL来完成。场景：Danny非常喜欢日本...

Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。

Python 是一个简单易上手可读性强且功能强大的编程语言，它有一些独特的技巧和写法，可以在不影响可读性的情况下大大缩短我们的 Python 代码，让它看起来更加紧凑和高级。

因为疫情，2年多的时间里，大家多了很多居家的经历，但是运动健康并不能因为居家而停止，健身随时随处可以进行！健身环大冒险等大热，而前阵子的刘畊宏跳操，带火了一大票畊宏男孩女孩，可穿戴设备市场大涨，而这些设备也记录了大量的运动数据。

一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计，从 2022 年到 2030 年，全球二手车市场将以 6.1% 的复合年增长率增长，到 2030 年达到 2.67 万亿美元。人工智能技术的广泛使用增加了车主和买家之间的透明度，提升了购买体验，极大地推动了二手车市场的增长。

下面是最新的 3 道 Google SQL 面试题和参考答案。这些题目面向的 Google 职位包括：数据科学 家、数据分析师、商业智能 工程师、数据工程师和商业分析师。

Sparkify 是一个音乐流媒体平台，用户可以获取部分免费音乐资源，也有不少用户开启了会员订阅计划（参考QQ音乐），在Sparkify中享受优质音乐内容。

💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析◉技能提升系列：[链接]📘 数据分析实战系列：[链接]📘 本文地址：[链接]📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容Excel是大家最常用的数据分析工具之一，借助它可以便捷地完成数据清理、统计计算、数据分析（数据透视图）和图表呈现等。但是！大...

用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。

低代码开发，顾名思义，指的是软件开发过程中只需要编写少量代码就够了。与传统开发方式相比，低代码大幅减少了编写代码的工作量，这使其具备了更快的速度、更短的开发时间与更低的成本。

💡 作者：韩信子@ShowMeAI📘 数据分析实战系列：[链接]📘 本文地址：[链接]📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容📌 Pandas 数据显示的问题我们在应用 Python 进行数据分析挖掘和机器学习时，最常用的工具库就是 Pandas，它可以帮助我们快捷地进行数据处理和分析。对 Pandas 不熟...

实际工作中，我们往往依托于业务数据分析制定业务策略。这个过程需要频繁地进行数据分析和挖掘，发现模式规律。对于算法工程师而言，一个有效的 AI 算法系统落地，不仅仅是模型这么简单——数据才是最底层的驱动。

由Databricks、UC Berkeley以及MIT联合为Apache Spark开发了一款图处理类库，名为GraphFrames。该类库构建在DataFrame之上，既能利用DataFrame良好的扩展性和强大的性能，同时也为Scala、Java和Python提供了统一的图处理API。

文娱影音是目前大数据与AI应用最广泛的场景之一，本案例以音乐专辑发行数据为背景，讲解使用pyspark对HDFS存储的数据进行处理数据分析的过程，并且对分析结果做了可视化呈现。

2020以来新冠疫情改变了全世界，影响着大家的生活，本案例结合大数据分析技术，使用pyspark对2020年美国新冠肺炎疫情进行数据分析，并结合可视化方法进行结果呈现。

Python中最常用于数据可视化的工具库包括Matplotlib和Seaborn。其中，Matplotlib属于 Python 数据可视化的基础库，具备很高的灵活度，但应用过于复杂——官方文档有3000 多页，包含上千个方法以及数万个参数。

大家在前面的教程中看到了Pandas进行数据分析的灵活操作，但同时作为一个功能强大的全能工具库，它也能非常方便地支持数据可视化，而且大部分基础图像绘制只要一行代码就能实现，大大加速了我们的分析效率，本文我们介绍pandas可视化及绘制各种图形的方法。

我们经常听到一个说法“能用图描述的就不用表，能用表就不用文字”，确实我们在认知上，对于图形的敏感度远比文字高，获取的信息也更丰富。我们在互联网企业中更是随处可见各种数据看板，帮助我们第1时间了解数据与业务状况。

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：[链接]本文地址：[链接]声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处当我们提到python数据分析的时候，大部分情况下都会使用Pandas进行操作。pandas整个系列覆盖以下内容：图解Pandas核心操作函数大全图解Pandas数据变换高级函数Pandas数据分组与操作一、Pandas数据分组与操作在我们...

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当我们提到python数据分析的时候，大部分情况下都会使用Pandas进行操作。本篇为pandas系列的导语，对pandas进行简单介绍，整个系列覆盖以下内容：

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：[链接]本文地址：[链接]声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处一、Pandas介绍官网：[链接]文档：[链接]Pandas最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pan...

n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与3维、更高维数组的操作。

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：[链接]本文地址：[链接]声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与2维数组操作。一、向量初始化NumPy中曾有一个专用的matrix类来...

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：[链接]本文地址：[链接]声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处n维数组是NumPy的核心概念，大部分数据的操作都是基于n维数组完成的。本系列内容覆盖到1维数组操作、2维数组操作、3维数组操作方法，本篇讲解Numpy与1维数组操作。一、向量初始化可以通过Python列表创建NumPy数组...

数据分析、机器学习和深度学习领域，很多计算过程可以通过向量和矩阵进行并行化的高效处理，而NumPy可以很好地支撑向量化运算。NumPy 包是Python生态系统中科学计算的核心支撑之一，数据分析工具库 pandas，计算机视觉工具库OpenCV等库都基于NumPy。熟悉NumPy之后，知名的深度学习框架PyTorch、TensorFlow、Keras等，也...

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：[链接]本文地址：[链接]声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第三个步骤——业务认知与数据探索。一、业务分析模型1.1 AB测试AB测试，简单来说，就是为同一个产品目标制定...

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：[链接]本文地址：[链接]声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处数据分析分核心步骤分为：业务认知与数据探索、数据预处理、业务认知与数据探索等三个核心步骤。本文介绍第二个步骤——数据预处理。不能想当然地认为数据是有效的。 在现实世界中，数据一般都是异构的、有缺失的、...