财务分析是了解一个企业基本状况的最简单的方法。大部分的数据分析师都或多或少掉入这样的陷阱：每天大部分的工作都花在查数上，干着干着变成了“查数菇”。做报表分析时也不清楚老板想要的是哪种类型的报表，最后熬了几个通宵做出来的报表还被领导嫌弃。接下来这份秘籍，你一定要收藏好了，掌握了秘籍以后，再也不用熬无用的夜了！不懂领导想要什么样的财务分析报表？这份秘籍一定要收藏！一、掌握分析方法1、纵向分析-确定财务
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2020-09-12 21:35:42
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在SOA时代，主数据解决的是企业内核心数据不统一、不一致、不准确、不完整、不共享的问题。而今天的数字化时代，赋予MDM的责任，不仅在与企业内部的数据治理和集成共享，还有一个重要的职责就是上下游产业的联通，实现社会化的主数据互联。未来主数据一定是融合了大数据技术、云计算技术、数据孪生技术、微服务技术的、人工智能技术的应用平台，主数据离不开技术却超越技术。 现在引入主数据这个概念了，在应用层面讲
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2020-09-12 21:16:37
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9.2 Pandas-数据结构 一维数据：序列（Series） 二维数据：数据框（DataFrame） 三维数据：面板（MultiIndex/Panel（后面版本可能放弃）） 从数据结构角度，一般实现“增删改查”操作，官方接口提供了如下操作： 9.2.1 Series 接口文档 pandas.Ser ...
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2020-09-12 21:14:03
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～一、引言动漫《海贼王》中，曾经拥有世界上一切的男人，海贼王哥尔·D·罗杰，在临行前说：“想要我的财宝吗，去找吧，我把世界上的一切都放在那里了”。全世界的人们都趋之若鹜奔向大海，寻找onepiece，大海贼时代由此开启！17岁的路飞也遵循了与香克斯的约定，出海航行，立志成为海贼王。而在2012年初，世界经济论坛发布的大数据和大影响报告指出，大数据已成为黄金和货币等经
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2020-09-11 16:10:11
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一文带你掌握常见的Pandas性能优化方法，让你的pandas飞起来！“阅读本文大概需要4.5分钟”Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。对于程序猿/媛而言，时间就是生命，这篇文章给大家总结了一些pandas常见的性能
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2020-09-11 16:06:08
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用户行为日志分析是实时数据处理很常见的一个应用场景，比如常见的PV、UV统计。本文将基于Flink从0到1构建一个用户行为日志分析系统，包括架构设计与代码实现。本文分享将完整呈现日志分析系统的数据处理链路，通过本文，你可以了解到：基于discuz搭建一个论坛平台Flume日志收集系统使用方式Apache日志格式分析Flume与Kafka集成日志分析处理流程架构设计与完整的代码实现项目简介本文分享会
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2020-09-11 16:03:01
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Pandas数据处理——玩转时间序列数据原创易执Python读财3月16日点击上方“Python读财”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达进行金融数据分析或量化研究时，总避免不了时间序列数据的处理，时间序列是指在一定时间内按时间顺序测量的某个变量的取值序列。常见的时间序列数据有一天内随着时间变化的温度序列，又或者交易时间内不断波动的股票价格序列。Pandas也因其强大的时序处理能力而被广泛应
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2020-09-11 15:52:49
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（下）原创易执Python读财1月20日点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达继上一篇文章Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）后，这篇文章整理了剩下的一些Pandas常见方法，整体难度会比上一篇文章中的大一点，但还是比较容易理解的。话不多说，直接进入正题。用于演示的数据如下：In[11]:dataOut[11]:
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2020-09-11 15:52:21
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Pandas数据处理——盘点那些常用的函数（上）点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达在之前的文章中，以图文的方式详细讲解了Pandas中groupby，merge以及map、apply、applymap的原理，掌握好这些原理，再在这个基础上进行一些拓展，基本就可以解决绝大部分比较复杂的数据处理操作了。几篇文章如下，想回看的小伙伴可以再重温一下：Pandas数据处理
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2020-09-11 15:52:05
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Pandas数据处理——一文详解数据拼接方法merge点击上方“Python读数”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达为了方便维护，一般公司的数据在数据库内都是分表存储的，比如用一个表存储所有用户的基本信息，一个表存储用户的消费情况。所以，在日常的数据处理中，经常需要将两张表拼接起来使用，这样的操作对应到SQL中是join，在Pandas中则是用merge来实现。这篇文章就讲一下merge的
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2020-09-11 15:51:12
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