10年数据\经营分析经验，现任大厂数据分析负责人

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在这篇文章中，我将把一段枯燥的编程代码转变为一场与我的爱人共同探索的生动教学旅程

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一家电商公司希望分析其过去一年的各项成本，包括材料、劳动力、市场营销、固定成本和杂项支出。目标是了解成本结构，识别成本控制和优化的机会。

在机器学习领域，决策树是一种常见的分类方法，它通过从数据中学习简单的决策规则来预测目标变量。本文将介绍如何使用Python的库来加载Iris数据集、训练一个决策树模型、评估其准确率，并最终可视化这个模型。

本文通过瀑布图深入分析了科技初创公司的年度营收增长，揭示了各产品线和市场扩张对营收的具体贡献。

随着全球数据量的爆炸式增长，数据分析的重要性也随之增加。这是每个人物对应的时间和主要的贡献，我们通过文字的方式进行描述，对于每个时间点、数据量、整体的变化感知不是很清晰，没有太多的体感，数据量较小也不知道具体是多少，对数据分析来说不是很友好的呈现方式。我们通过一个表格来展示数据分析领域的关键人物，数据量级和大事件，对同类项进行划分，能比较清晰的看出不同字段对应的事件和人物，数据量的情况等。这篇文章通过对过去和现在的对比，展现了数据分析的发展历程和关键人物的重要性，为理解其对未来的潜在影响提供了不同的视角。

数据分析的发展历程见证了无数革命性人物的贡献，他们的工作不仅推动了技术进步，也在很大程度上重塑了我们理解世界的方式

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