年届35+，觉得不会Python的外贸人，不是合格的数据分析师和互联网淘金者。

数据可视化本质上是获取原始数据并将其转化为视觉效果。考虑到人类是视觉动物，彩色图形比普通数字更有效地传达信息。出色的视觉效果摒弃了噪音，揭示了重要信息背后的故事。可视化数据还有助于使特定数据集对您的用户更具吸引力。研究表明，这种转变也有财政回报。在数据可视化上花费的每一美元，您可以获得 13.07 美元的回报。另一项研究表明，越来越多的公司正在顺应这一趋势。研究表明，79% 的企业高管认为，不拥抱大数据的公司将会失败。这就是为什么企业正在招聘更多具有数据科学技能的熟练员工。但要将数据可视化整合到您的业

原文： How to Learn Python for Data Science In 5 Steps作者：Charlie Custer为什么要为数据科学学习Python？在探索如何学习Python进行数据科学之前，我们应该简要回答为什么首先要学习Python。简而言之，理解Python是从事数据科学职业所需的宝贵技能之一。尽管并非总是如此，Python是数据科学的首选编程语言。以下是一段简短的历史：2016年，它在数据科学竞赛的首要平台Kaggle上超越了R。2017年，在KDNuggets

本文价值在于梳理Python对于数据科学的作用以及入门分析，也提供了一系列的书目以及网站学习资源，给到我们整个学习流程的轮廓，还是不错的。正文如下：您正在踏上数据科学之旅，每个人都建议您从学习如何编写代码开始。您决定使用Python，现在被您可以使用的大量学习资源所麻痹。也许您已经不知所措，并且由于分析瘫痪，您正在推迟学习如何使用Python编写代码的第一步。原文参考：How to Master Python for Data Science作者： Chanin Nantasenamat有添加和删

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数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook这一章节熟悉一些数据分析相关的名词，做一些知识储备以便后续更进一步。分析 Analysis名词：研究整体的组成部分及其在构成整体时的关系。名词：把一个整体抽象地分成各个组成部分，以便研究各个部分及其关系。代码 Code名词：进行分析的个人认为重要的类别。这是一种用于标记叙述中包含的重要信息的方法。相关性 Correlation名词：两个或多个变量之间的统计关系，一个变

数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook数据分析导论在现实生活中处理数据总是涉及一些好消息和坏消息的组合（当然，不一定是等量的）。在Head First计划中，数据无处不在。每一份报名表、发展史和儿童筛查都是潜在的数据来源，教案、教师对儿童的观察甚至公交车司机的评论也是潜在的数据来源。同样，每一份职前评估表也是数据来源，就像父母所做的每一项陈述一样，无论是否记录下来。正如我们前面提到的，在Head First计划中

数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook在完成团队建设后，我们就可以进入真正着手于数据的过程管理部分，焦点从人过渡到数据上。规划是数据分析过程中非常重要的一部分。您必须制定参与数据分析的计划。该计划应概述您的数据分析过程，包括目的、问题、数据收集方法、所需资源、确定的负责人，以及完成所有必要任务的时间表。大多数程序中的现实情况是，在任何给定的时间，个人总是在管理各种不同的任务。应优先考虑数据分析的实际过程。为确定的人

数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook与社区评估类似，在社区评估中，移民和季节性领先计划（MSHS）主管有责任确保完全完成并实施数据分析，我们建议数据分析也应如此。最终，移民和季节性启动主管负责确保收集和分析数据，准备好提交给适当的利益相关者，并准备好用于项目决策和改进。虽然主管对数据分析过程和产品负有最终责任，但其他工作人员积极参与数据的收集和分析。程序可以选择使用现有的策略组来实施数据分析过程，或者建立单独的数据

数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook数据分析过程要素：•目的 Purpose•问题 Questions•数据收集 Data Collection•数据分析程序和方法 Data Analysis Procedures and Methods•解释/确定调查结果 Interpretation/Identification of Findings•写作、报告和传播 Writing, Reporting,

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数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook数据分析的“问题”“数据分析”是什么？它指的是一种方法还是多种方法？不同程序的集合？这是一个过程吗？如果是，这意味着什么？更重要的是，没有数学或统计学背景的MSHS项目员工能否学会在工作中识别和使用数据分析？（附言——最后一个问题的答案是肯定的！——假设你们投入少量的时间、精力和实践）。数据分析可以参考各种具体的程序和方法。然而，在程序能够有效地使用这些程序和方法之前，我们认

数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook数据的定义数据是…1973年《韦伯斯特新学院词典》将数据定义为“作为推理、讨论或计算基础的事实信息（如测量或统计）。《1996年韦伯斯特第二版新河边词典修订版》将数据定义为“信息，尤其是为分析而组织的信息”韦氏在线词典对“数据”的定义如下(http://www.m-w.com):作为推理、讨论或计算基础的事实信息（如测量或统计）。例如，the data is plentif

数据分析手册翻译及读后感， 英文原版资料可下载：introduction to data analysis handbook比较偏好直接学习英文原版资料，然后翻译中文，以及一些个人学习体会、实践放进来，非商业用途，仅供大家学习参考。此坑，是美国MSHS（Migrant & Seasonal Head Start，移民和季节性领先计划）部门的数据分析指导手册进行翻译学习。原文标注：Migrant & Seasonal Head StartTechnical Assistance Ce

原文： Top 24 tools for data analysis and how to decide between them简要说明数据分析是现代企业的核心实践。选择正确的数据分析工具是一项挑战，因为没有任何工具能够满足所有需求。为了帮助您确定哪种数据分析工具最适合您的组织，让我们检查一下在它们之间进行选择的重要因素，然后看看当今市场上最流行的一些选项。在评估可用工具之前，有几件事需要注意。您应该首先了解您的企业想要分析的数据类型，并进一步了解您的数据集成需求。此外，在开始分析数据之前，您需要选