数据分析 – 第3页小小书 XXshu

在ONIX和Excel之间转换

书籍元数据在ONIX格式的文件中在出版商和零售商之间广泛交换。 ONIX是EditEUR定义的图书行业XML标准。 ONIX图书格式结构化且灵活多样，可通过多种不同方式来表示图书元数据。 ONIX当前的版本为3.0，并进行了多次修订。最新版本除了印刷书籍外，还具有代表电子书的功能。发布者通常会在ONIX文件中发送标题更新。零售商和贸易伙伴是这些文件的收件人。他们将需要一个数据提取工具来解析ONIX文件中的元数据并将其上传到其内部系统。在将ONIX元数据加载到其系统之前，需要对其进行分析和清理。使用XML结构读取和分析需要ONIX工具。数据管理人员希望使用书本元数据的Excel布局而不是XML。将元数据清理到其要求之后，通常会使用内部ETL工具上传它们。市场上有许多工具可以将ONIX文件转换为Excel或文本文件。 BookDataSolutions的网站具有易于在线使用的ONIX到Excel和Excel到ONIX转换功能。在ONIX和Excel之间转换 ONIX记录可以附带大量的元数据元素。根据要求，您可能只需要一些数据。从ONIX记录中导出所需信息需要元素列表模板。…

在古腾堡计划中的外观

这是什么？古腾堡计划（Project Gutenberg）是网络上最古老的开源项目之一，许多文学爱好者加入了世界上最伟大的经典著作并将其数字化。迄今为止，已经数字化了超过53种ooo书。为了分析数据，我编写了一个脚本，该脚本每天都会更新目录的个人副本。这篇文章的数据已于2016年12月23日下载。我如何获取数据？我编写了一个Python脚本，该脚本可获取XML目录的当前状态，并每晚将其写入RaspberryPi上的简单SQLite数据库中。这篇文章所需的数据分析非常简单，并且使用SQL和R完成。最好尽快从古腾堡计划中读一本书……。目录的增长古登堡计划的第一本书是《美国独立宣言》，于1971年12月发行。自那时以来，已经出版了53,000多本书。这个开源项目经受了时间的考验，仅在2016年就发行了3000本书，与2006年至2016年的年度书发行量大致相符。如下图所示，社区经历了最活跃的时期。 2004年和2006年。

第五周：对错误的回应

任何类型的编程都肯定会导致许多错误消息 -尤其是在刚入门时。我记得我对这些讨厌的小动物几乎是内脏的反应。失望的感觉淹没了你。您的进度暂停了。您曾经确定的地方现在不确定。所有进展都已停止。我认为将它们显示为红色字体没有帮助… 毫不奇怪，错误消息表示您做错了什么。在课程开始时，错误消息使我感到沮丧，尤其是当它们不断出现时。每当我闪红光时，我就不断听到Gameshow错误声音。现在，我开始感到有些不同。我没有沮丧，反而教自己要离目的地近一点。错误消息的好处是，它告诉您一些新内容。它给你一个线索。它给你一些东西给谷歌。它比砖墙好得多。…

利用仪表板提高企业效率

试想一下，如果您必须手动离开汽车并向内看，或者每次想知道发动机温度时都必须打开引擎盖，以手动检查油箱中的燃油量。听起来很荒谬，对不对？那么，为什么要以相同的方式处理业务数据？就像汽车方向盘后面的仪表板一样，数字仪表板可以显示来自多个渠道的关键信息，因此您可以做出明智的决定，而不必寻找这些信息。仪表板是经理，管理员和员工的一站式商店，可全面了解业务绩效。许多RTO努力处理其企业的许多不同方面，并且很难同时获得多个部门的清晰概述。通过使用仪表板，所有利益相关者都可以简化的可视格式查看任务和分析，从而可以更好地制定决策并提高生产率。数据是任何业务的重要资产。您了解的越多，您就越聪明，而聪明的员工也就具有很高的价值。通过使用仪表板来管理数据，在管理事件和任务，提高员工生产率以及确保RTO各个方面的持续改进方面，您将处于优势地位。整合您的数据；省时间仪表板使您可以一次查看所有营销任务，研讨会活动，内部项目和报告，而不必通过多个渠道搜索更新。所有数据都整合到一个平台中，使您可以快速访问当前信息。您可以通过查看任务进度来减少交流时间，而不必手动跟进员工。仪表板为您提供对企业各个方面的管理，使您能够始终保持营销，合规性，人员和事件的全过程。抓住机会仪表板是用于确定效率并寻找机会改善活动的理想平台。…

第六周：专注于错误的事情

今天，我们花了整整一天的时间试图找到各种产品的颜色与其销量之间的联系。最初似乎没有任何特定的联系，所以我们尝试了一些新方法，到午餐时间我们还没有真正的运气，因此我们继续插电，更改模型，删除一些异常值，我很高兴地宣布到今天结束时，我们还没有发现颜色和销量之间有任何联系的进一步证据。我们所做的只是将我们的愿望和偏见投射到数据上。我们非常希望我们的先前信念得到确认，以至于我们花费了不必要的时间来追逐一个失败的事业。正如约翰·梅纳德·凯恩斯（John Maynard Keynes）显然曾经说过的那样。 “当事实改变时，我改变了主意。” 企业使用数据的原因之一是揭示他们以前认为不可能的事情。作为数据科学家，最糟糕的事情是通过引入自己的偏见来阻碍这一过程。我们每个人每天都会做出数百个假设。它们是使我们存活的有用的小捷径。您正在阅读的事实证明了这一点。这不是一个关于摆脱所有假设和偏见的博客。更好的方法，或者至少更容易的方法是，记下它们，写下来，并不时地确保它们不会驱动您的思考。与其说不是给数据当事人带来自己的偏见，不如说是给数据当事人带来偏见，并确保他们在房间的一角坐在椅子上，以便您随时注意它们。

与Stephanie Evergreen博士一起有效呈现数据的秘密

斯蒂芬妮·艾弗格林（Stephanie Evergreen）博士是一个自称为“死硬数据书呆子”的人。她在学术界中名列前茅，拥有跨学科评估博士学位，最终成为数据可视化和设计的专业。 Evergreen博士现在是国际公认的演讲者，作家，设计师和研究员。她周游世界，教客户如何讲出更好的数据故事。正如她所说，“这是一场非常不错的演出！” 当她在密歇根州白雪皑皑的家中闲逛时，我与她交谈，谈论她的书，精通数据通信的技巧以及她最喜欢的图表（每月更改一次）。是什么促使您有效地编写“呈现数据”，又是什么促使您现在呢？我认为这确实是我注意到自己的问题。我当时正坐在一台装有数据的计算机上，试图将演示文稿整理在一起，而我对它的呈现方式感到无聊和沮丧。我知道这并不有效，但我不知道还能做些什么。因此，我开始写博客。我的博客开始引起人们的广泛关注，因为我当时是唯一谈论此内容的人之一。出版商在那里看到了足够的兴趣，看到了新的突破，因此他们给了我一本书。现在激励我的是，当人们给我写电子邮件或发推文时，每天与我联系的读者都说我的写作对他们及其工作方式有所帮助。我有一个在会议上找我的人想给我最高的五分。他说，由于他参与了我的工作，因此与所在部门的其他人相比具有新的竞争优势，并且他现在比其他任何人都更能讲故事。您如何描述有效的数据表示方式？…

第四周：完善的准备？

完善的准备可以防止性能下降。我想是我父亲首先告诉我的。在数据科学中，您80％的时间都花在准备阶段。在这里，您可以轻松地将眼前的不完美信息说成有用的东西。例如，您可能缺少值，或者有异常的异常值将投影朝一个方向或另一个方向拉。您可能需要太多的信息来进行抽样。您可能只是拥有可怕的数据而决定不继续。准备是难题中最重要的部分之一。当您第一次开始进行数据项目时，本能是尽快着手并尽快建立模型，以便获得某种结果。对产生任何东西的渴望使我想起了没有研究的文章。您可能会在两个小时内产生800个单词，但最终结果并不是很有用。过去的一周是关于学习享受数据预处理阶段的知识。我们一直在学习给予它所需的应有的关注和关注。因为没有其他选择。如果您第一次做的不对，那么一旦您的预测不佳且结果低于标准，您将不得不回到过去。

第三周：超越课程范围的学习

Ubiqum基于WeWork Barcelona。除了周一提供免费早餐和一台精美的咖啡机外，WeWork还因组织活动和鼓励大楼内的公司进行互动而闻名。因此，在所有WeWork时刻中最真实的WeWork时刻，我向一位学习者解释说，我对统计数据感到有点生锈（因为注入了水果的冰水）。这个话题很熟悉，但是感觉不太流利。 “参加Coursera课程。”得到了回应。看来，共同工作疗法显然是一件实事。相反，我很不情愿地完成了这一工作，完成了阿姆斯特丹大学关于统计方法的视频引导课程。在两天内，我回到了我在学校的熟悉程度。更好的是，我现在正在学习新课程，并将其应用于 Ubiqum的数据科学工作。在线学习的增长并不是什么新鲜事。英国广播公司（BBC）咬伤（今年英国以外的人在这里链接）已经20岁了！我记得虔诚地使用它。现在，我使用Codecademy改进我的编码，使用Memrise进行语言学习，并使用YouTube教程进行其他所有操作。我担心我的怀疑来自学术界的势利：如果本课没有大的闪亮徽章，那么学习该课程的意义何在？…

探索性分析：加利福尼亚萨克拉曼多市的犯罪案例研究

对于数据分析师而言，最困难的问题通常是如何上手。轻松获取千兆字节的数据，这些数据集包含宝贵的见解，但是我们如何才能开始利用它们呢？我发现开始分析的最好方法是开始确定大小，然后选择一个要回答的特定问题。这不一定是一个宏伟的，改变世界的问题；实际上，从一个简单直接的问题开始通常会更好。该问题应在合理的时间内解决，否则可能永远无法得到正确答案。在我们最近举行的美国总统大选中，城市内犯罪这一主题很突出。 “城市”一词通常是指城市地区的贫困人口。该语言还暗示这些人口位于城市中心。我想更仔细地研究这种含意，然后问，犯罪在美国城市中最普遍？简单明了。加利福尼亚州萨克拉曼多的犯罪数据特别透明，因此我将以这座城市为例。为了进一步简化，我选择2006年1月作为学习窗口。我使用R作为主要的分析工具，并使用ggplot2和RgoogleMaps软件包（这是所有有抱负的R向导必不可少的工具）构建了可视化文件。 2个重要注意事项：这是一项探索性分析，而不是科学研究，因此我不会使用统计检验。…

Analisis数据Eksplorasi-Bagian 3

Analisis数据Eksplorasi-Bagian 1 Analisis数据Eksplorasi — Bagian 2 Analisis数据Eksplorasi-Bagian 3 卡苏斯3 吉卡·尼莱·拉塔拉·凯洛姆波克A，莱比赫·贝萨·达里·凯洛姆帕克B，apakah hal tersebut menandakan Diskusikan下颚骨setelah menyelesaikan langkah-langkah berikut！兰卡1…