Bi数据分析师常用函数代码

Bi数据分析师在日常工作中使用的常用函数代码包括：

1. 数据清洗与处理：
- 缺失值处理：fillna()函数用于填充缺失值，dropna()函数用于删除包含缺失值的行或列。
- 数据转换：apply()函数用于对数据进行逐元素的转换，map()函数用于根据映射关系进行转换。
- 字符串处理：str.contains()函数用于判断字符串是否包含某个子串，str.replace()函数用于替换字符串中的内容。

2. 数据分组与聚合：
- 分组操作：groupby()函数用于按照某个或多个列进行分组。
- 聚合操作：sum()、mean()、count()等用于对分组后的数据进行计算。

3. 数据排序与排名：
- 排序操作：sort_values()函数用于按照指定列的值进行排序，ascending参数决定是否升序排列。
- 排名操作：rank()函数用于计算数据在其所在组内的排名。

4. 数据透视表：
- 透视表操作：pivot_table()函数用于根据指定的行和列对数据进行汇总。

5. 数据可视化：
- 折线图：plot()函数可以绘制折线图。
- 柱状图：bar()函数可以绘制柱状图。
- 散点图：scatter()函数可以绘制散点图。

相关问题

finebi数据分析学习基础方式

学习FineBI数据分析的基础方式可以按照以下步骤进行：

1. 熟悉FineBI界面：了解FineBI的基本界面和各个功能模块的布局。熟悉主界面上的菜单、工具栏、数据面板等，以便能够进行数据分析操作。

2. 导入数据：掌握如何将数据导入FineBI中进行分析。可以通过连接数据库、导入Excel文件、上传CSV文件等方式将数据导入FineBI。

3. 数据预处理：学习FineBI中的数据清洗和预处理功能，包括数据清理、缺失值处理、异常值处理等。这些步骤可以帮助您准备好可用的数据集。

4. 创建报表和可视化：了解FineBI中报表和可视化设计的基本原理和操作方法。学习如何选择合适的图表类型、添加图表元素、设置筛选器和参数等，以便能够将数据以直观和易理解的方式呈现出来。

5. 数据分析和计算：学习FineBI中的数据分析和计算功能，包括数据透视表、统计分析、计算指标等。掌握如何对数据进行聚合、分类、排序等操作，以及如何进行简单的统计分析。

6. 高级功能学习：深入了解FineBI中更高级的功能和扩展，如数据挖掘、预测分析、自定义函数等。这些功能可以帮助您进行更复杂的数据分析和建模工作。

7. 练习和实践：通过实际的案例和练习来巩固所学的知识。尝试使用FineBI对真实的数据进行分析和可视化，从中体会数据分析的过程和方法。

除了以上的学习方式，您还可以参考FineBI官方提供的文档、教程和视频资源，以及参与相关的在线培训或社区讨论，与其他FineBI用户交流和分享经验。不断练习和实践是掌握FineBI数据分析的关键，通过实际操作和问题解决，能够更好地掌握FineBI的功能和技巧。

2023年bi数据分析毕业设计题目

2023年bi数据分析毕业设计题目可能会是基于大规模数据集的深度学习模型研究和应用。学生可以选择一个特定的行业或领域，如金融、医疗保健、零售等，收集大量的数据集，并使用深度学习模型进行数据分析和预测，以解决实际问题。

例如，学生可以选择金融领域作为研究对象，收集各类金融交易数据，包括股票市场的交易数据、利率的波动数据等，然后设计并应用深度学习模型进行交易预测和风险控制，并对模型的性能进行评价和优化。

另外一个可能的毕业设计题目是基于物联网技术的大数据分析与应用。学生可以选择一个特定的领域，如智能家居、智能健康管理等，对各种物联网设备产生的海量数据进行收集和分析，设计相应的大数据分析模型，并通过应用案例来展示模型的有效性和实用性。

此外，针对当前大数据时代的发展趋势，毕业设计题目也可能包括对数据隐私保护和安全性的研究与应用，以满足日益增长的数据安全和隐私保护需求。

总之，2023年bi数据分析毕业设计题目将更加关注大数据的采集、处理和应用，以及数据分析模型的研究与创新，以解决实际问题并推动数据科学领域的发展。