[爆卦]python視覺化分析是什麼?優點缺點精華區懶人包

雖然這篇python視覺化分析鄉民發文沒有被收入到精華區:在python視覺化分析這個話題中,我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 python視覺化分析產品中有5篇Facebook貼文,粉絲數超過34萬的網紅PTT Gossiping 批踢踢八卦板,也在其Facebook貼文中提到, 『認真回,學Python,然後 1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用, 2. 用python pandas整理資料 3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板 這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。 你要做數據整理跟分析,重點只有三個: ...

 同時也有5部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,面對日新月異的大數據工具,有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用Power BI 做大數據分析,課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果,提升管理品質,有效提升工作效率。另外;大數據分析還應該包含許多學習到的知識,回饋給資料,再重新計算,...

  • python視覺化分析 在 PTT Gossiping 批踢踢八卦板 Facebook 的最讚貼文

    2021-09-30 21:22:11
    有 184 人按讚

    『認真回,學Python,然後
    1. 把Excel資料丟到google spreadsheet上當關聯式資料庫用,
    2. 用python pandas整理資料
    3. 用datastudio做視覺化分析或定期觀察儀表板

    這是我最推薦新手入門數據分析的工具組合。
    你要做數據整理跟分析,重點只有三個:
    資料存放的地方、整理資料工具語言、視覺化套件

    一般來說,正規的方式是資料放sql、整理資料用sql code,

    然後視覺化再用ggplot、shiny(R), Matplotlib、plotly(Python),

    但初學者沒辦法一次搞懂這麼多東西,直接用現成的東西就好,

    唯一需要學習的是python pandas跟如何用python串接google spreadsheet,

    但這我覺得根本比VBA好學兩萬倍,code也比較好管理...』
    Re: [問卦] EXCEL VBA值得花時間去學嗎 https://disp.cc/b/163-e8Nl |問卦原文 https://disp.cc/b/163-e8Gh

  • python視覺化分析 在 緯育TibaMe Facebook 的最佳貼文

    2021-05-31 11:37:09
    有 24 人按讚

    【早鳥倒數🔥AI醫學影像辨識一次掌握】
    👉 https://bit.ly/2Whgkjl
    不管你是具備工程技術,還是具備醫療知識💊
    只要想進入醫療影像分析,卻不知如何開始💉
    又或想接案醫療影像分析,卻不會以下這些技能嗎❓

    📍於貼文留言: 「#AI醫學影像辨識」助教將私訊超優惠連結給你
    若可以公開分享此篇貼文,會更棒棒喔🎉🎉

    1⃣不會寫程式、不會Python✅基礎+進階一起打包!
    2⃣會程式但沒有學過AI辨識 ✅基礎+進階一起打包!
    3⃣有一點基礎但沒有很熟悉 ✅基礎+進階一起打包!
    #學習的問題我一率建議TibaMe穩紮穩打

    🧬基礎班
    🔹NumPy / Pandas / Matplotlib:分析病歷資料
    🔹OpenCV:胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測等
    🔹Keras深度學習建模:分析基礎影像
    🔹CNN 模型:辨識手寫數字
    🔹CNN 影像辨識 + 遷移學習優化:新冠肺炎X光分類
    🔹實作:視網膜糖尿病病程分級

    🧬進階班
    🩹CNN 語意切割、萃取影像特徵
    🔸辨識腦腫瘤組織影像
    🔸視網膜糖尿病病程分級
    🔸進行不同細胞之分類

    🩹應用物件偵測 Yolo 模型
    🔸標註物件範圍進行血球偵測

    🩹創建 VGG 模型
    🔸心電圖波型影像分類

    🩹優化創建 EfficientNet 模型
    🔸分類肺炎影像分析

    🩹創建 ResNet 模型
    🔸3D 胸腔醫學影像分類輔助診斷

    一次擁有全部醫學影像成果作品
    👑13種視覺化分析作品_業界最紮實也最超值

  • python視覺化分析 在 緯育TibaMe Facebook 的最佳解答

    2021-05-06 21:30:01
    有 10 人按讚

    你是否...
    ❓想了解影像分析整體架構與分析方法
    ❓想進入醫學影像分析卻不知道怎麼開始
    ❓想更精確地擷取影像特徵
    ❓想知道如何更進階提升模型準度

    💘TibaMe幫你準備好了!
    AI醫學影像分析實作直播學程全攻略
    帶你活用Python程式語言,實作高達13種醫學影像成果
    徹底滿足你的學習與實作慾望!

    🔷 基礎班:6種資料視覺化分析作品
    🔑 運用NumPy / Pandas / Matplotlib進行病歷資料分析
    🔑 運用OpenCV進行胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測、特徵萃取
    🔑 利用Keras深度學習建模進行影像分析
    🔑 創建CNN模型進行手寫數字辨識
    🔑 CNN影像辨識 + 遷移學習優化新冠肺炎X光分類
    🔑 優化經典 CNN 影像辨識進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級

    🔷 進階班:7種資料視覺化分析作品
    🔑 運用CNN 語意切割、萃取影像特徵進行辨識腦腫瘤組織影像
    🔑 用CNN 語意切割,辨識影像進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
    🔑 以語意切割偵測影像進行細胞分類
    🔑 應用物件偵測Yolo模型進行標註物件範圍進行血球偵測
    🔑 創建VGG模型進行心電圖波型影像分類
    🔑 以資料擴增優化創建EfficientNet 模型進行分類肺炎影像分析
    🔑 創建ResNet模型3D胸腔醫學影像分類輔助診斷

    早鳥階段最優惠!
    👉 立即了解詳細學程內容:https://bit.ly/3eZ0Ycx

  • python視覺化分析 在 孫在陽 Youtube 的精選貼文

    2019-09-26 11:05:35

    面對日新月異的大數據工具,有時候很難跟上這節奏。Microsoft Power BI讓大家可以簡易的製作大數據分析。用Power BI 做大數據分析,課程大綱有認識大數據、大數據分析、視覺化呈現結果,提升管理品質,有效提升工作效率。另外;大數據分析還應該包含許多學習到的知識,回饋給資料,再重新計算,不是僅畫出視覺化圖後,就說做好了大數據分析。期待大家將了解應用這些工具使用,將大數據分析導入您的工作中。
    孫在陽老師主講,[email protected]
    範例、講義下載:https://goo.gl/ytzRxT
    01.認識大數據分析.環境介紹
    02.認識大數據分析.Excel的樞紐分析
    03.Power BI環境介紹.取得資料.同期比較.
    04.交叉分析篩選器.瀑布圖.類別分析.散佈分析.動態分析
    05.瀑布圖.跨工作表關連
    06.Related.分群.預測
    07.關聯.DAX.Power Query.發生率
    08.多檔合併.新聞資料下載.Python爬蟲程式.文字雲
    08.多檔合併.新聞資料下載.Python爬蟲程式.文字雲

  • python視覺化分析 在 孫在陽 Youtube 的最讚貼文

    2019-03-14 17:22:07

    大數據分析與聲量和輿情分析-02.文字雲.資料表關聯.Join.比率分析
    大數據分析其實早就存在,只是因為數據越來越大,需要更好的計算方法、更快的設備、更強的呈現結果方式,形成另一種視覺化分析。探索數據的行為模式,視覺化呈現結果,讓我們進一步分析並擬訂可能行為。
    聲量與輿情,如何瞭解民之所欲?本課程是以PTT最近對警察的發言,做為資料分析依據,所以還要學習如何用Python爬蟲程式抓PTT資料。
    01.認識大數據分析、連續性分析
    02.連續性分析.同期比較.散佈圖
    03.類別分析.散佈分析.動態分析.占比例分析.連動分析
    04.04.資料整理.DAX函式.新資量值.新增資料行
    05.DAX函數.重新整理.取得資料來自資料夾
    06.重新整理.多檔整合分析
    07.爬蟲程式

  • python視覺化分析 在 孫在陽 Youtube 的精選貼文

    2019-03-14 15:07:25

    大數據分析與聲量和輿情分析-02.文字雲.資料表關聯.Join.比率分析
    大數據分析其實早就存在,只是因為數據越來越大,需要更好的計算方法、更快的設備、更強的呈現結果方式,形成另一種視覺化分析。探索數據的行為模式,視覺化呈現結果,讓我們進一步分析並擬訂可能行為。
    聲量與輿情,如何瞭解民之所欲?本課程是以PTT最近對警察的發言,做為資料分析依據,所以還要學習如何用Python爬蟲程式抓PTT資料。
    01.認識大數據分析、連續性分析
    02.連續性分析.同期比較.散佈圖
    03.類別分析.散佈分析.動態分析.占比例分析.連動分析
    04.04.資料整理.DAX函式.新資量值.新增資料行
    05.DAX函數.重新整理.取得資料來自資料夾
    06.重新整理.多檔整合分析
    07.爬蟲程式

你可能也想看看

搜尋相關網站