Big Lebowski

Легко понять, почему компании, работающие с данными, используют аналитику самообслуживания; когда люди имеют автономный доступ к аналитическим данным, более эффективные решения могут приниматься быстрее — по крайней мере, теоретически. На команды BI ложится роль посредников между необработанными данными и полученными на их основе аналитическими данными. Из бесед с этими командами следует, что это сопряжено с некоторыми довольно серьезными проблемами. В настоящее время организации переполнены требовательными "клиентами" данных, которые привыкли полагаться на данные при выполнении своей работы...

Элементарный пример... Многие из нас используют group by. До знакомства с оконными функциями, стыдно признаться, что моим лучшим решением было выполнить самосоединение для извлечения исходного значения. Я и не подозревал, что этот метод очень неэффективен и неэффектен. Однако, выполнив group by, мы получим только одно значение в ответ. Во многих случаях мы хотели видеть исходное значение рядом с агрегированным значением, чтобы провести некоторое сравнение. Какова наилучшая практика для достижения этого? Гораздо лучший способ решить эту проблему - использовать оконную функцию...

Поскольку объем данных продолжает расти, ИТ-отделу потребуются профессионалы, свободно владеющие SQL, а не только на начальном уровне, вместо этого ИТ-отделу нужно, чтобы вы знали, как оптимизировать SQL-запросы. Оптимизация SQL-запросов определяется как итеративный процесс повышения производительности запроса с точки зрения времени выполнения, частоты обращений и многих критериев оценки затрат. Таким образом, оптимизация SQL-запросов может повысить производительность. SQL = Язык структурированных запросов...

Диаграмма Венна является наиболее распространенной диаграммой в научных статьях и может быть использована для представления взаимосвязи между несколькими наборами данных. С помощью диаграммы Венна можно легко обнаружить общие черты и различия между этими наборами данных. В этом учебном пособии Вы узнаете о трех различных способах создания диаграмм Венна на Питоне и о том, как украсить эти диаграммы. Часть 1: Как создать диаграмму Венна Шаг 1: вам нужно установить библиотеку с именем matplotlib-venn...

Что хитрого может предложить самая популярная библиотека анализа данных. Пандас - одна из самых популярных библиотек по анализу данных, без всякого сомнения. Она существует уже достаточно давно и включает в себя множество функций экономии времени и нервов. Сегодня мы рассмотрим 3 из них. Подготовительные шаги минимальны, так как нам нужно только импортировать библиотеку Pandas и набор данных: import pandas as pd df = pd.read_csv(‘https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic...