62 Pandas+Pyecharts | 智联招聘大数据岗位数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「智联招聘大数据岗位数据集」,看看:各招聘城市平均薪资分布、招聘岗位数量分布、岗位学历要求、岗位经验要求、不同学历不同工作经验平均薪资分布等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas— 数据处理 Pye 可视化系列 Python当打之年 3天前 945 热度 1评论
61 Pandas+Pyecharts | 基于Apriori算法及帕累托算法的超市销售数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「超市销售数据集」,看看:每年销售额和利润分布、各地区销售额和利润分布、各省订单量分布、各省销售额分布、各类别产品订单量、客户类别占比等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas— 数据处理 Pyech 可视化系列 Python当打之年 3天前 937 热度 1评论
60 Pandas+Pyecharts | 箱包订单数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「箱包订单数据集」,看看:各月订单量和订单金额占比、各季度订单量占比、每天订单金额分布、每小时订单金额分布、全年订单金额日历、各分类订单量等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas— 数据处理 Pye 可视化系列 Python当打之年 3天前 929 热度 1评论
59 Pandas+Pyecharts | 淘宝华为手机商品数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「华为手机数据集」,看看:各系列手机销售占比、各价格区间手机销量分布、各省手机发货量地图、手机发货量TOP10城市、店铺累计手机销售额TOP10、旗舰店手机销量占比等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pan 可视化系列 Python当打之年 3天前 929 热度 1评论
可视化系统01 | 豆瓣电影Top250数据分析系统+数据库案例 大家好,我是欧K~ 本期给大家分享一套适合初学者的<Flask+Mysql+Echarts 豆瓣电影Top250数据分析系统>,希望对你有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以私信小编。 以上各图内容均可根据自己的需要进行调整。 下载资源 系统系列 Python当打之年 4天前 929 热度 1评论
58 Pandas+Pyecharts | 大众点评餐饮数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「武汉大众点评餐饮数据」,看看:各地址商家店铺数量、推荐商家、推荐菜品、店铺评价、评分占比分布、人均消费分布、餐饮类别等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas — 数据处理 Pyecharts — 可视化系列 Python当打之年 4天前 914 热度 1评论
57 Pandas+Pyecharts | 交通事故数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「交通事故数据集」,看看:交通事故时间分布、事故车辆颜色分布、最多交通事故起因、各事故责任划分占比、驾驶员性别占比、驾驶员驾龄占比、事故车辆品牌分布等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas — 数据 可视化系列 Python当打之年 4天前 917 热度 1评论
56 Pandas+Pyecharts | 2024年中国500强企业数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期我们利用Python分析「2024年中国500强企业信息数据」,看看:我国各城市500强企业数量地图分布、各行业500强数量、员工数量和营业收入关系、正负资产收益率占比、净利率分布、利润最高的十大行业都有哪些等等,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 可视化系列 Python当打之年 4天前 914 热度 1评论
55 Pandas+Pyecharts | 实习僧网Python岗位招聘数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期将利用Python分析「实习僧网站招聘数据」,看看:各城市python岗位实习生招聘数量,招聘平均薪资分布,招聘岗位分布,招聘学历要求、实习周期分布等情况,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas — 数据处理 Pyechart 可视化系列 Python当打之年 4天前 915 热度 1评论
53 Pandas+Pyecharts | 上海链家二手房数据分析可视化 大家好,我是欧K~ 本期将利用Python分析「上海链家二手房数据」,看看:上海各行政区二手房数量、单价、均价分布、二手房面积、楼层、年份、小区分布等情况,希望对大家有所帮助,如有疑问或者需要改进的地方可以联系小编。 涉及到的库: Pandas — 数据处理 Pyecharts — 数据可视化 im 可视化系列 Python当打之年 4天前 916 热度 1评论