数据分析师必用函数是什么

飞翔的猪评论

在进行数据分析时，数据分析师经常需要使用各种函数来处理数据、计算指标以及进行可视化等操作。其中，以下几类函数是数据分析师必用的：

数据处理函数：
- 数据筛选函数（如FILTER、QUERY）：用于根据条件筛选出需要的数据。
- 数据清洗函数（如CLEAN、TRIM）：用于去除数据中的空格、非打印字符等噪音数据。
- 数据合并函数（如VLOOKUP、INDEX/MATCH）：用于根据某些列的关联将多个数据表合并为一个表。
统计函数：
- 汇总统计函数（如SUM、AVERAGE、COUNT）：用于计算数据的总和、平均值、计数等统计指标。
- 分组统计函数（如GROUP BY、COUNTIF、SUMIF）：用于对数据进行分组统计，计算每组数据的统计指标。
时间序列函数：
- 日期处理函数（如DATE、YEAR、MONTH）：用于处理日期数据，提取年、月等信息。
- 时间序列函数（如LAG、LEAD、ROLLING AVERAGE）：用于计算时间序列数据的滞后、领先以及滚动平均等指标。
可视化函数：
- 图表函数（如LINE CHART、BAR CHART、PIE CHART）：用于生成各类统计图表，展示数据分布和趋势。
- 条件格式函数（如CONDITIONAL FORMATTING）：用于根据数据条件自动设置单元格格式，突出显示关键信息。
模型建立函数：
- 回归分析函数（如LINEAR REGRESSION）：用于建立回归模型，预测因变量与自变量之间的关系。
- 分类模型函数（如DECISION TREE、RANDOM FOREST）：用于构建分类模型，预测离散变量的分类结果。

综上所述，数据分析师在工作中通常会使用各种数据处理函数、统计函数、时间序列函数、可视化函数以及模型建立函数来进行数据分析和挖掘，以获取有意义的业务洞察和决策支持。

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飞, 飞评论

作为数据分析师，有许多重要的函数在日常工作中会被频繁使用。以下列举了一些数据分析师必用的函数：

数据清洗：
- drop_duplicates()：用于去除数据集中的重复行。
- dropna()：用于去除数据集中的缺失值。
- fillna()：用特定值填充缺失值。
- str.strip()：用于去除文本数据中的前后空格。
- str.lower() 或 str.upper()：用于将文本数据转换为小写或大写。
- replace()：用于替换数据集中的特定值。
数据筛选和排序：
- loc[] 和 iloc[]：用于根据标签或位置选择数据子集。
- groupby()：用于基于某些变量对数据进行分组。
- sort_values()：用于按照特定列的值对数据集进行排序。
数据统计分析：
- mean()、median()、mode()：用于计算数据集的均值、中位数和众数。
- describe()：生成关于数据集的描述性统计信息。
- cor()：计算变量之间的相关性。
- value_counts()：计算每个唯一值的出现次数。
数据透视表：
- pivot_table()：用于创建数据透视表，以便比较和分析数据。
- crosstab()：用于计算两个或多个变量之间的交叉频数表。
数据可视化：
- matplotlib：用于绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图等。
- seaborn：用于创建更具吸引力和可读性的统计图表。
- plot()：在 Pandas 中用于可视化数据集的函数。