摘要：随着大数据时代的日益发展，数据的获取与分析成为热点。本文通过利用Python抓取豆瓣TOP250的相关数据，并将数据存储在Excel文件中，借助Python功能完备的标准库、Requests、BeautifulSoup等第三方库编写程序实现豆瓣电影TOP250数据的抓取，后利用Jieba、NumPy等第三方库对所需数据进行数据预处理，再借助PyEcharts等第三方库对已处理好的数据进行数据可视化，最终得到词云图、网页动态图等图表，分别在电影类型、发行时间、导演、发行地区、评分及评价人数方面加以分析理解，从而得出数据之间的相关性、国内人群喜爱的电影类型等相关结论。

企业数字化转型方案.pptx

Python Data Science Handbook[美]Jake VanderPlas【高清版】，PDF

百度迁徙数据做数据分析数据集

包括名称、入住时间、层数、面积、坐标等信息（部分数据不全）

大数据处理实验 Matplotlib模块对星巴克数据分析及可视化 步骤清晰 如有问题，请反馈！！！

《ggplot2:数据分析与图形艺术 》全方位的介绍了ggplot2的使用方法，由浅入深，是一本非常好的ggplot2学习教程

交通时空大数据分析、挖掘与可视化（Python版）书本源码

数据集是关于糖尿病的检测的。请各个组用今天学的方法，跑一下糖尿病的检测的数据集。分析一下8种特征，构建一个模型跑一下结果。

2021 年“泰迪杯”数据分析技能赛B 题+肥料登记数据分析数据集 附件 1 的产品通用名称存在不规范的情况。附件 2 中筛选出复混肥料的产品，将所有复混肥料按照总无机养分百分比的取值等距分为 10 组。 附件 3 中提取产品登记数量大于 10 的肥料企业，给出这些企业所用到的原料集合（发酵菌剂除外）。附件 4 技术指标中提取出氮、磷、钾养分和有机质的百分比，以及肥料含氯的程度。