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很多刚入行甚至想入行数据分析的朋友，往往会陷入一个误区：以为数据分析就是不停地做报表、画饼图。 其实，数据分析的核心魅力在于 “推断”——即见微知著。 在现实生活中，我们很难获取“全量数据”（比如你不

数据分析时，我们经常需要从样本数据推断总体特征。 而抽样分布就是连接样本与总体的重要桥梁，如果你不理解它，就无法理解为什么我们可以通过调查几千人来预测全国的选举结果，也无法理解A/B测试背后的逻辑。

大家好！Manim 社区新发布了 v0.19.1 版本（发布于 12 月 1 日）。虽然这是一个小版本号更新，但里面可是藏着几个非常实用的新功能！ 无论你是刚入坑的新手，或者已经被某些痛点折磨过的老手

当你踏入数据分析的大门时，可能会被海量的数据淹没，感到无从下手。 想象一下，你想了解一座巨大森林里所有树木的平均高度，难道要一棵一棵地去测量吗？这显然不现实。 这时，“抽样” 这个强大的工具就该登场了

做Manim动画久了，你是否厌倦了那万年不变的黑色虚空？ 很多初学者（甚至老手）都想给动画加个背景图，但往往会遇到两个问题： 怎么加？ 是把图片放进去，还是设置相机？ 看不清！ 背景花里胡哨，前面的文

你在制作Manim动画时，是否遇到过这样的困境？ “代码写得天衣无缝，运行流畅，出来的动画却总觉得哪里不对劲？” 虽然物体确实从 A 移动到了 B，但看起来就像是老旧的工业机器人在干活——僵硬、死板，

大家好，在数据分析圈子里摸爬滚打这么多年，最近大家见面打招呼的方式都变了。 以前是“你用 Pandas 处理那个 csv 了吗？”，现在变成了“你还没用 Polars 吗？那速度快得飞起！” 确实，在

对于想要学习数据分析的同学，如果你问我："数据分析的第一步是什么？" 我的回答是："理解数据本身。" 数据是我们所有分析工作的起点，本文主要探讨如何辨别我们面对的是什么样的数据，包括它的分类方法和描述

你是否对数据分析这个行业充满好奇，但又不知从何下手？ 别担心，这篇文章将用最通俗易懂的语言，系统地介绍数据分析师需要具备哪些“基本功”， 并且结合实际生活中的例子和Python代码，为你铺平通往数据分