学习了两天的python入门，把笔记干货分享给大家~在给大家分享之前呢，小编推荐一下一个挺不错的交流宝地，里面都是一群热爱并在学习Python的小伙伴们，大几千了吧，各种各样的人群都有，特别喜欢看到这种大家一起交流解决难题的氛围，群资料也上传了好多，各种大牛解决小白的问题，这个Python群：330637182 欢迎大家进来一起交流讨论，一起进步，尽早掌握这门Python语言。

简介

面向对象、解释型的编程语言。python3.x各方面更成熟，将来肯定是主流，python2.x处理速度更快点。python3.x简洁、易学、几乎全能、支持面向对象，越来越多公司用python3.x。

建议学python3.x

能做什么

数据分析与挖掘、黑客逆向编成、机器学习、网络爬虫、开发游戏、自动化运维、开发WEB项目。

python 安装

python3.5.2 64位 稳定

官网 python.org（搜狗浏览器访问，download windows ）

管理员身份运行

customise

勾选2、3 1随便 最后两个不勾

设置安装盘

advanced options (选creat、add)

设置环境变量---> 告诉系统python安装在什么地方了

（比较慢、）

python语法基础

输出

输出hellow world

输入IDLE---> python

print(“要输出的内容”)

shell一行一行执行。ctrl+N 多行执行

后缀名.py

注释

#注释法

三引号注释法---英文输入法下两端输入三个单引号或者多引号（前后要对应）

标识符

命名规则：第一个字符为字母或下划线；除了第一个字的其他字符可以是字母、下划线或数字。如_jh3ih/j_3hhf

变量

和标识符命名规则相同。

赋值=从右往左看

数据类型

默认数据类型：数、

字符串（a='abc'/a2="abc"/a3='''abc'''）、

列表（list）---存储多个元素[,隔开，从0开始编号]列表内元素可以赋值

、元祖（tuple）---（）元祖内不可以重新赋值，取值和列表方式一样、

集合（set）---=set{"字符串"}输出{'','',....}---去重、集合运算

字典（dictionary）---{键：值，键：值.....}---d={"abc":6,"q":"daa"}。取值规则：字典名["对应键名"]--d["q"]输出daa

运算符 +、-、*、/、%。基本的数学运算符的优先级规律在python上基本使用。实在不清楚优先级规律，为需要先执行的运算加上括号。+号可以进行字符串的连接---j="da",k="abc"+j--> k="abcda"

缩进

同一层次的代码，处于同一个缩进幅度上，下一层次的代码，需要相对于上一层缩进，使用tab缩进。

python控制流

三种控制流概述

顺序结构

条件分支结构 if():/ elif():---else if:()/else:

循环结构

while --while():-->

for

便利列表--a=["qF","D","fd","d"] for i in a:-->

进行常规循环--for i in range(0,10)-->

中断结构

break

全部直接退出，整个循环中断

continue

中断一次循环，继续下一次循环

乘法口诀

for i in range(1,10) :

for j in range(1,i+1):

print(str(i)+"*"+str(j)+"="+str(i*j),end=" ")

print()

end代表不换行输出、注意python中缩进的含义，相同缩进代表相同层级

作业：逆向输出乘法口诀（9-->1）

#逆向输出乘法口诀

for i in range(1,10):

for j in range(1,11-i):

print(str(10-i)+"*"+str(11-j-i)+"="+str((10-i)*(11-j-i)),end=" ")

for i in range(9,0,-1):

for j in range(i,0,-1):

函数

函数的本质是功能的封装--def 函数名（参数）

局部变量与全局变量

作用域从变量开始到程序的最末的变量叫做全局变量，作用域只在局部的变量叫做局部分量。

函数内部定义的变量是局部变量，不能再外部输出或调用。

函数参数的使用

函数定义的格式--def 函数名（参数）

def abc(): print("agg")

调用----输入 函数名（）

参数：与外界沟通的接口

形参

函数定义的时候使用形参

实参

函数调用的时候用实参

python模块实战

什么是python模块

为了让python程序实现更方便，可以根据需求类别将一些厂检单功能（函数）组合在一起，形成模块。以后要实现这一类功能的时候，直接导入该模块即可，模块里面的函数叫做模块的方法。系统自带的模块在安装目录的lib目录中。

模块内的函数叫做模块的方法。

模块的导入

import模块名

import cgi

cgi.closelog()

from...import...

from cgi import closelog

第三方模块的安装

模块的类别

自带模块

第三方模块（较常用）

pip方式

cmd---pip---网络安装

whl下载安装

下载lfd python---sp35 amd64--下载另存d盘爬虫--cmd--d:-cd 文件夹---pip install+下载文件全名(包括后缀)

直接复制

复制别人的安装文件（电脑和python型号相同）html文件

anaconda

自定义模块

在lib目录下新建文件--

python文件操作

文件操作概述

直接使用对文件进行打开、关闭、读取、写入等操作，使用python可以自动对程序进行处理，比如合并多个Excel表格文件的内容。

文件操作实战

文件打开

操作txt文件---新建txt文档---写入内容--如何用python读取其中的内容--打开--open(文件地址，操作形式）--fh=open("D:/sdags/sgas","r")或fh=open("D:\sdags\sgas","r")---data=fh.read()--data--全部内容--fh.readline()---一行一行地读

操作形式：w-写、r-读取、b-二进制、a追加

文件关闭

fh.close()打开了用完之后一定要关闭文件

文件写入(w/a+)

data="dhaghhh"--open("文件地址"，"w")--fh2.write(data)--必须要先关闭写入文件内容才会在文件中保存--fh2.close()--多次写入只需一次文件关闭（如果用的是w-非追加写入的话）

w写入模式下每次关闭都会对内容进行更新替换，如果想每次写完不替换原先的内容，可以用a+追加写入模式。

python异常处理

概述

python程序在执行的时候，经常会遇到异常，如果中间异常不处理，经常会导致程序崩溃。比如后面我们写爬虫的时候，如果不进行异常处理，很可能虫爬了一半，直接崩溃了。

目的是写程序的过程中遇到异常可以跳过，不至于程序崩溃，增强程序的生命力。

异常处理实战

在python中创建一个try文件---ctrl+n(new)--ctrl-a--写一个程---制造异常---

异常处理格式

try:

程序

except Exception as 异常名称：

异常处理部分

注意： try和except要对应，且缩进量保持一致；try和循环的嵌套关系变化可能带来不同的处理结果。

python面向对象编程

面向对象编程即OOP编程，区别于面向过程编程，面向对象编程比较适合开发大项目，会以更接近人类的思维角度去写程序。

类和对象

类：具有某种特征的事物的集合（群体）

对象：群体（类）里面的个体

类是抽象的，对象是具体的---类的实例化

创造一个类：

class 类名：

类里面的内容

...

class cl1:

pass

实例化一个类

a=cl1()

a即类（cl1）内对象

构造函数

类在实例化时自动首先触发的函数：init(self,参数)--双下划綫，在类中的方法中必须加上self参数。

class cl2

def__init__(self):

print("hellow,welcome")

构造函数作用是初始化

给类加上参数---给构造方法加上参数

class cl3

def __init__(self,name,job):

print("my name is "+name+"my job is"+job)

输入c=cl3("ag","aqw")--输出my name is ag my job is aqw

属性与方法

属性： 静态的特征。如头发、手臂等

方法： 动态的特征。如唱歌、写字等

类中属性的定义和调用：self.属性名

class cl4:

self.myname=name

self.myjob=job----定义类的属性

输入c=cl4("ag","aqw")--输入myname--输出ag--输入myjob--输出aqw--直接调用类的属性

方法：类里面的函数def 方法名（self,参数）

class cl5:

def myfound(self):

print("aga")

实例化时不需要添加参数，调用的时候需要添加

class cl6:

def myfound1(self,name):

print("hellow"+" "+name)

调用类里面的方法：

c=cl6()------实例化

c.myfound("liuyong")---调用函数myfound()并加参数

输出hellow liuyong

class cl7:

def __init__(self,name):

def myfound1(self):

print("hellow"+" "+myname)

c=cl7("liuyong")------实例化即添加参数

c.myfound()---调用函数myfound()并加参数

继承与重载

继承： 把某一个或多个类（基类）的特征拿过来（单继承、多继承）

重载： 把子类（派生类）里面对继承过来的特征重新定义

父类： 基类

子类： 派生类

案例讲解

某一个家庭有父亲、母亲、儿子、女儿，父亲可以说话，母亲可以写字，大儿子继承了父亲写字的能力，女儿同时继承了父母亲、并且有能力听东西，小儿子继承了父亲，但是优化（减弱）了父亲说话的能力。

父亲类（基类）：

class father():

def speak(self):

print("I can speak")

单继承类：class 子类（父类）

class son1(father):

执行

s=son1()

s.speak()

---I can speak

母亲类：

class mother()

def write(self):

print("I can write")

多继承：

class daughter(father,mother):

def listen(self):

print("I can listen")

d=daughter()

d.speak()

d.write()

---I can write

d.listen()

---I can listen----多继承不影响新功能

重写（重载）：

class son2(father):

print("I can speak 2")

s=son2()

---I can speak2---重名覆盖

作业:

将多个Excel表格里面的内容合并到一个文件中。

要点：

使用第三方模块操作，比如xlrd、xlwt；

注意使用循环；

一个Excel中有多个sheet,也需要合并。

office办公应用三大件：Word、Excel、PowerPoint，几乎每台电脑都会装这三个办公软件，而Excel在办公场景中更是必不可少。

办公族都要用Excel来处理数据，例如记录各种数据，客户订单、产品资料、人事档案等。

实际上很多单位要求熟悉Excel的程度，也就仅止于会用Excel录数据、做表单罢了。

最熟悉的快捷键就是Ctrl+c/Ctrl+v，最常用的Excel操作就是合并单元格、求和，更多的工作就是用公司原有的表单模板干活。

比如一个跟单文员，每天的工作就是录入订单数据到总表，用文件夹里的制造工单模板、送货单模板、送货标签模板填入总表的数据，复制粘贴，再修改一下边框等，就是一天。

数据多的时候，那就别想准时下班了。

同样都是会用Excel的人，却有人用Excel技巧做出了办公自动化的管理软件，轻松完成每天的工作。

为什么能想到做这么一个软件呢？因为都是重复性的工作啊，制造工单、送货单、送货标签的数据都是取自于总表，让软件自动传送呗。

为什么用Excel技巧就搭建办公自动化软件？不需要学编程？是的，无需编程、用Excel技巧也能做办公软件。

别人正是利用了这样一款类似于Excel的表格软件，完成了办公管理软件的搭建。

它就是云表，类似于Excel的操作界面，通过中文的业务逻辑就能实现自动化办公。

像用Excel一样设定表单的填写规范，还可以设置自动生成一定格式的编号，如按日期自动编号。

用最基础的Excel技巧，加以办公管理经验，用中文描述业务逻辑，无需编程就可以用云表做出一套好用的办公管理软件了。

还在等什么呢？还想继续加班吗，别人都用Excel技巧搭建办公管理软件，而你还在用它做表格！

云表能做的功能还有更多，像自动更新操作记录、库存最低预警、工资考勤自动计算等，甚至可以做出完整的ERP管理软件、仓库管理软件、财务出纳软件.....

虽然云表功能如此强大，但它仍然提供了免费版，还有详细教程和技术客服助你快速入门！！！

转载自百家号作者：优品资源

很多基层员工，使用EXCEL会很多，尤其是一些经常需要制作表格、录入表格和汇总表格的岗位，表格无穷多，工作量很大，有时不小心出错了，还得重新改，弄不好还得挨骂和受处罚，有没有办法让咱们这些EXCEL表哥表妹工作轻松一些、效率更高一些，身心愉快一些呢？

今天给大家分享一个工具和用法，让咱们企业的EXCEL报表处理工作变得更轻松简单一些。

让EXCEL表单数据处理工作更高效的其中一个方法就是减少重复工作提高录入效率和减少数据出错。仅仅靠EXCEL本身来解决这个问题不是太好办。那今天这个工具就能轻松做到。

云表，也许大家接触还不多，但这个工具长像和EXCEL差不多，但是功能可比EXCEL强很多，我们今天先分享一下云表的快捷录入的做法。

自动录入

举个例子来说：销售部或生产部的订单员，每天都会录入很多订单，而客户是相对固定的，就是那么些家，但是每次录订单的时候这些客户信息都要重复输入，很麻烦，如果用云表来做的话，可以实现只要输入客户的名称，其他相关信息如，电话，收货地址、账号、联系人等各种基本信息都自动录入了，就样就能节约很多时间。

自动生成编号

而且订单日期，可以直接选择，点点鼠标即可，不能手动录入，订单编号也可以自定义编号规则，自动生成编号，系统自动生成，不会重复也不会出错。

自动校验数据

你可以自定义单元格数据的类型和格式，如果填写错误，系统会直接报错提示。

自动汇总生成分析报表

所有表单填写完成后，设计个分析报表模板会自动汇总各种分析图片。

自动计算

这个EXCEL也可以，但是云表可以做到正算和反算，不会出现像EXCEL那种死循环。比如，通过单价和数量算总金额，也可以通过总金额反算出单价或者数量。

导入导出EXCEL文档

如果需要把EXCEL文档导入到云表，或者把云表的表单导出EXCEL表单，都可以分分钟完成。

以上操作，很简单，最基层工作人员，不需要技术能力，照着云表的教程设置 一下就好了。个人使用或者小公司，大企业的某个部门使用都是可以不花钱的。给大家一个注册地址，也是云表网站，注册好后，上面也有教程。

当然了，云表，是可以按这个方法设计各种管理软件，不用编程。一般像进销存，简易仓库管理，生产管理，BOM等小型的管理软件，都是可以照 着教程做出来的，当然如果复杂的软件像ERP，或者MES，WMS等软件，是需要对企业业务多些了解，对云表技术了解更多一些，也可以不用编程来实现。

如果觉得云表实用，那就收藏并转发给你的同事吧。

关注我，获取更多实用工具和教程。

云表还有官方学习群，有专业老师实时在线指导学习哦，要加入，请在下方评论留言

“我最早想学习编程，是因为我想证明我聪明。并且，我也想做一份属于聪明人的工作。我还喜欢思考数学及理论。但是，这些想法都不足以延续我的编程学习热情，直到…………”

文/ Cecily Carver

在学习编程之前，想清楚自己到底想写什么程序

学习编程基本就是在学习建造东西。如果你知道你到底想造什么，你的编程学习之路将会豁然开朗。如果你的目标只是“学习如何编程”，却不知道自己到底想写出什么样的程序，也不知道这些程序将如何让你的生活变得更美好，你很有可能会感到编程学习令你沮丧，受挫。

说起来还有点丢脸，我最早想学习编程，是因为我想证明我聪明。并且，我也想做一份属于聪明人的工作。我还喜欢思考数学及理论。因此，编程怎么看都和我很搭。但是这些想法都不足以延续我的编程学习热情。直到有一天，当我终于发现如何将科技（编程）与我的真爱---音乐和文学---联系在一起时，我才真正爱上编程。

那么，你到底想用编程来干嘛呢？网站？游戏？iPhone 应用？一个让你暴富的初创公司？交互式艺术作品？你是想让你的老板对你刮目相看，还是想写个程序让电脑帮你完成一个枯燥的任务，以让你能花更多的时间看水獭的萌照？也可能你只是想在职场中更具竞争力，为你的简历加一个潮词（编程），或者满足你学校的毕业要求。这些都是有价值的目标。你需要搞清楚自己的目标，然后有针对性地学习。

编程一点也不神秘，一点也不难

编程和其他技能没有本质差别。就像语言学习里有语法和单词；就像数学里有不同的步骤和不同的题目；就像所有的技艺和手艺，编程里也有前人总结的针对不同任务的技巧，工具，和好的习惯。这些东西，你都可以自由使用，修改，或者弃用。

有个人曾这样断定，程序大牛和编程界的芸芸众生之间有一个明显的区别---后者往往缺乏足够的智慧在编程界获得真正的成功。在这个人看来，这种智慧包含对指针 (Pointers) 和递归 (Recursion) 的理解。

我在学校曾学过指针和递归。在学生时代，能理解指针和递归的感觉真心超级爽。这种快感激发我踏上了计算机学习之路。但在课堂练习之外，我极少有需要去碰这两个概念。并且，当我在教别人如何学习编程时，我也一次又一次地发现，人们不用这两个概念也能写出很有趣，很赞的程序。

所以，不要害怕，也不要去想自己是否足够聪明。想这些都没意义。是的，编程任务越复杂，越难懂，你就需要越高超的技巧才能完成。但哪个领域不是如此呢？除非你这辈子就靠编程讨生活了，否则你不太可能需要去理解编程中的递归。

没人能一次搞定

当你第一次学习编程时，你会很快撞上这么个问题。你觉得你已配置好一切了，你查了又查，但你的代码就是有！问！题！你对如何排错毫无头绪。错误信息（如果运气好你有的话）很有可能对你说的是---“我了个大艹”。这个时候，你很有可能想要放弃。你觉得你永远不可能搞定，觉得自己就不是编程的料。嘿！当我第一次尝试编写 C++程序，运行，却只得到 “segmentation fault” 这样的错误代码时，我也有过一样的沮丧感。

但是这种经历对任何一个水准的程序员而言，都再正常不过了。有过这种经历，并不代表你的智商，技术悟性，或你和编程的适合度有任何问题。不管你是编程新兵，还是程序大牛，你都会遇到这样的经历。而新兵和大牛的区别就在于如何对待这样的经历。

新兵和大牛的一大区别就是信念。什么信念呢？就是深信出错的原因是符合逻辑的，并可以找到的，深信问题可以被解决，深信总有办法实现自己的目标。从0到1之路也许并不明显，但只要你有耐心，你通常都可以找到。

总有人说你做的不对

大括号{}应该怎么放放？该不该不用 tab 来缩进？该不该对代码添加注释？

对于这些问题，大家的做法各有不同。没有谁有标准答案。很多程序员热衷推销自己的偏好的那种处理方式，但这不意味着答案只有一个。事实上，与那些说我做的不对的人面对面，然后再努力去搞懂他们说的到底是不是对的，这种来来回回，是我职业生涯的压力源之一。

如果你与一个团队的其他成员一起写码，总会有人不认同你的某些行为。有时他们是对的，但事实上你到底是！对！是！错！永远值得你亲自去推敲。有时他们纯粹就是无理取闹，你别理他们就好了。

总有人会说你不是一个真正的程序员

看看这些说法吧！“HTML 不是真正的编程语言。” “如果你不用vi，你就不是真正的程序员。” “真正的程序员得懂 C 语言。” “有些人就是不适合编程。” “有些人就是学不会。” “你根本就不是真正的程序员，我才是。”

要我说，编程对于不同的人有不同的含义。同时，编程的含义随着时间的流逝也在变化。有趣的是，那些能让初学者，甚至是编程老鸟，更快上手，更省事的工具，包，框架等往往会被贴上 “真正的程序员不该使用” 这样的标签。

这种贴标签行为背后是一种恐惧：如果任何人都能称自己为程序员，那这个头衔就将毫无意义。不过，我认为这种闭关自守的行为是有害的。

去用那些让写程序变得容易的工具吧。如果那意味着你用 Stencyl 或者 GameMaker 来写游戏，而不是从零开始写一个新的，没事，只管去做。如果你第一次尝试编程是从 HTML 或者 Excel 宏开始，没事，只管去做。哪个（编程方式）你能坚持下去，你就用哪个。

随着你技术不断提升，你就会发现那些便利工具对你的限制大于对你的帮助。那时，你就会去寻找更强大的编程工具。但大多数时候，很少有人会看你的代码，或者问你用什么编程工具。你的程序到底好不好用才是真正重要的。

坚持比方法更重要

关于 “正确编程学习法” 和 “最佳编程学习法” 的文章有很多。的确，学习编程的方法有很多。你可以看书来学，你可以做练习来学，你可以给别人的程序捉虫来学。当然了，也有很多种编程语言你可以挑选来作为你的第一门语言。

自学型的编程课程或者讲座系列常常有个问题：一开始你总会学得很爽，但难度会陡然上升。print 命令总是很简单，但要真正搞定一个实用程序的编写，往往让人抓狂。你很有可能觉得跟着教程走却并没搞懂，然后你就开始抱怨教程有问题。

当你撞上这个 “编程玻璃顶” 时，那些教程和线上资源对你的意义已经不大了，因为他们默认你已经是一个编程好手了。更让整个编程学习进阶之路变难的因素是，你根本不知道自己缺什么 (you don’t know what you don’t know) 。甚至，搞清楚自己接下来需要什么都成了难题。

不管上什么编程课，你都会有这么一段 “撞墙期” 。唯一的解决办法就是坚持到底。这意味着你要不断尝试新事物，学习新知识，不断地，一步步地，去解决问题，去编出你要的程序。如果你这时认真回看自己的编程初心，你就更有可能获得成功。

坚持到底，就会胜利。这就是我之前提到的信念的价值所在。如果你真的坚持到底，你就真的会胜利。

-完-

引言

编程是数据科学的一个组成部分。事实上，理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办？

难道他们就没办法成为一名数据科学家了吗？

近年来，随着数据科学的蓬勃发展，许多人都有兴趣进入这个领域。但对编程却一筹莫展。事实上，在我的第一份工作之前，我也是非编程联盟的成员。因此，我明白当一个你从未学过的东西在任何一步都困扰着你的时候，有多么可怕。

好消息是无论你的编程技巧如何，你都有办法成为数据科学家！有一些工具可以避免编程，并提供用户友好的GUI（图形用户界面），因此任何对算法知之甚少的人都可以简单地使用它们来构建高质量的机器学习模型。

许多公司（尤其是初创公司）最近推出了GUI驱动的数据科学工具。我尽力在本文中介绍一些重要的工具，并尽可能提供视频。

注意：所有提供的信息都是从开源信息源收集的。我们只是展示一些事实而不是观点。我们决不会尝试宣传或为任何产品/服务打广告。

以下是本次介绍的工具列表：

1. RapidMiner

链接：https://rapidminer/

介绍视频：https://youtube/embed/ma14K56fNAM?feature=oembed&width=500&height=750

RapidMiner（RM）最初于2006年作为一款名为Rapid-I的开源独立软件被启动。多年来，他们以RapidMiner的名字给它命名，并获得了约3500万美元的资金。该工具的旧版本（低于v6）是开源的，但最新版本会有14天的试用期并在此之后需要许可证。

RM涵盖了预测建模的整个生命周期，从数据准备到建模，最后验证和部署。GUI基于一个框图方法，与Matlab Simulink非常相似。有预定义的块用作即插即用设备。你只需要以正确的方式连接它们，就可以在没有一行代码的情况下运行各种各样的算法。最重要的是，它们允许将自定义的R和Python脚本集成到系统中。

目前的产品包括以下内容：

RapidMiner Studio：一款可用于数据准备、可视化和统计建模的独立软件。RapidMiner服务器：它是一个企业级环境，具有中央存储库，可以轻松进行团队工作，项目管理和模型部署。RapidMiner Radoop：实现以Hadoop为中心的大数据分析功能。RapidMiner Cloud：一个基于云的存储库，可以轻松地在各种设备之间共享信息。

RM目前已经应用于汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售、电信和公用事业等各个行业。

2. DataRobot

链接：https://datarobot/

介绍视频：https://youtu.be/wZCNKDX1q4o

DataRobot（DR）是一款高度自动化的机器学习平台，由全球最好的Kagglers构建，包括Jeremy Achin，Thoman DeGodoy和Owen Zhang。该平台声称已经消除了对数据科学家的需求。这从他们网站的一句话中可以明显看出 - “数据科学需要数学和统计资质、编程技能和商业知识。借助DataRobot，你只需提供商业知识和数据，而我们的尖端自动化负责其余部分。”

DR宣称具有以下优点：

模型优化：

平台通过采用文本挖掘、变量类型检测、编码、插补、缩放、转换等自动检测最佳数据预处理和特征工程。根据误差度量和验证集合分数自动选择超参数。

并行处理：

计算被分给数千个多核服务器。使用分布式算法来扩展到大型数据集。

部署：

只需点击几下即可轻松部署设施（无需编写任何新代码）。

对于软件工程师：

Python SDK和API可用于将模型快速集成到工具和软件中。

3. BigML

链接：https://bigml/

介绍视频：https://youtu.be/JVM8qIn3xPQ

BigML提供了一个良好的图形用户界面，可以让用户通过以下6个步骤掌握：

来源：使用各种信息来源数据集：使用定义的源创建数据集模型：制作预测模型预测：基于模型生成预测合成：创建各种模型的合成评估：针对验证集的非常模型

这些过程显然会以不同的顺序迭代。BigML平台提供了很好的结果可视化，并具有求解分类、回归、聚类、异常检测和关联发现问题的算法。他们提供按月、季度和年度订阅捆绑在一起的几个软件包。他们甚至提供免费套餐，但上传数据集的大小限制为16MB。

您可以通过他们的YouTube频道了解他们的界面如何运作。

4. Google Cloud AutoML

链接：https://cloud.google/automl/

介绍视频：https://youtu.be/GbLQE2C181U

Cloud AutoML是Google机器学习组件的一部分，它允许有限ML专业知识的人员来构建高质量模型。作为Cloud AutoML产品组合的一部分，第一款产品是Cloud AutoMLVision。该服务使得训练图像识别模型变得更加简单。它具有拖放界面，可以让您上传图像，训练模型，然后直接在Google Cloud上部署这些模型。

Cloud AutoML Vision基于Google的迁移学习和神经架构搜索等技术。这个工具已经被很多组织所使用。看看这篇文章，看看AutoML在两个惊人的现实生活例子的表现，以及它如何产生比任何其他工具更好的结果。

5. Paxata

链接：https://paxata/

介绍视频：https://youtu.be/bxxsCLmXmms

Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，而不是机器学习或统计建模部分。这是一个易于使用的MS Excel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。

Paxata平台遵循以下流程：

添加日期：使用广泛的来源获取数据。探查：使用强大的视觉效果进行数据探查，使用户可以轻松识别数据中的空白。清理+更改：使用插补等步骤执行数据清理，使用NLP对相似值进行规范化，检测重复值。形状：制作数据的枢纽，执行分组和聚合。分享+管理：允许在强有力的身份验证和授权的情况下进行分享和协作。结合：专有技术称为SmartFusion允许通过1次点击结合数据帧，因为它可以自动检测到最佳组合；多个数据集可以组合成一个AnswerSet。商务智能工具：可以在常用的商务智能工具中轻松实现最终答案集的可视化；还可以轻松实现数据预处理和可视化之间的迭代。

Praxata已经涉足金融服务、消费品和网络领域。如果您的工作需要大量数据清洗，它可能是一个很好的工具。

6. Trifacta

链接：https://trifacta/

介绍视频：https://youtu.be/L-jWAsJNmAU

Trifacta是另一家重点关注数据预处理的创业公司。它有3种产品：

Wrangler：一款免费的独立软件。允许处理多达100MB的数据。WranglerPro：上述的升级版本。它允许单用户和多用户并且数据量限制为40GB。WranglerEnterprise：Trifacta的终极产品。它对处理的数据量没有任何限制，并允许无限制的用户。非常适合大型组织。

Trifacta提供了一个非常直观的GUI来执行数据清洗。它将数据作为输入并按列提供各种统计数据的摘要。另外，对于每一列，它都会自动推荐一些可以通过单击进行选择的转换。可以使用一些预先定义的函数对数据执行各种转换，这些函数可以在界面中轻松调用。

Trifacta平台使用以下数据准备步骤：

发现：首先看看数据和分布，以便快速了解您的具体情况。结构：为数据分配适当的形态和变量类型并解决异常。清理：此步骤包括插补、文本标准化等过程。这是使数据模型准备就绪所必需的一步。充实：此步骤有助于提高分析的质量，可以通过添加更多数据源或对现有数据执行一些功能工程来完成。验证：此步骤对数据执行最终检测。发布：最后将数据导出以供进一步使用。

Trifacta主要应用于金融、生命科学和电信行业。

7. MLBase

链接：http://mlbase.org/

介绍视频：https://youtu.be/W-WPclNo8v0

MLBase是加州大学伯克利分校的AMP（算法机器人）实验室开发的一个开源项目。背后的核心思想是为机器学习应用于大规模问题提供一个简单的解决方案。

它有3种产品：

MLlib：它是Apache Spark中的核心分布式ML库。它最初是作为MLBase项目的一部分开发的，但现在Spark社区也支持它。MLI：用于特征提取和算法开发的实验性API，它引入了高级ML编程抽象。ML优化器：该层旨在自动执行ML管道构建任务。优化器通过包含在MLI和MLlib中的特征提取器和ML算法来解决搜索问题。

8. Auto-WEKA

链接：http://cs.ubc.ca/labs/beta/Projects/autoweka/

介绍视频：https://youtu.be/LcHw2ph6bss?list=PLm4W7_iX_v4NqPUjceOGd-OKNVO4c_cPD

Auto-WEKA是一个用Java编写的数据挖掘软件，由新西兰怀卡托大学的机器学习小组开发。这是一个基于GUI的工具，对数据科学初学者非常有用。它的最大优点是它是开源的，开发人员提供了教程和论文来帮助你入门。你可以在AV的文章中了解更多相关信息。目前它主要应用于教育和学术目的。

9. Driverless AI

链接：https://h2o.ai/driverless-ai/

介绍视频：https://youtu.be/KkvWX3FD7yI

Driverless AI是支持自动机器学习的h2o.ai企业的神奇平台。这个链接上可以使用1月试用版的docker映像。您只需使用简单的下拉列表选择文件来训练，测试并指定您想要跟踪模型性能的指标。坐下来，看着界面直观的平台在你的数据集上训练出优秀的结果，并能与一个经验丰富的数据科学家能够提出的好解决方案相比。

这些是Driverless AI 的业务功能：

它支持XGBOOST，GLM和K-Means等多GPU支持，即使对于大型复杂数据集也能提供出色的训练速度。自动功能工程，调整和综合各种模型以产生高度准确的预测。在训练过程中，有解释模型以及用于实时特征重要性排序的面板的强大功能。

10. Microsoft Azure ML Studio

链接：https://studio.azureml/

介绍视频：https://youtu.be/tW1JV6bHXFA

当这个领域有这么多大牌玩家时，微软怎么会落后？Azure ML Studio是一个简单却强大的基于浏览器的ML平台。它有一个可视化的拖放环境，不需要编程。他们已经为新手发布了全面的教程和示例实验，可以帮助他们快速掌握该工具。

它采用简单的五个步骤：

导入数据集。如有必要，执行数据清洗和其他预处理步骤。将数据分解为训练和测试集。应用内置ML算法来训练您的模型。评价你的模型，并得到你的预测！

11. MLJar

链接：https://mljar/

介绍视频：https://youtu.be/ijmw94h4qCk

MLJar是一个基于浏览器的平台，用于快速构建和部署机器学习模型。它有一个直观的界面，并允许您并行地训练模型。它具有内置的超参数搜索功能，可以更轻松地部署模型。MLJar提供与NVIDIA的CUDA，python，TensorFlow等的集成。

你只需要执行三个步骤来建立一个不错的模型：

上传你的数据集。训练和调整许多机器学习算法并选择最佳的算法。使用最佳模型进行预测并分享您的结果。

目前该工具用于订阅版本。它有一个免费的版本并且有0.25GB的数据集限制。这绝对值得一试。

12. Amazon Lex

链接：https://aws.amazon/cn/lex/

介绍视频：https://youtu.be/d3LYlNqfuzI

Amazon Lex提供了一个易于使用的控制台，可在几分钟内构建自己的聊天机器人。您可以使用Lex在应用程序或网站中构建对话界面。所有你需要做的是提供一些短语，Amazon Lex完成其余步骤！它构建了一个完整的自然语言模型，使用该模型，客户可以使用语音和文本与应用程序进行交互。

它还内置了与亚马逊网络服务（AWS）平台的集成。Amazon Lex是一项完全托管服务，因此您的用户参与度不断增加，您无需担心配置硬件和管理基础设施以提高您的机器人体验。

13. IBM Wastson Studio

链接：https://ibm/cloud/watson-studio

介绍视频：https://youtu.be/1_W6Y3c2Aeg

本文怎么能少了IBM Watson？它是世界上最知名的品牌之一。IBM Watson Studio为构建和部署学习机和深度学习模型提供了一个美丽的平台。您可以交互式地发现、清理和转换您的数据，使用Jupyter笔记本电脑和RStudio等熟悉的开源工具，访问最流行的库，训练深度神经网络以及大量其他事物。

对于刚进入这个领域的人来说，他们提供了一系列视频以简化入门阶段。您可以选择免费试用，并亲自查看这款超棒的工具。以上视频将指导您如何在Watson Studio中创建项目。

14. Automatic Statistician

链接：https://automaticstatistician/index/

Automatic Statistician本身不是一个产品，而是一个创建数据探索和分析工具的研究机构。它可以采用各种数据，并以其自然语言处理为核心，生成详细的报告。它由在剑桥和麻省理工学院工作的研究人员开发，并以75万美元的价格赢得了Google的焦点研究奖。

它目前仍处于积极发展阶段，但在不久的将来应该密切关注。您可以在这里查看一些关于最终报告的示例。

更多工具

KNIME （https://knime/）- 这个工具非常适合训�...

1、新建EXCEL2007空白表格。xlsx格式的,将VBA工具栏调出。如图1.1

2、点击“开发工具”然后单击插入，在下拉的菜单的表单控件里面选择“按钮”，如图2.1

3、画个方框，会弹出一个对话框“指定宏”，单击"新建"按钮，这样就会进入后台的程序书写界面，进入以后，程序的头和尾已经帮你写好了，如图3.1,你只需要在中间写入一句程序“ MsgBox("hello world") ”。

4、为了保证宏正常运行，要在EXCEL的设置中进行启用宏操作。在“开发工具-宏安全性-宏设置：启用所有宏和勾选信任对VBA工程对象模型的访问”。如图4.1

5、最后点击另存为“启用宏的工作簿”的xlsm文件，然后退出程序界面。

在工作和学习中，我们常常都会使用Excel来处理数据，而且几乎所有的企业办公都会用到Excel。

但Excel有个神奇之处，它是一把普通的刀，普通人拿来切菜，高手用来砍树也一样利索！比如，Excel小白用它来处理数据，几乎都是纯手工，从录入数据到报表分析，每次都得重复地复制粘贴，然后再划拉一片数据生成个数据透视表，上午弄到下午才完成，毕竟数据太多。企业里面负责人事、财务的同志们应该都深有同感吧！

啊，原来高手拿菜刀砍树之前，已经把刀磨得更锋利了。

那就来探索一下自己有没有成为高手的可能性。函数会一点，控件能去网上下载，可这VBA、SQL是什么呢？没错，VBA和SQL请看下图你就了解了↓↓↓

看着这两本书这么厚，想学吧，可对编程不感兴趣，实在是无能为力；不学会这些技能吧，每天做着那些重复性极高、稍有不慎还会出错的工作，心里就很苦。看看下面这个图就更苦了↓↓↓

来吧，还在海量数据堆里匍匐着的同志们，让我们举杯邀明月，想想有没有那种无需学会VBA和SQL编程就能实现各种自动化的方法。

说时迟那时快，在电光火石之间，小编以迅雷不及掩耳之势搜索了“无需编程 Excel 自动汇总”，快速跳过了一篇又一篇Excel VBA编程的教程，终于找到了一款可以实现轻松汇总数据、自动生成报表分析的神器了！它就是----云表平台（简称：云表）了！有着类Excel的界面，却无需编程就能实现超多功能！

它既可以自动提醒HR员工转正、劳同合同续约等等，还可以弄个信息填报、自动汇总功能。那样就再也不用默默忍受，却还是得慢慢汇总同事们填的格式多样的资料了↓↓↓

用云表做的神器自动生成报表

而且云表可以实现却不仅仅只有这些，进销存软件、库存管理软件、财务管理软件，又或是客户关系管理软件、合同管理软件等，都可以用云表来画表格实现。更甚者，你想要以上所有软件集于一身的软件，都可以通过云表无代码地开发出来。这么强大的软件平台，它不仅提供了免费版本，还有免费教程和技术客服助你快速入门！！！

对于很多职场人士而言，Excel或者WPS表格就是他们每天最常用的办公软件了。

比如，HR用Excel来制作员工入职填写表单，设计好填写范例，需要填写姓名、性别、岗位、银行卡号、身份证号码等等，就如下图。

对于有经验、熟悉Excel操作的人事专员来说，制作这样的一张表单当然不是什么难题。可往往难题又出现在这样一张用Excel制作的表单中。

比如说员工填少或填多了身份证号码、银行卡号等，就会给后续工作带来麻烦，也就只能再一次找员工去核对了。

又或者员工在填写的时候不小心误操作，变动了格式，在汇总的时候麻烦多多。

可是如果这个表单可以自动核查甚至锁定格式、设置修改权限的话，自动提醒填多或填少、限制改格式，那就能大大减少这种情况带来的麻烦了。

机灵的人事专员可能马上行动，去查如何实现这种Excel自动核查、锁定填写格式、设定权限等功能了。

可一查，教程说的方法不是需要填很多的函数公式，就是要VBA编程。函数公式还好解决，但是VBA编程那一行行的代码就实际无法看懂了。

那怎么办？当然不是凉拌啦，我们可以使用无需编程的开发平台去制作一个人事管理软件，给这个软件设置权限、限定填写格式、自动核查，员工填写完成后不用再通过邮件发送给人事专员，而是在软件里自动接收到填写好的表单。

云表是一个无需编程就能开发管理软件的免费平台，以下就用云表简单说明怎样开发一个人事管理软件的。

云表的开发界面类似于Excel，操作起来像Excel一样简单，可以随意合并表格涂色等，能把表单设计得很漂亮。

可以设计一个员工入职填写表单，通过设置修改权限后，便只有人事专员能改动表单的格式。同时给每个填写框，比如填写银行卡号的框，设置成数字填写并固定多少个数字，就可以自动检查错误了。

除了这些小功能以外，还可以运用业务公式，也就是用工作上的业务逻辑去描述。比如汇总新入职的员工资料，只需要员工的姓名、岗位、联系方式。我们不再需要复制粘贴了，用云表的业务公式设定员工个人的资料表中这几项内容，点一个按钮就能自动填写到汇总表中去。这在常年招工的工厂人事管理中特别有用哦！

其实云表可以实现的功能还有很多，可以做出完整的ERP管理软件、仓库管理软件、电商进销存软件等。

以前流行的说法是：21世纪必备的三大技能，英语，电脑，驾驶。在本世纪开始的前20年内，已经是非常明显的体现了，慢慢会成为职场的标配。未来的社会，肯定是会越来越智能化的。以后写简单的代码，可能会成为工作和生活的标配。买一个机器人回来，陪自己好好聊聊天，但这个家伙脾气好像有点大哟，能不能自己写点简单的代码，把这个家伙的脾气改小一点呢？必须能啊。

学编程难吗？等同于写作难吗?如果你的目标不是成为职业作家，写作就是很轻松的事，想想我们从小学就开始写作了。同样地，学英语难吗？健身难吗？练字难吗？一旦开始，每天花点时间，什么都不难。如果你是上班族，学点程序对你的工作效率是会有大大提升的，加薪水啊，指日可待。给漂亮妹妹展示一把，哇，你好厉害哟，一个崇拜的眼神。

好啦，

今天就以一个非常简单的小程序开始，体验一下吧。我的目标是，人人都可以会。试试这个简单的程序，2分钟，轻松搞定。

第1步：打开excel

第2步：在键盘上按下：ALT+F11,进入到以下界面。

第3步：双击“ThisWorkBook”,显示空白的页面，如下所示。

把以下代码复制，粘贴到空白页。

Sub test()

For i=1 to 100

a=a+1

Next

MsgBox a

End Sub

第4步：点击运行程序

第5步：看到运行的结果。

5050就是运行结果，这个小程序的作用是从1~100相加，结果就是5050.

点击“确认”，又会回到程序窗口。你可以把100更改为其它数，结果就是从1加到多少。试试吧

你想不想知道，从2到100的偶数相加，怎么计算呢？

【完】

什么是VBA

Visual Basic for Applications（VBA）是微软开发出来在其桌面应用程序中执行通用的自动化(OLE)任务的编程语言。主要能用来扩展Windows的应用程序功能，特别是Microsoft Office软件。简单来说VBA是建立在Office中的一种应用程序开发工具，其实知道这也就够了。

第一个VBA程序

首先要把开发工具调出来，Excel默认情况下是不显示开发工具的

打开vb编辑器，新建模块，并写入代码

Sub test()Range("A1") = "Hello World" '在A1单元格中填写Hello WorldRange("A2") = "我的第一个VBA程序"End Sub

在Excel VBA中，Range对象可能是最常用的对象，Range对象可以是某一单元格、某一单元格区域、某一行、某一列、或者是多个连续或非连续的区域组成的区域。代码中 Range("A1") 就代表A1单元格。而“=”是一个赋值运算符，将右边的值传给左边的变量。

大家学会了吗，其实VBA还是比较简单的。小编准备写一个VBA入门的教程，现在有两种思路，一种是先讲解VB的基本知识，然后在从例子中不断加深理解，这样前期可能相对比较枯燥；另一种是每篇介绍一个例子，讲解一下如何用VBA来解决，从实战中学习，相对来说比较快一点。大家觉得那种更好一点呢，或者有更好的方法，欢迎在下方评论，小编一定会及时回复。。