大家好，本文将围绕python数据分析案例详解展开说明，python数据分析经典案例是一个很多人都想弄明白的事情，想搞清楚python数据分析5个案例需要先了解以下几个事情。 一、前期准备三个包：Numpy、Pandas和matplotlib；工具：jupyter notebook。首先确保导入这两个包#导入Numpy包
import numpy as np
#导入Pandas包
import
关于PandasPandas中的数据结构 （1）Series：一维数组系列，也称序列； （2）DataFrame：二维的表格型数据结构； （3）Panel：三维数组。数据类型 1.Logical（逻辑型） 2. Numeric（数值型） 3. Character（字符型）数据结构 1.Series 使用方法如下;Series([数据1,数据2,...],index=[索引1,索引2,...])例如
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2024-04-10 13:02:39
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## 大数据分析WordCount词频统计代码实现流程
### 1. 确定数据源
首先，我们需要确定要进行词频统计的数据源。可以选择从本地文件中读取数据，或者从数据库中获取数据。
### 2. 数据预处理
在进行词频统计之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、分词等操作。具体的预处理步骤可以根据实际需求进行调整。
### 3. 词频统计
完成数据预处理后，我们需要进行词频统计。可以使
原创
2023-08-28 12:16:04
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1.1 数据集本案例中的数据来自于爱彼迎（Airbnb）网站2018-2019年度的多伦多市的真实数据。数据集中包含listings数据集，约有2万条数据，记录着所有的房屋信息，包括价格在内的几十项信息字段。数据集中的另一个数据集是calendar，包含约650万条的租房交易数据，拥有每一天每一所住房的入驻信息。1.2 数据分析思路梳理常规数据分析，数据字段载入和常见数据ETL四板斧的清洗处理方法
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2023-08-07 21:46:07
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大数据真的太神奇了，真的可以让改变一个企业的运营吗?答案是肯定的。大数据目前是当下最火热的词了，你要是不知道大数据这个概念，都不好意思在众人面前开口了。然而实际上很多人都对大数据的应用模糊不清。现在就让我们从下面几个大数据应用案例来了解下最真实的大数据故事把，并鲜明得了解大数据在生活当中实际应用的情况。金融大数据 理财利器:大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富
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2023-10-11 10:27:34
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对于很多初级开发者，或者还没什么实际开发经验的人来说，大数据相关技能看起来特别吓人，因为一堆特别复杂的英文名词，以及听起来难度极高的各种“架构”。但真正去学习上手，你就会发现，这个被传得神乎其技的技术，并没有想象中的那么难，甚至还有点有意思。对于每一个想往更高层次发展的技术人来说，后台数据处理，数据架构的搭建、数据性能的优化，都是绕不过去的技能。而且，随着企业数据量的快速增加，后台数据架构开发的需
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、数据集二、操作步骤1.引入库2.读入数据3.数据预处理4.数据栅格化处理5.可视化分析总结存在的问题 前言分享一个交通大数据可视化的案例，本案例来自于transbigdata包的出租车数据分析案例的复现，数据集采用的是成都市的出租车（网约车和传统的出租车数据），文件内容比较大，这里我会附带数据集的下载链接，由于电脑运
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2023-12-10 17:07:25
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大数据几乎是新兴行业当中绕不开的话题了，当真正接触或从事大数据以后，应该以什么思路去把这个不容易啃的硬骨头解决掉呢？跟随大圣众包威客平台的脚步一探究竟吧！ 一、解决大数据问题的主要思路 不同的人，对大数据也有着不同的理解，从实际意义上看，大数据可以指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。通常应用于存储空间、提高效率等问题上。而解决大数据问题的一般主要思
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2023-08-10 00:39:15
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近几年，我国对大数据发展高度重视。刚刚过去的2015年，国务院明确了关于促进大数据发展的总体战略，国家相关部门积极推进有关工作。2016年，大数据产业整体发展如何走向？以下是总结出的七大趋势。
1 国家战略引领各地加快落实推进大数据行动
我国对大数据发展高度重视。2015年8月，《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）发布，明确了发展大数据的指导思想、发展目
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2024-01-30 05:32:17
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几乎所有的大数据项目都以失败告终，尽管有各种成熟的技术。以下是如何让大数据工作真正成功的方法：大数据项目通常在规模和范围上都很大，而且非常雄心勃勃，但往往都是彻底的失败。2016年，Gartner估计有60%的大数据项目失败。一年后,Gartner分析师Nick Heudecker说,他的公司是“过于保守的把失败率估计为60%，事实上接近85%。今天，他说一切都没有改变。Gartner并不是唯一
一、问题描述数据：一份餐食数据 主要问题描述： 1、全国点评数最高的饭店是哪家？ 2、 哪个城市的饭店人均口味最好？ 3、 哪个类型的餐饮评价最好？ 4、类型为川菜的店里，有多少个带‘辣’字，有多少个带‘麻’字？ 5、口味、环境、服务，三个评价都在8.0以上的饭店有几家？它们在哪个城市的占比最多?6、上海地区中，各个类型饭店服务前五名？&
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2024-06-21 12:41:25
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2017年，大数据技术与应用渐成各行业追逐热点。大数据技术的成熟，促进了金融、制造、物流、电力、零售电商、地产、医疗、能源、交通等行业的繁荣以及催生了新零售、智慧城市等新型产业。Yonghong作为大数据行业领军企业，致力于传播更加先进的大数据驱动业务增长实践案例经验，帮助各行各业用大数据驱动业务增长。2017 年，永洪科技在全国17座大中城市开展了以“智慧运营，数造未来”为主题的大数据分析应用
大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！提问：大家觉得成绩的高低都和哪些因素有关呢？男女生之间在科目上是否有明显的差异呢？前言又到了每周末知识分享环节。这次给大家分享的是kaggle上的一个非常有意思的项目，我们希望从中发现学生的测验表现与标签之间的关系。总之，本次项目干货满满，除了通过绘图等常规手段之外，也用到了t检验等假设检
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2023-06-05 15:25:15
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星火：Python数据分析基础zhuanlan.zhihu.com两个学习道具：
1）这个网页可以调用全球最大的搜索引擎（长按此处可以复制）：
事先准备：
在notebook中想要导入Excel文件，要先安装一个读取Excel文件的包：xlrd
安装步骤：
1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境，例如
activate py3
2>然后使用命令安装
conda inst
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2023-08-08 11:58:08
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前言hive是构建在Hadoop上的数据仓库平台，其设计目标是:使Hadoop上的数据操作与传统的SQL结合，让熟悉sql的开发人员能够轻松的像Hadoop平台迁移。Hive是Facebook的信息平台的重要组成部分，Facebook在2008年将其共献给Apache，现在Hive是Hadoop家族中一款数据仓库产品。Hive最大的特点是：提供了类SQL的语法，封装了底层的MapReduce过程，
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2024-09-18 13:02:00
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分析。 如果您因为认为实时不可能有两种定义而打算跳过
原创
2023-06-12 11:35:42
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数据来源：数据来源：和鲸社区-Numpy+Pandas数据处理·第五关–wind.csv 主要内容：数据读取时的参数设置-parse_dates数据类型查看自定义函数修复数据将日期设置为索引统计每列的缺失值和非缺失值创建数据框，计算最大值，最小值，均值，标准差以年为频率进行重采样导入数据import pandas as pd
import datetime
filepath6 = "/home/m
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2023-08-07 21:01:02
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SPSS、RapidMiner、KNIME以及Kettle四款工具都可以用来进行数据分析，只是彼此有各自的侧重点和有劣势。它们都可以逐步的定义数据分析过程，也同样都可以对数据进行ETL处理。笔者从自己关心的角度简单对比以上四款数据分析工具。SPSS不用多说，一款成功的商业数据分析软件，涵盖了统计分析、数据挖掘分析等各种数据分析方法。界面简单易用，分析过程定义时非常直观方便。因为，没有源码，无从知道
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2024-08-09 18:51:07
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“数据为王”的时代，金融大数据被誉为“金矿”，其价值已成为共识。近年来，数据成为金融业的话题之王，大数据平台已经站在了一个新的节点，金融机构越来越依赖客户服务、创新产品和内部管理“数字”。尤其是传统征信行业，经常存在“覆盖面有限，审计周期长，信息采集面有限”等待缺点，而这正是AI，大数据、云计算等新技术优化，重塑服务链的发力点。在金融企业和非金融企业中，大数据不仅改变了传统的数字运营模式，而且为金
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2023-10-06 00:18:10
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一、 大数据基本概念
大数据Big Data是指大小超出了经常使用的软件工具在执行时间内能够承受的收集，管理和处理数据能力的数据集;大数据是眼下存储模式与能力、计算模式与能力不能满足存储与处理现有数据集规模产生的相对概念。大数据的预处理主要完毕对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。(1)抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程能够帮助我们将这些复杂的数据转化
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2024-03-13 12:32:32
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