1 python数据分析概述1.1 概述数据分析的概念数据分析的流程数据分析的应用场景1. 客户分析2. 营销分析：3. 社交媒体分析4. 网络安全5. 设备管理6. 交通物流分析7. 欺诈行为检测1.2 熟悉Python数据分析的工具Python 数据分析优势Python数据分析常用类库1．IPython——科学计算标准工具集的组成部分2．NumPy(Numerical Python)—— P
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2023-09-20 16:43:32
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Java程序员进阶三条必经之路：数据库、虚拟机、异步通信。前言虽然异步是我们急需掌握的高阶技术，但是不积跬步无以至千里，同步技术的学习是不能省略的。今天这篇文章主要用Python来介绍Web并发模型，直观地展现同步技术的缺陷以及异步好在哪里。最简单的并发import socketresponse = 'HTTP/1.1 200 OK\r\nConnection: Close\r\nContent-
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2023-08-20 21:21:15
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之前也写了一些简单的Python程序，对于多线程的并发一直没有涉及，今天决定先突破一下，把这个部分的内容先快速的掌握，然后在这个基础上细化改进。我的好友冰川擅长Python技术，所以就拿来主义，参考了他的文章。python基础16-并发编程（1）Python的程序性能一直受到诟病，但是功能，扩展性上还是具有很大的优势，程序中有一部分的概念就是并发，多线程相关的，所以我们也算是大跃进一下。说到Pyt
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2024-02-25 10:40:12
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python并发首选进程，但偶尔有场景进程无法搞定，比如有些变量是无法序列化的，就无法使用工具包manager()的工具类进行共享。如果自己实现新的共享方法，可能开发量较大，且质量难以保证。此时可考虑用线程处理，规避进程的变量共享难题，而且实际场景中,IO大概率都是瓶颈，所以使用线程其实也的确有些优势。个人而言，选择进程和线程较为重视的安全性，进程数据隔离较好，互不干扰。其次就是公用数据占比，如果
原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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# 大数据分析中的系统并发量
在信息技术飞速发展的今天，大数据分析成为了许多企业决策过程中不可或缺的一部分。通过对大量数据进行处理和分析，企业能够获取有关客户行为、市场趋势以及供应链管理的宝贵见解。在这一过程中，系统并发量的管理至关重要。本文将介绍什么是系统并发量、其分析的重要性，以及如何在实践中进行大数据分析。最后，我们将通过一些代码示例以清晰展示这一过程。
## 什么是系统并发量？
系统
原创
2024-10-16 04:03:55
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什么是数据分析数据分析是基于历史数据进行预处理，分析、对比、汇总，产出用于辅助决策的有效信息的过程。数据分析的着力点1. 现状分析：当前出于什么样的状况，运营的整体状况，各分业务的盈亏等等。2. 原因分析：是什么原因导致的某种现象，或对现状的原因分析。3. 未来预测：基于现有数据，对未来的可能性、趋势等进行预测。 数据分析的对象总体概览指标总体概览指标就是统计数据的绝对数值。例如：当日
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2023-08-21 07:13:52
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1，表头或是excel的索引如果是中文的话，输出会出错
解决方法：python的版本问题！换成python3就自动解决了！当然也有其他的方法，这里就不再深究 2，如果有很多列，如何输出指定的列？需求情况：有的时候，数据很多，但是只要仅仅对部分列的数据进行分析的话，要怎么做？ 解决方法：df = pandas.read_excel('1.xls',sheetname= '店铺分析日报')
d
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2023-09-12 18:17:03
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前两篇博客分别对拉勾中关于 python 数据分析有关的信息进行获取（一、对薪资进行转换在这之前先导入模块并读入文件，不仅有训练数据文件，还有一组自拟的测试数据文件。importpandas as pdimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plttrain_file= "analyst.csv"test_file= "test.csv"#读取文件获
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2024-01-11 12:17:15
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Python是一门简单易学且功能强大的编程语言,使其在许多领域成为编写脚本或开发应用程序理想语言
.Python被称作"胶水语言",是由于其运行效率的问题,将程序核心部分由C++等高效率语言编写,然后各个部分由它粘合. 我们在开发中如果是新手可以先选择Windows平台,后期可以迁移至Linux平台,Linux平台自带Python,而且更容易解决第三方库依赖问题.至于语言版本我推荐使用3.x版
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2023-08-24 10:37:23
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学习Python的四个主要关键点1.数据数据类型分为五个：数字，字符串，容器（元组，集合，列表，字典），布尔，None数字（Number）分为三种类型1.整型#汤姆今年11岁
age=112.浮点型#汤姆体重为：41.4kg
weight=41.43.复数例： 1+2j、 1.1+2.2j字符串（string）我们可以用引号（“或者‘）来创建字符串str="小明"
age="今年18
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2023-11-10 21:51:05
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一、为什么要使用Python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库，能够轻松的集成C,C++,Fortran代码(Cython项目)，可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。二、Python的优势与劣势：1.Python是一种解释型语言，运行速度比编译型数据慢。2.由于python有一个全局解释器锁(GIL),防止解释器同时执行多条python字节码，
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2023-10-07 21:16:13
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python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
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2023-08-02 09:13:11
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文章目录Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析2.数据挖掘二、数据分析流程1. 需求分析：2. 数据获取3.数据预处理4.分析与建模5.模型评价与优化6. 分类模型评价指标7.回归模型8.部署三、数据分析应用场景四、总思维导图 Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析狭义数据分析对比分析分组分析交叉分析回归分析等2.数据挖掘智能推荐关联规则分类模型聚类模型二
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2023-06-19 23:34:50
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D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
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2023-09-25 14:30:56
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目录1. 请导入相应模块并获取数据。导入待处理数据tips.xls，并显示前5行。2、分析数据 3.增加一列“人均消费”4查询抽烟男性中人均消费大于5的数据 5.分析小费金额和消费总额的关系，小费金额与消费总额是否存在正相关关系。画图观察。6分析男女顾客哪个更慷慨，就是分组看看男性还是女性的小费平均水平更高7.分析日期和小费的关系，请绘制直方图。8、绘图分析性别+抽烟的组合对慷
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2023-08-06 20:08:45
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python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
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2023-05-26 23:24:41
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到
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2023-08-29 16:26:29
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