目录第一章 数据分析与数据挖掘概述通过本章学习，将了解以下一个方面知识点： 数据分析与数据挖掘的认识； 数据分析与数据挖掘的几个应用案例； 数据分析与数据挖掘的几个方面区别； 数据分析与数据挖掘的具体操作流程； 数据分析与数据挖掘的常用工具；1.1 什么是数据分析和挖掘数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据及指导方向。 漏斗分
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2023-08-08 08:37:47
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目录任务内容(1)将数据进行转置，转置后型如eg.csv, 缺失值用NAN代替。(2) 对数据中的异常值进行识别并用NA代替。(3) 计算每个用户用电数据的基本统计量，包括：最大值、最小值、均值、中位数、和、方差、偏度、峰度。（不包括空值）(4) 每个用户用电数据按日差分，并计算差分结果的基本统计量，统计量同上述第3问。(5) 计算每个用户用电数据的5%分位数。(6) 对每个用户的用电数据按周求
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2023-06-16 09:51:43
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用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。而且Python是数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动
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2023-11-21 18:56:56
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数据分析是指运用适当的方法和技巧对数据（一般数据量较大）进行分析，从看似杂乱无序或毫无关联的数据中挖掘出有价值的信息，总结出隐藏在数据背后的规律。概括地说，数据分析就是通过分析手段将原始数据提炼成有价值的信息。数据分析一般是带有目的性的，它可能是为了制订解決方案或研究某个对象，也可能是为了预测事物的发展趋势。因此，要有针对性地分析数据、提炼信息，因为分析相同的数据如果目的不同，得到的信息也可能会大
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2023-08-04 15:20:08
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1.Python基本功能1.利用Python写脚本2.excel可视化有性能瓶颈，需要Python来实现。3.Python与数=
原创
2023-05-25 07:19:41
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概述 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合数据分析工具 ：各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现数学建模，快速响应分析需求传统分析 ：在数据量较少时，传统的数据分析已能够发现数据中包含的知识，包括
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2023-09-15 09:56:40
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如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定
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2024-05-20 13:42:10
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文章目录第3章：数据探索3.1、数据质量分析3.2、数据特征分析3.2.1、分布分析3.2.2、对比分析3.2.3、统计量分析1.集中趋势度量2.离中趋势度量3.2.4、周期性分析3.2.5、贡献度分析3.2.6、相关性分析1. 直接绘制散点图2. 绘制散点图矩阵3. 计算相关系数3.3、python主要数据探索函数3.3.1、基本统计特征函数corr()cov()skew/kurt3.3.2、
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2023-08-11 21:22:05
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文章目录Python数据分析与应用一、基础知识数据分析：检查、清理、转换、建模AnacondaPython基础1.3 包/模块使用示例二、Numpy2.1 ndarray类（N-Dimension Array, n维数组）2.3 索引和切片2.4 数据拷贝2.5 数据处理2.6 高级索引附录：NumPy通用函数：三、Pandas3.1 Series类3.2 DataFrame对象3.3 inde
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2023-08-08 18:13:17
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文章目录1. Python 开发环境搭建与编码规范1.1 Python 开发环境搭建与使用1.1.1 Python 语言的特点1.1.2 Python 开发环境1.1.3 安装扩展库1.2 Python 编码规范1.2.1 缩进1.2.2 空格与空行1.2.3 标识符命名规范1.2.4 续行1.2.5 注释1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用1.3.1 Python 对象的分类1.3.2 三种
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2023-08-11 12:15:02
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很多小伙伴入坑Python都是从爬虫开始的，再简单的了解HTTP协议、网页基础知识和爬虫库之后，爬取一般的静态网站根本不在话下。写几十行代码便能实现表情包爬取小编也是从爬虫开始，轻松爬取数据让我感到快乐，但我逐渐意识到，爬取数据仅仅只是第一步，对数据进行分析才是重点。作为一名数据分析师，小编的工作是要做好技术岗和业务岗的对接。Python，再次以他强大的魅力拯救了我的工作效率。可以调用matplo
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2023-09-05 18:19:11
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开篇作为万金油式的胶水语言，Python几乎无所不能，在数据科学领域的作用更是不可取代。数据分析硬实力中，Python是一个非常值得投入学习的工具，这其中，数据分析师用得最多的模块非Pandas莫属，如果你已经在接触它了，不妨一起来通过完整的数据分析流程，探索Pandas是如何解决业务问题的。数据背景为了能尽量多地使用不同的Pandas函数，我设计了一个古古怪怪但是实际中又很真实的数据，说白了就是
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2023-12-26 21:26:15
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python爬虫之数据解析(正则表达式，bs4，xpath)主要运用在聚焦爬虫模块中，涉及到的数据解析方法有：正则表达式，bs4以及xpath1.使用对象-聚焦爬虫聚焦爬虫：爬取页面中指定的页面内容2.数据解析原理概述解析的局部的文本内容都会在标签之间或者标签对应的属性中进行存储3.数据解析流程（1）进行指定标签的定位（2）标签或者标签对应的属性中存储的数据值进行提取（解析）4.聚焦爬虫编码流程(
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2023-08-24 20:02:58
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文章目录前言第1章 数据挖掘基础第2章 Python数据分析简介第3章 数据探索数据质量分析数据特征分析Python常用函数第4章 数据预处理数据清洗数据集成数据变换（非常重要）数据规约Python常用的数据预处理函数第5章 挖掘建模分类与预测聚类分析关联规则时序模式离群点检测第6章 电力窃漏电用户自动识别第7章 航空公司客户价值分析第8章 中医证型关联规则挖掘第9章 基于水色图像的水质评价第1
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2024-05-11 10:32:09
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金融统计分析论文选题1货币流通速度测算 中国货币流通速度测算结果 图1-1 货币流通速度的分析 通过对货币流通速度的测算，在图1-1中发现我国的货币流通速度在逐年下降，在1993年到1995年的货币流通速度在1年一次左右，从1996年开始到现在都下降到每年1次以下。1998年-XX年为应对亚洲金融危机的冲击，我国实行了积极的财政政策与适度宽松的货币政策，货币供应增长速度较快，而经济增长速度
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2023-08-08 14:32:14
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Python 是一种流行的编程语言，也是一种强大的工具，可以用于数据分析。它具有许多用于数据科学的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib 和 Scikit-Learn。这些库可以用于各种用例，包括数据清理、数据可视化、机器学习和深度学习等。本文将介绍如何使用 Python 进行数据分析。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Pytho
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2023-05-30 09:52:43
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Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。一、为什么要用Python做数据分析？在我看来，大概有3大理由。广度： 各行各业都有自己的商业场景，每一个行业都需要使用数据
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2023-11-17 21:36:14
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如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定
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2023-10-03 10:17:33
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一、数据分析概念： 广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。①狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。②数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际
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2023-08-30 18:45:34
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本文是《python数据分析与挖掘实战》学习笔记，持续更新。PART1:包含前四章第一章 数据挖掘的基础第二章 Python数据分析简介第三章 数据探索第四章 数据预处理重点：4.1.1 拉格朗日插值法*********************************************************************************************第一章 数据
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2024-06-18 07:09:04
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