Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-11 18:54:49
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本书主要针对企业办公人员、财务人员、市场分析人员、数据统计与管理人员等所撰写，它全面介绍了在多个领域中的数据处理与分析应用案例，每个案例都具有很强的实用性与可操作性。全书共分11章，分别介绍了数据输入与编辑、数据管理与分析、数据分析运算中的常用函数、数据分析中常用图表、数据分析中数据透视表（图
原创
2008-06-20 18:50:21
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第三章《数据分析实战》--第三章 python实现主要利用分组统计分析了企业某游戏的销售额下降的主要原因。这一章主要利用交叉列表（或叫作透视表）的方式来剖析企业用户数量减少的原因。假设是因为某个群体的用户锐减导致当月用户比上个月的用户数少，因此主要利用python中的pandas、matplotlib模块完成书中分析。1、读取数据、合并数据首先将工作路径设置到数据文件所在位置，具体操作见第三章第一
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2023-10-18 09:04:00
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目录零、本节学习目标一、Spark的概述（一）Spark的组件1、Spark Core2、Spark SQL3、Spark Streaming4、MLlib5、Graph X6、独立调度器、Yarn、Mesos（二）Spark的发展史1、发展简史2、目前最新版本二、Spark的特点（一）速度快（二）易用性（三）通用性（四）兼容性（五）代码简洁1、采用MR实现词频统计2、采用Spark实
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2023-08-08 10:02:29
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在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！1、《笨方法学python》推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非
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2023-08-09 16:25:22
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# Python数据处理与分析案例
## 摘要
本文将带领新手开发者学习如何使用Python进行数据处理与分析。我们将通过一个实际案例来展示整个流程，并提供每一步所需的代码和解释。
## 1. 确定数据处理与分析的目标
在开始之前，我们需要明确我们要达到什么样的目标。例如，我们可以选择一个具体的数据集，然后计划如何处理和分析该数据集，以获得有用的洞察和结论。
## 2. 数据获取
在这一步中
原创
2023-11-23 14:26:10
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python结构化数据 数据处理与分析导语我们所面临的数据1.读取数据2.审视数据2.1 整体2.2 局部（单行、列，多行、列）3.数据类型，字段更改3.1 字
原创
2022-06-23 17:19:08
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基于Spark数据处理与分析
## 引言
Spark是一个开源的分布式计算框架，用于大规模数据处理和分析。它提供了高性能的数据处理能力，并支持多种数据源和编程语言。在本文中，我们将介绍如何使用Spark进行数据处理和分析，并提供一些示例代码来帮助读者更好地理解。
## Spark基础概念
在开始之前，让我们先了解一些Spark的基础概念。
### 数据集（Dataset）
Spark的
原创
2023-08-12 09:54:36
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python数据处理实战 二、需求 对杂乱文本数据进行处理 部分数据截图如下，第一个字段是原字段，后面3个是清洗出的字段，从数据库中聚合字段观察，乍一看数据比较规律，类似（币种 金额 万元）这样，我想着用sql写条件判断，统一转换为‘万元人民币' 单位，用sql脚本进行字符串截取即可完成，但是后面发现数据并不规则，条件判断太多清洗质量也不一定，有的前面不是左括号，有的字段里面
前言：这是关于个人关于对pandas可以进行的数据处理和数据分析的见解的初版，其中肯定不乏一些错误之处，希望大家能多多指正。首先导入本文所需要的库：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt这里主要利用pandas从六个方面来对数据进行操作：1.导入数据自我生成数据pandas 有两个常用的数据结构：Se
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2021-04-23 14:59:04
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在当下这个数据驱动的时代，毫不夸张的说各行各业的商业决策和运营管理都离不开数据分析，因此数据分析已经成为当前每个人的必备技能和加分项。对于许多初学者来讲，想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍，感兴趣的话就接着看下去吧！1、《笨方法学Python》推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了Python的基本语法，非
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2023-08-09 16:23:58
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2、python核心用法数据清洗（下） 文章目录2、python核心用法数据清洗（下）概述实验环境任务二：Pandas数据分析实战-1【任务目标】【任务步骤】分析数据问题任务三：Pandas数据分析实战-2【任务目标】【任务步骤】处理问题一处理问题二处理问题三四 概述Python 是当今世界最热门的编程语言，而它最大的应用领域之一就是数据分析。在python众多数据分析工具中，pandas是pyt
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2023-12-07 00:09:21
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&n
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2023-10-18 12:57:41
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文章目录基础包导入csv文件操作显示所有行列查看基本情况查看缺失值缺失值填补查看特征分布loc和iloc的用法对两个不同的列表取差值尝试语句准确率、精准率、召回率、F1值sklearn导包SimpleImputer填补缺失值特征编码普通随机划分训练集测试集k折交叉验证划分训练集测试集解决画图中文乱码问题用shap图显示特征分布取值简单使用catboost样本分布不均衡时适用的SMOTE算法 基础
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2024-01-12 22:04:39
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创建测试集 随机选择一些实例，通常是数据集的20% import numpy as np def split_train_test(data, test_ratio): shuffled_indices = np.random.permutation(len(data)) test_set_size ...
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2021-10-01 17:23:00
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Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集(RDD)。RDD可以被抽象地理解为一个大的数组，这个数组中的每个元素是RDD逻辑上的一个分区(partition)，每个分区分布在集群上的不同节点上。
在spark的执行过程中，RDD经过transformation算子之后，最后由action算子触发操作。逻辑上每经历一次转换，就会将RDD转换为一个新的RDD，新的RDD和旧的R
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2023-08-04 10:45:36
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笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：一、数据量过大，数据中
原创
2023-09-20 14:38:08
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项目名称：邮箱数据处理分析环境搭建： hadoop-2.0 hive-0.10 zookeeper-3.4.5 jdk-6 sqoop-1.99测试阶段：目前集群4台机器，处理数据14TB(听说会扩展到12台左右)每天机器的硬件配置要求：X86服务器4颗cpu（6核） 32GB内存 4TB硬盘 4千兆网口用到的框架： hive
原创
2014-11-21 16:51:00
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目录实验说明：实验要求：实验步骤：数据获取：数据分析：可视化：参考代码(适用于python3)：运行结果：实验说明： 本次实验所采用的数据，从中央气象台官方网站（网址：http://www.nmc.cn/）爬取，主要是最近24小时各个城市的天气数据，包括时间整点、整点气温、整点降水量、风力、整点气压、相对
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2024-04-26 18:30:29
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海量数据处理分析 北京迈思奇科技有限公司 戴子良 笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对
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2007-12-17 10:22:00
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