数据分析是时下十分热门的一个就业方向。在互联网迅速膨胀的年代，各行各业都少不了数据分析。数据分析是一门很深的学问，其中蕴含了不少知识。今天我们就从3个方面来为大家简单地介绍一下数据分析的相关知识，希望今天的内容可以帮助到那些想转行进入数据分析领域的朋友，这也算是数据分析的入门教程了，可以对初学者或初入数据分析行业的人，对数据分析有一个更深一步的了解和巩固。一、什么是数据分析数据
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2023-08-08 14:09:06
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作者：xiaoyu目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。数据源：博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据。数据初探首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。import pandas as pd
import numpy as np
import se
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2023-09-22 15:01:41
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本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测，这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。下面从特征工程开始讲述。特征工程特征工程包括的内容很多，有特征清洗，预处理，监控等，而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法，如归一化，降维，特征选择，特征筛选等等。这么多的方法，为的是什么呢？其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入，处理数据的
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2023-09-05 18:16:27
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对于0基础的同学来说，想要学习Python，数据分析是必须掌握的一个知识要点。本文就专门针对0基础的同学，整理了数据分析入门的基础知识点，分别从是什么，为什么，有什么用三大问题着手带大家了解数据分析。一、什么是数据分析数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和理解消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。二、为什么做数据分析1、有效避免拍脑袋、
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2023-09-01 23:57:27
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摘要在数据驱动决策的时代，掌握数据分析技能变得至关重要。Python凭借其简洁的语法和强大的库支持，成为数据分析领域最受欢迎的语言之一。本篇文章将作为“Python数据分析”系列的第一篇，旨在为读者提供一个良好的开端，介绍Python中用于数据分析的基础工具，并通过实际案例展示如何应用这些工具进行数据探索、清洗和可视化。目录引言Python数据分析环境搭建基础库介绍
NumPy: 数值计算库Pan
本文来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视化；创建自定义函数。数据导入这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：import pandas as pd# Reading d
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精选
2015-03-23 12:28:27
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最近接受Python数据分析的培训，准备接下来深入研究一下，正处在初涉阶段，先上一个小练习热热身。 开发工具：PyCharm 2016.2 完整练习的GitHub地址： https://github.com/xinluqishi/pythonTrainingPro 项目分析数据： https://w ...
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2021-07-12 13:52:00
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一、python难不难？ Python是当前更主流和更容易学习的语言，python简单而强大，因为语法自由。你也许已经听说过很多流行的编程语言，比如C、C++，这类C语言，而python在开始时要比这更简单。即使不需要编程经验也可以学习。
二、学习数据分析需要英语(数学)很好吗？ 经常听人问，数据分析需要英语(数学)好吗？实际上，编程和英语的关系并不特别大，我们做的是数据分析，更多的是
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2021-07-08 17:03:49
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Python数据分析入门最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。作为该网站的首批特约博客，我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：数据导入导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验单样本t检验；可视...
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2015-05-13 19:42:00
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数据分析1、概述1.1 定义1.2 作用1.2.1 现状分析1.2.2 原因分析1.2.3 预测分析1.3 六部曲1.3.1 明确分析目的和内容1.3.2 数据收集1.3.3 数据预处理1.3.4 数据分析1.3.5 数据展现1.3.6报告撰写2、数据分析方法2.1 统计分析方法2.2 数据挖掘方法 1、概述1.1 定义数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总和
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2023-08-08 09:42:11
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主要目标：学会下面7个方面的知识预期结果：能写出好的数据分析报告培养能力：解决问题的能力0.数据分析的结构层次1.底层数据的收集/产品端收集（埋点）-----得到原始数据2.数据业务化/产品需要什么的数据---转化成可理解、可量化、可观察的数据-----加工数据3.数据可视化/产品的表现如何---对数据指标的监控和衡量---可视化数据/信息 BI4.数据决策和执行/怎么让产品更好---
Python数据分析入门
存储，学习，共享
最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。作为该网站的首批特约博客，我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：数据导入
导入本地的或者web端的CSV文件；数据变换；数据统计描述；假设检验
单样本t检验；可视化；创建自定义函数。数据导入 这是很关键
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2023-10-12 15:17:31
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今天，老师要带大家解数据分析的定义、核心思路、应用领域以及开发流程，向大家全方位展示数据分析入门必备基础知识，全都是干货哦！虽然看完本文，不能让大家立马变身为一名数据分析师，但是能让大家对数据分析有一个宏观了解，为后续深入的数据分析学习打下更扎实的基础。1、数据分析的定义数据分析是指对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。因此数据分析的目
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2023-12-13 22:29:59
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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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1、安装Python与环境配置①② 安装pip以及利用pip安装Python库 2、Anaconda安装 conda list 要在root环境下3、常用数据分析库① Numpy安装：conda install numpy （conda在Anaconda上安装，pip则是在本地上安装）提供常用的数值、数组、矩阵函数。基于“向量化”的运算，进行数值运算时比l
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2017-06-02 22:31:00
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学Python前要明确其使用目的。学Python是为了进行数据分析，所以现阶段最主要的任务是了解Python的最基础知识，然后通过运用Python进行数据分析的项目，从而学会使用Python。一、数据类型1、整数、浮点数、字符串2、列表（list）list.append(obj) 在列表末尾添加新的对象
2list.count(obj) 统计某个元素在列表中出现的次数
3list.extend
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2023-09-24 21:48:26
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1、要用python做数据分析，先得对python语言熟悉，推荐一本入门书 ：笨方法学python (learn python the hard way)，这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业作为入门书来看。2、用python做数据分析的话，推荐用 anaconda，地址https://www.anaconda.com/download/ ，可以
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2023-05-29 16:44:15
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参考视频： https://www.bilibili.com/video/BV1HJ411j7NG?p=2 首先要安装Anaconda，安装好后配置环境变量，参考： https://blog.csdn.net/qq_40733911/article/details/87298373 安装好并配置环境 ...
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2021-08-28 03:55:00
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Pandas库 1、字符串匹配 函数loc定位cell 定位一个元素df.loc[‘行名’, '列名'] >>> df.loc[3,'name']'李四' # 注意：3是行名，而不是行号 函数iloc定位cell df.iloc[行号, 列号] >>> df.iloc[2, 0] '李四' 通过.s ...
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2021-10-14 10:17:00
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python数据分析基础python数据分析基础python数据分析基础一 Numpy数据处理库二 Pandas数据处理库三 Matplotlib库四 Seaborn库五 Pyecharts库六 机器学习七 绝地求生和黑色星期五数据分析的基本流程学数据分析之前应该明白整个数据分析的基本流程：
原创
2021-08-02 14:54:15
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