数据分析涉及检查、转换和排列数据，以便可以对数据进行研究和提取有用的信息。 数据分析是一种涵盖整个数据管理任务范围的学科。 这些任务不仅包括分析，还包括数据收集、组织、存储以及所使用的所有工具和技术。术语“数据分析”是一种笼统术语，涵盖一系列活动，其中每个活动都具有自己的焦点和目标。 可以将这些活动归类为描述性、诊断、预测、规范性和认知分析。在本单元中，你将了解这些类别的数据分析。描述性分析描述性
目录一、数据获取（可用数据集）：二、python常用的工具包：（即用即查）三、简单数据分类：四、基本的描述性分析1、数据预览2、异常值分析——需要对数据进行单变量及整体异常值分析（具体问题具体分析）3、对比分析4、分布分析五、数据简单可视化分析：matplotlib；seaborn；plotly1、柱状图2、直方图3、箱线图4、折线图5、饼图一、数据获取（可用数据集）：1、Kaggle&天
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2023-09-01 18:54:38
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SPSS 26 是一个集成的系列产品，解决了整个分析过程，从策划到数据收集，分析，报告和部署。随着十几完全集成的模块可供选择，你可以找到你需要的专业能力，以增加收入，超越竞争对手，进行研究，并做出更好的决策。包括贝叶斯统计，新的图表构建器，客户请求的统计增强功能等，可以更好的应用高级统计分析，解决最棘手的业务问题，帮助用户快速轻松从数据中获取新洞察。 SPSS 26 提供了大量专业统
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2024-06-16 13:03:17
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python：描述器使用指南摘要定义和简介描述器协议调用描述器描述器示例属性函数和方法静态方法和类方法 摘要定义描述器，总结描述器协议，展示描述器被如何使用。测试一个自定义的描述器和若干 Python 内置的描述器，包括函数、属性、静态方法和类方法。通过给出一个纯 Python 的等价实现和例程，展示每个描述器如何工作。学习描述器不仅能提供接触到更多工具集的途径，还能更深地理解 Python 工
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2023-11-13 09:53:36
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一、描述符是什么 描述符：是一个类，只要内部定义了方法__get__, __set__, __delete__中的一个或者多个。描述符，属性，方法绑定等内部机制都是描述符在起作用。描述符以单个属性出现，并针对该属性的不同访问行为做出响应。最重要的是，描述符能“感知”通过什么引用该属性，从而和目标建立绑定关联。二、描述符的实现 class Descriptor:
"""
描述
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2024-04-23 10:47:21
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描述性分析介绍描述性统计分析是关于数据的描述和汇总。它使用两种主要方法：定量方法以数值方式描述和汇总数据。可视化方法通过图表，曲线图，直方图和其他图形来说明数据。一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。本文将细致讲解如何使用python进行描述性分
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2024-04-12 14:46:05
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python大量的库为数据分析提供了完整的工具集。python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。2、python数据分析优势Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方
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2024-04-23 20:48:01
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葡萄酒质量数据集 葡萄酒质量数据集包括两个文件——红葡萄酒文件和白葡萄酒文件。红葡萄酒文件中包含1599条观测，白葡萄酒文件包含4898条观测。两个文件中都有1个输出变量和11个输入变量。输出变量是酒的质量，是一个从0（低质量）到10（高质量）的评分。输入变量是葡萄酒的物理化学成分和特性，包括非挥发性酸、挥发性酸、柠檬酸、残余糖分、氯化物、游离二氧化硫、总二氧化硫、密度、pH值、硫酸盐和酒精含量
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2023-08-22 17:16:01
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# Python描述统计分析
在数据分析领域，描述统计分析是一项非常重要的工作。通过描述统计分析，我们可以对数据的基本特征进行总结和分析，帮助我们更好地理解数据。Python语言作为一种强大的数据处理和分析工具，提供了丰富的库和函数，可以方便地进行描述统计分析。本文将介绍如何使用Python进行描述统计分析，并通过代码示例来展示具体操作。
## 什么是描述统计分析
描述统计分析是指通过一些简
原创
2024-05-01 03:59:06
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Python描述性数据分析是一种用于理解和总结数据集的方法。在这篇文章中，我将向你介绍描述性数据分析的流程，并告诉你每一步需要做什么以及需要使用的代码。
首先，让我们来看一下整个描述性数据分析的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[收集数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索]
C --> D[数据可视化]
D --> E[
原创
2023-12-19 06:41:46
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描述性统计分析的常用指标有平均数、方差、中位数、众数、标准差等，提供分析对象数据的集中程度和离散程度等信息。
我们可以通过相关统计函数如：求和、平均值、最大(小)值、中位数、众数等来描述它的数据特点。 实验1：以某公司“用户消费数据”为例，利用用户消费金额这个变量来描述用户消费行
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2024-07-16 11:28:35
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一、描述性统计的概述与计算import pandas as pd
import numpy as np
'''pandas对象装备了一个常用数学、统计学方法的集合。其中大部分属于归约或汇总统计的类别，这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列值的单个值（如总和或平均值）。与NumPy数组中的类似方法相比，它们内建了处理缺失值的功能。'''
df = pd.DataFram
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2023-12-27 15:14:52
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该篇笔记由木东居士提供学习小组、资料描述性统计的概念很好理解，在日常工作中我们也经常会遇到需要使用描述性统计来表述的问题。以下，我们将使用Python实现一系列的描述性统计内容。有关python环境的安装就次略过。本次数据集由数据科学家联盟提供，https://pan.baidu.com/s/1lXAnyvSoti-U44MU2fubgw。import pandas as pd
import nu
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2023-05-31 15:09:42
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数据描述与分析 在进行数据分析之前，我们需要做的事情是对数据有初步的了解，这个了解就涉及对行业的了解和对数据本身的敏感程度，通俗来说就是对数据的分布有大概的理解，此时我们需要工具进行数据的描述，观测数据的形状等；而后才是对数据进行建模分析，挖掘数据中隐藏的位置信息。目前在数据描述和简单分析方面做的比较好的是Pandas库。当然，它还需要结合我们之前提到的Numpy,Scip
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2023-09-12 15:59:02
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在数据科学和分析领域，Python 颇具影响力。其中，描述性分析是数据分析的基础任务之一。然而，在某些情况下，我们可能会碰到“python 描述性分析没有完全显示”的问题。这种情况通常困扰了许多新手和高级用户，因此我将详细记录解决这一问题的过程。
## 描述性分析的背景
描述性分析是数据科学中不可或缺的一部分，旨在对数据集进行总结和分析。这种分析方法将数据用简洁易懂的方式展现出来，帮助我们识别
有很多方法用来集体计算DataFrame的描述性统计信息和其他相关操作。 其中大多数是sum()，mean()等聚合函数。 一般来说，这些方法采用轴参数，就像ndarray.{sum，std，...}，但轴可以通过名称或整数来指定：数据帧(DataFrame) - “index”(axis=0，默认)，columns(axis=1) 下面创建一个数据帧(DataFrame)，并使用此对象
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2019-10-30 22:12:00
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目录一：一些基本方法1.归约方法2.积累型方法3.其他方法二：相关性和协方差三：唯一值，计数和成员属性 pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。
pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。一：一些基本方法1.归约
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2023-08-14 20:43:33
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在我们进行数据分析时，需要在刚刚拿到数据的项目初期进行数据探索性分析，方便你对数据有一定的了解。我们要运用描述性统计的方法，通过观察数据集各个指标状况梳理自己的思维，也可以帮助我们更好的向他人展示数据分析结果。描述性统计主要包括数值指标的分析和数据可视化分析 统计数值分析我们使用Python进行数值分析时，一般会用到Numpy和Scipy两个包。import numpy as np
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2023-09-29 22:42:36
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目录1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 3.1 基本概念 3.2 频数分析 3.2.1 定性分析（柱状图、饼形图）
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2024-01-23 23:19:04
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目录
Python 基础
1.1变量
1.1命名规范
2.常量
3.1Python变量内存管理
3.2垃圾回收机制
3.3小整数池
4.变量的三个特征
5.注释
Python 基础
1.1变量
是一种变化的量，一种记录世间万物的状态且这种状态时会发生改变的，人们常用他来描述世间万物的。
Python中变量中的组成主要分为三个部分：
1.变量名 2.赋值符号 3. 变量值
1.
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2023-06-21 00:00:22
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