数据分析：是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析三剑客：Numpy,Pandas,Matplotlib6.1NumpyNumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。6.1.1创建ndarray使用np.array()创建一维数据创建impo
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2023-08-23 17:22:34
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说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。电影数据分析所需文件在Day2中下载，接下来要用到的一些文件的文件格式如下：users.dat文件格式
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2::M::56::16::70072
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2024-06-07 06:47:43
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pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。pandas是基于NumPy构建的。pandas的主要功能具备对其功能的数据结构DataFrame、Series集成时间序列功能提供丰富的数学运算和操作安装方法：pip install pandas引用方法：import pandas as pdSeries：是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）
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2023-08-23 11:10:42
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前面学习了Python的基础语法，Numpy和Pandas，终于要使用Python来进行数据分析的实战练习了。本节以某药店2018年商品销售数据为例来练习利用Python进行数据分析的基本方法。数据分析基本步骤： 1、提出问题 2、理解数据 3、数据清洗 4、构建模型 5、数据可视化一、提出问题要分析解决业务数据问题，首先要与业务部门进行沟通。本节案例主要分析月消费次数、月消费金额、客单价、消费趋
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2023-09-14 13:47:40
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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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一，数据分析基本步骤提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化以某医院药品销售为例进行操作说明1，提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1)月均消费次数；2)月均消费金额；3)客单价；4)消费趋势首先，将数据.xlsx文件导入：注意电脑中的文件路径默认使用"\"，这个时候需要在路径前面加一个r(转义符)，也可以不加，但是需要把路径里的"\"转换成“//”文件中可能有多个sheet，通过设定she
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2023-08-30 22:56:59
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一、python数据分析与挖掘技术基础1、相关模块简介 2、相关模块安装安装建议：1.安装到python中 ； 2.在每个项目的虚拟环境中安装1）numpy安装： pip install -i https://pypi.douban.com/simple numpy 2）pandas安装： pip install -i https://pypi.douban
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2023-07-27 14:34:15
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一、为什么使用python进行数据分析在众多解释型语言中，python的最大特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算（scientific computing）社区，python可以轻松集成C、C++、Fortran代码，所以经常被称为“胶水语言”。python的热度提升与人工智能的发展分不开，AI深度学习本身的特点决定了其不适合静态变异性语言，而python被选做AI技术框架的基础语言，更多源于pyt
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2023-09-17 12:48:35
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python sklearn数据集及分析方法sklearn库数据集小数据集：数据信名称调用方式适用算法数据规模波士顿房价数据集load_boston()回归506*13鸢尾花数据集load_iris()分类150*4糖尿病数据集load_diabetes()回归442*10手写数字数据集load_digits()分类5620*64大数据集：数据信名称调用方式适用算法数据规模Olivetti脸部图像
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2023-11-24 09:47:00
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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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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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作者：东哥起飞，数据爱好者Python数据科学hello，大家好我是东哥！用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的，本篇东哥分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pa
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2023-08-06 21:29:15
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所谓数据分析,即对已知的数据进行分析,然后提取出一-些有价值的信息，比如统计出平均数、标准差等信息,数据分析的数据量有时可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖掘,得到一些未知的,有价值的信息等,比如从网站的用户或用户行为数据中挖掘出用户的潜在需求信息,从而对网站进行改善等。数据分析与数据挖掘密不可分,数据挖掘是数据分析的提升。数据分析与挖掘技术能做什么事情
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2023-08-16 16:00:23
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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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#笔记1:利用python进行数据分析numpy模块，各种函数等等 因为不想使用编码软件，所以直接文本编辑器，cmd运行结果； 提一个小技巧：cmd中复制信息操作，右击–》标记–》选择需要复制的信息(一般为白色背景)–》在复制区外右击，之后在需要的地方-》ctrl+v 就可以了； 直接上码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
pr
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2023-06-21 16:49:01
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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 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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2023-08-09 15:46:47
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准备分析汽车油耗- 从http://fueleconomy.gov/geg/epadata/vehicles.csv.zip(这里请使用咯~亲测！)下载汽车油耗数据集并解压 - 进入jupyter notebook（ipython notebook）并新建一个New Notebook - 输入命令import pandas as
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2024-01-30 19:39:28
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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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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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