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、
sql也能做分析？常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。但是，这个过程需要很熟练掌握SQL！本文就利用提取MySQL的数据，通过写SQL的数据处理方式，来对一份淘宝数据进
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2022-08-24 19:04:19
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世界上最深入人心的数据分析工具，是Excel，在日本的程序员考试中，程序语言部分，是可以选择Excel表格工
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2023-06-01 16:46:02
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这是一道经典的数据分析师面试题，考察的重点不在于从哪些指标去分析，而是面对这样的问题时的分析框架与逻辑思维，这是一个优秀的数据分析师必须具备的能力。针对数据异常类问题，可参考如下分析框架： 1对数据异常原因做出假设，利用数据验证影响DAU因素较多，对所有维度直接拆解耗时耗力。所以需要结合以往经验及各种信息，对数据异常的原因做出假设，然后对数据从不同维度拆分来验证假设。可能随着之前的假设的验证不断
以下题目均非原创，只是汇总python数据分析部分##1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型
利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training
第一部分——飞机客户数据分析预测代码一：数据探索#代码7-1 数据探索
#对数据进行基本的探索
#返回缺失值个数以及最大、最小值
import pandas as pd
datafile = "D:\\360MoveData\\Users\\86130\\Documents\\Tencent Files\\2268756693\\FileRecv\\air_data(1).csv"# 航空原始数据
目录1 项⽬背景与⽬标 1.1 项⽬背景 1.2 项⽬⽬标 2 客户数据预处理与客户交易⾏为分析 2.1 数据集介绍 2.2 数据预处理 2.2.1对客户数据进行格式转换 2.2.2数据统计分析 2.2.3查看客户总数 2.2.4交易时间异常值检测 2.2.5交易时间异常值处理 2.2.6交易金额异常值处理 2.2.7交易附言缺失值处理 2.2.8时间格式和时区转换 2.2.9量纲转换 2.2
1 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? 基于大数据的公交数据分析与可视化系统?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分1 课题背景本项目
我们来看看如何高效地学习一门语言的数据结构，今天我们先看Python篇。
所谓数据结构，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据类型的集合。
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第三章 模型搭建和评估–建模经过前面的两章的知识点的学习，我可以对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作。那么下面我们就要开始使用我们前面处理好的数据了。这一章我们要做的就是使用数据，我们做数据分析的目的也就是，运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。那么分析的第一步就是建模，搭建一个预测模型或者其他模型；我们从这个模型的到结果之后，我们要分析我的
1.什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样本完全不一致
什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数
文章目录一、项目概况1、项目介绍2、项目要求3、爬取字段4、数据存储5、数据分析、转化、演示二、环境配置1、JDK2、Hadoop集群3、zookeeper4、hive5、sqoop6、flume三、爬取数据1、创建项目2、编写主程序进行数据爬取3、编写pipelines，进行数据保存4、编写settings，进行相关配置5、编写items，进行字典定义6、爬取数据四、数据分析1、Flume收集
2019年9月，中共中央 国务院印发《交通强国建设纲要》，提出优先发展城市公共交通，鼓励引导绿色公交出行，合理引导个体机动化出行。推进城乡客运服务一体化，提升公共服务均等化水平，保障城乡居民行有所乘。提出到2035年，基本建成交通强国。现代化综合交通体系基本形成，人民满意度明显提高，支撑国家现代化建设能力显著增强；基本形成“全国123出行交通圈”（都市区1小时通勤、城市群2小时通达、全国主要城市3
数据分析及可视化介绍这门课涉及多个库，其中Numpy用于数值运算；Pandas用于数据处理；Matplotlib、Seaborn、Pyecharts用于数据可视化。数据分析介绍概念用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析；提取有用信息和形成结论；对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的核心就是数据，拿到的数据不能直接使用，通过数据清洗，去除无用、杂乱的数据，提取有用的信息，得到结论，侧
数据分析的内容根据业务需求有所侧重，大致分为三个部分：一、描述性分析1.数据可视化数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效的传达与沟通信息。可视化的作用：使人们能够快速的吸收大量的信息；
可视化可以清晰的展现数据背后的意义；
数据可视化可以帮助人们做出准确的决策。2.PPT报告PPT报告是了解情况的最简单形式，好的数据分析报告是企业决策的重要依据，专业的数据分析报告能体现数据分析师的太冰了
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2023-08-10 14:20:45
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今天公司做了下关于专题数据分析的培训，恰巧最近在做一个关于和教育的数据分析，还有就是今天听培训的时候拿了一个不知道从什么时候带到公司的草稿本（已经没有可以写的地方了==）做的笔记，恐怕只有自己才看的懂了，所以就想记录下来，巩固下培训的内容，因为人的瞬时记忆是有限的，最好的记忆方法就是晚上回顾当天的知识点，形成自己的知识体系。好了说了这么多，开始进入正题了。明确业务问题——议题——子议题——分析假设
学前思考学前，我想通过这个专栏学到什么？平时的工作主要是平台开发，产品规划。之外是技术学习，了解一些新技术；研究产品使用过程中产生的问题，进行分析改进。这个专栏不是很专业的基础课，主要是结合场景的思维培训课，带你去养成看到一个问题，首先从思考问题的方式，思维的角度去提升。属于学习过程中“道法术”中“道”的层面。在实际应用中涉及到某一专享问题需要专业知识再去根据这套思维去学习相应的专业知识。如果是我
数据分析实战数据分析基础数据分析全景图及修炼指南学习数据挖掘的最佳路径学数据分析要掌握哪些基本概念用户画像：标签化就是数据的抽象能力数据采集：如何自动化采集数据数据采集：如何用八爪鱼采集微博上的“D&G”评论如何自动化下载王祖贤海报数据科学家80%时间都花费在了这些清洗任务上？数据变换数据分析算法决策树朴素贝叶斯如何让机器判断男女如何对文档进行分类？SVM如何用一根棍子将蓝红两色球分开？
数据分析是一个要从一堆数字中看到真相的过程。这门课程得主要目的是通过真实的数据，以实战的方式了解数据分析的流程和熟悉数据分析python的基本操作。知道了课程的目的之后，我们接下来我们要正式的开始数据分析的实战教学，完成kaggle上泰坦尼克的任务，实战数据分析全流程。第一部分：我们获得一个要分析的数据，我要学会如何加载数据，查看数据，然后学习Pandas的一些基础操作，最后开始尝试探索性的数据分
