1、读取数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('快餐数据.tsv', sep = '\t')
print(df)2、查看基本信息查看前五条数据df.head()查看整体信息df.info()可以看到，一共有4622条数据，只有 choice_description列有缺失值， item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。
打印列名称
原创
2023-08-03 18:12:01
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1 数据分析的目的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，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。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
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2023-09-04 10:55:59
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大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
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2023-11-16 21:57:39
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通过分析出租车数据，然后使用KMeans对经纬度进行聚类，然后按照（类别，时间）进行分类，再统计每个类别每个时段的次数。数据地址 链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz数据格式以及意义：111,30.655325,104.072573,173749
111,30.655346,104.072363,173828
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2023-07-05 09:25:36
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前言：在上《高级统计学》时，老师提到结合所学知识点自行设计任务，并利用所学完成。近期正好在学习python的编程和利用neo4j开展知识图谱构建，于是在征得老师同意下，尝试完成任务：“统计近6年社科基金，并构建知识图谱。” 入门小白自学笔记，请高手勿喷。一、任务：统计近6年与专业相关的社科基金，并构建知识图谱。二、所用软件：pycharm、neo4j三、步骤：在全国哲学社会科
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2023-10-07 13:08:08
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## Python数据分析项目实例
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索分析]
C --> D[数据可视化]
D --> E[建模分析]
E --> F[结果呈现]
```
### 2. 项目实例步骤
| 步骤 | 描述 | 代码
原创
2024-07-04 04:02:07
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不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
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2023-08-21 09:13:32
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身处大数据领域，我们每天都不得不与各种各样的数据打交道，无论是围绕数据去进行计算还是分析，它们都分属大数据领域的一个细分领域。在数据分析领域，Python语言一直一枝独秀，本文作者在数据分析领域深耕多年，拥有丰富的实战经验，打造了这本干货十足且价格不菲(定价129元，这样的定价如果梁静茹没有给作者勇气，那么就一定是作者相信它物超所值)的《Python数据分析与数据化运营》。最近，华章出版社联合当当
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2023-10-08 06:35:05
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前言嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐分析目标各城市对数据分析岗位的需求情况不同细分领域对数据分析岗的需求情况数据分析岗位的薪资状况工作经验与薪水的关系公司都要求什么掌握什么技能岗位的学历要求高吗不同规模的企业对工资经验的要求以及提供的薪资水平代码展示导包和数据import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from p
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2023-10-08 13:01:53
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SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们对数据的分布特征形成初步的认识，发现隐藏在数据背后的信息，为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析 &nb
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2023-11-06 20:43:55
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# Python银行办公数据分析实例
## 引言
随着金融行业的快速发展，银行业务数据量不断增加。为了更好地管理和分析这些数据，银行需要使用数据分析工具进行办公数据分析。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，可以帮助银行实现快速、高效的数据分析。本文将介绍一个使用Python进行银行办公数据分析的实例，并提供相应的代码示例。
## 数据收集与预处理
在进行数据分析之前，首先需要收集
原创
2024-01-19 04:32:18
119阅读
要想做好数据分析必定要理解和熟悉掌握各类数据分析模型，但大部分文章只是给你罗列出了有哪几种数据分析模型及对应理论，并未用实例来辅助说明。很多时候这些模型都进了收藏夹吃灰，大家也没有深刻理解这种分析模型，等到下次要开始分析数据了，又是一脸懵，然后再去收藏夹里翻文章。学东西在精不在多，老李今天就分享1个常用的数据分析模型——购物篮分析模型，并附上应用实例，希望能让大家真正掌握这个分析模型，并在之后分析
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2024-01-09 15:58:39
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# ETL数据分析实例
在现代数据分析和数据科学中，ETL（Extract, Transform, Load）是一个关键的工作流程。ETL的主要目标是从不同的数据源中提取数据，经过洗涤和转换后再加载到目标数据仓库中。本文将通过一个具体的ETL数据分析实例，介绍ETL的过程，以及如何用Python实现这些过程。我们还将用mermaid语法展示类图和序列图，以便更清晰地理解ETL流程。
## ET
# 使用SPSS进行数据分析的实例
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款强大的统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场研究和健康科学等领域。本文将通过一个简单的实例，讲解如何在SPSS中进行数据分析，并展示代码示例和结果。
## 数据准备
首先，准备一份数据集。在这个实例中，我们使用一份关于学生成绩的数据。数据集包含以下变量：
# 应用数据分析实例：旅行App用户行为分析
在当今数字化时代，移动应用已经成为人们日常生活中不可或缺的工具之一。而对于开发者来说，了解用户行为是提高应用体验和用户满意度的关键。在本文中，我们将以旅行App为例，介绍如何通过数据分析来深入了解用户行为并优化应用。
## 1. 数据收集
首先，我们需要收集用户数据。常见的方式是通过集成第三方分析工具，如Google Analytics或Fire
原创
2024-02-21 07:18:53
83阅读
Jupyternotebook基本操作Jupyternotebook是一个基于网络的交互式开发环境。可以通过下载 Anaconda打开Jupyternotebook。 下面是一些基本的操作：点击工具栏加号，新增一行两次点击D，删除行shift+enter执行并换行control+enter执行不换行绿色边框为当前行基本语法数据类型字符串：单引号和双引号是等价的三引号来输入包含多行文字的字符串s='
2020年5月份，184个R新包收录于CRAN(2020年4月份收录148个)，累计收录16,606个R包！由于CRAN会不定时进行R包增删，所以具体数量会随时间略有变化。此次整理了11个类别，分别为数据、效率工具、可视化工具、金融、基因组学、市场营销机器学习、医学、科学、统计学、时间序列。以下是本期(总第42期)R新包的核心功能介绍：一. 数据1. covid19nytimes: 支持
数据分析1.概念详细的研究和概括总结的过程。2.目的与意义集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。3.功能简单的数学运算统计快速傅里叶变换平滑和滤波基线与峰值分析在统计学领域中，划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。探索性数据分析：侧重于发现新的特征。验证性数据分析：侧重于已有假设的证实或伪证。4.应用场景基于客户行为分析的产品推荐基于客户的评价的产品设计基于数据分析的
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2024-01-15 11:51:55
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目录1、聊天软件数据分析案例需求2、基于Hive数仓实现需求开发2.1 建库2.2 建表2.3 加载数据2.4 ETL数据清洗2.5 需求指标统计---都很简单3、FineBI实现可视化报表3.1 FineBI介绍3.2 FineBI配置数据3.3 构建可视化报表 1、聊天软件数据分析案例需求MR速度慢—引入hive背景：大量的用户在线，通过对聊天数据的分析，构建用户画像，为用户提供更好的服务、
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2023-09-01 09:03:04
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一、数据倾斜的原理在执行shuffle操作的时候，大家都知道是按照key来进行values的数据的输出、拉取和聚合的。同一个key的values，一定是分配到一个reduce task进行处理的。假设多个key对应的values，总共是90万。但是问题是可能某个key对应了88万数据，key-88万values，分配到一个task上去面去执行。另外两个task，可能各分配到了1万数据，可能是数百个
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2023-10-13 22:59:49
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