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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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
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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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
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
11
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2023-07-05 09:25:36
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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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## 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
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
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
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
# 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
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
文章目录一.数据分析1.概念2.数据分析的重要性3.数据分析应用的九大领域4.数据之美二.Excel1.Excel起源2.Excel的重要性3.Excel用户级别 一.数据分析1.概念官方说法： 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。案例说明: 例子1：在09年流感爆发的时候，google通过对人们输入词条
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2023-09-01 13:28:36
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大数据时代，数据对于企业越来越重要。数据能够降低员工之间的沟通成本、帮助企业规范内部管理，通过数据分析处理提升科学决策能力，因此商业数据分析报告贯穿了企业经营管理的方方面面。数据分析报告有哪些形式？数据分析报告一般分为日常工作类、综合分析类两种。1.日常工作类报告日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施，当然，
背景：给定一数据集，结构如下：数据说明：字段字段说明positionName职位名称salary薪水workYear工作年限city城市companyShortName公司简称companySize公司规模district所在区financeStage融资阶段industryField所在领域thirdType职位类型resumeProcessDay简历日处理resumeProcessRate简历
目录标题案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求1.2 数据加载和处理1.3 App价格不同维度分析单变量分析1.4 数据可视化分析1.5 业务需求分析1.5.1 免费或收费App集中在哪些类别？1.5.2 免费或收费App在不同评分区间的分布？1.5.3 app价格、大小和用户评分之间的关系 案例1 ：Appstore数据分析1.1 背景和分析需求苹果商店的数据分析背景：对Ap
# PySpark数据分析实例
PySpark是Apache Spark的Python API，用于大规模数据处理和分析。本教程将为您介绍如何使用PySpark进行数据分析，并提供一个实例来说明其用法。
## 简介
PySpark是一个用于分布式数据处理的强大工具。它提供了一组丰富的功能和库，用于处理和分析大规模数据集。PySpark旨在通过将数据加载到分布式集群上进行处理，从而加快处理速度
原创
2023-08-31 12:29:06
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前面我们学了列表框控件（ListBox）与组合框控件（ComboBox），本节将就它们制作一个简单的应用程序。一、程序界面：界面如图一 图一二、程序目的：两个列表框，左列表框（LstLeft）罗列了一些歌手名字，右列表框（LstRight）初始状态为空；点击向右按钮（CmdRight），可以将左列表框中的指定选项移动到右边列表框；点击全部向右按钮（CmdAllRight），可以将左列表框
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
一、分析思路前面已通过python+tableau实现对淘宝用户行为数据的分析此次使用MySQL实现同等分析操作。分析思路依旧：二、数据背景数据来源阿里天池：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649 三、数据清洗①数据拆分出于电脑性能考虑，源数据过大，利用python拆分3000000条数据进行分析。 ②导
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2023-06-25 16:12:43
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