译者序原文于2017年6月21日发布，时过半载，将这篇既不是教程，也不是新闻的产品发布稿做了一番翻译，为何？只因去年下半年的时候，用R语言的博哥和龙少有Shiny这样的框架可以开发交互式整合Web数据分析报告，让我这个成天鼓吹用Python做数据分析的人眼馋不已。当时找了很久，试用了包括Bokeh、mpld3、Highcharts，以及键冬同学（Python中文社区专栏作者，GitHub开源项目P
python可以做数据分析，主要包括numpy，scipy，pandas，matplotlib，scikit-learn等等诸多强大的模块，在结合上ipython交互工具 ，以及python强大的爬虫数据获取能力，字符串处理能力NumPy（Numerical Python的简称）是高性能科学计算和数据分析的基础包。NumPy最重要的一个特点就是其N维数组对象（即ndarray），该对象是一个快速而
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2023-08-02 09:13:11
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1、Python下的数据分析模块pandas：依赖于numpy和sciepy，主要用于数据分析，数据预处理以及基本的作图，这个包不涉及复杂的模型。statsmodels：统计包，设计各种统计模型，包括回归、广义回归、假设检验等，结果类似于R语言，会给出各种检验结果。对于numpy和scipy是作为科学计算用的，提供各种向量矩阵计算、优化、随机数生成等等。以上都是一些包，如果是分析环境的话，可以考虑
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2023-05-25 20:43:39
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在当前的数据驱动决策时代，Python数据分析框架已成为科学计算和数据分析的必备工具。Python的多样性和社区支持使其在数据科学领域占据了重要地位。本文将对数据分析中的常见问题进行深入探讨，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等内容，以帮助读者更好地理解和使用Python数据分析框架。
## 问题背景
在Python数据分析过程中，数据的完整性与准确性是关键。任何小
# Python 数据分析框架入门指南
数据分析是现代数据驱动决策的核心环节，Python提供了强大的库来实现这一目标。在这篇文章中，我将向你展示如何使用Python进行数据分析的基础流程，以及相关的代码示例。
## 数据分析流程
以下是实现数据分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------
目录NumpyPandasScikit-learnTensorflow基础入门代码图像分类keras特点允许研究人员快速搭建原型设计支持深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，以及他们两者之间的结合可以在CPU和GPU上无缝运行如何进行安装keras使用 Numpynumpy对于数组运算，向量运算和矩阵运算的支持是非常好的，底层代码由C语言编写，执行效率高。Pandas基于Numpy的数据分析框
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2023-08-17 16:25:18
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Spark大数据分析框架的核心部件Spark大数据分析框架的核心部件包含RDD内存数据结构、Streaming流计算框架、GraphX图计算与网状数据挖掘、MLlib机器学习支持框架、Spark SQL数据检索语言、Tachyon文件系统、SparkR计算引擎等主要部件。这里做一个简单的介绍。
一、RDD内存数据结构大数据分析系统一般包括数据获取、数据清洗、数据处理、数据分析、报表输出
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2023-11-19 08:49:56
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1.pandas简介 pandas 是 Python 的核心数据分析支持库，提供了快速、灵活、明确的数据结构，旨在简单、直观地处理关系型、标记型数据。pandas 的目标是成为 Python 数据分析实践与实战的必备高级工具，其长远目标是成为最强大、最灵活、可以支持任何语言的开源数据分析工具。pandas
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2023-10-04 16:16:21
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一个项目到了汇总的时候，免不了形成一份相对完整的数据分析报告。报告也需要多种情况。按照应用场合可以划分多种类型：有的需要向上邮件汇报，有的需要给项目组里一个交代，有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型也可以划分多种类型：新项目上线效果评估，AB test结果，日常数据汇总，活动数据分析等。文本也好，PPT也罢，数据分析报告核心的思路都是相通的。1. 你要一个故事我自己有个想法，就是产品经理应该
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2024-05-16 04:50:21
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我们在前面的文章中给大家介绍了数据分析报告概况、数据分析报告的类型、数据分析报告的特点与结构。但是只是知道这些知识是不够的，我们在进行撰写数据分析报告的时候还需要做好一些其他工作的。今天我们给大家详细讲解一下数据分析的分析思路和框架。下面就由小编为大家解答一下这个问题，希望能够给大家带来帮助。首先给大家说一说分析思路与框架。对于数据分析师来说，分析思路是数据分析的核心部分。那么分析的思路是什么呢
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2023-11-28 15:49:19
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波西格在《禅与摩托车维修艺术》一书中说“一旦你遇到了真正的难题，试过了所有的办法，绞尽了脑汁仍然没有任何进展，你就会知道这回你和老天爷较上劲了，于是你祭出正式的科学方法”。分析思维框架：1.明确目标1.1分析对象：确定分析对象、定义该对象、确定对象衡量标准1.2分析目的：原因、目标受众、最终收益1.3分别目标：原因定位、认知迭代、方案调整、战略升级2.界定问题1.1准确描述问题1.2结构化梳理问题
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2023-10-19 11:34:50
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重点索引和切片级联聚合操作统计操作矩阵什么是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是用适当的方法对收集来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便采取适当的行动商品采购量的多少总部向各个地区代理的发货量为什么学习数据分析有岗位的需求是Python数据科学的基础是机器学习课程的基础数据分析实现流程提出问题准备数据分析数据获得结论成果可视化数据分
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2023-11-06 23:02:23
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1、准备 这里用到pandas和numpy库import pandas as pd
import numpy as np引入自带的数据集合df = pd.resd_csv（“/resources/jupyter/DA001/DA001-003/clean_df.csv”）
df.head()#查看前5行输出： 将个体特征模式可视化#先引入包
！pip install seaborn
#导入可视
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2023-09-14 17:13:06
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# Python数据分析框架搭建指南
在数据分析的过程中，Python作为一种灵活且强大的编程语言，受到广泛的使用。为了帮助刚入行的小白们理解怎样搭建一个Python数据分析框架，本文将详细介绍整个流程以及具体实现步骤。
## 流程概览
我们可以将数据分析框架的搭建分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -------
原创
2024-10-09 06:10:36
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# Python大数据分析框架
## 引言
在今天的信息时代，大数据已经成为了各类企业和组织的重要资产。为了有效地处理和分析大数据，Python语言提供了许多强大的框架和工具。本文将介绍几个常用的Python大数据分析框架，并提供相应的代码示例。
## Pandas
Pandas是Python中最流行的数据分析库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。Pandas的核心数据结构是DataF
原创
2024-01-13 04:37:04
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人人挂在嘴边的数据分析，到底包含哪些方面？学好 Python 真的就能做好数据分析吗?数据分析，拆开来看其实是几个方面：工具、理论、业务工具，指的是我们从事数据分析所使用的具体工具，如 SQL、Excel、Python、R、SAS等；理论，指的是我们从事数据分析时所依赖的理论基础，如概率论、统计学、机器学习及相关的建模和分析框架；业务，指的是数据分析落地的具体场景，输入和输出以及要解决的具体问题。
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2024-01-04 22:51:55
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前言Python作为一门数据可视化很好的语言,可以使用像matplotlib等库画出图形,处理数据主要使用pandas 这里主要讨论Pandas初识pandas大多数人只要提及pandas，基本都知道,只要是学习python的人 Pandas 是 Python 语言的一个扩展程序库，用于数据分析。 Pandas 是一个开放源码、BSD 许可的库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 Pa
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2024-02-17 16:17:14
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本文主要对python中经典数据分析框架进行了总结分析与比较，并以此为参考选择更加合适的框架来进行数据分析1、NumPy是python语言的一个扩充程序库，集成了基本的线性代数函数、高级的随机数功能以及傅里叶变换，在数组运算方面提供了很多函数库，并支持大规模数据的纬度以及矩阵运算。2、Scipy是构建在NumPy的基础之上的，是实用性最强的库之一，不仅具有各种高层次的科学模块，还有许多工程模块，还
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2023-12-26 14:46:34
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作者：王礼第一部分：数据分析框架。为了分析问题的聚焦，我们具体拿互联网电商来举例子说明，至于其他的比如互联网金融、教育、社交等等，可以依此借鉴。（1）从互联网实体角度分析。我们可以从以下7个角度构建互联网数据分析体系。买家：基本特征分析、交易行为分析、流量行为分析、售后满意分析等卖家：基本特征分析、经营效果分析、流量曝光分析、售后满意分析、产品分析等产品：基本特征分析、交易行为分析、流量曝光分析、
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2023-08-13 07:48:33
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数据分析的思维框架，那么今天课课家，就一步一步的教大家怎么建立，大神路过还请绕道，当然还可以交流一下。有需要的小伙伴，可以参考一下。 曾经有人问过我，什么是数据分析思维?如果分析思维是一种结构化的体现，那么数据分析思维在它的基础上再加一个准则： 不是我觉得，而是数据证明。 这是一道分水岭，“我觉得”是一种直觉化经验化的思维，工作不可能处处依赖自己的直
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2023-12-28 06:33:36
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