大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！提问：大家觉得成绩的高低都和哪些因素有关呢？男女生之间在科目上是否有明显的差异呢？前言又到了每周末知识分享环节。这次给大家分享的是kaggle上的一个非常有意思的项目，我们希望从中发现学生的测验表现与标签之间的关系。总之，本次项目干货满满，除了通过绘图等常规手段之外，也用到了t检验等假设检
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2023-06-05 15:25:15
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数据挖掘和数据分析核心就是用科学的手段验证两个东西，就是a和b之前是否存在相关性以及因果性。很多报告、甚至研究都只发现了相关性，利用相关性系数就能得出；还要用假设检验来得出因果性关系才算完整。1.分析背景数据集背景介绍政策：2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，十八届五中全会公报提出实施全面二孩政策。技术：自2012年起，母婴AP
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2023-11-15 22:12:08
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一、分析背景和数据来源分析背景：随着互联网购物的发展，越来越多的人进行网上购物。在所得的数据中，2012年至2015年间用户的购买次数达到29971人次，但复购率较低。为了能够更清楚的知道用户的购买行为倾向，以及商品的销售走势。需要从商品以及用户购买需求的角度进行分析，意图为商家后续的商品销售进行指导，获取更多的客流以及销售量。数据来源：阿里巴巴天池Baby Goods Info Data-数据集
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2023-08-10 16:01:37
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经过前面的学习，下面来看⼀些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会⽤之前介绍的⽅法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的⽅法适⽤于其它数据集，也包括你的。本篇包含了⼀些各种各样的案例数据集，可以⽤来练习。案例数据集可以在Github仓库找到。一、来⾃Bitly的USA.gov数据
2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府⽹站USA.gov合作，提供了⼀份从⽣成.gov或.mil短链接的⽤户
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2023-06-05 20:57:17
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第一步：使用csv模块以列表形式读取数据集。导入csv模块。
使用open（）函数打开文件。
使用csv.reader（）函数加载打开的文件。在结果上调用list（）以获取文件中所有数据的列表。将结果分配给变量data。显示第一5行data以验证一切。import csv
with open("guns.csv", "r") as file:
data = list(csv.read
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2023-09-06 11:26:02
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！感兴趣的朋友可以关注我或者我的数据分析专栏，里面有许多优质的文章跟大家分享哦。 目录项目来源项目简介导入模块将country表和league表连接起来按队名排序中的前十名输出spain主客队比赛的信息统计各个国家的各个联赛的各个赛季中stage大于10的球队主客队平均得分，主客队平均分之和
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2023-08-10 16:01:13
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上游，是勇士劈风破浪的终点，下游，是懦夫一帆风顺的归宿。 本文是Python<数据分析>基础知识点的姊妹篇，以药店销售数据分析为例，带你一起走一遍数据分析5部曲。 鲸歌：Python<数据分析>基础知识点zhuanlan.zhihu.com #导入pandas包
import pandas as pd 1.提出问题从销
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2023-08-05 08:45:09
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一个成功的数据挖掘项目，首先要有准确的业务需求描述，之后则要求项目相关人员自始至终对业务有正确的理解和判断 对业务的理解和思考，永远高于项目的分类和分析技术的选择。目标客户的特征分析目的：找准目标客户，目标受众，才能进行精细化运营在目标客户的典型特征分析中，有两种业务场景：试运营前的虚拟特征探索试运营后的真实数据探索试运营前：没有真实的业务环境，没有真实的用户数据，需要寻找类似的业务场景
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2024-01-01 22:08:51
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## Python数据分析项目案例 – PyCharm
### 介绍
在数据科学和数据分析领域，Python是一种非常常用的编程语言。它具有简单易学的语法，强大的数据处理和分析库，以及庞大的社区支持。在本篇文章中，我将向你展示如何在PyCharm中创建一个Python数据分析项目案例。
### 步骤
下面是实现这个项目的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装Py
原创
2023-07-21 11:32:14
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详细介绍了数十个数据分析相关的实战项目,大量使用pandas、numpy、matplotlib、seaborn以及bokeh等包,少量涉及sklearn中机器学习相关包,对一些诸如蒙特卡罗模拟思想使用代码加以实现,并详细讲述实现细节以及注意要点。目录1 商铺数据加载及存储
1.1 项目要求1.2 原始数据展示1.3 实际操作
1.3.1 读取数据1.3.2 数据清洗1.3.3 拆分
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2024-04-10 14:40:19
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在本次博客中，我将利用Python数据分析工具来做一个某医院某年度的销售情况汇总。项目运行环境： 操作系统 Windows 10 64位 Python 3.7.0 开发工具 Pycharm（ipython） 数据分析的基本过程主要分为两方面：
一、数据分析的目的
一方面是发现问题，并且找到
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2021-07-30 05:20:00
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目，没记错的话，这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作，自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话，可以考虑一下这个项目！完整文本介绍、代码以及数据集下载链接放在文末！ 目录泰坦尼克号幸存者预测1 获取数据集1.1 探
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2023-09-14 23:14:22
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小白的一点案例记录，望大神们手下留情。。。 共两部分源码分别见3.1和3.2一、背景前提日常辛苦工(mo)作(yu)之后的某时，心血来潮想查下以前离职公司现在怎么样了，于是各种企业信息查询，某查查登场，注册–>验证–>绑定–>登录，还好可以看了，猛然眼前一亮，诉讼异常，悲(窃)伤(喜)着点开，会员，看不到全部内容，咱也理解，毕竟人家是公司不是盈利机构，于是乎，就有了本文的初始念头
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2023-09-26 18:50:04
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欢迎关注天善智能 hellobi.com，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习、问答、求职，一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。传统的偷漏税分析是通过人工检测来进行的，对人的依赖性太大，为了提高偷漏税的判别效率，拟决定先根据商户的纳税数据进
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2023-12-13 13:01:14
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# 数据分析项目案例
## 介绍
数据分析是通过收集、清洗、分析和解释数据来帮助企业做出决策的过程。在数据分析的过程中，我们可以使用各种工具和技术来帮助我们提取有价值的信息。在本文中，我们将通过一个github项目案例来展示如何进行数据分析，并通过代码示例详细说明每个步骤。
## 项目背景
我们选择了一个github上的开源项目作为我们的案例。该项目是一个电子商务网站的数据集，其中包含了用
原创
2024-01-14 08:23:47
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网上例子是基于2.7版的，花了一个周末挑选了一些比较有代表性的写成了3.7版，案例为夯实基础用的，为了避免大家做无用功，删除了那些鸡肋的案例
文章目录分解质因数高空抛物画菱形斐波那契数列II阶乘求和递归求等差数列逆序打印字母识词列表转字符串作用域try except break练习lambda表达式组成list的巧妙用法filter函数三元运算mapreducelistrandomlist 的
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2023-05-26 15:18:55
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分析案例的数据集为谷歌应用商店的app数据。首先导入需要的工具numpy，pandas，matplotlib.pyplotimport numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltpandas读取数据文件df = pd.read_csv('./Python案例/googleplaystore.csv', usecol
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2023-05-18 11:06:56
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使用Python编写Spark代码在Python中使用Spark，首先需要导入PySpark，然后创建一个SparkConf对象配置你的应用，再基于这个SparkConf创建一个SparkContext。以创建一个名为’MyApp’的本地应用为例：from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster('
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2023-08-08 10:03:35
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项目概述 此项目是学习实践的一个小项目，内容涉及较为简单，仅以此练习验证所学，项目旨在通过对某平台图书数据爬取、处理、可视化等技术手段分析研究图书与读者偏好等因素的内在关联。摘要 随着技术进步推动数码产品的迭代更新，人们能获得的娱乐形式趋于多样化，更多精彩刺激的娱乐休闲形式深受人们喜爱，无疑对人们的阅读习惯造成了极大冲击。此外，电子书在快节奏且信息碎
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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