做笔记啦！！！这几天突击了一下使用python进行数据分析，觉得还是梳理一遍比较好，不然学得快忘得也快[捂脸] 所以，今天这篇文章就主要介绍一下用python进行数据分析中常用到的三个库：numpy、pandas、matplotlib的入门使用。上课！什么叫数据分析？
理解1：数据分析就是把隐藏在杂乱数据背后的有效信息提炼出来，总结所研究对象的内在规律。
利用数据分析可以帮助把数据的价值最大
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2023-08-07 17:59:37
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进行数据分析，首先我们要知道python会用到的库：Pandas库、Matplotlib库。数据分析的基本过程分为：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。(1)提出问题：明确分析的目的；(2)理解数据：主要从数据的采集、导入、查看数据的描述统计信息等方面对数据有基本了解；(3)数据清洗：主要有6个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理；(4)构建
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2023-10-09 16:41:38
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在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而
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2023-09-07 09:16:40
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使用MySQL进行数据分析——以淘宝用户数据为例1. 背景介绍本文主要是练习使用 mysql 进行数据分析，结合 excel 进行可视化分析，数据来源为阿里云天池的淘宝用户数据集，本数据集(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品I
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2023-10-30 21:49:16
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数据分析培训出来的一般多少工资？根据博学谷学员毕业的情况来看，数据分析岗位的平均工资是一万上下，当然啦不同学员之间的能力和工作经验不同，数据分析培训出来的工资起薪也会有所差异。1、数据分析的就业前景：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师
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2023-08-05 08:42:04
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金融量化的第一步：数据统计和分析
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2016-07-11 18:17:00
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前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，也是一种强大的工具，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Python。在安装 Python 之前，请确保您的计算机符合以下要求：操作系统：Windows、macOS 或 Linux内存：4GB 及以上存储：至少有 10GB 的可用磁盘空间安装
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2024-07-21 09:07:45
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文章目录前言一、Map函数的使用案例： 单纯的提取数组对象中的某个属性值，返回一个数组 或 数组对象。map函数总结二、forEach函数的使用案例一： 对数组中的元素进行求和及给所有元素乘2。案例二： 替换数组对象中的某个属性值。三、some函数 和 every函数的使用及区别案例一： 判断数组 / 数组对象中==每一项==是否存在某个属性值。案例二： 判断数组 / 数组对象中==任一项==是
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2024-01-11 14:59:05
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项目分享原因：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中，我会将每一步进行分析与代码展示， 希望能对大家有所帮助。项目名称：CD用户消费行为分析项目概述：本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理，来分析用户消费行为。数据来源与CDNow网站的用户购买明细。数据链接：链接:https://pan.baidu.com
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2024-01-12 23:00:38
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目录1. 什么时候和如何使用R？2. 什么时候和如何使用Python？3. R的优点4. R的优点亦或是不足5. R的不足6. Python的优点7.Python的优点亦或是缺点：可视化8.Python的缺点图片来源：https://www.datacamp.com/tutorial/r-or-python-for-data-analysis为帮助开发者小伙伴快速学习快速提高，我开辟了《新手上路常
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2024-01-11 13:42:02
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刚毕业半年，半吊子水平的数据分析师，面试官基本上也不问你特别深层次的东西，问了一些有关职业的理解和发展规划，现在把他记录在博客上面，后续继续改正，如有不妥之处，还望批评指正。0X01数据分析师的理解一、数据分析师的产生数据分析师并不像产品和开发那样在公司创业初期不可或缺，是公司发展到一定程度之后的产物；因为在产品初期，产品本身就可以做数据分析，到后来业务线不断增加，产品那些忙不过来，这个时候就需要
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2024-08-26 10:42:36
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之前我们学习了使用Python导入数据，数据导入后我们也可以使用Python进行数据分析。Python进行数据分析主要使用pandas库和matplotlib库，我们可以制作数据透视表和折线图等图表。Execl制作数据透视图和柱状图我们平时制作数据透视表和柱状图，可以使用Excel自动的功能完成，Excel表格数据如下图所示：Excel完成数据透视表和柱状图如下图所示：Python制作数据透视表和
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2023-08-28 22:19:02
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Python数据分析好用的工具有哪些?今天老男孩教育为大家推荐七个数据分析师必备的Python工具。Pandas：是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。Python长期以来一直非常适合做数据整理和准备，但对于数据分析和建模则不那么重要，Pandas有助于填补这一空白，使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程，无需切换到更像域特定的
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2023-08-15 14:48:41
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普通人炒股，其实大概率是亏的，一是因为贪婪、二是因为业余，贪婪不一定坏事，业余才真的要命，因为你永远赚不到认知之外的钱。现在大家都在讨论价值投资，买股票实质是在买公司，评判价值的过程才是投资的精髓。我觉得研究价值其实是研究数据背后的逻辑，靠数据去决策。Python作为金融领域明星级的分析工具，在数据获取、清洗、分析、建模上都有全套的解决方案，比如说Pandas
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2021-07-26 12:28:00
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Python 如何用于数据分析？1. 首先，我们需要了解数据采用什么形式。假设数据是一个非常大的 Excel 工作表，有大量的行和列（以十万计）。我们通过执行一些操作并在每一列和每一行中搜索特定类型的数据来获得洞察力。执行如此高的计算任务可能很麻烦且非常耗时。因此，Python 提供了像 Numpy 和 Pandas 这样的库，它们通过使用并行处理来简化这项任务。2. 第二步是获取数据。我们并不总
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2023-09-11 11:43:53
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用Python处理数据大家都不陌生了，属常规操作，但常规之下还是也有些暗藏技巧的。本篇分享6个好玩高效的操作，帮助大家提高效率。一、Pandas ProfilingPandas Profiling提供数据的一个整体报告，是一个帮助我们理解数据的过程。它可以简单快速地对Pandas的数据框数据进行探索性数据分析。其实，Pandas中df.describe()和df.info()函数也可以实现数据探索
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2024-08-13 10:38:40
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# 基于Python进行数据分析图的入门指南
在数据分析中，通过图形化的方式展示数据可以更清晰地传达信息。因此，掌握Python绘制数据分析图的能力是非常重要的。本文将指导你如何从头开始实现这一目标。
## 整体流程
为帮助你更好地理解整个过程，下面是一个总结的流程表：
| 步骤 | 描述 |
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文章目录前言01 生成数据表 导入数据表 创建数据表02 数据表检查 数据维度(行列)数据表信息 查看数据格式 查看空值 查看唯一值 查看数据表数值 查看列名称 查看前 10 行数据 查看后 10 行数据03 数据表清洗 处理空值(删除或填充) 清理空格 大小写转换 更改数据格式 更改列名称 删除重复值数值修改及替换04 数据预处理 数据表合并 设置索引列 排序(按索引，按数值) 数据分组 数据
# 使用Python进行SPSS数据分析
在当今的数据分析领域，Python越来越受到欢迎，因其灵活性和丰富的库支持，成为许多数据分析师的首选工具。如果你之前使用过SPSS进行数据分析，了解其功能后，你可能想尝试用Python实现相同的功能。在本篇文章中，我们将逐步介绍如何使用Python进行SPSS数据分析。
## 流程概述
以下是进行Python SPSS数据分析的一般流程：
| 步骤
原创
2024-10-10 03:41:11
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Python是近年来比较热门的数据分析编程语言，个人本身做了几年的传统BI，一个偶然的机会从公众号上获得一元就可以学习Python课程的机会，于是抽时间在网上学习了，以下是入门课程的学习笔记，和大家分享。一：搭建环境Python 是搭建在Anaconda Jupyter notebook环境上的。Anaconda 作为 Pyt hon 的⼀个集成管理⼯具，它把 Pyt hon 做相关数据计算与分析
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2023-07-28 21:13:56
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