目录第一章 数据分析的概述1.数据分析的概述1.Python在数据分析方面的优势2.数据分析流程3.数据分析层次4.数据分析常见应用场景2. Python数据分析模块1. Numpy 模块1.定义：2.格式：3.生成数组4.数组统计方法2. Pandas 模块1.定义2.格式3. Series 结构4. DateFram 结构
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2023-10-16 09:15:21
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# Python数据分析入门
最近随着数据科学的迅速发展，Python已经成为了数据分析领域的重要工具。本文将带你入门Python数据分析，帮助你了解如何使用Python处理数据，做出有意义的分析。
### 数据分析流程
在进行数据分析时，通常遵循以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[数据收集] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索
原创
2024-09-18 04:51:01
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《Python数据分析与应用》第4章Pandas统计分析（1） 实训部分（源于大学课程python数据分析)实训1 读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息1.利用read_csv读取P2P网络贷款数据主表 2.利用ndim属性查看主表维度、利用shape属性查看主表形状、利用memory_usage属性查看主表占用内存信息 3.利用describe方法对主表进行描述性统计分析 4.利用自定义函
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2023-09-22 06:55:49
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SPSS数据分析全套教程（1）——SPSS概览什么是SPSS？社会科学统计软件包（Statistical Package for the Social Science，SPSS）是世界著名的统计分析软件之一。 经近40年的发展，在全球已拥有大量的用户。目前，SPSS使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据的方法，可方便地用于特定的科研统计。本文章概要介绍SPSS的发展、主要版本、运行方式
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2023-11-28 08:00:30
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Python数据分析课件Python学习;认识Python;Python优点有哪些;为什么选择Python进行数据分析;课程内容;1.1 Python环境搭建;1.2 Python安装;Window平台安装Python打开WEB浏览器访问/download/在下载列表中选择Window平台安装包，包格式为：python-XYZ.msi 文件 ， XYZ 为你要安装的版本号。要使用安装程序 pyth
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2023-08-15 19:35:28
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课程概述：近年来，数据分析师的需求非常大，90%的岗位技能需要掌握Python作为数据分析工具。Python语言的易学性、快速开发，拥有丰富强大的扩展库和成熟的框架等特性很好地满足了数据分析师的职业技能要求。本课程以案例驱动的方式讲解如何利用Python完成数据获取、处理、数据分析及可视化方面常用的数据分析方法与技巧。每章节都会引入Kaggle的项目和数据集，通过这些实际案例让学员轻松掌握使用Py
原创
2018-07-26 01:52:30
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客户是企业生存发展的根本，“客户就是上帝”是从古至今的至理名言。在信息化技术时代里，众多企业纷纷启动CRM客户管理系统，期望通过CRM系统的专业客户管理效能，提高企业整体客户管理效益。那么，如何利用CRM系统分析客户数据，从而提高客户价值呢？首先，懂得通过CRM系统录入客户资料。客户资料是存在CRM系统中的有效数据，但是数据众多，业务人员要想提高客户管理能力，就需要形成一个清晰的销售策略和客户分析
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2023-09-11 13:40:10
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原标题：Python说：常见的数据分析库有哪些又是老生常谈的话题了，前面出过有不知道有好多篇讲数据分析库的文章，但是今天还是得拿出来再聊聊，有免得有些新伙伴再去找了！常见的Python数据分析库PandasPandas是一个开放源码的Python库，它使用强大的数据结构提供高性能的数据操作和分析工具。它的名字：Pandas是从Panel Data - 多维数据的计量经济学(an Econometr
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2023-07-30 12:48:19
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直到第三季度尾，领导让她马上出一份市场团队前几个月的销售统计表和竞品信息，第二天开会用，这些数据和信息分布在大小几十个表格和文档里，大小有5G，光是打开都花了15分钟。 面对这么庞大的数据，python还不太熟练的她束手无策，excel就更不用说了，这么大的数据卡死简直是分分钟的事，万般无奈之下，她向专业做数据分析的我请教该怎么办。其实，做数据分析不一定得用python、R这些编程语言，
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2024-08-23 14:21:58
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Python数据分析：情感分析 自然语言处理（NLP） 将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式 预处理得到的字符串进行向量化 经典应用： 情感分析 文本相似度 文本分类 简单情感分析： 情感字典(sentiment dictionary) 人工构造一个字典 根据关键词匹配 优点：简单实用 ...
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2021-07-12 12:11:00
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1.展示数据首先，这里仅仅只有一个工作表，数据一共有订单号，订单行，销售时间（下单时间），交货时间（签收时间），货品交货状态（晚交货或按时交货），货品，用户的反馈情况（质量合格，返修或拒货），销售区域（华北，华南，马来西亚），数量以及销售金额等10列数据。粗略的看一下数据，我们就可以发现，在订单号和数量这两列存在部分行为空值，在销售金额这一列数据的单位不统一并且存在逗号，并且订单行这一列数据对我们
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2023-06-19 23:09:31
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1.数据获取我是在招聘网站上爬取了我们需要的数据信息，部分数据截图如下：不会爬虫的可以去我的python专栏里查看，那里有详细的过程。2.分析内容 1).数据分析岗位在不同行业的需求情况 2).数据分析岗位在不同
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2023-10-12 08:52:18
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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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数据可视化
——通过Python实现数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。一、利用Matplotlib库实现数据可视化1、Matplotlib库的安装Windows+R，输入cmd启动CMD命令提示符控制器，输入指令python pip -m install us
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2023-09-22 11:07:13
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python作为当前主流的语言之一，他的功能是非常强大的。不论是在游戏行业还是数据分析行业还是软件开发啥的好像都可以用python，但作为一个数据分析师，并不需要用到他的全部功能。只是想要达到“能够用python完成数据分析工作”的效果，所以整理了这个随笔。一、数据导入数据的导入是进行数据分析的第一步骤，一般提取的数据由文本格式（txt）、表格格式（csv/excel）及数据库文件（dmp/直连）
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2023-05-26 23:24:41
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数据分析案例数据分析的基本步骤包括：提出问题理解数据数据清洗构建模型数据可视化这次以某医院数据为案例来分析整个数据过程。1、提出问题要从销售数据中分析以下业务指标：1）月均消费次数；2）月均消费金额；3）客单价；4）消费趋势 遇到的问题：在执行这段代码的时候，出现一个问题，那就是一直提示我： ImportError: No module named 'xlrd' 这时
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2024-02-27 10:08:52
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本篇将基于 Python ，梳理二手房数据分析的整体过程。 文章目录思路整理数据分析步骤的示例代码基于 Python 的二手房分析 | 另一种代码 思路整理数据收集：从网站或其他数据源收集二手房数据，并将其存储在 CSV 或其他数据格式中。数据清洗：读取数据并进行数据清洗，删除缺失或异常数据。数据分析：使用 Python 中的数据分析库，如 pandas 和 numpy，对数据进行分析。您可以生成
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2023-06-19 23:33:40
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Python是进行数据分析的一种很不错的语言，主要是因为以数据为中心的#python#库非常适合。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 在本文中，我使用了来分析斯坦福网站的公共数据集中的Country Data.csv文件中的数据。安装安装Pandas：pip install pandas在Pandas中创建DataFrame通过使用pd.Series方法将多个Series传递到
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2023-08-29 16:26:29
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D-Tale数据可视化插件是后端框架Flask与前端框架React组合产生的一款开源的数据可视化分析插件。目前支持DataFrame、Series、MultiIndex、DatetimeIndex 和RangeIndex 等 Pandas的数据结构对象，并且还提供了常规数据结构的函数分析等可视化功能实现。安装可视化分析插件pip install dtale首先准备好需要分析的数据源，这里以exce
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2023-09-25 14:30:56
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Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白，该如何快速入门 Python 数据分析呢？下面根据数据分析的一般工作流程，梳理了相关知识技能以及学习指南。数据分析一般工作流程如下：数据采集数据存储与提取数据清洁及预处理数据建模与分析数据可视化1.数据采集数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据
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2023-08-09 15:46:47
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