一.什么是数据分析数据分析是利用数学、统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法，对excel数据、数据库中的数据、收集大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。二.数据分析类型数据分析类型有三种：描述性统计分析、探索性数据分析、验证性数据分析。三.数据分析基本流程熟悉工具—明确目的—获取数据—数据处理—数据分析—验证结果—结果呈现—数据应用四.Pandas统计
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2023-07-02 11:40:27
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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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顾名思义，数据分析就是采用适当的方法对收集来的大量数据进行分解和研究，然后提取出有价值的信息。例如：大型商超会采集顾客的购物数据，分析顾客的消费习惯，然后调整商品的摆放位置，提高商品的销量；互联网公司会采集用户的点击数据，分析用户的行为习惯，然后调整 APP 的菜单布局，提升用户体验。也就是说，数据分析的最终目的是为决策者提供数据支撑，辅助决策者做出正确的判断，而不是拍脑袋决定。数据分析几乎涵盖了
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2023-09-06 07:57:30
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python数据分析一、Matplotlib基本使用1.1、基础绘图1.2、改进生成的图像1.2.1、设置图片大小1.2.2、保存1.2.3、修改轴的刻度1.2.4、设置中文设置1.2.5、给图形添加描述信息1.2.6、添加图例1.3、不同图像二、Numpy基本使用2.1、产生数组2.2、数组属性2.3、索引与切片2.4、花式索引注：2.5、where语句2.6、astype函数2.7、数组操作
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2023-08-14 10:56:16
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前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理。数据分析是Python的一大应用场景。而不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步也都是数据分析。今天我们介绍8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“优美”。一行代码定义
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2023-08-22 20:58:19
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Mac版python3 -m pip install numpy --user按照需求大家依次安装python3 -m pip install --upgrade pip //依次安装
python3 -m pip install pandas
python3 -m pip install wordcloud
python3 -m pip install mat
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2023-08-04 23:33:04
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Python数据分析简介本教程将介绍如何使用Python进行大数据分析。Python是一种功能强大且易于使用的编程语言，具备丰富的数据分析库和工具。在本教程中，我们将涵盖以下主题：
数据分析准备工作
导入数据
数据清洗和预处理
数据探索与可视化
数据分析与建模
1. 数据分析准备工作在开始数据分析之前
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2023-10-03 20:18:13
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一、 利用Pandas进行租房数据统计分析1. pandas简介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。Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）和 "Python data analysis"（Python 数据分析）。Pandas 一个强大
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2023-10-11 22:33:47
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如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定
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2024-05-20 13:42:10
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一、理论篇数据分析的基本过程可以分为以下五个阶段：1、提出问题数据分析的目标是来解决工作和生活中的问题。比如店铺选址、投资项目是否启动、交通线路规划决策、药店每个月销售金额等。明确需要研究的问题是分析的第一步。2、获取数据根据研究的问题采集数据，从EXCEL或数据库中导入数据，甚至是利用爬虫从网上爬取数据。3、数据清洗数据清晰一般遵循以下六个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、
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2023-09-20 22:49:59
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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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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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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、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell (它默认的python shell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自
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2023-08-16 17:05:50
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众所周知，可以用作数据分析的语言有很多，包含Python、R语言等，而且Python被誉为数据分析的一大利器，更是该领域的首选语言，那么用Python做数据分析有哪些优势呢?跟着小编往下看。第一、Python语言自身的优势Python简单易学，可读性强，阅读起来像是在读一篇外语文章一样，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结Python语法。除此之外，Python还拥有非常多优秀的库可用于数据
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2023-09-14 16:17:08
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我们来看看如何高效地学习一门语言的数据结构，今天我们先看Python篇。
所谓数据结构，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据类型的集合。
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2024-08-26 07:53:32
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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
推荐几本有意思的书，结合自身的学习过程，说说心得吧。1、首先需要掌握一门语言作为分析的工具，这里毫无疑问，推荐python，python的图书有很多，从基础和提高两个层面，我推荐两本：A 《Python学习手册》 机械工业出版社这是一本入门书，从0开始，讲的非常详细(老实说，有点过于啰嗦了)，对于打基础非常好，仔细读一遍，把代码敲一敲，基本上基础就牢靠了。B《Python高级编程》清华大学出版社有
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2023-09-21 05:50:16
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一、pandas模块pandas（Python Data Analysis Library）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。它最主要的两个数据结构是series和DataFrame。本文主要介绍series的一些操作。二、series命令及其相关功能介绍Pan
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2023-08-07 23:09:35
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小K给大家整理了一份书单，很适合刚接触数据分析的同学哦，快快收藏起来。《深入浅出数据分析》《深入浅出数据分析》写得漂亮，读者可以学到分析现实问题的系统性方法。从卖咖啡到开橡皮玩具厂，再到要求老板涨工资，此书告诉我们如何发现和解密数据在日常生活中的强大作用。从图形图表到Excel和R计算机程序，《深入浅出数据分析》想尽办法让各个层次的读者都体会到系统化的数据分析对于制定大大小小的决策的强大作用。内容
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2023-08-07 13:19:15
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