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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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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星火：Python数据分析基础zhuanlan.zhihu.com两个学习道具：
1）这个网页可以调用全球最大的搜索引擎（长按此处可以复制）：
事先准备：
在notebook中想要导入Excel文件，要先安装一个读取Excel文件的包：xlrd
安装步骤：
1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境，例如
activate py3
2>然后使用命令安装
conda inst
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2023-08-08 11:58:08
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啤酒和纸尿裤的故事大多数人都听说过，纸尿裤的售卖提升了啤酒的销售额。关联分析就是这样的作用，可以研究某种商品的售卖对另外的商品的销售起促进还是抑制的作用。案例背景本次案例背景是超市的零售数据，研究商品之间的关联规则。使用的自然是最经典的apriori算法。数据展示，数据是一个excel表：柑橘类水果，人造黄油，即食汤，半成品面包四个商品，其他以此类推。数据读取导入包，设置import numpy
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2023-08-04 18:51:16
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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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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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数值计算主要研究如何利用计算机更好地解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散型方程求解，并考虑误差、稳定性和收敛性等问题。一、插值法插值问题是数值分析的基本问题之一，其原理就是在离散数据的基础上通过插补得到连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。利用插值法可以通过函数在有限个点处的取值状况估计出该函数在其他点处的值。1.1 拉格朗日插值法-适合给出插值节点的情况SciPy库的inte
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2023-09-21 01:09:32
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# Python 数据分析案例入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行数据分析感到困惑。本文将为你提供一个简单的入门指南，帮助你理解数据分析的基本流程，并展示如何使用Python实现一个简单的数据分析案例。
## 数据分析流程
数据分析通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
|
原创
2024-07-21 11:19:47
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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！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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在数据分析的世界里，Python无疑是一个强大的工具。我们会通过一个具体的案例来展示如何运用Python进行数据分析，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等环节。接下来，就让我们深入探索这个案例吧。
### 背景定位
在我们的项目初期，面对大量的数据，团队发现我们在数据处理上的效率非常低下，传统手动处理的方式不仅耗时，还容易出错。为了提高我们的数据分析能力，我们决定寻
黑色星期五(通过消费者行为进行销售研究)背景描述：关于零售商店中黑色星期五的55万个观测数据集。它包含不同类型的数字或分类变量,包含缺失值。1、理解数据 数据包含538K行，12列。各列含义如下:User_ID 用户IDProduct_ID 产品IDGender 用户性别Age 年龄分布Occupation 占用City_Category 城市类别A，B，CStay_In_Current_City
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2023-08-21 11:39:02
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数据分析小实例MovieLens 1M数据集测量评价分歧美国1880~2010年婴儿名字分析名字趋势计量命名多样性的增加“最后一个字母”革命男孩的名字变成女孩的名字（以及反向）2012年美国联邦选举委员会数据库按职业和雇主的捐献统计捐赠金额分桶按州进行捐赠统计 MovieLens 1M数据集由GroupLens实验室从MoviesLens收集，内容是20世纪90年代末带21世纪初的电影评分数
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2023-08-04 12:47:47
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随着客服中心的规范化、精细化管理成为行业发展方向，数据分析在运营管理及决策支撑中扮演了越来越重要的角色，很多客服中心认识到数据分析的重要性并积极开始追求各种复杂数据分析技术的应用，但效果往往不佳。其实，笔者认为就国内客服中心运营管理的发展状态而言，能够熟练运用基础的数据分析方法就能够解决运营管理中的大部分问题。分析方法的优劣不在于数学复杂度或者理论高度，而应该注意的是能否科学有效地达到分析目的。
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2023-09-15 08:52:47
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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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文章目录1、导包2、查看数据3、重复值和空值处理4、数据转换类型4.1、面积数据类型转换4.2、户型表达方式替换5、房源数量和位置分布分析7、户型数量基本分析8、去掉统计数量较小的值9、图形展示房屋类型10、平均租金分析11、图形可视化12、面积基本分析 1、导包import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
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2024-01-12 13:47:43
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最近学习了python数据分析的一些基础知识，有numpy,pandas,matplotlib等，找了一个药品数据分析的小项目练一下手。数据分析的步骤一般可以分为6个：1，明确分析的目的2，数据准备3，数据清洗4，数据分析5，数据可视化6，分析报告数据分析的目的：通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。数据准备
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2023-07-03 00:05:51
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数据来源：数据来源：和鲸社区-Numpy+Pandas数据处理·第五关–wind.csv 主要内容：数据读取时的参数设置-parse_dates数据类型查看自定义函数修复数据将日期设置为索引统计每列的缺失值和非缺失值创建数据框，计算最大值，最小值，均值，标准差以年为频率进行重采样导入数据import pandas as pd
import datetime
filepath6 = "/home/m
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2023-08-07 21:01:02
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今天和大家分享一下数据分析的一些基本思想，我给它起了个名字叫做用数据说话。内容都是个人的一些心得，比较肤浅!如有不足之处，希望大家谅解!废话不说了，现在咱正式开始。用数据说话，就是用真实的数据说真实的话!真实也可以理解为求真务实。那么，数据分析就是不断地求真，进而持续地务实的过程!用一句话表达就是用数据说话，用真实的数据说话，说真话、说实话、说管用的话。1.用数据说话数据本不会说话，但是面对不同的
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2024-01-04 14:53:05
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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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