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)
目录:分析方法&模型一、 逻辑树分析法二、 多维度拆解分析法三、 对比分析法四、 假设验证法 / 归因分析法五、 相关性分析法六、 RFM分析模型七、 漏斗分析模型八、 AARRR模型 一、 逻辑树分析法定义: 将一个复杂的大问题,拆解成一个个小的可以解决的子问题,就像一个大树一样,它有很多个分支,那每个分支就是一个子问题。应用: 费米问题:初次听到某种问题的提问时,会觉得已知条件太少,
1、Python下的数据分析模块pandas:依赖于numpy和sciepy,主要用于数据分析数据预处理以及基本的作图,这个包不涉及复杂的模型。statsmodels:统计包,设计各种统计模型,包括回归、广义回归、假设检验等,结果类似于R语言,会给出各种检验结果。对于numpy和scipy是作为科学计算用的,提供各种向量矩阵计算、优化、随机数生成等等。以上都是一些包,如果是分析环境的话,可以考虑
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数据分析的含义和目标 1、统计分析方法 2、提取有用信息 3、研究、概括、总结 二 Python数据分析 1、Python:Guido van Rossum   1989圣诞假期 2、特点:简洁  开发效率高 运算速度慢 胶水特性 3、数据分析:numpy,scipy,
最近,国内涌现出了不少数据分析平台产品,例如 魔镜和数据观。这些产品的目标应该都是self service的BI,利用可视化提供数据探索的功能,并且加入机器学习和预测的功能。它们对标的产品应该是Tableau或者SAP Lumira。因为笔者曾经为Lumira开发数据可视化的功能,对这一块很感兴趣,于是就试用了一下这些产品,感觉这些产品似乎还有很大的差距,于是就想自己用开源软件搭一个简单的数据分析
1、要用python数据分析,先得对python语言熟悉,推荐一本入门书 :笨方法学python (learn python the hard way),这本书用非常有趣的讲述方式介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业作为入门书来看。2、用python数据分析的话,推荐用 anaconda,地址https://www.anaconda.com/download/  ,可以
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
转载 2021-07-30 05:20:00
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金融量化的第一步:数据统计和分析
转载 2016-07-11 18:17:00
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python 计算机基础 typora基本用法 计算机发展史 认识计算机 计算机网络 windows DOS命令 windows DOS其他命令操作 进程 第一周总结 前端基础 HTML超文本标记语言 body内常见标签补充 css选择器 css补完 第一篇 网页制作 第二周总结 Python基础 ...
转载 2021-08-30 10:01:00
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索引对象的其他功能 ①更换索引 ②对齐 ③删除 一、更换索引 我们已经知道,数据结构一旦声明,index对象就不能改变 事实上,我们重新定义索引之后,我们就能够用现有的数据结构生成一个新的数据机构 pandas的reindex()函数可更换Series对象的索引。它根据新标签序列,重新调整原来Series的元素,生成一个新的Series对象 新增的索引没有值与其对应,使用NaN代替,删除了没...
转载 2017-12-13 22:24:00
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数据分析参考​​python数据分析与挖掘实战-张良均著​​数据探索数据质量分析缺失值分析异常值分析一致性分析利用箱线图检验异常值,可以看出数据的分布范围大致情况,和1/4值、1/2值、3/4值得情况。​代码:​# -*- coding: utf-8 -*-import pandas as pdcatering_sale = '../data/catering_sale.xls' # 餐饮数据d
        在搞明白“用python数据分析难吗?”这个话题之前,我们先要对数据分析这个概念做个了解。数据分析的意思是采用统计分析、算法和建模等方法,对特定的数据集进行分析、探索和研究,提取出来有价值的信息、挖掘规律或者得到有效结论的过程。  在我们的工作和生活中,大家都是通过数据来帮助我们进行判断、提供有参考性的决策凭证以及提高我们行动的科学性。那么
爬取部分豆瓣top250 1 import requests 2 from lxml import etree 3 4 5 def getData(number): 6 url = "https://movie.douban.com/top250?start={0}".format(number) ...
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python数据分析 1.IT基础 2.python 3.数据库MySQL 4.python网络爬虫 python数据分析(日志) ...
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待完成
原创 2022-06-06 05:30:25
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python数据分析方面有哪些优势 Python不受数据规模的约束,能够处理大规模数据Python的sklearn库提供了丰富的数据挖掘和人工智能方法,为使用者分析各种场景提供方法支持。Python的自动数据分析能够显著提升工作效率。Python能够绘制各种前沿的数据图表。Python在海量数据采集方面也有独特的优势。
Numpy(未完结) 说明:通常所说的"数组","Numpy数组","ndarray"基本上都是指同一个东西,即ndarray对象。 Numpy常用函数以及用法 (1)创建ndarray数组 使用array函数 说明:他可以接收一切序列型的对象,然后产生一个新的含有传入数据的Numpy数组。除非用d ...
转载 2021-10-10 15:26:00
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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
转载 2021-07-26 12:28:00
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