第一章 准备工作1.3 重要的python数据库Numpy：是python科学计算的基础包，本书大部分内容都基于numpy以及构建于其上的库功能如下：-快速高效的多维数组对象ndarray。 -用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 -用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 -线性代数运算、傅立叶变换、以及随机数的生成 -成熟的c API，用于python插件和原生的c c++ f
文章目录Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析2.数据挖掘二、数据分析流程1. 需求分析：2. 数据获取3.数据预处理4.分析与建模5.模型评价与优化6. 分类模型评价指标7.回归模型8.部署三、数据分析应用场景四、总思维导图 Python数据分析概述一、数据分析的概念1.广义数据分析狭义数据分析对比分析分组分析交叉分析回归分析等2.数据挖掘智能推荐关联规则分类模型聚类模型二
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2023-06-19 23:34:50
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一、数据分析面面观1、游戏数据分析主要做什么很多同学想做数据分析岗位，数据分析到底做什么？需要具备什么样的能力？① kpi。Kpi的申报和达成的方案；预估vs实际，暴露的问题产品流水预估 - 知乎专栏② 版本。发现游戏问题，指导策划调优；了解游戏内商业化的消耗趋势；评估新版本效果，指导版本调优。游戏运营数据分析（测试期）：玩法、养成和商业化 - 知乎专栏③ 活动。活动效果评估；活动的
#最近在学爬虫，把学习过程做个记录，也方便自己以后查看。##三、数据解析篇 聚焦爬虫：爬取页面中指定的页面内容。 -编码流程： -指定urL -发起请求 &nb
第一部分——飞机客户数据分析预测代码一：数据探索#代码7-1 数据探索
#对数据进行基本的探索
#返回缺失值个数以及最大、最小值
import pandas as pd
datafile = "D:\\360MoveData\\Users\\86130\\Documents\\Tencent Files\\2268756693\\FileRecv\\air_data(1).csv"# 航空原始数据
Python数据分析小项目项目结构需求分析用网络爬虫去无讼网站爬取电信网络诈骗一审案例。爬取内容：案例编号案例详情URL案例名称(Title)被告人基本信息：姓名、出生日期、籍贯法院判决结果：罚款数、判决年限法院所在地区建立一个回归模型，分析判决年限受什么因素的影响项目阶段分析在本次项目中，需要完成从数据源到回归分析的一系列过程，将步骤划分为如下阶段：编写爬虫程序，从无讼案例网抓取相关数据编写数据
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2023-08-21 15:39:57
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常见的数据解析方式有四种:
XPath解析数据, BeautifulSoup解析数据, 正则表达式, pyquery解析数据 三、数据解析1、XPath解析数据XPath
全称： XML Path Language是一种小型的查询语言是一门在XML文档中查找信息的语言XPath的优点
可在XML中查找信息支持HTML的查找可通过元素和属性进行导航Xpath需
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2023-08-30 09:12:59
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一、认识数据分析1.数据分析是指用合适的统计分析方法对收集来的数据进行分析，将这些大量的数据进行汇总，并做成可以被人们消化和理解的资料，从中提取有用的信息。2.数据分析的基本步骤（6个，缺一不可，相辅相成）（1）明确分析目的：不要偏离分析方向，确保工作有效进行。（2）数据收集：按照确定的数据分析目的来收集相关数据的过程，为分析提供依据。数据的来源一般有4个渠道：数据库（企业业务相关性最强），互联网
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2023-08-13 21:03:20
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物流大数据就是通过海量的物流数据，即运输、仓储、搬运装卸、包装及流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，挖掘出新的增值价值，通过大数据分析可以提高运输与配送效率，减少物流成本，更有效地满足客户服务要求。1.物流大数据的作用 物流大数据应用对于企业来讲具有以下 3 个方面的重要作用。 提高物
文章目录数据分析方法——用户群组分析内容摘要一、群组分析方法介绍二、项目背景及目的三、python实操（1）数据导入（2）数据处理（3）用户群组存留率计算（4）用户群组存留率可视化四、总结 数据分析方法——用户群组分析内容摘要一、群组分析方法介绍群组分析方法就是按照某个特征对数据进行分组，通过分组比较得出结论并提供指导的方法。将用户数据按照性别特征，可以分成男生和女生；将用户注册时间作为特征，按
数据化运营小结1.1 数据分析的6个步骤1.2.数据分析的价值1）通过数据驱动业务，产生落地的解决方案，提高产品运营效率，提升产品健康度，有助于企业减少成本，增加收入。2）而在游戏行业中，主要包括：对高价值用户进行画像，分析其行为和偏好，制定有针对性的营销策略。建立高价值用户的流失预警模型，挽留预流失用户，帮助提升游戏用户活跃度和收入稽核用户质量，提早发现异常用户，避免造成损失。分析用户流失的原因
数据分析及可视化介绍这门课涉及多个库，其中Numpy用于数值运算；Pandas用于数据处理；Matplotlib、Seaborn、Pyecharts用于数据可视化。数据分析介绍概念用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析；提取有用信息和形成结论；对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的核心就是数据，拿到的数据不能直接使用，通过数据清洗，去除无用、杂乱的数据，提取有用的信息，得到结论，侧
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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PART 1 数据分析概念与职业操守1、数据分析概念、方法论、角色【领会】数据分析基本概念（数据分析、数据挖掘、大数据）数据分析目的及其意义数据分析方法与流程数据分析的不同角色与职责2、数据分析师职业道德与行为准则【领会】数据分析师职业道德操守数据分析师专业行为准则3、大数据立法、安全、隐私【领会】国外隐私相关法律要求（参阅《国际数据保护规则要览》）国内大数据立法的历程和展望（参阅《中国大数据法治
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2023-08-10 14:33:22
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数据分析报告哪些要点要写好?【导语】数据分析在企业的发展决策中固然重要，但是对于企业领导人来说，更注重看数据分析结果，因此，写好一份优秀的分析报告也是非常重要的，那么数据分析报告哪些要点要写好?这也是大数据工程师必备技能之一，下面就来具体看看吧。1、确定报告受众和分析目的无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。比方说一份对集团零售业务毛利
项目名称：金融反欺诈（信用卡盗刷）项目概述：本项目通过利用信用卡的历史交易数据进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，提前发现客户信用卡被盗刷的事件。项目背景：数据包含了由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交易的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284807笔交易中有492笔被盗刷。 数据集非常不均衡，积极的类（被盗刷）占所有交易的0.172%。 它只包含作为PCA转换
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2023-08-09 19:32:38
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一.数据解析的方式re(正则)bs4xpath二.数据解析的目的精准获取我们在网页中想得到的数据三.re（正则）方式解析数据1.爬取爬取糗事百科中所有的糗图图片数据import os
import requests
import re
from urllib import request
if not os.path.exists('./qiutu'):
os.mkdir('./qiutu
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2023-06-16 13:42:31
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# Python读取文件 数据分析统计内容
在数据科学和统计学领域，数据分析是一个非常重要的工作步骤。而Python作为一种流行的编程语言，提供了强大的库和工具，使得数据分析变得更加容易和高效。本文将介绍如何使用Python读取文件，并对数据进行分析和统计。我们将以一个旅行数据的示例来说明这个过程。
## 读取文件
首先，我们需要读取包含旅行数据的文件。在Python中，我们可以使用`pan
目录题目任务 1 数据预处理与统计任务 2 数据分析与可视化代码展示任务一 任务二题目任务 1 数据预处理与统计任务 1.1 对数据作必要的预处理，在报告中列出处理步骤，将处理后的结 国保存为“task1_1.csv”。任务 1.2 统计每个大类商品的销售金额，将结果保存为“task1_2.csv”。任务 1.3 统计每个中类商品的促销销售金额和非促销销售金额，将结果保 存为“task1
# Python数据分析微博评论_内容数据挖掘分析
在当今社交媒体时代，微博已经成为人们获取信息、交流观点的重要平台之一。随着微博用户数量的不断增加，越来越多的数据被产生和存储。对这些海量的微博评论数据进行挖掘和分析，可以帮助我们更好地了解用户的喜好、情感倾向以及热点话题。
## 微博评论数据的获取和处理
首先，我们需要获取微博评论数据。可以通过微博API或者第三方爬虫工具获取评论数据，保存
