前言：在上《高级统计学》时，老师提到结合所学知识点自行设计任务，并利用所学完成。近期正好在学习python的编程和利用neo4j开展知识图谱构建，于是在征得老师同意下，尝试完成任务：“统计近6年社科基金，并构建知识图谱。” 入门小白自学笔记，请高手勿喷。一、任务：统计近6年与专业相关的社科基金，并构建知识图谱。二、所用软件：pycharm、neo4j三、步骤：在全国哲学社会科
1. 简介Matplotlib 是 Python 提供的一个绘图库，通过该库我们可以很容易的绘制出折线图、直方图、散点图、饼图等丰富的统计图，安装使用 pip install matplotlib 命令即可，Matplotlib 经常会与 NumPy 一起使用。在进行数据分析时，可视化工作是一个十分重要的环节，数据可视化可以让我们更加直观、清晰的了解数据，Matplotlib 就是一种可视化实现方
转载
2021-04-08 15:46:34
255阅读
1 数据分析的目的数据分析是指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而对数据加以详细研究和概括总结的过程。本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，这就需要知道几个业务指标，例如：月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势。2 数据分析基本过程数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消
转载
2023-09-04 10:55:59
141阅读
1、读取数据import pandas as pd
df = pd.read_csv('快餐数据.tsv', sep = '\t')
print(df)2、查看基本信息查看前五条数据df.head()查看整体信息df.info()可以看到，一共有4622条数据，只有 choice_description列有缺失值， item_price为object类型是因为 价格前面有 $ 符号。
打印列名称
原创
2023-08-03 18:12:01
251阅读
大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关数据科学在各个领域的应用的系列文章，足以证明这一说法。本文就主要介绍在政府相关的数据科学应用案例。 by Igor Bobriakov 来源：Data Science Central 介绍 大数据分析已经应用于我们生活中的各个领域，其最佳功能之一就是适应性和广泛的应用范围。我们阅览了有关
如何使用 Matplotlib 绘制常用统计图？
转载
2021-06-28 14:15:00
424阅读
数据分析绘图库Matplotlib•图例Legend代表图形里的内容•网格Grid,图形中的虚线,True显示网格•点Markers:表示点的形状。基本的视觉元素有三种:点、线、柱状。分析下面需求绘制什么图形?学生为某科课程花费的时间和考试成绩两者之间的关系,查看两者之间的相关性。make标记样式标记颜色color第一个图形绘制完成顺序#1).导入绘图库importmatplotlib.pyplo
原创
2020-05-02 22:23:40
1996阅读
通过分析出租车数据，然后使用KMeans对经纬度进行聚类，然后按照（类别，时间）进行分类，再统计每个类别每个时段的次数。数据地址 链接: https://pan.baidu.com/s/166dKRUpryHWZ2F8wLA3eyw 密码: g9dz数据格式以及意义：111,30.655325,104.072573,173749
111,30.655346,104.072363,173828
11
转载
2023-07-05 09:25:36
92阅读
本文主要介绍几种数据分析阶段常用的统计图，可以用来验证数据分布，发现数据之间的关系，或进行异常值检测等。import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy import stats
import math
import warnings
1.1 使用plot绘制简单的折线图 （1）import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()首先导入了模块pyplot，并给它指定了别名plt，以免反复输入pyplot。然后创建了一个列表，在其中存储了前述平方数，再将这个列表传递给函数plot()，这个函数尝试根据这些数
作者 张建伟第 2 章 Origin基础Origin 9.0科技绘图与数据分析超级学习手册Origin主要具有两大类功能：数据分析和绘图。数据分析包括数据的排序、调整、计算、统计、频谱变换、曲线拟合等各种完善的数学分析功能。准备好数据，进行数据分析时，只需选择所要分析的数据，然后再选择响应的菜单命令就可。Origin的绘图是基于模板的，它本身提供了几十种二维和三维绘图模板并且允许用户自己定制模板。
## Python数据分析项目实例
### 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据] --> B[数据清洗]
B --> C[数据探索分析]
C --> D[数据可视化]
D --> E[建模分析]
E --> F[结果呈现]
```
### 2. 项目实例步骤
| 步骤 | 描述 | 代码
不用任何公开参考资料，估算今年新生儿出生数量 解答：1）采用两层模型（人群画像人群转化）：新生儿出生数=Σ各年龄层育龄女性数量各年龄层生育比率 2）从数字到数字：如果有前几年新生儿出生数量数据，建立时间序列模型（需要考虑到二胎放开的突变事件）进行预测 3）找先兆指标，如婴儿类用品的新增活跃用户数量X表示新生儿家庭用户。Xn/新生儿n为该年新生儿家庭用户的转化率，如X2007/新生儿2007位为20
转载
2023-08-21 09:13:32
431阅读
身处大数据领域，我们每天都不得不与各种各样的数据打交道，无论是围绕数据去进行计算还是分析，它们都分属大数据领域的一个细分领域。在数据分析领域，Python语言一直一枝独秀，本文作者在数据分析领域深耕多年，拥有丰富的实战经验，打造了这本干货十足且价格不菲(定价129元，这样的定价如果梁静茹没有给作者勇气，那么就一定是作者相信它物超所值)的《Python数据分析与数据化运营》。最近，华章出版社联合当当
前言嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐分析目标各城市对数据分析岗位的需求情况不同细分领域对数据分析岗的需求情况数据分析岗位的薪资状况工作经验与薪水的关系公司都要求什么掌握什么技能岗位的学历要求高吗不同规模的企业对工资经验的要求以及提供的薪资水平代码展示导包和数据import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from p
SPSS频率分析---对公司购物网站用户消费行为以及消费态度进行分析 频率分析频率分析主要通过频数分布表、条形图和直方图，以及集中趋势和离散趋势的各种统计量来描述数据的分布特征，以便我们对数据的分布特征形成初步的认识，发现隐藏在数据背后的信息，为后续数据分析提供了方向和依据。频率分析主要包括分类变量的频率分析和连续变量的频率分析。1.1 分类变量频率分析 &nb
作为材料，化学，环境，物理领域的科研工作者，你是否常为如何表达自己的思想而苦恼?作为学术论文创造者，你是否为论文中图文单一而叹气?在这里，推荐给你几款常用科研绘图软件，让你论文从此成为焦点!1——OriginProOringinPro的主要功能为数据分析和绘图。Origin的数据分析主要包括统计、信号处理、图像处理、峰值分析和曲线拟合等各种完善的数学分析功能。进行数据分析时，只需将原始数据粘贴进O
转载
2023-08-10 10:57:21
127阅读
量化风险是制定重要业务决策的重要组成部分。大多数企业组织通过以前的经验和业务敏锐度来评估风险。由于它不是基于精确的科学，因此这种风险评估方法将是不准确的。错误会导致生产成本增加、交货延迟等问题。因此，对于企业来说，使用数据分析进行风险评估至关重要。如果你不知道从哪里开始，本文有一些有关使用商业智能或数据分析进行正确风险评估的指导。一、风险评估中数据分析的范围应该是什么？监管机构确定风险评估的范围。
# Python银行办公数据分析实例
## 引言
随着金融行业的快速发展，银行业务数据量不断增加。为了更好地管理和分析这些数据，银行需要使用数据分析工具进行办公数据分析。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，可以帮助银行实现快速、高效的数据分析。本文将介绍一个使用Python进行银行办公数据分析的实例，并提供相应的代码示例。
## 数据收集与预处理
在进行数据分析之前，首先需要收集
Python数据分析（一）NumpyNumPy，Pandas和 Matplotlib“工欲善其事，必先利其器。” Numpy ，pandas 和 Matplotlib被称为Python数据分析的三剑客模块。首先我们来讲讲安装问题，推荐直接傻瓜式安装Anaconda，里面封装了大量的第三方库，其中就包括了我们的三剑客模块。推荐到清华大学开源镜像站下载。NumPy是一个科学计算库，提供了矩阵运算的功能
转载
2023-08-13 23:46:52
61阅读
