环境:
shell工具:git bash(自行下载),对比cmd:几乎接近linux命令
jupyter lab是jupyter notebook升级版实操:
桌面右键点击git bash here进入mingw64界面
输入jupyter lab进入网页
点击python3进入操作页面数据分析与可视化的具体实现内容:1.订单表的长度:shape,columns2.统计菜名的平均价格(amount            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-19 14:51:38
                            
                                108阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib6.1NumpyNumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。6.1.1创建ndarray使用np.array()创建一维数据创建impo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-23 17:22:34
                            
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            # Python数据分析项目
数据分析是一项重要的工作,在各行各业都有广泛的应用。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言,被广泛应用于数据分析领域。本文将介绍如何使用Python进行数据分析项目,并给出代码示例。
## 数据收集
在进行数据分析项目之前,首先需要收集数据。数据可以来自各种渠道,比如数据库、API、网页爬虫等。下面是一个使用Python从API获取数据的示例代码:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录0 前言1 课题背景2 数据清洗3 数据可视化地区-用户观看时间分界线每周观看观看路径发布地点视频时长整体点赞、完播4 进阶分析相关性分析留存率5 深度分析客户价值判断 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言1、要用Python做数据分析,一共分几步?Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”,它可以使你只关心完成什么样的工作任务,而不是纠结于Python的语法。另外,Python是开源的,它拥有非常多优秀的库,可以用于数据分析及其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            明确三个步骤:确定问题,选择图形转换数据,应用函数参数设置,一目了然下面,我们通过案例来进行演示:%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt #导入pltimport seaborn as snsimport warningswarnings.filterwarning            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   此专栏的python数据分析使用的工具是jupyter notebook软件,使用起来相对于pycharm更加直观和清晰。当然这些代码在pycharm中也是可以运行的。小费数据下载: 1.  数据分析流程2.  数据来源      小费数据来源于Python第三方库seaborn(用于            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1. Python 开发环境搭建与编码规范1.1 Python 开发环境搭建与使用1.1.1 Python 语言的特点1.1.2 Python 开发环境1.1.3 安装扩展库1.2 Python 编码规范1.2.1 缩进1.2.2 空格与空行1.2.3 标识符命名规范1.2.4 续行1.2.5 注释1.3 标准库、扩展库对象的导入与使用1.3.1 Python 对象的分类1.3.2 三种            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了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。Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团, 旗下拥有5个业务部门,管理着14类商品,由公司及共享服务部            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Q1:Python在数据分析方面有什么独特优势python最大的优势在于学习门槛低,语法灵活。python也有很多开源成熟的科学计算机库,比如:Numpy,Scipy,Pandas而且上面说的这些库都是免费的,并且便捷。Q2:求python数据分析基础教程?可以去千锋下载Q3:我在用python分析数据时 数据显示不全 是什么问题公开wifi密码,只要你敢上,就敢分析你的数据流,你的一切密码和个人            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            上游,是勇士劈风破浪的终点,下游,是懦夫一帆风顺的归宿。       本文是Python<数据分析>基础知识点的姊妹篇,以药店销售数据分析为例,带你一起走一遍数据分析5部曲。         鲸歌:Python<数据分析>基础知识点zhuanlan.zhihu.com       #导入pandas包
import pandas as pd  1.提出问题从销            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            俗话说,知识改变命运。很多人通过学习知识使得自己获得很大的成功。现在很流行的就是数据分析行业,如果学好了数据分析知识,那么拿到高薪就指日可待。也正是因为如此,很多人都开始学习数据分析,那么学习数据分析知识都需要学习什么知识呢?下面就由小编为大家一一道来。首先,如果要学习数据分析的时候,我们需要学习Excel、数据可视化、数据库知识、Python和R语言、统计知识、分析思维、业务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一  知乎数据清洗整理和数据研究  1 import matplotlib.style as psl   plt.style.available   psl.use()  2 plt.merge()     这里方法的功能超出我的想象。如果存在两张表,实际上不用对两张表清理的很彻底,就可以用merge方法,将两个表融合在一起,牛牛牛,非常有傲气。而且,有how参数,默            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            经过前面的学习,下面来看⼀些真实世界的数据集。对于每个数据集,我们会⽤之前介绍的⽅法,从原始数据中提取有意义的内容。展示的⽅法适⽤于其它数据集,也包括你的。本篇包含了⼀些各种各样的案例数据集,可以⽤来练习。案例数据集可以在Github仓库找到。一、来⾃Bitly的USA.gov数据
2011年,URL缩短服务Bitly跟美国政府⽹站USA.gov合作,提供了⼀份从⽣成.gov或.mil短链接的⽤户            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、项目介绍项目背景:根据已有数据,对给定车型进行数据分析,得出给定车型近半年每个月在各个城市真实搜索指数数据来源:数据使用百度指数给出的数据,通过对给定车型关键词进行数据抓取,得到车型的全国搜索指数。省份搜索热度、城市搜索热度。 数据: 链接:https://pan.baidu.com/s/1h5KKVESgRRHaP4DYgM8AaA 提取码:ke0o二、项目处理1、处理全国指数趋势表打开百度            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                   中国男女比例的失衡,再加上广大男同胞们都想着努力为自己的事业而奋斗很少能够接触到女人,使得乎广大男同胞大都选择相亲网站来找到属于自己的另一半,,作为90的我深知广大男同胞的心情,于是乎博主通过对世纪佳缘相亲网站进行详细的可视化分析来为广大男同胞们提供相应的意见一、爬虫部分 爬虫说明: 1、本爬虫是以面向对象的方式进            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            工具:Python+pycharm处理zaip压缩包import zipfile不需要安装,直接导入进入正文,详细的戳源码源码:# -*- coding : utf-8 -*-# 处理zip压缩文件import zipfileimport osimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef unzip(zip_filepath, dest_path):    """        ..            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ## 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-04 04:02:07
                            
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            # GIS数据分析项目python
地理信息系统(GIS)是一种将地理空间信息和属性信息进行整合分析的系统。通过GIS数据分析项目,我们可以更好地了解地理空间数据的分布规律、趋势和关联性。在本文中,我们将介绍如何使用Python进行GIS数据分析项目,并通过代码示例展示具体操作。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
    A[获取GIS数据] --> B[数据预处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-07-14 07:40:50
                            
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            ## Python数据分析项目经历
在现代社会,数据分析已经成为了许多行业中不可或缺的一部分。随着大数据时代的到来,数据分析的需求也越来越大。Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言,被广泛应用于数据分析领域。在本文中,我将分享一个关于Python数据分析项目的经历,并提供相应的代码示例。
### 项目背景
我参与的项目是一个电商公司的数据分析项目。该公司希望通过对用户行为数据的分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-07-22 04:51:02
                            
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