目录一、获取老番茄数据二、python数据分析1、读取数据源2、查看数据概况3、查看异常值4.1、查看最大值（max函数）4.2、查看最小值（min函数）5.1、查看TOP3的视频（nlargest函数）5.2、查看倒数3的视频（nsmallest函数）6、查看相关性7.1、可视化分析-plot7.2、可视化分析-pyecharts三、同步讲解视频一、获取老番茄数据首先，看下目标分析数据:含字段：
数据解读是数据分析师的基本功，如果不能充分理解数据分析中出现的各类指标及术语，数据分析工作将很难展开。对于数据分析师来说，了解常用的分析指标和术语是做好数据解读的前提。下面，一起来了解下常用指标及术语。 1. 平均数 平均数是统计学中最常用的统计量，包括算数平均数、几何平均数、调和平均数、加权平均数、指数平均数等。通常我们在生活中所说的平均数就是指算数平均数。算数平均数是指，在
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
大数据分析--埃森哲 目录1、概述2、数据分析框架3、数据分析方法4、数据理解&数据准备5、分类与回归6、聚类分析7、关联分析8、时序模型9、结构优化10、数据分析支撑工具 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合 随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交
一、结构规范及写作报告常用结构：1. 架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。对于不太重要的
Python提供了数据挖掘和许多机器学习算法的实现。准备数据Tickhistory的数据可以精确到每个tick，我就导出一个月的XAU日线OHLC数据，样本如下：DateOpenHighLowCloseVolume201709271293.2311296.2081281.4511283.511108.903715221408201709281283.5121288.7411277.6821286.
想用一个完整的案例讲解Python数据分析的整个流程和基础知识，实际上以一个数据集为例，数据集是天池上的一个短租数据集，后台回复：短租数据集，即可获得。先来想一下数据分析的流程，第一步获取数据，因此本节内容就是获取数据以及对数据的基本操作。数据导入导入.xlsx文件要导入一个.xlsx后缀的Excel文件，可以使用pd.read_excel(路径)方法# 导入.xlsx文件
df_review =
Python数据分析项目案例: 电影Top100榜单分析大纲内容简介:对猫眼电影网站的Top100榜单进行数据分析，寻找好电影中隐藏的规律和价值。源数据:一份从猫眼电影网站爬取的csv文件。字段：电影名，主演，上映时间及地区，平均，时长。记录：100个按评价排序的好电影部分截图： 相关工具:excel、python分析内容：分析1: Top100电影地区分布分析2: Top100电影上映年份分布分
数据的描述1.数据的集中趋势 (1)平均值import pandas as pd
# 1.算数平均值
cars_score=pd.read_csv(r'D:\Projects\Python\Doing\pythonProject\data\cars_score.csv')
print(cars_score.mean(axis=0))
'''
油耗 3.752
动力 4.429
外观
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容，两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的，所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便，在此特地分享给大家。我们以uci机器学习库中的人口调查数据集adult.data为例进行说明。数据集地址：https://ar
文章目录1. pandas_profiling安装2. pandas_profiling使用2.1 数据分析一般流程2.2 pandas分析数据概况2.3 pandas_profiling分析数据概况2.4 导出html文件3. 总 结推荐阅读 大家好，我是欧K。 今天给大家安利一个python数据分析库【 pandas_profiling】。不用不知道，一用吓一跳，赶快来看看吧。 我们在进行
无论是专业的数据分析师还是销售、人力等基本的业务岗位，在汇报时总是免不了要用到各种各样的数据分析，为了让数据展现更加直观，基本上利用数据图表将数据可视化，然后再配合文字的解读，让报告看起来更直观。常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，初级玩家做出来大概就是下面这样：如果想要逼格更高一些，那就要同时掌握Excel和ppt的高
# Python数据分析报告总结
## 一、整体流程
在进行Python数据分析报告总结时，一般可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 数据探索与分析 |
| 3 | 数据可视化 |
| 4 | 报告撰写与总结 |
## 二、具体步骤与代码示例
### 1. 数据收集与清洗
数据收集是指从各种数据源中获取数
一般在python进行数据分析/统计分析时，第一步总是对数据进行一些描述性分析、相关性分析，但是总会是有一大堆代码，那么今天就介绍一个神器pandas_profiling，一行命令就能搞定大部分描述性分析！ pip install pandas_profiling 那么我们继续使用之前文章中使用过很多次的NBA数据集，还记得我们在介绍pandas使用的那篇文章中分很多章
根据现有数据，编写分析，分析电影市场情况并预测观众群对“四合影业”计划投拍的电影《青春的竞赛》的评分。请从a04子目录中选取需要的数据文件，依据俱乐部的观众评分（评分为1...根据现有数据，编写分析，分析电影市场情况并预测观众群对“四合影业”计划投拍的电影《青春的竞赛》的评分。请从a04子目录中选取需要的数据文件，依据俱乐部的观众评分（评分为10分制），利用统计图表分析说明影片类型、导演等
# Python数据分析报告心得
## 1. 简介
在进行Python数据分析报告时，我们通常会遵循以下步骤来完成整个过程。本文将详细介绍每个步骤需要做什么，并附上相应的代码示例。
## 2. 数据分析报告流程
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据收集 | 收集需要分析的数据 |
| 2. 数据清洗 | 处理数据中的缺失值、异常值等 |
| 3. 数据探索
当前数据研究已成常态，不论是企业进行市场调查，或者运营进行数据分析，也或者学术研究等，均会涉及到撰写数据分析报告。那么如何撰写一篇研究报告呢？本篇文章为你解答。 撰写数据报告常见核心点以及过程如下： 撰写报告前首先要明确研究结构，通常是介绍背景信息，对于报告中涉及的关键词进行基本描述，之后将背景信息与关键词进行交叉分析，当然在处理过程如果有对于分析意义不大的项需要进行删减，最后对分析结果
BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化，为了更好地帮助读者选择分析工具，本文将为介绍数说立方、数据观、魔镜等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!一、功能列表 图1 数据可视化分
文章目录项目优化1.生成打包报告2.通过vue.config.js修改webpack的默认配置3.为开发模式与发布模式指定不同的打包入口4.configureWebpack和chainWebpack5.通过chainWebpack自定义打包入口6.通过externals加载外部的CDN资源7.路由懒加载项目上线相关配置1.通过node创建web服务器【不一定非要node】2.开启gzip配置3.
