曾几何时，或许你也幻想过指点江山般的画面，羽扇纶巾便能指挥千军万马的场景......哎，小子该醒醒了，老板还在等你的数据报告呢！睡梦中惊醒方知原来这一切只不过是梦一场，哈哈O(∩_∩)O哈哈~今天跟大家分享一下，餐饮店商业数据分析仪的制作全过程......目录：一、数据导入二、Mysql数据加工三、Excel数据加工与建模四、数据透视与制图----------------------
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2023-12-14 12:26:29
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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
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做笔记啦！！！这几天突击了一下使用python进行数据分析，觉得还是梳理一遍比较好，不然学得快忘得也快[捂脸] 所以，今天这篇文章就主要介绍一下用python进行数据分析中常用到的三个库：numpy、pandas、matplotlib的入门使用。上课！什么叫数据分析？
理解1：数据分析就是把隐藏在杂乱数据背后的有效信息提炼出来，总结所研究对象的内在规律。
利用数据分析可以帮助把数据的价值最大
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2023-08-07 17:59:37
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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
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2023-11-16 21:57:39
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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
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2023-09-04 10:55:59
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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
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2023-10-07 13:08:08
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在不同的场景下通常可以采用不同的数据分析方式，比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景，当数据量比较大的时候可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务，对于更复杂的数据分析场景可以通过BI工具来完成数据分析。通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而
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2023-09-07 09:16:40
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进行数据分析，首先我们要知道python会用到的库：Pandas库、Matplotlib库。数据分析的基本过程分为：提出问题、理解数据、数据清洗、构建模型、数据可视化。(1)提出问题：明确分析的目的；(2)理解数据：主要从数据的采集、导入、查看数据的描述统计信息等方面对数据有基本了解；(3)数据清洗：主要有6个步骤：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序、异常值处理；(4)构建
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2023-10-09 16:41:38
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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
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2023-07-05 09:25:36
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使用MySQL进行数据分析——以淘宝用户数据为例1. 背景介绍本文主要是练习使用 mysql 进行数据分析，结合 excel 进行可视化分析，数据来源为阿里云天池的淘宝用户数据集，本数据集(UserBehavior.csv)包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢）。数据集的每一行表示一条用户行为，由用户ID、商品I
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2023-10-30 21:49:16
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金融量化的第一步：数据统计和分析
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2016-07-11 18:17:00
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数据分析培训出来的一般多少工资？根据博学谷学员毕业的情况来看，数据分析岗位的平均工资是一万上下，当然啦不同学员之间的能力和工作经验不同，数据分析培训出来的工资起薪也会有所差异。1、数据分析的就业前景：从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师
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2023-08-05 08:42:04
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前言随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，也是一种强大的工具，python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。1. 安装 Python 和必要的库要使用 Python 进行数据分析，您需要先安装 Python。在安装 Python 之前，请确保您的计算机符合以下要求：操作系统：Windows、macOS 或 Linux内存：4GB 及以上存储：至少有 10GB 的可用磁盘空间安装
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2024-07-21 09:07:45
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目录1. 什么时候和如何使用R？2. 什么时候和如何使用Python？3. R的优点4. R的优点亦或是不足5. R的不足6. Python的优点7.Python的优点亦或是缺点：可视化8.Python的缺点图片来源：https://www.datacamp.com/tutorial/r-or-python-for-data-analysis为帮助开发者小伙伴快速学习快速提高，我开辟了《新手上路常
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2024-01-11 13:42:02
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文章目录前言一、Map函数的使用案例： 单纯的提取数组对象中的某个属性值，返回一个数组 或 数组对象。map函数总结二、forEach函数的使用案例一： 对数组中的元素进行求和及给所有元素乘2。案例二： 替换数组对象中的某个属性值。三、some函数 和 every函数的使用及区别案例一： 判断数组 / 数组对象中==每一项==是否存在某个属性值。案例二： 判断数组 / 数组对象中==任一项==是
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2024-01-11 14:59:05
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项目分享原因：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中，我会将每一步进行分析与代码展示， 希望能对大家有所帮助。项目名称：CD用户消费行为分析项目概述：本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理，来分析用户消费行为。数据来源与CDNow网站的用户购买明细。数据链接：链接:https://pan.baidu.com
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2024-01-12 23:00:38
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刚毕业半年，半吊子水平的数据分析师，面试官基本上也不问你特别深层次的东西，问了一些有关职业的理解和发展规划，现在把他记录在博客上面，后续继续改正，如有不妥之处，还望批评指正。0X01数据分析师的理解一、数据分析师的产生数据分析师并不像产品和开发那样在公司创业初期不可或缺，是公司发展到一定程度之后的产物；因为在产品初期，产品本身就可以做数据分析，到后来业务线不断增加，产品那些忙不过来，这个时候就需要
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2024-08-26 10:42:36
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第二章| 简单的数据处理（一）[摘要] 1.如何输出数据 2.定义变量 3.简单的运算第一部分. 如何输出数据1. 首先，我们来看一个代码例子。//如何输出数据
//[例一]
#include<stdio.h>
int main()
{
printf("the sum is %d\n", 1+2);
return 0;
}2. 下面是代码分析该代码的运行结果为：the sum is
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2023-09-06 20:02:42
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之前我们学习了使用Python导入数据，数据导入后我们也可以使用Python进行数据分析。Python进行数据分析主要使用pandas库和matplotlib库，我们可以制作数据透视表和折线图等图表。Execl制作数据透视图和柱状图我们平时制作数据透视表和柱状图，可以使用Excel自动的功能完成，Excel表格数据如下图所示：Excel完成数据透视表和柱状图如下图所示：Python制作数据透视表和
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2023-08-28 22:19:02
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Python数据分析好用的工具有哪些?今天老男孩教育为大家推荐七个数据分析师必备的Python工具。Pandas：是一个开源的，BSD许可的库，为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。Python长期以来一直非常适合做数据整理和准备，但对于数据分析和建模则不那么重要，Pandas有助于填补这一空白，使您能够在Python中执行整个数据分析工作流程，无需切换到更像域特定的
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2023-08-15 14:48:41
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