数据分析小实例MovieLens 1M数据集测量评价分歧美国1880~2010年婴儿名字分析名字趋势计量命名多样性的增加“最后一个字母”革命男孩的名字变成女孩的名字（以及反向）2012年美国联邦选举委员会数据库按职业和雇主的捐献统计捐赠金额分桶按州进行捐赠统计 MovieLens 1M数据集由GroupLens实验室从MoviesLens收集，内容是20世纪90年代末带21世纪初的电影评分数
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2023-08-04 12:47:47
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大纲一、研究目的二、分析思路1、加载数据2、理解数据3、数据清洗4、相关性分析5、数据可视化一、研究目的分析不同因素对租车人数的影响情况，根据分析的结果，给运营提供数据支撑。二、分析思路1、加载数据①加载数据处理所需要的库#加载数据处理所需要的库import numpy as npimport pandas as pdimport os②获取数据、导入数据知识点详解：如何利用python查看CSV
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2023-09-14 16:15:47
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本文参考了博乐在线的这篇文章，在其基础上加了一些自己的理解。其原文是一篇英文的博客，讲的通俗易懂。本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元线性回归分析。1. 预测一下房价房价是一个很火的话题，现在我们拿到一组数据，是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系，见下表(csv数据文件)：从中可以大致看出，房价和房子大小之间是有相关关系的，且可以大致看出来是线性相关关系
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2024-05-23 09:51:20
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说明：本文章为Python数据处理学习日志，主要内容来自书本《利用Python进行数据分析》，Wes McKinney著，机械工业出版社。“以我的观点来看，如果只需要用Python进行高效的数据分析工作，根本就没必要非得成为通用软件编程方面的专家不可。”——作者接下来是书本一些代码的实现，用来初步了解Python处理数据的功能，相关资源可在下方链接下载。 书本相关资源读取文件第一行相关例子可以再s
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2024-02-19 14:01:32
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在本次博客中，我将利用Python数据分析工具来做一个某医院某年度的销售情况汇总。项目运行环境： 操作系统 Windows 10 64位 Python 3.7.0 开发工具 Pycharm（ipython） 数据分析的基本过程主要分为两方面：
一、数据分析的目的
一方面是发现问题，并且找到
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2021-07-30 05:20:00
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好的，这是一个简单的回归分析算法的 Python 实现：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 训练数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1, 2, 1.5, 3, 2.5])
# 求解回归方程的系数
a, b = np.polyfit(x, y, 1)
# 用回归方程预
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2023-06-09 09:46:03
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！本周给大家分享的数据分析案例是泰坦尼克号幸存者预测的项目，没记错的话，这应该是很多朋友写在简历上的项目经历。如果你目前正在找工作，自身缺少项目经历并且想要充实项目经历的话，可以考虑一下这个项目！完整文本介绍、代码以及数据集下载链接放在文末！ 目录泰坦尼克号幸存者预测1 获取数据集1.1 探
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2023-09-14 23:14:22
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小白的一点案例记录，望大神们手下留情。。。 共两部分源码分别见3.1和3.2一、背景前提日常辛苦工(mo)作(yu)之后的某时，心血来潮想查下以前离职公司现在怎么样了，于是各种企业信息查询，某查查登场，注册–>验证–>绑定–>登录，还好可以看了，猛然眼前一亮，诉讼异常，悲(窃)伤(喜)着点开，会员，看不到全部内容，咱也理解，毕竟人家是公司不是盈利机构，于是乎，就有了本文的初始念头
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2023-09-26 18:50:04
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欢迎关注天善智能 hellobi.com，我们是专注于商业智能BI，大数据，数据分析领域的垂直社区，学习、问答、求职，一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好者们都在这儿。传统的偷漏税分析是通过人工检测来进行的，对人的依赖性太大，为了提高偷漏税的判别效率，拟决定先根据商户的纳税数据进
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2023-12-13 13:01:14
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啤酒和纸尿裤的故事大多数人都听说过，纸尿裤的售卖提升了啤酒的销售额。关联分析就是这样的作用，可以研究某种商品的售卖对另外的商品的销售起促进还是抑制的作用。案例背景本次案例背景是超市的零售数据，研究商品之间的关联规则。使用的自然是最经典的apriori算法。数据展示，数据是一个excel表：柑橘类水果，人造黄油，即食汤，半成品面包四个商品，其他以此类推。数据读取导入包，设置import numpy
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2023-08-04 18:51:16
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案例分析（case study）的考核形式有很多种，它即可以作为考试中的压轴题出现，也可以作为课堂作业的形式出现，不少同学在首次接触案例分析题,时感觉无从下手。别担心，其实无论案例分析的出现形式是什么，它的得分要点都基本相同。今天小编就来带大家一起看看案例分析的五大得分要点。 案例分析得分点一：独创性 独创性并非是要同学们说出一个前无古人后无来者的新鲜想法，而是在于提出自己独到的讲解及观点
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2024-07-23 13:30:07
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黑色星期五(通过消费者行为进行销售研究)背景描述：关于零售商店中黑色星期五的55万个观测数据集。它包含不同类型的数字或分类变量,包含缺失值。1、理解数据 数据包含538K行，12列。各列含义如下:User_ID 用户IDProduct_ID 产品IDGender 用户性别Age 年龄分布Occupation 占用City_Category 城市类别A，B，CStay_In_Current_City
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2023-08-21 11:39:02
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大家早上好，本人姓吴，如果觉得文章写得还行的话也可以叫我吴老师。欢迎大家跟我一起走进数据分析的世界，一起学习！提问：大家觉得成绩的高低都和哪些因素有关呢？男女生之间在科目上是否有明显的差异呢？前言又到了每周末知识分享环节。这次给大家分享的是kaggle上的一个非常有意思的项目，我们希望从中发现学生的测验表现与标签之间的关系。总之，本次项目干货满满，除了通过绘图等常规手段之外，也用到了t检验等假设检
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2023-06-05 15:25:15
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在数据分析的世界里，Python无疑是一个强大的工具。我们会通过一个具体的案例来展示如何运用Python进行数据分析，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等环节。接下来，就让我们深入探索这个案例吧。
### 背景定位
在我们的项目初期，面对大量的数据，团队发现我们在数据处理上的效率非常低下，传统手动处理的方式不仅耗时，还容易出错。为了提高我们的数据分析能力，我们决定寻
# Python 数据分析案例入门指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python进行数据分析感到困惑。本文将为你提供一个简单的入门指南，帮助你理解数据分析的基本流程，并展示如何使用Python实现一个简单的数据分析案例。
## 数据分析流程
数据分析通常包括以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据清洗 |
|
原创
2024-07-21 11:19:47
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星火：Python数据分析基础zhuanlan.zhihu.com两个学习道具：
1）这个网页可以调用全球最大的搜索引擎（长按此处可以复制）：
事先准备：
在notebook中想要导入Excel文件，要先安装一个读取Excel文件的包：xlrd
安装步骤：
1>现在conda中进入当前文件所在的Python环境，例如
activate py3
2>然后使用命令安装
conda inst
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2023-08-08 11:58:08
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用Python进行数据分析的时候，你会不会烦恼要安装那么多的模块？比如Pandas、Numpy、matplotlib、scipy等等，而当你接手的项目是由不同的Python版本编写的时候你又得下载那个Python版本，然后安装所需要的依赖，非常麻烦。而使用Anaconda则能减少许多这样的烦恼，因为Anaconda具有以下特点：1.自带180多个科学包，包括conda、numpy、scipy、pa
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2024-06-18 09:15:50
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目录一、准备数据1.查看数据二、数据探索性分析1.数据描述型分析2.各特征值与结果的关系a)研究各个特征值本身类别b)研究怀孕次数特征值与结果的关系c)其他特征值3.研究各特征互相的关系三、数据预处理1.去掉唯一属性2.处理缺失值a)标记缺失值b)删除缺失值行数 c)用合理值代替缺失值3.异常值处理四、机器学习（分类模型）1.决策树a)建立决策树模型b)模型评估c)参数优化d)重新建立模
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2024-01-30 07:26:54
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什么是挣值管理 项目的挣值管理是用与进度计划、成本预算和实际成本相联系的三个独立的变量，进行项目绩效测量的一种方法。它比较计划工作量、WBS的实际完成量（挣得）与实际成本花费，以决定成本和进度绩效是否符合原定计划。所以，相对其他方法，它是更适合项目成本管理的测量与评价方法。挣值管理可以在项目某一特定时间点上，从达到范围、时间、成本三项目标上评价项目所处的状态。 挣值管理
原创
2013-09-10 20:38:38
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目录1. 请导入相应模块并获取数据。导入待处理数据tips.xls，并显示前5行。2、分析数据 3.增加一列“人均消费”4查询抽烟男性中人均消费大于5的数据 5.分析小费金额和消费总额的关系，小费金额与消费总额是否存在正相关关系。画图观察。6分析男女顾客哪个更慷慨，就是分组看看男性还是女性的小费平均水平更高7.分析日期和小费的关系，请绘制直方图。8、绘图分析性别+抽烟的组合对慷
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2023-08-06 20:08:45
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