用Python进行数据分析的好处是，它的数据分析库目前已经很全面了，有NumPy、pandas、SciPy、scikit-learn、StatsModels，还有深度学习、神经网络的各类包。基本上能满足大部分的企业应用。而且Python是数据抽取、数据收集整理、数据分析挖掘、数据展示，都可以在同一种Python里实现，避免了开发程序的切换。这里就和大家分享我做的一个应用实例。解决问题：自动进行销售
转载
2023-10-12 10:08:19
153阅读
跟着教程学习了一段时间数据分析，越学感觉坑越多。于是花了一个星期仔细看了下《利用Python进行数据分析》。写在这里主要是记录下，方便自己查看。import numpy as npimport pandas as pdimport patsy# 利用Patsy创建模型描述 Patsy是一个python库，用于描述统计模型（尤其是线性模型），方法是通过一个叫做公式语法（formula syntax）
转载
2023-11-15 18:49:51
73阅读
题目：针对2007年我国31个省、市、自治区和直辖市的农村居民家庭平均每人全年消费性支出的8个主要变量数据，进行了多项数值分析。主要包括绘制8个主要变量对应不同地区变化的直方图和曲线图，并进行描述分析；同时利用K均值聚类和模糊C均值聚类方法对31个不同地区进行聚类分析并比较不同；从协方差矩阵出发进行主成分分析，并对相应的主成分进行解释。 目录解题流程介绍绘制直方图与曲线图两种聚类方法的实现K均值聚
转载
2023-08-25 21:42:19
141阅读
数据建模步骤 文章目录数据建模步骤1. 读取数据2. 观察数据3. 特征工程3.1 特征提取 特征选择3.2 数据清洗/预处理3.2.1 空值检测3.2.2 异常值处理3.3 数据标准化3.4 数据拼接4. 建模5. 模型评估5.1 交叉验证5.2 网格搜索（参数调优，默认5折）5.3 ROC曲线绘制 1. 读取数据读取时可提前考虑数据分隔符、字段、编码、表头、索引等。2. 观察数据查看数据基础信
转载
2023-09-26 13:42:59
67阅读
特地出来现身说法，告诉各位这几乎是不可行的，而且连方向上都是错的。问这个问题就好比说，自学射击，指挥战争的路难不难走。但即便这么说，我还是把自己的情况和原因讲出来，各位自行参考。先说下我的情况，我用过Python写过爬虫，用flask框架写过网站，用过Power BI做过可视化报表。可以说，我对Python的基本使用很熟悉，对数据库有操作经验，对数据和可视化也有一点见解。但就是这种条件，去年投了三
转载
2023-10-23 22:52:28
72阅读
一、分析背景
根据小红书的部分用户数据以及消费行为数据，使用Python建立线性回归模型，找到对用户消费影响较大的因素，预测用户的消费金额变化。根据模型，确定销售额较高用户的相关特征，并由此提出营销方案建议。
二、数据分析的流程
数据分析的整体流程如图所示：
(一)数据概况分析
1、调用基本包和读取数据
import pandas as pd
import seaborn as sns
impor
转载
2023-08-09 19:35:02
133阅读
在进行数据分析过程中，我们通常需要使用各种模型来证明自己的分析观点，使自己的结论更具备说服力，同时也让自己的论证思路更具备逻辑性和条理性。今天老李就给罗列了6个常用的数据分析模型，并附上实际的案例讲解以及分析模板，希望能让大家快速掌握这些模型和方法！话不多说，上干货！1、RFM模型RFM 分析是美国数据库营销研究所提出的一种简单实用的客户分析方法，发现客户数据中有三个神奇的要素：最近一次消费时间（
转载
2023-08-16 17:05:24
350阅读
数学建模——数据包络分析步骤及程序详解 文章目录数学建模——数据包络分析步骤及程序详解前言一、数据包络分析介绍1、原理2、CCR模型3、BCC模型4、CCR和BBC的实际应用二、代码程序三、实战1、结果解读2、模型优缺点总结参考资料 前言数据包络分析（Data envelopment analysis，DEA）是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。这里数
转载
2023-11-16 21:22:29
131阅读
数学建模标准流程包括商业理解、数据理解、数据清洗、建立模型、部署应用留个流程，具体如下：
我们将数据建模标准流程转化为可执行可实施部分，那就是以下几个步骤：商业理解即对建模的项目需求和目标进行综合分析，对项目的可行性和数据条件进行评估，对业务进行梳理和深入了解，根据实际情况评估模型建立的价值。以下主要介绍用KNIME（国外比较流行的数据挖掘建模工具，类似于SPSS Modelar工具）工具建立模
转载
2023-09-26 13:42:01
251阅读
众所周知，R和Python都是开源的编程语言，都有庞大的社区基础，都可以用作数据分析……那么，当我们学习数据分析时，学哪种语言会更好呢？Python语言拥有各种通用的数据科学方法。就语法而言，Python是最简单的编程语言之一。这就是很多初学者会选择把Python作为入门级语言的原因。同样，R语言也具有很多Python没有的优势。话不多说，小编现在就带着大家一起了解Python和R这两种编程语言。
转载
2023-09-26 11:10:17
105阅读
编者荐语用Python做数据分析光是掌握numpy和matplotlib可不够，Pandas是必须要掌握的一个重点，numpy虽然能够帮我们处理处理数值型数据，但是这还不够，很多时候，我们的数据除了数值之外，还有字符串，还有时间序列等。今天来分享一些Pandas必会的用法，让你的数据分析水平更上一层楼。一、Pandas两大数据结构的创建序号方法说明1pd.Series(对象,index=[ ])创
转载
2024-01-09 18:49:35
58阅读
文章目录一、前期准备1.1 载入数据二、模型搭建2.1 模型选择2.2 切割训练集和测试集2.3 模型建立2.4 输出模型预测结果 一、前期准备1、对数数据的本身进行处理，比如数据本身的增删查补，还可以做必要的清洗工作——>得出处理好的数据2、数据分析的目的：运用我们的数据以及结合我的业务来得到某些我们需要知道的结果。第一步：建模，搭建一个预测模型或者其他模型第二步：评估，从这个模型的到结
转载
2023-08-16 10:59:06
82阅读
因素之间存在着相互依赖又相互制约的关系，通常是复杂的非线性关系。为了分析其相互作用机制，揭示内部规律，可根据理论推导，或对观测数据的分析，或依据实践经验，设计一种模型来代表所研究的对象。模型分析数据分析和模型Codd根据处理数据的范围、用户-分析人员的交互需要、多维分析需求及现有工具的支持等因素,将数据分析模型分为四种模型：1.绝对模型(categorical model); 2.解释模型(exe
转载
2023-06-07 14:09:40
111阅读
大数据应用有几个方面，一个是效率提升，帮助企业提升数据处理效率，降低数据存储成本。另外一个是对业务作出指导，例如精准营销，反欺诈，风险管理以及业务提升。过去企业都是通过线下渠道接触客户，客户数据不全，只能利用财务数据进行业务运营分析，缺少围绕客户的个人数据，数据分析应用的领域集中在企业内部经营和财务分析。 数字时代到来之后，企业经营的各个阶段都可以被记录下来，产品销售的各个环节也被记录下来
转载
2023-06-07 14:59:53
97阅读
在大数据的浪潮下，许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施。那么我们应该如何进行数据分析呢？这个时候Python出现在我们的眼前，作为数据分析的一大利器，它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢？下面我们就来看看，做数据分析时使用Python的优势，除了它自身语言简洁高效易上手的优点，还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。 1、Python自身的优势。Python简单易学可读性强，
转载
2023-09-07 11:10:17
6阅读
# 用Python进行数据分析PDF的指南
数据分析在各个行业都扮演着越来越重要的角色。使用Python进行数据分析不仅能够提高工作效率，还能帮助我们更好地理解数据。在本篇文章中，我们将探讨如何用Python处理PDF文件以进行数据分析。通过几个简单的步骤，我们将引导你完成整个过程。
## 处理PDF文件的流程
下面的表格展示了整个数据分析的流程：
| 步骤 | 描
原创
2024-10-01 07:22:07
165阅读
PandasPandas是 Python下最强大的数据分析和探索工具。它包含高级的数据结构和精巧的工具,使得在 Python中处理数据非常快速和简单。 Pandas构建在 Numpy之上,它使得以 Numpy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大,支持类似于SQL的数据增、删、查、改,并且带有丰富的数据处理函数;支持时间序列分析功能;支持灵活处理缺失数据等。Pandas的安装相对来说比
转载
2023-08-10 17:26:04
121阅读
目录：分析方法&模型一、 逻辑树分析法二、 多维度拆解分析法三、 对比分析法四、 假设验证法 / 归因分析法五、 相关性分析法六、 RFM分析模型七、 漏斗分析模型八、 AARRR模型 一、 逻辑树分析法定义： 将一个复杂的大问题，拆解成一个个小的可以解决的子问题，就像一个大树一样，它有很多个分支，那每个分支就是一个子问题。应用： 费米问题：初次听到某种问题的提问时，会觉得已知条件太少，
转载
2023-06-07 13:39:56
238阅读
文章目录0前言1 求最大元素与最小元素2 求平均值与中值3 求和与求积4 累加和与累乘积5 求标准差与相关系数6 排序7 结语 0前言本文是科学计算与MATLAB语言的专题6的第1小节总结笔记，并结合了自己一点的理解，看完本文，可以轻松借助MATLAB对数据进行分析，如求矩阵或向量的最大元素、最小元素、平均值、中值等等。1 求最大元素与最小元素max（）：求向量或矩阵的最大元素。 min（）：求
转载
2023-11-10 13:23:58
165阅读
2.1 大数据分析模型建立方法大数据分析模型可以基于传统数据分析方法中的建模方法建立，也可以采取面向大数据的独特方法来建立。为了区分这两种模型建立方法，我们分别简称其为传统建模方法和大数据建模方法。由于这两种模型建立方法存在一些交集（如业务调研、结果校验等），我们采取统一框架来进行介绍，在介绍时区分两种建模方法的不同之处。传统数据分析建模方法与大数据分析建模方法从大数据这个概念提出开始，就有“大数
转载
2023-06-06 21:43:56
225阅读
