python 如何做大数据分析 - CSDN
  • 互联网创业离不开数据,如果能自己数据爬虫,那岂不是一件很美好的事情吗?  其实自己做数据挖掘不是梦,学点Python的基本功能,5步就能让你成为一个爬虫高手!

    互联网创业离不开数据,如果能自己做个数据爬虫,那岂不是一件很美好的事情吗? 
    其实自己做数据挖掘不是梦,学点Python的基本功能,5步就能让你成为一个爬虫高手!

    这里写图片描述 
    这里写图片描述 
    这里写图片描述 
    这里写图片描述 
    这里写图片描述 
    这里写图片描述

    展开全文
  • Python大数据处理方案

    2018-03-26 21:30:37
    Mysql SQLyog导入导出csv文件SQLyog 导出表中数据存为csv文件1. 选择数据库表 --> 右击属性 --> 备份/导出 --> 导出表数据作为 --> 选择cvs --> 选择下面的“更改” -->...

    Mysql SQLyog导入导出csv文件

    SQLyog 导出表中数据存为csv文件

    1.    选择数据库表 --> 右击属性 --> 备份/导出 --> 导出表数据作为 --> 选择cvs --> 选择下面的“更改” --> 字段 --> 可变长度--> 字段终止与 -->输入逗号,(这是重点,否则导出的csv文件内容都在一列中,而不是分字段分列)
    下面两个选项框取消。


    2.导出csv文件后,使用UE编辑器或者记事本打开,另存为,选择编码为utf-8格式,保存。

    3.打开csv文件,这样中文为正确的显示,如果不转码保存的话,为中文乱码。

    SQLyog 将csv文件数据导入mysql表中

    1.      将数据文件存为csv文件,保存的时候选择逗号(或\t)作为分隔符;

    2.    选择数据库表 --> 导入 --> 导入本地可使用的CSV数据 --> 从文件导入,选择刚刚的csv文件,导入完成。

     

     

    2.    选择cvs --> 选择下面的“更改” --> 字段 --> 可变长度--> 字段终止与 -->输入逗号,(这是重点,否则导入的csv文件内容都在一列中,而不是分字段分列)
    下面两个选项框取消。

     http://www.cnblogs.com/DswCnblog/p/5970873.html



    用Python Pandas处理亿级数据

    在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大》指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据:

    • 硬件环境
        • CPU:3.5 GHz Intel Core i7
        • 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz
        • 硬盘:3 TB Fusion Drive
    • 数据分析工具
        • Python:2.7.6
        • Pandas:0.15.0
        • IPython notebook:2.0.0

    源数据如下表所示:

     TableSizeDesc
    ServiceLogs98,706,832 rows x 14 columns8.77 GB交易日志数据,每个交易会话可以有多条交易
    ServiceCodes286 rows × 8 columns20 KB交易分类的字典表

    数据读取

    启动IPython notebook,加载pylab环境:

    Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取,测试了一下性能,完整加载9800万条数据也只需要263秒左右,还是相当不错了。

     1百万条1千万条1亿条
    ServiceLogs1 s17 s263 s

    使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame,chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显。

    下面是统计数据,Read Time是数据读取时间,Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间,根据数据总量来看,对5~50个DataFrame对象进行合并,性能表现比较好。

    Chunk SizeRead Time (s)Total Time (s)Performance
    100,000224.418173261.358521 
    200,000232.076794256.674154 
    1,000,000213.128481234.934142√ √
    2,000,000208.410618230.006299√ √ √
    5,000,000209.460829230.939319√ √ √
    10,000,000207.082081228.135672√ √ √ √
    20,000,000209.628596230.775713√ √ √
    50,000,000222.910643242.405967 
    100,000,000263.574246263.574246 

    屏幕快照 2015-02-17 下午2.05.48

    如果使用Spark提供的Python Shell,同样编写Pandas加载数据,时间会短25秒左右,看来Spark对Python的内存使用都有优化。

    数据清洗

    Pandas提供了 DataFrame.describe 方法查看数据摘要,包括数据查看(默认共输出首尾60行数据)和行列统计。由于源数据通常包含一些空值甚至空列,会影响数据分析的时间和效率,在预览了数据摘要后,需要对这些无效数据进行处理。

    首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值,与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ,Pandas会将表中所有数据进行null计算,以True/False作为结果进行填充,如下图所示:

    屏幕快照 2015-02-16 下午11.21.29

    Pandas的非空计算速度很快,9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后,可以对表中空列进行移除操作。尝试了按列名依次计算获取非空列,和 DataFrame.dropna() 两种方式,时间分别为367.0秒和345.3秒,但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了,查了Pandas手册,原来不加参数的情况下, dropna() 会移除所有包含空值的行。如果只想移除全部为空值的列,需要加上 axis 和 how 两个参数:

    共移除了14列中的6列,时间也只消耗了85.9秒。

    接下来是处理剩余行中的空值,经过测试,在 DataFrame.replace() 中使用空字符串,要比默认的空值NaN节省一些空间;但对整个CSV文件来说,空列只是多存了一个“,”,所以移除的9800万 x 6列也只省下了200M的空间。进一步的数据清洗还是在移除无用数据和合并上。

    对数据列的丢弃,除无效值和需求规定之外,一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理,比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等,通过对这些数据的丢弃,新的数据文件大小为4.73GB,足足减少了4.04G!

    数据处理

    使用 DataFrame.dtypes 可以查看每列的数据类型,Pandas默认可以读出int和float64,其它的都处理为object,需要转换格式的一般为日期时间。DataFrame.astype() 方法可对整个DataFrame或某一列进行数据格式转换,支持Python和NumPy的数据类型。

    对数据聚合,我测试了 DataFrame.groupby 和 DataFrame.pivot_table 以及 pandas.merge ,groupby 9800万行 x 3列的时间为99秒,连接表为26秒,生成透视表的速度更快,仅需5秒。

    根据透视表生成的交易/查询比例饼图:

    屏幕快照 2015-02-17 上午12.00.09

    将日志时间加入透视表并输出每天的交易/查询比例图:

    屏幕快照 2015-02-17 下午2.27.05

    除此之外,Pandas提供的DataFrame查询统计功能速度表现也非常优秀,7秒以内就可以查询生成所有类型为交易的数据子表:

    该子表的大小为 [10250666 rows x 5 columns]。在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明,在非“>5TB”数据的情况下,Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。

     


    展开全文
  • 无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享...Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。 1.数据获取 pandas包中有自带的数据获取接口,详细的大家可以去其官网上找,是io.data下的...

     无意中发现了一个巨牛的人工智能教程,忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础,通俗易懂,而且非常风趣幽默,像看小说一样!觉得太牛了,所以分享给大家。教程链接:https://www.cbedai.net/qtlyx

     

    Python的功能不可以说不大,在金融数据分析里面有着很方便的应用。

    1.数据获取

    pandas包中有自带的数据获取接口,详细的大家可以去其官网上找,是io.data下的DataReader方法。

     

    import numpy as np
    import pandas as pd
    import pandas.io.data as web
    import math
    #从雅虎财经获取DAX指数的数据
    DAX = web.DataReader(name='^GDAXI', data_source='yahoo',start = '2000-1-1')
    #查看一下数据的一些信息 上面这一方法返回的是一个pandas dataframe的数据结构
    print DAX.info()
    #绘制收盘价的曲线
    DAX['Close'].plot(figsize=(8,5))

     

    我们获得的数据是dataframe的结构,毕竟是pandas的接口的嘛。然后我们绘制一下收盘价曲线。

    这个是我们获取的数据的信息。

    绘制出来的收盘价曲线是这样的。

    2.简单的数据处理

    有了股票价格,我们就计算一下每天的涨跌幅度,换句话说,就是每天的收益率,以及股价的移动平均和股价的波动率。

     

    #计算每日的涨跌幅
    DAX['Return'] = np.log(DAX['Close']/DAX['Close'].shift(1))
    print DAX[['Close','Return']].tail()
    #将收盘价与每日涨跌幅度放在一张图上
    DAX[['Close','Return']].plot(subplots = True,style = 'b',figsize=(8,5))
    #42与252个交易日为窗口取移动平均
    DAX['42d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=42)
    DAX['252d']=pd.rolling_mean(DAX['Close'],window=252)
    #绘制MA与收盘价
    DAX[['Close','42d','252d']].plot(figsize=(8,5))
    #计算波动率,然后根据均方根法则进行年化
    DAX['Mov_Vol']=pd.rolling_std(DAX['Return'],window = 252)*math.sqrt(252)
    DAX[['Close','Mov_Vol','Return']].plot(subplots = True, style = 'b',figsize = (8,7))

     

     

     

    我们可以掌握这种subplots的绘图方法,把几张趋势图片放在一起。

    这是移动平均线的图片,subplots的属性为false,那么就是叠加在一起绘制。

            这是市场的波动率和股市的关系。和FRM中提到的一样,在市场低迷,或者说,金融危机的时候,市场的波动率急剧增加。于是,就有了恐慌指数这个东西,也就是Vix,其实就是市场的波动率指数。

     

     

    展开全文
  • 大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。 什么是 大数据 ?  大数据就像它看起来那样——有大量的数据。... 大数据分析的第一步就是要收集数据本身,也...

     大数据无处不在。在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。

      什么是 大数据 ?

      大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言,你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据,却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的,并且每天都在超越人类的能力。

      大数据分析的第一步就是要收集数据本身,也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据,这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天,我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析?

    对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!


      为什么选择Python?

      Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要,并且许多企业内部已经在使用Python了,比如Google,YouTube,迪士尼等。还有,Python是开源的,并且有很多用于数据科学的类库。

      现在,如果你真的要用Python进行大数据分析的话,毫无疑问你需要了解Python的语法,理解正则表达式,知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。

      数据分析流程

      一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程,每个部分需要掌握的细分知识点如下:

      数据获取:公开数据、Python爬虫

      外部数据的获取方式主要有以下两种。

      第一种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

      另一种获取外部数据的方式就是爬虫。

      比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣评分评分最高的电影列表,获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。

      在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………

      以及,如何用 Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。

      掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧,比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等,来应对不同网站的反爬虫限制。

      数据存取:SQL语言

      在应对万以内的数据的时候,Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大,就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据。

      SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:

      提取特定情况下的数据

      数据库的增、删、查、改

      数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系

      数据预处理:Python(pandas)

      很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。

      对于数据预处理,学会 pandas (Python包)的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:

      选择:数据访问

      缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

      重复值处理:重复值的判断与删除

      异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据

      相关操作:描述性统计、Apply、直方图等

      合并:符合各种逻辑关系的合并操作

      分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

      Reshaping:快速生成数据透视表

      概率论及统计学知识

      需要掌握的知识点如下:

      基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等

      其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显着性等

      其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

      概率分布与假设检验:各种分布、假设检验流程

      其他概率论知识:条件概率、贝叶斯等

      有了统计学的基本知识,你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可视化的分析,通过各种可视化统计图,并得出具有指导意义的结果。

      Python 数据分析

      掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回归,其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下:

      回归分析:线性回归、逻辑回归

      基本的分类算法:决策树、随机森林……

      基本的聚类算法:k-means……

      特征工程基础:如何用特征选择优化模型

      调参方法:如何调节参数优化模型

      Python 数据分析包:scipy、numpy、scikit-learn等

      在数据分析的这个阶段,重点了解回归分析的方法,大多数的问题可以得以解决,利用描述性的统计分析和回归分析,你完全可以得到一个不错的分析结论。

      当然,随着你实践量的增多,可能会遇到一些复杂的问题,你就可能需要去了解一些更高级的算法:分类、聚类。

      然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型,对于模型的优化,你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。

      你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。

      总结:

      其实做数据挖掘不是梦,5步就能让你成为一个Python爬虫高手!

    展开全文
  • ​点击关注 异步图书,置顶公众号每天与你分享 IT好书 技术干货 职场知识​​参与文末话题讨论,每日赠送异步图书——异步小编​欢迎来到Python数据分析的世界!如今,Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准...
  • 接着上篇继续。...垃圾数据即使是通过最好的分析也可能会产生错误的结果,并造成较的误导。 数据清洗就是处理缺失数据以及清除无意义的信息,如删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪音...
  • 二手房数据分析——文件名:lianjia.csv import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import displ...
  • 基于Python数据分析

    2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...
  • python数据分析

    2020-03-15 14:02:40
    python绘图、python数据分析、python库、股票分析
  • 不过你知道如何利用Python做数据分析吗?需要学习哪些知识?下面就给大家讲解一下。 与数据分析相关的Python库很多,比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等,数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据...
  • 大数据的发展程度越来越明显,很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展,这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来,对于数据分析这个工作中,是需要学会一些编程语言的,比如MATLAB,Python,Java...
  • 本课程是 Python 爬虫和数据分析项目实战课程,主要分 3 部分: 第 1 部分是 Python 爬虫,主要使用 Urllib 3 和 BeautifulSoup 抓取天猫商城和京东商城胸罩销售数据,并保存到 SQLite 数据库中; 第 2 部分是对...
  • python做数据分析是一件再合适不过的事情,我们举个简单的例子。 例如收集数据的方法是使用问卷,实验软件(例如,PsychoPy,OpenSesame)和观察。 当问卷和实验软件使用数字应用程序时,我们当然也会以数字文件...
  • python做数据分析实例

    2018-11-23 15:24:38
    本文用到的数据在评论区留下邮箱即可。 本文通过对美国枪杀数据的探索,综合运用python做一些数据的提取和统计
  • 【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第1章 准备工作 【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第2章(上)Python语法基础,IPython和Jupyter 【翻译】《利用Python进行数据分析·第2版》第2章(中)...
  • 作为一个学习用Python进行数据分析的新手来说,通过本文来记录分享一些我在用Python中的pandas、numpy来分析Excel表中数据的数据清洗和整理的工作,目的是熟悉numpy以及pandas基础操作,所有操作利用Excel均可以方便...
  • Python数据分析与挖掘

    2020-07-20 10:50:29
    92讲视频课+16项目实战+源码+¥800元课程礼包... 算法是数据分析的精华,课程精选10算法,包括分类、聚类、预测3类型,每个算法都从原理和案例两个角度学习,让你不仅能用起来,了解原理,还能知道为什么这么
  • Python数据分析课程

    2019-11-05 17:19:54
    通过学习此课程,可以掌握Python大数据分析。语法规则、常见通用库的使用,并在老师的带领下做出自己的智能语音机器人。在积累了一定的语言基础上具备成为专业Python工程师的能力。并可以深入全面学习Python爬虫及...
  • Matplotlib Matplotlib是Python的一个可视化模块,他能方便的只线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。 使用Matplotlib,可以定制所图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端,并且可以将图形输出...
  • 让学员从零基础开始全面系统地掌握Python数据分析与挖掘的相关知识,并能够胜任Python3数据分析及数据分析与挖掘中级工程师以上的工作,学完后,能够让学员掌握Python3基础知识、编写Python爬虫进行互联网数据采集、...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 367,693
精华内容 147,077
热门标签
关键字:

python 如何做大数据分析