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  • 大数据数据分析案例

    2018-12-23 20:13:17
    titanic大数据数据分析案例,jupyter notebook 原码说明非常详细,带有数据集,代码,分析图表,特征工程分析
  • 星巴克数据分析案例及数据集,python语言,内含相应数据集,代码可运行。
  • 基于SPSS的数据分析,人民大学,薛薇版
  • 基于echarts的数据分析实例
  • 对Excel数据进行读取并重新整理至新Excel,并绘制Excel中数据为图表
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  • Python数据分析实例

    万次阅读 多人点赞 2019-06-14 22:13:37
    Python数据分析 Python爬取网页数据

    Python数据分析

    Python爬取网页数据

    // An highlighted block
    import requests
    if __name__=="__main__":
        response = requests.get("https://book.douban.com/subject/26986954/")
        content = response.content.decode("utf-8")
        print(content)
    
    // An highlighted block
    import requests
    url="https://pro.jd.com/mall/active/4BNKTNkRMHJ48QQ5LrUf6AsydtZ6/index.html"
    try:
        r=requests.get(url)
        r.raise_for_status()
        r.encoding=r.apparent_encoding
        print(r.text[:100])
    except:
        print("爬取失败")
    

    Python生成柱状图

    // An highlighted block
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]  
    plt.bar(range(len(num_list)), num_list,color='rbgy')  
    plt.show()  
    

    在这里插入图片描述
    Python生成堆状柱状图

    // An highlighted block
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']  
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]  
    num_list1 = [1,2,3,1]  
    plt.bar(range(len(num_list)), num_list, label='boy',fc = 'y')  
    plt.bar(range(len(num_list)), num_list1, bottom=num_list, label='girl',tick_label = name_list,fc = 'r')  
    plt.legend()  
    plt.show()  
    

    在这里插入图片描述
    Python生成竖状柱状图

    // An highlighted block
    import matplotlib.pyplot as plt  
      
    name_list = ['Monday','Tuesday','Friday','Sunday']  
    num_list = [1.5,0.6,7.8,6]  
    num_list1 = [1,2,3,1]  
    x =list(range(len(num_list)))  
    total_width, n = 0.8, 2  
    width = total_width / n  
      
    plt.bar(x, num_list, width=width, label='boy',fc = 'y')  
    for i in range(len(x)):  
        x[i] = x[i] + width  
    plt.bar(x, num_list1, width=width, label='girl',tick_label = name_list,fc = 'r')  
    plt.legend()  
    plt.show()  
    

    在这里插入图片描述
    Python生成折线图

    // An highlighted block
    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(15, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd'])
    df.plot.area() 
    

    在这里插入图片描述
    Python生成柱状图

    // An highlighted block
    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    df = pd.DataFrame(3 * np.random.rand(5), index=['a', 'b', 'c', 'd','e'], columns=['x'])
    df.plot.pie(subplots=True)
    

    在这里插入图片描述
    Python生成箱型图

    // An highlighted block
    #首先导入基本的绘图包
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    #添加成绩表
    plt.style.use("ggplot")
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
    
    #新建一个空的DataFrame
    df=pd.DataFrame()
    
    // An highlighted block
    df["英语"]=[76,90,97,71,70,93,86,83,78,85,81]
    df["经济数学"]=[65,95,51,74,78,63,91,82,75,71,55]
    df["西方经济学"]=[93,81,76,88,66,79,83,92,78,86,78]
    df["计算机应用基础"]=[85,78,81,95,70,67,82,72,80,81,77]
    df
    
    // An highlighted block
    plt.boxplot(x=df.values,labels=df.columns,whis=1.5)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    // An highlighted block
    #用pandas自带的画图工具更快
    df.boxplot()
    plt.show()
    

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    Python生成正态分布图

    // An highlighted block
    # -*- coding:utf-8 -*-
    # Python实现正态分布
    # 绘制正态分布概率密度函数
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import math
    
    u = 0  # 均值μ
    u01 = -2
    sig = math.sqrt(0.2)  # 标准差δ
    
    x = np.linspace(u - 3 * sig, u + 3 * sig, 50)
    y_sig = np.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * sig ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sig)
    print(x)
    print("=" * 20)
    print(y_sig)
    plt.plot(x, y_sig, "r-", linewidth=2)
    plt.grid(True)
    plt.show()
    

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  • 原标题:Python数据分析案例实战至今我们网站已经开设了多个数据分析系列的课程,大部分都是基于算法思路来开展的,课程中着重点在于算法的讲授、软件的使用,案例只是辅助学习。然而很多学员反映,希望可以在课程中...

    原标题:Python数据分析案例实战

    至今我们网站已经开设了多个数据分析系列的课程,大部分都是基于算法思路来开展的,课程中着重点在于算法的讲授、软件的使用,案例只是辅助学习。然而很多学员反映,希望可以在课程中多联系实际,多一点实际案例。本课程将思路反转过来,以一个个案例为线索,从原始的数据到最终的分析结果,一步步地为你讲授,实际案例中各种算法的使用,从原始数据到最终结果,一步步的分析过程,让学员可以真正地将各种数据分析算法应用到实际问题中!

    第一课:电力窃漏电用户识别系统案例实战

    传统的窃漏电分析是通过人工检测来进行的,对人的依赖性太大,为了提高窃漏电的判别效率,电力公司决定先根据用户的电表数据进行初步的自动判断,对于判别为窃漏电的用户再进行人工检测。

    第二课:公共交通运营数据分析案例实战

    某公共交通公司需要对运营数据进行挖掘分析,找出有用的信息以供决策之用。根据各线路的运营数据进行线路聚类,找出不同线路的发展特点。针对线路的历史成本,分析线路发展的基本规律。

    第三课:商圈分析案例实战

    随着交通路线的覆盖,城市中不同的商圈会呈现出不同的交通客运量特征。根据客运量特征对城市不同地点进行分析,区分出不同的商圈特征,并分析新线路或站点的开通对该地点的影响

    第四课:客户价值分析案例实战

    信息时代的到,使得企业营销的焦点从产品中心转变为客户中心,客户关系关系成为企业的核心问题。客户关系管理的关键问题是客户分类,根据客户分类,找到不同用户群体的特征与价值,再针对不同群体提供不同的营销策略。

    第五课:基于用户行为分析的定向网络广告投放案例实战

    随着网络的发展,人们接受信息的渠道 和形式更加多元化,网络营销手段更是日趋多项化。网络时代广告投放最关键是定向性。为了进行定向广告投放,需要根据海量数据分析每个人的真实需求,然后为每个人建立独有的行为档案,根据档案库进行消费分析,匹配最合适有效的广告

    第六课:电子商务网站用户行为分析与推荐系统案例实战

    电子商务平台越发发达,面对的数据也越来越多。客户面对大量数据时难以及时获取自己需要的信息,会使得客户对网站的好感度降低,造成用户的流失。为了更好地满足用户需求,根据网络的海量数据,研究用户的兴趣偏好,分析用户的需求和行为,发现用户的兴趣点,将合适的产品与服务推荐给用户,从而加强网站与用户的联系。

    第七课:文本规律发现案例实战

    客户需要根据给定的样本集数据,学习其中的规律,并且将学习得出的规律用于判断新的数据是否与样本集中的数据具有同样的规律。

    第八课:电商产品评论的情感分析案例实战

    根据商品的评论数据,分析客户对商品的满意程度与对商品的有效建议

    第九课:欺诈交易检测案例实战

    某公司的销售员负责销售公司产品并定期进行销售报告,而销售价格是可以由销售员自行设定。该公司希望根据销售报告去发现交易中的错误与欺诈行为

    第十课:根据产品检测数据的次品判别分析案例实战

    根据产品的各项检测数据,分析正常产品与次品分布规律,并对新产品进行次品判别

    课程预计2019年12月3日开课,课程预计持续时间为12周。

    有一定python基础,对数据分析感兴趣的学员。

    真正让学员可以将各种数据分析算法应用到实际问题中

    何翠仪 毕业于中山大学统计学专业,炼数成金专职讲师。

    在炼数成金上开设了多门关于数据分析与数据挖掘相关的课程,如《大数据的统计学基础》、《大数据的矩阵基础》《金融时间序列分析》等,也曾到不同的公司开展R语言与数据分析的相关培训。对数据分析有深刻认识,曾与不同领域公司合作,参与到多个数据分析的项目中,如华为、广州地铁等返回搜狐,查看更多

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  • R语言数据分析案例(2)

    千次阅读 2021-06-27 10:47:45
    其他数据分析案例看我的另一篇文章:中国疫情数据分析与预测 r语言基础教程(觉得干货!):r语言基础知识 本次数据分析案例结合全国人口数据,首先进行线性回归分析,分析模型的拟合优度,再通过线性回归模型预测...

    其他数据分析案例看我的另一篇文章:中国疫情数据分析与预测
    r语言基础教程(觉对干货!):r语言基础知识

    本次数据分析案例结合全国人口数据,首先进行线性回归分析,分析模型的拟合优度,再通过线性回归模型预测未来人口。需要代做加QQ1975728171

    部分展示:
    数据来源:国家统计局
    下载最近20年的人口年度数据,包括年末总人口(万人)、男性人口(万人)、女性人口(万人)、城镇人口(万人)、农村人口(万人)。
    在这里插入图片描述
    (1)绘图
    year=rep(2020:2001)
    plot(data$V2[-1]~year,col=‘red’,xlab=‘年份’,ylab=‘总人口(万人)’,main = “中国年末总人口(2001-2020)”)
    在这里插入图片描述
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    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • SPSS教程,SPSS入门实例,SPSS入门进阶必备
  • R语言数据分析案例(1)

    千次阅读 2021-06-26 17:58:37
    (1)学生在如下类别内任选其一,结合项目的行业特点,自拟题目和功能需求,利用R语言完成相关数据统计分析和绘图工作。要求:学生选题要“一人一题”,不得重复,个人项目需征得教师同意方可开展后续研究。 互联网...

    利用R语言完成相关数据统计分析和绘图工作,需结合项目的专业应用,建立系统模型,运用R语言实现模型功能,并自拟实验数据,对系统模型进行验证和评价。

    1. 天津地区旅游发展与居民幸福指数研究
    2. 民营企业诚信体系建设问题研究
    3. 金融服务支持民营经济发展研究
    4. 数字货币问题研究
    5. 金融发展对绿色经济发展的影响研究
    6. 金融科技与风险预警研究
    7. 天津地区劳动年龄人口变动趋势与就业优先战略研究
    8. 家庭养育成本及其对生育的影响研究
    9. 乡村振兴背景下积极应对农村人口老龄化研究
    10. 房价对经济影响
      ① 国民经济类
      ② 高等教育类
      ③ 人与自然类
      ④ 卫生健康类
      ⑤ 智能制造类
      ⑥ 其他类型符合要求也可

    其他数据分析案例—>>>r语言对全国人口数据进行分析建模并预测未来人口

    本文是一个r语言数据分析案例,包括对数据的线性回归和非线性回归,模型的拟合优度,模型的数据预测等等。 需要代做加qq1975728171

    部分展示:
    截取任意中国的新冠疫情数据(5月份)。
    在这里插入图片描述
    从5月1号开始,到5月31号结束的全国现有确诊人数。

    (a) 画图疫情病例vs时间
    在这里插入图片描述
    大概趋势:开始一段时间几乎不增长,15号开始增长速度激增。
    (b)用线性和非线性方法拟合(a)中的趋势
    线性:

    lm=lm(confirm~date)
    abline(lm)
    

    在这里插入图片描述
    非线性:

    Lm2=lm(y~x+I(x^2)+I(x^3))
    plot(confirm~date,col='red',main = "中国疫情现有确诊人数趋势图(5月份)")
    lines(x,predict(lm2))
    

    在这里插入图片描述
    c)分析两种拟合的拟合优度
    线性:
    计算拟合优度
    在这里插入图片描述

    画残差图:

    qqnorm(lm$residuals)
    qqline(lm$residuals)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • hive案例之-----------------微博数据分析及答案,恰同学少年,风华正茂,挥斥方遒
  • 最好使用notebook运行.如果直接用使用python运行,只会出现一张图片。
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    2011-09-22 17:26:52
    数据分析就是根据电子表格中的数据以图形或数值的方式得出一些有意义的结论. 比如:数据的排序,筛选,运算,统计,图表化等等都可以说是数据分析的手段.
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  • Python数据分析案例篇(一)泰坦尼克号数据分析

    千次阅读 多人点赞 2019-08-02 21:01:32
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  • 豆瓣电影数据分析案例

    千次阅读 2020-06-11 10:31:02
    现在我们有一组从2006年到2016年1000部最流行的电影数据,需要进行分析 数据来源:https://www.kaggle.com/damianpanek/sunday-eda/data 分析方向为: 问题1:我们想知道这些电影数据中评分的平均分,导演的人数等...
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    千次阅读 2019-08-16 10:06:16
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空空如也

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数据分析案例