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  • 你将学到什么Know how to operate software that will help you create and run Python code.Execute Python code for wrangling data from different structures into a Pandas dataframe structure.Run and ...

    你将学到什么

    Know how to operate software that will help you create and run Python code.

    Execute Python code for wrangling data from different structures into a Pandas dataframe structure.

    Run and interpret fundamental data analytic tasks in Python including descriptive statistics, data visualizations, and regression.

    Use relational databases and know how to manipulate such databases directly through the command line, and indirectly through a Python script.

    课程概况

    This course focuses on developing Python skills for assembling business data. It will cover some of the same material from Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization, but in a more general purpose programming environment (Jupyter Notebook for Python), rather than in Excel and the Visual Basic Editor. These concepts are taught within the context of one or more accounting data domains (e.g., financial statement data from EDGAR, stock data, loan data, point-of-sale data).

    The first half of the course picks up where Introduction to Accounting Data Analytics and Visualization left off: using in an integrated development environment to automate data analytic tasks. We discuss how to manage code and share results within Jupyter Notebook, a popular development environment for data analytic software like Python and R. We then review some fundamental programming skills, such as mathematical operators, functions, conditional statements and loops using Python software.

    The second half of the course focuses on assembling data for machine learning purposes. We introduce students to Pandas dataframes and Numpy for structuring and manipulating data. We then analyze the data using visualizations and linear regression. Finally, we explain how to use Python for interacting with SQL data.

    课程大纲

    INTRODUCTION TO THE COURSE

    In this module, you will become familiar with the course, your instructor and your classmates, and our learning environment. This orientation module will also help you obtain the technical skills required to navigate and be successful in this course.

    MODULE 1: FOUNDATIONS

    This module serves as the introduction to the course content and the course Jupyter server, where you will run your analytics scripts. First, you will read about specific examples of how analytics is being employed by Accounting firms. Next, you will learn about the capabilities of the course Jupyter server, and how to create, edit, and run notebooks on the course server. After this, you will learn how to write Markdown formatted documents, which is an easy way to quickly write formatted text, including descriptive text inside a course notebook.

    MODULE 2: INTRODUCTION TO PYTHON

    This module focuses on the basic features in the Python programming language that underlie most data analytics programs (or scripts). First, you will read about why accounting students should learn to write computer programs. In the first lesson, you will also learn the basic concepts of the Python programming language, including how to create variables, basic data types and mathematical operators, and how to document your programs with comments. Next, you will learn about Boolean and logical operators in Python and how they can be used to control the flow of a Python program by using conditional statements. Finally, you will learn about functions and how they can simplify developing and maintaining programs. You will also learn how to create and call functions in Python.

    MODULE 3: INTRODUCTION TO PYTHON PROGRAMMING

    In this module you will learn about working with fundamental data structures in Python: strings, tuples, lists, and dictionaries. You will also learn about how to write loops for performing repetitive tasks.

    MODULE 4: PYTHON PROGRAMMING

    In this module you will learn about creating and using modules, which is a group of functions. You will then learn about two of the most important modules for data analytics: NumPy and Pandas. NumPy performs numerical calculations on large data arrays. Pandas simplifies procedures for working with panel data, also known as dataframes.

    MODULE 5: DATA ANALYSIS WITH PYTHON

    This module focuses on using the Pandas dataframe to do some fundamental dataframe tasks including saving and reading dataframes, pivot table functions, filtering functions, and calculating descriptive statistics.

    MODULE 6: INTRODUCTION TO VISUALIZATION IN PYTHON

    In this module you will learn some basic elements of creating data visualizations in Python. You will then learn how to use the Matplotlib and Seaborn modules to help create some of the most commonly used one- and two-dimensional data visualizations.

    MODULE 7: PRODUCTION DATA ANALYTICS

    In this module you'll learn about the CRISP decision making framework to approach real-world problems. You'll also learn how to use linear regression to find and quantify relationships.

    MODULE 8: INTRODUCTION TO DATABASES IN PYTHON

    This module focuses on relational database management systems (RDBMS) and how to interact with those using Python.

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  • 转自中国统计网本文为转载分享,若侵权请联系后台删除1...Excel是微软办公套装软件一个重要组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众...

    转自中国统计网本文为转载分享,若侵权请联系后台删除1ExcelMicrosoftExcel是微软公司的办公软件Microsoftoffice的组件之一,是由Microsoft为Windows和AppleMacintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel是微软办公套装软件的一个重要的组成部分,它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作,广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。数据透视功能,一个数据透视表演变出10几种报表,只需吹灰之力。一个新手,只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路统计分析,其实包含在数据透视功能之中,但是非常独特,常用的检验方式一键搞定图表功能,这几乎是Excel的独门武工,其他程序望其项背而自杀高级筛选,这是Excel提供的高级查询功能,而操作之简单。非常超值享受自动汇总功能,这个功能其他程序都有,但是Excel简便灵活高级数学计算,却只要一两个函数轻松搞定2SAS软件SAS是全球最大的软件公司之一,是由美国NORTHCAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。主要优点如下:1.功能强大,统计方法齐,全,新SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析,相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程,几乎囊括了所有最新分析方法,其分析技术先进,可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。2.使用简便,操作灵活SAS以一个通用的数据(DATA)步产生数据集,尔后以不同的过程调用完成各种数据分析。其编程语句简洁,短小,通常只需很小的几句语句即可完成一些复杂的运算,得到满意的结果。结果输出以简明的英文给出提示,统计术语规范易懂,具有初步英语和统计基础即可。使用者只要告诉SAS“做什么”,而不必告诉其“怎么做”。同时SAS的设计,使得任何SAS能够“猜”出的东西用户都不必告诉它(即无需设定),并且能自动修正一些小的错误(例如将DATA语句的DATA拼写成DATE,SAS将假设为DATA继续运行,仅在LOG中给出注释说明)。对运行时的错误它尽可能地给出错误原因及改正方法。因而SAS将统计的科学,严谨和准确与便于使用者有机地结合起来,极大地方便了使用者。3.提供联机帮助功能使用过程中按下功能键F1,可随时获得帮助信息,得到简明的操作指导。3R软件R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。主要优点如下:数据存储和处理系统数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大)完整连贯的统计分析工具优秀的统计制图功能简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。该语言的语法表面上类似C,但在语义上是函数设计语言的(functionalprogramminglanguage)的变种并且和Lisp以及APL有很强的兼容性。特别的是,它允许在“语言上计算”(computingonthelanguage)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。R是一个免费的自由软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。4SPSSSPSS是世界上最早的统计分析软件。主要优点如下:1.操作简便界面非常友好,除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外,大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。2.编程方便具有第四代语言的特点,告诉系统要做什么,无需告诉怎样做。只要了解统计分析的原理,无需通晓统计方法的各种算法,即可得到需要的统计分析结果。对于常见的统计方法,SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此,用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。3.功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法,比如数据的探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、方差分析、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。4.数据接口能够读取及输出多种格式的文件。比如由dBASE、FoxBASE、FoxPRO产生的*.dbf文件,文本编辑器软件生成的ASCⅡ数据文件,Excel的*.xls文件等均可转换成可供分析的SPSS数据文件。能够把SPSS的图形转换为7种图形文件。结果可保存为*.txt及html格式的文件。5.模块组合SPSSforWindows软件分为若干功能模块。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。6.针对性强SPSS针对初学者、熟练者及精通者都比较适用。并且很多群体只需要掌握简单的操作分析,大多青睐于SPSS。5PythonPython(英语发音:/ˈpaɪθən/),是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。Python语法简洁而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。主要优点如下:1.简单Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。2.易学Python极其容易上手,因为Python有极其简单的说明文档。3.速度快Python的底层是用C语言写的,很多标准库和第三方库也都是用C写的,运行速度非常快。4.免费、开源Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。5.高层语言用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。6.可移植性由于它的开源本质,Python已经被移植在许多平台上(经过改动使它能够工作在不同平台上)。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、PalmOS、QNX、VMS、Psion、AcomRISCOS、VxWorks、PlayStation、SharpZaurus、WindowsCE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。7.解释性一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个你的计算机使用的语言(二进制代码,即0和1)。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。运行程序的时候,连接/转载器软件把你的程序从硬盘复制到内存中并且运行。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码,可以直接从源代码运行程序。在计算机内部,Python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式,然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。8.面向对象Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。在“面向过程”的语言中,程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中,程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。9.可扩展性如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开,可以部分程序用C或C++编写,然后在Python程序中使用它们。10.可嵌入性可以把Python嵌入C/C++程序,从而向程序用户提供脚本功能。11.丰富的库Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作,包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外,还有许多其他高质量的库,如wxPython、Twisted和Python图像库等等。12.规范的代码Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。Python、Excel、R、SAS、SPSS的优势分析完了,你心中的NO.1是哪个工具呢?转自中国统计网本文为转载分享,若侵权请联系后台删除-------- END ---------

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  • 提及Python的应用方向,人们不免就会想到数据分析,Python也被看作是数据分析的首选语言。Python作为一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点。Python中拥有...

    Python有哪些应用方向?在数据分析上有什么优势?提及Python的应用方向,人们不免就会想到数据分析,Python也被看作是数据分析的首选语言。

    Python作为一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点。Python中拥有丰富而强大的库,而这些正是它在数据分析领域备受重用的关键。

    1、Numpy。Numerical Python的简称,是Python科学计算的基础包,可作为在算法之间传递数据的容器,非常适合进行数据分析;

    2、SciPy。是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合;

    3、SymPy。是python的数学符号计算库,用它可以进行数学表达式的符号推导和演算;

    4、pandas。提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数,是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

    5、matplotlib。是最流行的用于绘制数据图表的Python库,非常适合创建出版物上用的图表,你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览;

    6、TVTK。是python数据三维可视化库,是一套功能十分强大的三维数据可视化库,它提供了Python风格的API,并支持Trait属性和NumPy数组;

    7、Scikit-Learn。是基于python的机器学习库,建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上,操作简单、高效的数据挖掘和数据分析,其文档、实例都比较齐全。

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  • 给大家带来一篇关于Python数据相关电子书资源,介绍了关于Python方面内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小281 MB,黄红梅 张良均编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:...

    给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源,介绍了关于Python方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,格式为PDF,资源大小281 MB,黄红梅 张良均编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.8。

    内容介绍

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    这书选用了以每日任务为导向性的教学方式,依照处理具体每日任务的工作内容线路,逐渐进行详细介绍有关的基础理论知识结构图,计算转化成行得通的解决方法,* 后贯彻落实在每日任务保持阶段。 本书绝大多数章节目录围绕每日任务要求进行,不沉积知识结构图,侧重于解决困难时构思的启迪与计划方案的执行。根据从每日任务要求到保持这一详细工作内容的感受,协助用户真实了解与消化吸收Python数据统计分析与运用。 书中实例所有来源于公司真正新项目,可执行性强,正确引导用户融汇贯通,并出示源码等有关教学资源,协助用户迅速把握互联网大数据有关专业技能。这书以每日任务为导向性,全方位地详细介绍数据统计分析的步骤和Python数据统计分析库的运用,详尽解读运用Python处理公司具体难题的方式 。本书共9章,* 1章详细介绍了数据统计分析的基本要素等有关专业知识;* 2~6章详细介绍了Python数据统计分析的常见库以及运用,包含NumPy数值计算、Matplotlib大数据可视化、pandas数据分析、应用pandas开展数据预处理、应用scikit-learn搭建实体模型,比较全方位地论述了Python数据分析方法;第7~9章融合以前所教的数据统计分析技术性,开展公司综合性实例数据统计分析。除* 1章外,这书各章都包括了培训与课后练习练习题,根据训练和实际操作实践活动,协助用户推进所教的內容。 这书可做为高等院校云计算技术类技术专业的教材内容,还可以做为云计算技术发烧友的自学用书。

    目录

    第1章 Python数据分析概述 1

    任务1.1 认识数据分析 1

    1.1.1 掌握数据分析的概念 2

    1.1.2 掌握数据分析的流程 2

    1.1.3 了解数据分析应用场景 4

    任务1.2 熟悉Python数据分析的工具 5

    1.2.1 了解数据分析常用工具 6

    1.2.2 了解Python数据分析的优势 7

    1.2.3 了解Python数据分析常用类库 7

    任务1.3 安装Python的Anaconda发行版 9

    1.3.1 了解Python的Anaconda发行版 9

    1.3.2 在Windows系统中安装Anaconda 9

    1.3.3 在Linux系统中安装Anaconda 12

    任务1.4 掌握Jupyter Notebook常用功能 14

    1.4.1 掌握Jupyter Notebook的基本功能 14

    1.4.2 掌握Jupyter Notebook的高 级功能 16

    小结 19

    课后习题 19

    第2章 NumPy数值计算基础 21

    任务2.1 掌握NumPy数组对象ndarray 21

    2.1.1 创建数组对象 21

    2.1.2 生成随机数 27

    2.1.3 通过索引访问数组 29

    2.1.4 变换数组的形态 31

    任务2.2 掌握NumPy矩阵与通用函数 34

    2.2.1 创建NumPy矩阵 34

    2.2.2 掌握ufunc函数 37

    任务2.3 利用NumPy进行统计分析 41

    2.3.1 读/写文件 41

    2.3.2 使用函数进行简单的统计分析 44

    2.3.3 任务实现 48

    小结 50

    实训 50

    实训1 创建数组并进行运算 50

    实训2 创建一个国际象棋的棋盘 50

    课后习题 51

    第3章 Matplotlib数据可视化基础 52

    任务3.1 掌握绘图基础语法与常用参数 52

    3.1.1 掌握pyplot基础语法 53

    3.1.2 设置pyplot的动态rc参数 56

    任务3.2 分析特征间的关系 59

    3.2.1 绘制散点图 59

    3.2.2 绘制折线图 62

    3.2.3 任务实现 65

    任务3.3 分析特征内部数据分布与分散状况 68

    3.3.1 绘制直方图 68

    3.3.2 绘制饼图 70

    3.3.3 绘制箱线图 71

    3.3.4 任务实现 73

    小结 77

    实训 78

    实训1 分析1996~2015年人口数据特征间的关系 78

    实训2 分析1996~2015年人口数据各个特征的分布与分散状况 78

    课后习题 79

    第4章 pandas统计分析基础 80

    任务4.1 读/写不同数据源的数据 80

    4.1.1 读/写数据库数据 80

    4.1.2 读/写文本文件 83

    4.1.3 读/写Excel文件 87

    4.1.4 任务实现 88

    任务4.2 掌握DataFrame的常用操作 89

    4.2.1 查看DataFrame的常用属性 89

    4.2.2 查改增删DataFrame数据 91

    4.2.3 描述分析DataFrame数据 101

    4.2.4 任务实现 104

    任务4.3 转换与处理时间序列数据 107

    4.3.1 转换字符串时间为标准时间 107

    4.3.2 提取时间序列数据信息 109

    4.3.3 加减时间数据 110

    4.3.4 任务实现 111

    任务4.4 使用分组聚合进行组内计算 113

    4.4.1 使用groupby方法拆分数据 114

    4.4.2 使用agg方法聚合数据 116

    4.4.3 使用apply方法聚合数据 119

    4.4.4 使用transform方法聚合数据 121

    4.4.5 任务实现 121

    任务4.5 创建透视表与交叉表 123

    4.5.1 使用pivot_table函数创建透视表 123

    4.5.2 使用crosstab函数创建交叉表 127

    4.5.3 任务实现 128

    小结 130

    实训 130

    实训1 读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息 130

    实训2 提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息 130

    实训3 使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表 131

    实训4 对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换 131

    课后习题 131

    第5章 使用pandas进行数据预处理 133

    任务5.1 合并数据 133

    5.1.1 堆叠合并数据 133

    5.1.2 主键合并数据 136

    5.1.3 重叠合并数据 139

    5.1.4 任务实现 140

    任务5.2 清洗数据 141

    5.2.1 检测与处理重复值 141

    5.2.2 检测与处理缺失值 146

    5.2.3 检测与处理异常值 149

    5.2.4 任务实现 152

    任务5.3 标准化数据 154

    5.3.1 离差标准化数据 154

    5.3.2 标准差标准化数据 155

    5.3.3 小数定标标准化数据 156

    5.3.4 任务实现 157

    任务5.4 转换数据 158

    5.4.1 哑变量处理类别型数据 158

    5.4.2 离散化连续型数据 160

    5.4.3 任务实现 162

    小结 163

    实训 164

    实训1 插补用户用电量数据缺失值 164

    实训2 合并线损、用电量趋势与线路告警数据 164

    实训3 标准化建模专家样本数据 164

    课后习题 165

    第6章 使用scikit-learn构建模型 167

    任务6.1 使用sklearn转换器处理数据 167

    6.1.1 加载datasets模块中的数据集 167

    6.1.2 将数据集划分为训练集和测试集 170

    6.1.3 使用sklearn转换器进行数据预处理与降维 172

    6.1.4 任务实现 174

    任务6.2 构建并评价聚类模型 176

    6.2.1 使用sklearn估计器构建聚类模型 176

    6.2.2 评价聚类模型 179

    6.2.3 任务实现 182

    任务6.3 构建并评价分类模型 183

    6.3.1 使用sklearn估计器构建分类模型 183

    6.3.2 评价分类模型 186

    6.3.3 任务实现 188

    任务6.4 构建并评价回归模型 190

    6.4.1 使用sklearn估计器构建线性回归模型 190

    6.4.2 评价回归模型 193

    6.4.3 任务实现 194

    小结 196

    实训 196

    实训1 使用sklearn处理wine和wine_quality数据集 196

    实训2 构建基于wine数据集的K-Means聚类模型 196

    实训3 构建基于wine数据集的SVM分类模型 197

    实训4 构建基于wine_quality数据集的回归模型 197

    课后习题 198

    第7章 航空公司客户价值分析 199

    任务7.1 了解航空公司现状与客户价值分析 199

    7.1.1 了解航空公司现状 200

    7.1.2 认识客户价值分析 201

    7.1.3 熟悉航空客户价值分析的步骤与流程 201

    任务7.2 预处理航空客户数据 202

    7.2.1 处理数据缺失值与异常值 202

    7.2.2 构建航空客户价值分析关键特征 202

    7.2.3 标准化LRFMC模型的5个特征 206

    7.2.4 任务实现 207

    任务7.3 使用K-Means算法进行客户分群 209

    7.3.1 了解K-Means聚类算法 209

    7.3.2 分析聚类结果 210

    7.3.3 模型应用 213

    7.3.4 任务实现 214

    小结 215

    实训 215

    实训1 处理信用卡数据异常值 215

    实训2 构造信用卡客户风险评价关键特征 217

    实训3 构建K-Means聚类模型 218

    课后习题 218

    第8章 财政收入预测分析 220

    任务8.1 了解财政收入预测的背景与方法 220

    8.1.1 分析财政收入预测背景 220

    8.1.2 了解财政收入预测的方法 222

    8.1.3 熟悉财政收入预测的步骤与流程 223

    任务8.2 分析财政收入数据特征的相关性 223

    8.2.1 了解相关性分析 223

    8.2.2 分析计算结果 224

    8.2.3 任务实现 225

    任务8.3 使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征 225

    8.3.1 了解Lasso回归方法 226

    8.3.2 分析Lasso回归结果 227

    8.3.3 任务实现 227

    任务8.4 使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型 228

    8.4.1 了解灰色预测算法 228

    8.4.2 了解SVR算法 229

    8.4.3 分析预测结果 232

    8.4.4 任务实现 234

    小结 236

    实训 236

    实训1 求取企业所得税各特征间的相关系数 236

    实训2 选取企业所得税预测关键特征 237

    实训3 构建企业所得税预测模型 237

    课后习题 237

    第9章 家用热水器用户行为分析与事件识别 239

    任务9.1 了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤 239

    9.1.1 分析家用热水器行业现状 240

    9.1.2 了解热水器采集数据基本情况 240

    9.1.3 熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程 241

    任务9.2 预处理热水器用户用水数据 242

    9.2.1 删除冗余特征 242

    9.2.2 划分用水事件 243

    9.2.3 确定单次用水事件时长阈值 244

    9.2.4 任务实现 246

    任务9.3 构建用水行为特征并筛选用水事件 247

    9.3.1 构建用水时长与频率特征 248

    9.3.2 构建用水量与波动特征 249

    9.3.3 筛选候选洗浴事件 250

    9.3.4 任务实现 251

    任务9.4 构建行为事件分析的BP神经网络模型 255

    9.4.1 了解BP神经网络算法原理 255

    9.4.2 构建模型 259

    9.4.3 评估模型 260

    9.4.4 任务实现 260

    小结 263

    实训 263

    实训1 清洗运营商客户数据 263

    实训2 筛选客户运营商数据 264

    实训3 构建神经网络预测模型 265

    课后习题 265

    附录A 267

    附录B 270

    参考文献 295

    学习笔记

    python数据分析用什么编译器

    Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本,支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等 。 定义 (推荐学习:Python视频教程) 用户可以通过电子邮件,Dropbox,GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer,将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中,代码可以实时的生成图像,视频,LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件: Jupyter Notebook 和 ……

    Python实现的微信好友数据分析功能示例

    本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中,主要用到的python包为 itchat , pandas , pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk,用来获取个人好友关系。获取的代码 如下: import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

    python微信好友数据分析详解

    基于微信开放的个人号接口python库itchat,实现对微信好友的获取,并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果: 直接上代码,建三个空文本文件stopwords.txt,newdit.txt、unionWords.txt,下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码,就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiebaimport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

    Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

    本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考,具体如下: 前面讲述了关于双色球的各种算法,这里将进行下期双色球号码的预测,想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法,这个场景使用这个算法,预测效果一般,各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作,为了让代码看的更优雅,定义了函数,去调用,顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

    以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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python在数据分析的应用

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