精华内容
下载资源
问答
  • python数据分析

    万次阅读 多人点赞 2018-07-22 19:43:44
    python绘图、python数据分析、python库、股票分析

    所有资料汇总学习:点这里

    利用python进行数据分析

    数据在这里下载

    github连接

    记得点个star!!!

    里面还放着一些陈年老代码,都是机器学习和数据分析相关的。(没怎么整理,都在里面,看到隐私别慌~)

    Numpy

    Numpy简单使用(入门)

    Pandas入门

    Pandas入门系列(一)-- Series
    Pandas入门系列(二)-- DataFrame
    Pandas入门系列(三)-- 深入理解Series和DataFrame
    Pandas入门系列(四) – Pandas io操作
    Pandas入门系列(五) – Indexing和Selecting
    Pandas入门系列(六) – reindex
    Pandas入门系列(七) – NaN
    Pandas入门系列(八) – 多级index
    Pandas入门系列(九) – Map和replace

    pandas进阶

    Pandas玩转数据(一) – 简单计算
    Pandas玩转数据(二) – Series和DataFrame排序
    Pandas玩转数据(三) – DataFrame重命名
    Pandas玩转数据(四) – DataFrame的merge
    Pandas玩转数据(五) – Concatenate和Combine
    Pandas玩转数据(六) – 通过apply对数据进行处理
    Pandas玩转数据(七) – Series和DataFrame去重
    Pandas玩转数据(八) – 时间序列简单操作
    Pandas玩转数据(九) – 时间序列的采样和画图
    Pandas玩转数据(十) – 数据分箱技术Binning
    Pandas玩转数据(十一) – 数据分组技术Groupby
    Pandas玩转数据(十二) – 数据聚合技术Aggregation
    Pandas玩转数据(十三) – 透视表
    Pandas玩转数据(十四) – 分组和透视功能实战

    Matplotlib入门

    Matplotlib简单画图(一) – plot
    Matplotlib简单画图(二) – subplot
    Matplotlib简单画图(三) – pandas绘图之Series
    Matplotlib简单画图(四) – pandas绘图之DataFrame
    Matplotlib简单画图(五) – 直方图和密度图

    Matplotlib扩展之Seaborn

    Seaborn简单画图(一) – 散点图
    Seaborn简单画图(二) – 直方图和密度图
    Seaborn简单画图(三) – 柱状图和热力图
    Seaborn简单画图(四) – 设置图形显示效果
    Seaborn简单画图(五) – Seaborn调色功能

    获取数据的一个库Tushare

    Tushare获取数据

    简单实战

    股票市场分析实战

    展开全文
  • Python数据分析实战-Pandas

    千人学习 2019-12-02 10:54:20
           Pandas包是基于Python平台的数据管理利器,已经成为了Python进行... 这门课程目标是,高效快速的让大家在最短的时间内掌握好pandas这个在python数据分析中不可缺少的数据分析框架。 
  • 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:...

    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

    1-1Z91H14342214.jpg

    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。

    展开 +

    收起 -

    展开全文
  • 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()
    

    在这里插入图片描述
    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()
    

    在这里插入图片描述
    喜欢的小伙伴可以尝试一下哦

    这是小编公众号,请动动您可爱的小手手,关注一下💓😘
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 数据分析与可视化(一)1.1 数据分析1.1.1数据、信息与数据分析 1.1 数据分析 1.1.1数据、信息与数据分析 数据: 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的...

    1.1 数据分析

    1.1.1 数据、信息与数据分析

    数据: 数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号,是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。是信息的表现形式和载体,可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。

    信息:信息是数据的内涵,信息是加载于数据之上,对数据作具有含义的解释。(用来消除不确定性)

    数据和信息是不可分离的,信息依赖数据来表达,数据则生动具体表达出信息。

    • 数据是符号,是物理性的,信息是对数据进行加工处理之后得到并对决策产生影响的数据,是逻辑性观念性的;
    • 数据是信息的表现形式,信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体,信息是数据的内涵,是形与质的关系
    • 数据本身没有意义,数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

    数据分析:数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析有狭义和广义之分。狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法对搜集来的数据进行处理与分析提取有价值的信息,发挥数据的作用,并得到一个统计量结果的过程。广义的数据分析是指针对搜集来的数据运用基础探索、统计分析、深层挖掘等方法,发现数据中有用的信息和未知的规律与模式,进而为下一步的业务决策提供理论与实践依据。广义的数据分析就包含了数据挖掘。
    广义数据分析的主要内容

    1.1.2数据分析与数据挖掘的区别

    数据挖掘:数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的实际应用数据中,通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术,挖掘潜在价值的过程。

    差异角度数据分析数据挖掘
    定义描述和探索性分析,评估现状和修正不足技术技术性的“采矿”过程,发现未知的模式和规律
    侧重点实际的业务知识实际的业务知识
    技能统计学、数据库、Excel、可视化等过硬的数学功底和编程技术
    结果需结合业务知识解读统计结果模型或规则

    数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据,应用数学、统计和计算机等技术抽取出数据中的有用信息,进而为决策提供依据和指导方向。

    1.1.3数据分析的流程

    • 需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一,决定了后续的分析的方向、方法。
    • 数据获取:数据是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取,收集数据。
    • 数据预处理:数据预处理是指对数据进行数据合并,数据清洗,数据变换和数据标准化,数据变换后使得整体数据变得干净整齐,可以直接用于分析建模这一过程的总称。
    • 分析与建模:分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。
    • 模型评价与优化:模型评价是指对已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。
    • 部署:部署是指通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

    1.2 数据可视化

    数据可视化:数据可视化是关于数据视觉表现形式(即一种以某种概要形式抽提出来的信息,包括相应信息单位的各种属性和变量)的科学技术研究。它主要是借助图形化手段,清晰有效地传达与沟通信息(即数据的可视化展示),有助于确定需要进一步调查的异常值、差距、趋势和有趣的数据点。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间,是一个化繁为简的过程。(表达观点、发现联系)

    数据分析是一个探索性的过程,通常从特定的问题开始,而数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时,数据分析先于可视化输出,而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。
    数据、图形与可视化之间的关系
    数据:聚焦于解决数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘
    图形:聚焦于解决对光学图象进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示
    可视化:聚焦于解决将数据转换成图形,并进行交互处理

    1.3 数据分析与可视化常用工具

    1. Microsoft Excel
    Excel是大家熟悉的电子表格软件,已被广泛使用了很多年,如今甚至有很多的数据只能以Excel表格的形式获取到,但是它的局限在于它一次性所能处理的数据量,而且除非通晓VBA这个Excel内置的编程语言,否则针对不同数据集来绘制一张图表将是一件极其繁琐的事。
    2. R语言
    R语言是集统计分析与图形显示于一体的用于分析、绘图的语言和操作环境的软件,是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
    3. Python语言
    Python是一种动态的、面向对象的、解释型脚本语言,起初被用于编写自动化脚本,后随着版本迭代及功能升级,目前也可以用于单独开发,是一门跨平台的脚本语言(Python规定了一个Python语法规则,实现了Python语法的解释程序就成为了Python的解释器。)Python代码具有简洁性、易读性和易维护性等优点。
    4. JavaScript
    JavaScript(缩写为JS)是一种高级的、多范式、解释型的编程语言,是一门基于原型、函数先行的语言,它支持面向对象编程、命令式编程以及函数式编程。它提供语法来操控文本、数组、日期以及正则表达式,不支持I/O(比如网络、存储和图形等),但可以由它的宿主环境提供支持,是一种基于对象和事件驱动并具有相对安全性的客户端脚本语言。
    5. PHP
    PHP(“超文本预处理器”)是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点,利于学习,使用广泛,主要适用于Web开发领域,但它其中丰富的图形库意味着它可以应用于数据的可视化。

    1.4 Python数据分析与可视化常用类库

    1. Numpy
    Numpy软件包是Python生态系统中数据分析,机器学习和科学计算的主力军。 它极大地简化了向量和矩阵的操作处理方式,它提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。

    2. SciPy
    SciPy库依赖于NumPy,它提供了便捷且快速的N维数组操作。 SciPy库的构建与NumPy数组一起工作,并提供了许多用户友好和高效的数字实践,可便捷地解决科学计算中的一些标准问题。
    3. Pandas
    pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。它纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具,提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。

    4. Matplotlib
    Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。它可与Numpy一起使用,提供一种有效的MATLAB开源替代方案;它也可以和图形工具包一起使用,让用户很轻松地将数据图形化;同时它还提供多样的输出格式。

    5. Seaborn
    Seaborn是基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表。

    6. Scikit-learn
    基于SciPy,开发者们针对不同的应用领域发展出的众多的分支版本被统一称为Scikits,即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中,最有名,也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn是Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的一款开源框架。作为专门面向机器学习的Python开源框架,内部实现了各种各样成熟的算法,容易安装和使用,样例丰富,而且教程和文档也非常详细,但它不支持深度学习和强化学习,也不支持图模型和序列预测,不支持Python之外的语言,不支持PyPy,也不支持GPU加速。Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理

    本文部分内容来自清华大学出版社《Python数据分析与可视化》作者:魏伟一 李晓红
    很棒的书哦,感兴趣的同学可以购买本书来学习哟~

    展开全文
  • Python数据分析三剑客-主流数据分析库精讲
  • Python数据分析之思维导图汇总

    万次阅读 多人点赞 2019-06-28 14:54:16
    关于Python数据分析,其实网上能够找到的学习资源很多,主要分为两类:一类是提供各种资源的推荐,比如书单、教程、以及学习的先后顺序;另一类是提供具体的学习内容,知识点或实际案例。 但很多繁琐而又杂乱的内容...
  • 本课程是《数据分析技术应用》系列进阶课程的初级入门课程,学员研修完毕后能够进行较为复杂的描述性统计分析、推断性统计分析、数据可视化分析、预测分析等常用数据分析处理,满足商务运营和科学研究所需的常规数据...
  • python数据分析框架

    千次阅读 2020-01-05 10:58:23
    本文主要对python中经典数据分析框架进行了总结分析与比较,并以此为参考选择更加合适的框架来进行数据分析 1、NumPy是python语言的一个扩充程序库,集成了基本的线性代数函数、高级的随机数功能以及傅里叶变换,在...
  • 对于许多初学者来讲,想要入门Python数据分析常常不知道从何下手。本文将为大家推荐一些适合零基础学习者阅读的Python数据分析入门书籍,感兴趣的话就接着看下去吧! 1、《笨方法学Python》 推荐理由:本书用诙谐...
  • 【实例简介】【实例截图】【核心代码】└─37304-Python数据分析与应用-习题答案├─第1章│ HelloWorld.html│ 第1章选择题答案.txt│├─第2章│ │ 第2章选择题答案.txt│ ││ └─code│ 第2章操作题.py│├─...
  • Python数据分析:股票数据分析案例

    万次阅读 多人点赞 2019-05-01 15:54:26
    Python数据分析:股票数据分析案例 步骤: 准备数据 可视化数据、审查数据 处理数据 根据ACF、PACF定阶 拟合ARIMA模型 预测 import pandas as pd import pandas_datareader import datetime import matplotlib....
  • 建议收藏!最有效率的python数据分析入门书单

    千次阅读 多人点赞 2019-06-02 17:03:31
    常有人问起来,我是怎么转行到数据分析行业的,又是怎么从零编程入坑python的,面对市面上那么多《xx天入门》的书籍,该如何挑选?今天小文将捋一捋我的学(ru)习(keng)路径以及方法。 书中自有黄金屋,书中自有...
  • Python数据分析案例-药店销售数据分析

    万次阅读 多人点赞 2020-05-20 11:14:02
    最近学习了Python数据分析的一些基础知识,就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。 数据分析的目的: 本篇文章中,假设以朝阳医院2018年销售数据为例,目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况,通过对朝阳区...
  • 随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆,Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢?简单来说,可以做到的内容有很多,比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、...
  • 推荐一本Python数据分析必备工具书

    千次阅读 2019-06-26 15:43:27
    点击上方“杰哥的IT之旅”,选择“置顶公众号”干货、福利第一时间送达!随着商业竞争形势的日益严峻,企业需要不断寻找提高利润率、降低成本、提高产出价值的有效方法,而数据化运...
  • Python数据分析师特训营84节

    千次阅读 2021-08-15 15:32:08
    “2020年Python数据分析师特训营全套84节视频完结版(就业向/零基础友好)” 趁着热乎劲儿,想记录一下课程讲到的关于python的基础知识,还有numpy、pandas、matplotlib(数据分析三大利器)工具库的常用函数的使用。...
  • Python数据分析:数据可视化案例

    万次阅读 多人点赞 2019-04-29 21:35:42
    Python数据分析:数据可视化案例 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import style style.use('ggplot') # 设置图片显示的主题样式 # 解决matplotlib显示中文问题 plt.rcParams...
  • 此次大作业做的是关于2019中国电影票房排行榜前十名的数据进行的分析一、参考网站:http://www.huixinlan.com/m/view.php?aid=198589二、源代码:import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport matplotlib....
  • python数据分析基础

    千人学习 2021-01-17 10:20:14
    8个常用python工具库 + 10小时以上视频课程 + 50个工作常用技能 + 4个爬虫案例 + 10个行业数据分析案例, 介绍python数据分析、爬虫基础技巧, 助你提升职场竞争力, 转行、应聘简历加分。 课程介绍python数据读取、...
  • Python数据分析工具,主要有哪些?

    千次阅读 2019-04-02 16:46:24
    python数据分析工具一:IPython IPython是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行shell,最开始是用python开发的,提供增强的内省,富媒体,扩展的shell语法,tab补全,丰富的历史等功能。IPython提供了如下...
  • python数据分析面试题

    万次阅读 多人点赞 2019-04-02 22:11:14
    数据分析 编程题 1.一家超市的顾客数据, 将数据可视化并分析销售额和年龄、收入的关系 并给出营销建议 年龄 收入 销售额 34 350 123 40 450 114 37 169 135 30 189 139 44 183 117 36 80 121 32 166 133 26 120 140...
  • Python数据分析基础: 异常值检测和处理

    千次阅读 多人点赞 2020-10-31 22:05:31
    Python数据分析基础】: 数据缺失值处理 本篇继续分享数据清洗中的另一个常见问题:异常值检测和处理。 1 什么是异常值? 在机器学习中,异常检测和处理是一个比较小的分支,或者说,是机器学习的一个副产物,因为...
  • python数据分析三剑客

    千次阅读 2019-08-07 14:26:16
    数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律 数据分析三剑客:Numpy、Pandas、Matplotlib Numpy(Numerical Python)是python语言中的一个扩展程序库,支持大量的...
  • 20个python数据分析实战项目(附源码)

    万次阅读 多人点赞 2020-11-05 20:03:22
    2.python数据分析——pyecharts柱状图全解(小白必看) https://mp.weixin.qq.com/s/fvenxqQBIh-UaYVTJVADrw 3.太震撼了,我用python画出全北京的公交线路动图 https://mp.weixin.qq.com/s/TbxeM7LnBGdyCfjn96EI5A ...
  • 课程概述教会学员快速学会python数据分析,覆盖python基础,pandas,seaborn,matplotlib,SQL,sqlite,lambda等知识。课程是数据科学家居家必备的军火库。课程定期更新,大部分视频分辨率支持2K超清,学员可以看清...
  • 第四章 Python数据分析实战 习题(数据见附件sizhang.xlsx) 班主任现有一班级的两张表,如下。 表一:成绩表 学 号 C# 线 代 Python 16010203 78 88 96 表二:信息表 姓 名 学 号 手机号码 张三 16010203 ...
  • 【绝对干货】Python数据分析师学习的亲身经历

    万次阅读 多人点赞 2019-05-09 18:12:25
    今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』,我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python,如果有必要,又该如何学习才能做...
  • Python数据分析与挖掘

    万人学习 2018-01-08 11:17:45
    二、基础篇: 围绕Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘......这些核心技能模块展开,帮助你快速而全面的掌握和了解成为一个数据分析师的所有必修功法。   三、数据采集篇: 通过...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 614,509
精华内容 245,803
关键字:

python数据分析

python 订阅