数据分析

都说数据可视化软件做数据分析不仅快，还能从各种意想不到的角度分析挖掘数据，并且能将复杂的数据更直观、清晰地展现出来。那，如果用数据可视化软件做需求调研分析，靠谱吗？数据可视化报表效果怎样，在做需求调研分析的BI报表时，需要做些什么准备吗？ 数据可视化软件确实是一种可将复杂数据分析挖掘地更深，数据展现地更直观，更便于人们一眼掌握数据的大体走向、占比等情况的数据分析软件。没错，数据可视化软件不仅是一个可视化软件，更是只能数据分析软件，能够在短时间内完成海量数据的分析挖掘任务。 用数据可视化软件做需求调研分析，数据分析挖掘更轻松、更直观易懂 用数据可视化软件做分析报表的效果是怎样的？我们可以看两张用奥威BI数据可视化软件（OurwayBI）制作的数据可视化报表： 直观易懂的效果不必说，相信大家看到以上两张数据可视化分析报表时都能一眼看到关键数据、数据趋势走向等情况，这也是数据可视化软件中数据呈现的典型特点： 直观易懂，让人一眼掌握数据情况。 但是除了直观易懂，数据可视化软件更有一个一般分析报表无法追赶的优势： 分析随需而动。 可以简单理解成在浏览状态下，用户可根据自己的分析思维变化去任意改变分析角度、内容。如自定义字段与维度组合，如自行钻取相关分析报表或明细，又如通过联动使得几个不同主题的分析图表同时从多方面分析某组数据等。 在OurwayBI数据可视化软件上， 一张报表无需从零开始制作

都说数据可视化软件做数据分析不仅快，还能从各种意想不到的角度分析挖掘数据，并且能将复杂的数据更直观、清晰地展现出来。那，如果用数据可视化软件做需求调研分析，靠谱吗？数据可视化报表效果怎样，在做需求调研分析的BI报表时，需要做些什么准备吗？ 数据可视化软件确实是一种可将复杂数据分析挖掘地更深，数据展现地更直观，更便于人们一眼掌握数据的大体走向、占比等情况的数据分析软件。没错，数据可视化软件不仅是一个可视化软件，更是只能数据分析软件，能够在短时间内完成海量数据的分析挖掘任务。 用数据可视化软件做需求调研分析，数据分析挖掘更轻松、更直观易懂 用数据可视化软件做分析报表的效果是怎样的？我们可以看两张用奥威BI数据可视化软件（OurwayBI）制作的数据可视化报表： 直观易懂的效果不必说，相信大家看到以上两张数据可视化分析报表时都能一眼看到关键数据、数据趋势走向等情况，这也是数据可视化软件中数据呈现的典型特点： 直观易懂，让人一眼掌握数据情况。 但是除了直观易懂，数据可视化软件更有一个一般分析报表无法追赶的优势： 分析随需而动。 可以简单理解成在浏览状态下，用户可根据自己的分析思维变化去任意改变分析角度、内容。如自定义字段与维度组合，如自行钻取相关分析报表或明细，又如通过联动使得几个不同主题的分析图表同时从多方面分析某组数据等。 在OurwayBI数据可视化软件上， 一张报表无需从零开始制作

最近笔者在学习数据分析时看到一篇关于数据分析思维的总结，在此记录一下关于指数方法的总结 指数法还可分为线性加权与Log方式，通过这两种方式我们可以将一组差异巨大的数组划分在一个很小的范围，且具有较好的参考价值。 例如：当拿到一组关于全国美食的数据，其中包括省份，城市，店铺类型，店铺名称，评价数量，客单价，口味评分，环境评分，服务质量评分这几个维度。 如下图我将其中的一部分数据拿出来用做后续的数据分析 现在要分析店铺的热度，这时候我可能要从评价数量这个维度确定。因为评价数量多才能证明这个店铺客流量大。 但是从中可以发现评价数量差异巨大，最多的又几千，最少的有几十个甚至几个，这就在一定程度上没有办法确定热度的范围。 我们可能需要通过Log方式将参数进行收敛 以上是将评价数量通过以10为底log求出的收敛值，可以和评价数量对比出具有更可观的参照性。 其中热度值也在预期内，评价数量越少的店铺，热度越低，评价数量越多的店铺数热度越高。 现在需要将口味、环境和服务综合起来生成一个综合指标来查看店铺的情况，这时候需要用到线性加权的方法。 方式是将三者加起来然后除以三。在这里我觉得口味和服务更重要一些，我可以在口味的参数中乘以一定权重。 上图中综合评分我将口味乘以1.6的权重加上环境再加上服务乘以1.4的权重得到的最终值。 得到的综合评分和预期的效果相似

一、认识数据分析的各个库 1、numpy 提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库。 2、pandas 强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具。 3、matplotlib 基于Numpy的一套Python包，强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。 4、Scikit-Learn（Sklearn） 常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 5、SciPy 一个高级的科学计算库，常见的是插值运算、优化算法、图像处理和数学统计等。 6、Keras 是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基 Tensorflow 、 Theano 以及 CNTK 后端。 TensorFlow和theano以及Keras都是深度学习框架，TensorFlow和theano比较灵活，也比较难学，它们其实就是一个微分器 Keras其实就是TensorFlow和Keras的接口

数据分析入门 标准库：I/O编程 #用with函数 打开数据文本文件 r代表只读 w代表写入 with open("E:\\test.txt"，'r') as f: #读取全部数据行 data = f.read() #数据每次只读取一行 data = f.readline() #写入数据 字符串"Hello World" data = f.write("Hello World") f.close() pandas数据读取 #数据读取 #导入pandas包 import pandas as pd #读取pokemon.csv文件 数据文件最好保存为通用的csv格式 df = pd.read_csv("E:\\pokemon.csv") 如果导入的CSV文件没有列名，应该如何增加命名列名columns呢？ #?pd.read_csv()查看帮助文档 ?pd.read_csv() #如果导入的CSV文件缺少列名header() 可参数命名列名 pd.readcsv(file,params......) df1 = pd.read_csv("E:\\NBA.csv",header = None, names=["seq1","player","height","weight","college","born_city"，"born_state"])pd.read_csv("E:\

书单 | 数据分析入门书籍 《深入浅出数据分析》 这本书真的很简单，能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你毫无数据分析经验，一两天也足够读完整本书了。这本书的实操性并不强，所以也不建议你去跟着实践，了解作者传达出来的数据分析基本思想和原则就OK了，这对你建立宏观的视野，和接下来的学习很有帮助。 另外，书中提到的一些案例，比如提升化妆品销量、分析星巴克销量、生产线最优解、网站ABtest、竞品分析、薪资预测等等，看起来很简单，但其实都是工作最常见的一些分析场景。这对数据思维的养成，非常有帮助。 个人觉得书中最有用的一些点：统计学概念在数据分析中的作用：比如方差、标准差、相关系数、均方根误差等； 集中数据分析的基本方法：假设检验、回归分析、误差分析等； 统计图形分析：散点图、直方图等来探索数据中隐藏的规律； 数据库以及数据整理。这本书很让你掌握数据分析技术，过一遍即可。 未完待续。。。 来源： CSDN 作者： 挣扎的毛豆 链接： https://blog.csdn.net/sinat_33269985/article/details/86749471

针对想要自学数据分析的小伙伴们，今天给大家分享一位数据分析小白的自学之路。 一．数据分析师的方向 先选择正确的方向，再朝着这个方向努力是学习一个新领域的正确姿势，因此开始正式学习前，首先要查阅大量资料，了解数据分析分为哪些方向，并明确自己的方向。 1.数据分析的方向分类 数据分析可分为两类：一种偏向产品和运营，更加注重业务，主要工作包括日常业务的异常监控、客户和市场研究、参与产品开发、建立数据模型提升运营效率等；另一种则更注重数据挖掘技术，门槛较高，需要扎实的算法能力和代码能力。 2.数据分析的行业分类： 1）互联网行业是数据分析应用最广的行业，是数据分析师理想的成长平台。 2）其次是咨询公司。相对来说，数据分析师在咨询公司成长的速度更快，专业也会更全面。 3）金融行业，比如银行和证券等行业，该行业对数据分析的依赖需求，越来越大。 4）电信行业，（移动、联通和电信），它们拥有海量的数据，在严峻的竞争下，也越来越重视数据分析，但进入这些公司的门槛比较高。 3.确定自己的方向 由上可知数据分析大致分为两类：偏重业务和偏技术路线的，明显偏技术路线是很难速成的，基于以上确定了自己的最理想职位：互联网公司的偏向业务的数据分析。 二．如何学习？ 1.统计学学习。统计学是数据分析的基础，推荐书籍：《从零进阶！数据分析的统计基础》。 2. EXEL书籍：《谁说菜鸟不会数据分析》，这本书内容比较详细

本文由 网易云 发布 作者：吴彬彬（本篇文章仅限知乎内部分享，如需转载，请取得作者同意授权。） 我们在生活中，会经常听说两种推理模式，一种是归纳 一种是演绎，这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累，在此基础上快速定位业务问题，提升分析效率，但是对于刚入门的数据分析师，在项目经验不足的前提下，如何快速完成项目的分析报告？ 这里引进一种外展推理的思维模式，方便入门分析师的完成日常的工作。 那什么是外展推理模式呢？ 在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分：规则，情况以及结果。 规则: 通常是对这个世界的看法； 情况：就是这个世界存在的已知事实； 结果：将规则用于情况，预期要发生的事儿。 这三个任何一个实体都可以作为推理的起点，然而起点不同意味着，推理的方法也有所差异。 以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。 举个例子，如果平时不努力，考试成绩将不及格(规则)；现实中a平时不努力(情况)；所以a考试不及格(结果)。 以情况为起点的推理方法就是归纳推理。 a平时不努力(情况)；a考试不及格(结果)；所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。 以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。 a考试不及格(结果)，考试不及格通常是由于平时不努力(规则)，检查是否平时不努力(情况)。 从日常工作中，我们可以发现

#基于Python的数据分析 #1：为什么要进行数据分析 #简答：人工智能、大数据等数据的采集需要数据----数据通过Python分析 # 而来------进行数据的清洗操作-----建立数据模型Model------生成一个目标数据 #-----通过目标数据----预测未来----得到结果 #：2 企业数据存在的形成 #（1）：存在于 “文件 ” 例如：excel word csv txt… # (2):数据库 例如：mysql Oracle DB2 SQLserver… #：3:数据解析 之 read_table read_excel (1):在数据分析里面分析读取文本数据用 ： from pandas import read_table read_table —也可以快速的读取大数据、海量数据、 人工智能的数据集 from pandas import read_excel read_excel----是指定读取excel类型的数据。 传统的大数据开发就是在excel里面进行数据分析，所excel 方法可以处理大数据库~ （2）：在以上2个方法里面。可以通过names属性给列起名称，方便数据的读取！ 通过sep分隔数据！ (3):导入csv文件类型 i:处理数据的编码格式的方法 通过EditsPlus 或者 UE开发工具可以进行编码的切换！—开发天天使用。 思考

“数据分析应该看什么书？”、“刚接触数据分析要从哪里学起？” 大讲台老师经常会遇到学员的问上面这类的问题，所以专门为数据分析初学者整理了本文，适合对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。希望能对刚接触数据分析的同学们带来帮助！ HeadFirst类的书籍，一向浅显易懂形象生动，可以对分析概念有个全面的认知。——Simon 深入浅出数据分析：把这本书放在第一顺序，是因为它真的很简单，但是能够让你对数据分析的一些基本概念有大致的了解。即便是你毫无数据分析经验，一两天也足够读完整本书了。这本书的实操性并不强，所以也不建议你去跟着实践，了解作者传达出来的数据分析基本思想和原则就OK了，这对你建立宏观的视野，和接下来的学习很有帮助。 另外，书中提到的一些案例，比如提升化妆品销量、分析星巴克销量、生产线最优解、网站ABtest、竞品分析、薪资预测等等，看起来很简单，但其实都是工作最常见的一些分析场景。这对数据思维的养成，非常有帮助。 大讲台老师觉得书中最有用的一些点： 统计学概念在数据分析中的作用：比如方差、标准差、相关系数、均方根误差等； 集中数据分析的基本方法：假设检验、回归分析、误差分析等； 统计图形分析：散点图、直方图等来探索数据中隐藏的规律； 数据库以及数据整理。 这本书很让你掌握数据分析技术，过一遍即可。 谁说菜鸟不会数据分析：不仅讲解了一些常见的分析技巧