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

大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。 什么是数据分析？ 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，未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。 数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括手机、加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。 数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。 传统数据分析与大数据分析的三方面异同： 第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。 数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。 第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。 “传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。 第三，与机器学习模型的关系上，两者有着本质差别。

大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。 什么是数据分析？ 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，未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。 数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括手机、加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。 数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。 传统数据分析与大数据分析的三方面异同： 第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。 数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。 第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。 “传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。 第三，与机器学习模型的关系上，两者有着本质差别。

Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化 安装方式： pip install matplotlib 引用方法：import matplotlib.pyplot as plt 一、plot函数（绘制折线图） 线型linestyle(-,-.,--,..) 点型marker(v,^,s,*,H,+,X,D,O,...) 颜色color(b,g,r,y,k,w,...) # 解决乱码问题（中文不显示） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] x = [1,2,3] y = [2,4,9] plt.figure(figsize=(20,6)) #设置画布的大小 plt.title('标题', fontsize=20, color='red') #设置标题 plt.xlabel('x轴', fontsize=15) #设置x轴名称 plt.ylabel('y轴', fontsize=15) #设置y轴名称 # plt.plot? # plt.plot(x,y, color='green', marker='v', linestyle='--')

简介 Matplotlib是一个强大的Python绘图和数据可视化的工具包。数据可视化也是我们数据分析的最重要的工作之一，可以帮助我们完成很多操作，例如：找出异常值、必要的一些数据转换等。完成数据分析的最终结果也许就是做一个可交互的数据可视化。 安装 >: pip install matplotlib 引用方法 import matplotlib.pyplot as plt windows下汉字显式 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 不打印警告信息 使用 通用属性: 方法 描述 plt.title() 设置图像标题 plt.xlabel() 设置x轴名称 plt.ylabel() 设置y轴名称 plt.xlim() 设置x轴范围 plt.ylim() 设置y轴范围 plt.xticks() 设置x轴刻度 plt.yticks() 设置y轴刻度 plt.legend() 设置曲线图例 支持的图类型 函数 说明 plt.plot(x,y,fmt) 坐标系 plt.boxplot(data,notch,position) 箱型图 plt.bar(left,height,width,bottom) 柱状图 plt.barh(width

sql也能做分析？ 常见的数据清洗，预处理，数据分类，数据筛选，分类汇总，以及数据透视等操作，用SQL一样可以实现（除了可视化，需要放到Excel里呈现）。SQL不仅可以从数据库中读取数据，还能通过不同的SQL函数语句直接返回所需要的结果，从而大大提高了自己在客户端应用程序中计算的效率。 但是，这个过程需要很熟练掌握SQL！ 本文就利用提取MySQL的数据，通过写SQL的数据处理方式， 来对一份淘宝数据进行用户分析。 01. 数据来源及说明 本文从数据集中选取包含了2014年11月18日至2014年12月18日之间，8477名随机用户共1048575条行为数据，数据集的每一行表示一条用户行为，共6列。 列字段包含以下： user_id：用户身份item_id：商品IDbehavior_type：用户行为类型（包含点击、收藏、加购物车、购买四种行为，分别用数字1、2、3、4表示）user_geohash：地理位置（有空值）item_category：品类ID（商品所属的品类）time：用户行为发生的时间 02. 提出问题 1. 整体用户的购物情况 pv（总访问量）、日均访问量、uv（用户总数）、有购买行为的用户数量、用户的购物情况、复购率分别是多少？ 2. 用户行为转化漏斗 点击— 加购物车— 收藏— 购买各环节转化率如何？购物车遗弃率是多少，如何提高？ 3. 购买率高和购买率为 0

收集各大互联网公司大数据平台架构 https://www.cnblogs.com/swordfall/p/11198015.html 分类: Hadoop undefined 1. 五种主流的大数据架构 1.1 传统大数据架构 　　 　　之所以叫传统大数据架构，是因为其定位是为了解决传统BI的问题，简单来说，数据分析的业务没有发生任何变化，但是因为数据量、性能等问题导致系统无法正常使用，需要进行升级改造，那么此类架构便是为了解决这个问题。可以看到，其依然保留了ETL的动作，将数据经过ETL动作进入数据存储。 　　 优点： 简单，易懂，对于BI系统来说，基本思想没有发生变化，变化的仅仅是技术选型，用大数据架构替换掉BI的组件。 　　 缺点： 对于大数据来说，没有BI下如此完备的Cube架构，虽然目前有kylin，但是kylin的局限性非常明显，远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度，因此对业务支撑灵活度不够，所以对于存在大量报表，或者复杂的钻取的场景，需要太多的手工定制化，同时该架构依旧以批处理为主，缺乏实时的支撑。 　　 适用场景： 数据分析需求依旧以BI场景为主，但是因为数据量、性能等问题无法满足日常使用。 1.2 流式架构 　　 　　在传统大数据架构的基础上，流式架构非常激进，直接拔掉了批处理，数据全程以流的形式处理，所以在数据接入端没有了ETL，转而替换为数据通道

大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。 什么是数据分析？ 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，未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。 数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括手机、加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。 数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。 传统数据分析与大数据分析的三方面异同： 第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。 数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。 第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。 “传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。 第三，与机器学习模型的关系上，两者有着本质差别。

大数据分析和数据分析是有区别和联系的。这里重点关注两者的是技术要求、使用场景、业务范围等方面的区别和联系。重点要区分理论研究和实际应用两方面区别和联系。 什么是数据分析？ 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，未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。 数据分析包含“数据”和“分析”两个方面一方面包括手机、加工和整理数据，另一方面也包括分析数据，从中提取有价值的信息并形成对业务有帮助的结论。 数据分析的成果通常以分析报告的形式呈现。对于数据分析报告，分析就是论点，数据就是论据，两者缺一不可。 传统数据分析与大数据分析的三方面异同： 第一，在分析方法上，两者并没有本质不同。 数据分析的核心工作是人对数据指标的分析、思考和解读，人脑所能承载的数据量是极其有限的。所以，无论是“传统数据分析”，还是“大数据分析”，均需要将原始数据按照分析思路进行统计处理，得到概要性的统计结果供人分析。两者在这个过程中是类似的，区别只是原始数据量大小所导致处理方式的不同。 第二，在对统计学知识的使用重心上，两者存在较大的不同。 “传统数据分析”使用的知识主要围绕“能否通过少量的抽样数据来推测真实世界”的主题展开。“大数据分析”主要是利用各种类型的全量数据（不是抽样数据），设计统计方案，得到兼具细致和置信的统计结论。 第三，与机器学习模型的关系上，两者有着本质差别。

简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 Pandas的主要功能： 具备对其功能的数据结构DataFrame，Series 集成时间序列功能 提供丰富的数学运算和操作 灵活处理缺失数据 安装 >: pip install pandas 引用方法： import pandas as pd Series Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 创建方式 普通创建 将数组索引以及数组的值打印出来，索引在左，值在右，由于没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（N为数据的长度）的整数型索引，取值的时候可以通过索引取 自定义索引0.1 index是一个索引列表，里面包含的是字符串，依然可以通过默认索引取值。 自定义索引0.2 其他创建 创建一个值都是0的数组 对于Series，其实我们可以认为它是一个长度固定且有序的字典，因为它的索引和数据是按位置进行匹配的，像我们会使用字典的上下文，就肯定也会使用Series 缺失数据处理 dropna() # 过滤掉值为NaN的行 fillna() # 填充缺失数据 isnull() # 返回布尔数组，缺失值对应为True notnull() # 返回布尔数组