数据分析

企业越来越重视数据分析给业务决策带来的有效应用，而可视化是数据分析结果呈现的重要步骤。而可视化技术/工具在国内国外也发展的相当成熟，很多都已经做成应用（比如可视化图表库，BI工具等等），并投入商用。 如何利用大数据可视化，如何做好大数据可视化，今天就给大家介绍一些实用的工具，有图表库、有BI ...... 国外产品系列 1、ChartBlocks ChartBlocks是一款网页版的可视化图表生成工具，在线使用。通过导入电子表格或者数据库来构建可视化图表。整个过程可以在图表的向导指示下完成。它的图表在HTML5的框架下，使用强大的JavaScript库D3.js来创建图表。图表是响应式的，可以和任何的屏幕尺寸及设备兼容。 还可以将图表嵌入任何网页中。 2、D3.js D3是个图表库，对于前端工程师来说，D3.js 称得上是最好的数据可视化工具库。 D3厉害的地方在于它建立了一整套数据到SVG属性的计算框架，常用Data visualization模型，大多都可以再d3.layout里面找到。D3.js运行在JavaScript上，并使用HTML，CSS和SVG。 D3.js是开源工具，使用数据驱动的方式创建漂亮的网页，D3.js可实现实时交互，这个库非常强大和前沿。 3、Tableau Tableau公司将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手

一、基本信息 标题：基于大数据的高考志愿辅助填报系统设计与实现 时间：2019 来源： 河北软件职业技术学院 关键词： 高考志愿填报; 数据挖掘; C#; React; 二、研究内容 1.主要内容 高考志愿填报是一项复杂的系统工程，需要搜集多方信息，综合考虑考生分数、院校招生计划、报考热度、专业发展前景、考生个人兴趣以及 家庭情况等因素。文章充分分析了考生在志愿填报过程中可能遇到的各类问题，通过大数据分析与数据挖掘，建立了高校招生信息数据挖掘系统，并应用 ASP.NET MVC 设计模式，在.NET 平台上开发了 B/S结构高考志愿辅助填报系统，提供院校/专业查询，具有数据分析、投档分析、模拟填报等功能。 2.系统设计存在的问题 高考志愿辅助填报系统是针对考生需求而设计的，因而首先综合分析了考生在填报志愿过程中存在的问题： （1）面对互联网海量的高校宣传信息，考生缺乏快速、准确辨识有用信息的甄别能力。 （2）考生对自身的职业倾向不明确，对高校的专业设置、专业发展前景、就业方向缺乏明确认识。 （3）对目标院校的录取分数、招生计划、报考人数、区域分布缺乏数据分析能力，出现高分低就、落榜等现象，影响人生规划。 在此基础上，文章设计开发了高考志愿辅助填报系统。系统主要由高考志愿辅助填报系统和高考招生信息数据挖掘系统两大功能模块和高考志愿填报 数据库组成。 3. 高考志愿辅助填报系统设计

Python爬虫太火了，没写过爬虫，都不敢说自己学过Python？！ 可是刚一开始学，我就遇到了难题----数据分析！听起来很高大上，有没有？ 想要做爬虫，就得先学会使用数据分析工具，制作图表这是最基本的。网上发现一个讲Python数据分析实操的小视频，我觉得讲的超基础，很适合小白，特来分享给大家~ 如果你也想学习数据分析，跟我一起看看下方视频，听知名技术专家李刚老师对Python Pygal模块的实操案例详细解析， Python 数据分析之案例实操 李刚老师出版的《疯狂Java》系列图书曾得到市场的广泛认可，经过多次再版，已被多家高校选作教材。 上方视频来自于李刚老师的在线视频课程《21天通关Python》第九章 数据分析之案例实操 鉴于大家都有学习Python的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了3.4W的五星好评。 这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了，对我学习Python有着莫大的帮助，在京东上也常常"断货"，这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。 《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材，由图书作者李刚亲自操刀讲解；上手门槛低，可作为0基础掌握Python教材；书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习！ 点击查看课程： https://edu

链接：https://pan.baidu.com/s/1JDTKjqTe4X_ZMYaCA9A4Wg 提取码：ta8k 来源： https://www.cnblogs.com/FkUrSist/p/11944759.html

数据分析+金融量化分析入门 今日内容: ​ 1.数据分析的概述 2.数据分析的常见包:numpy,pandas,matplotlib 3.经融的知识:量化的平台,策略 一.数据分析的概述 1.数据分析是什么? 数据就是信息,而数据分析就是可以让我们可以发挥 这些信息功能的重要手段. 2.数据分析能干什么? 淘宝可以观察用户的购买记录,搜索记录以及人们在 社交媒体上发布的内容选择商品推荐 股票可以根据相关的数据进行买进卖出 今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法中 PS:现在我们一般称呼今日头条这种定向推送新闻视频的算法 叫做投喂,这个也称为现代社会的毒品,用户喜欢什么,我们就推送什么 用户想要啥,我们就推送啥,这样用户的粘合度才会比较高 头条最厉害的也就是这个算法,推荐算法. 头条的推荐算法是百度的人开发的,头条一开始就是从百度挖的人 3.为什么要利用Python进行数据分析? 1).python的语法简单易学 2).python可以很容易的整合C,C++等语言的代码 3).python有大量可以用于科学计算的库 4).python不仅可以用于研究和原型构建,同时也可以用于构建生产系统 python没有火之前,使用的是R语言进行数据分析 但是R语言有很多弊端,现在python可以实现R语言所有的功能 而且实现更加简单,更为方便 python的主要的几个方向以及介绍:1)

参考文章: https://blog.csdn.net/paicmis/article/details/82535018 https://blog.csdn.net/weixin_39819880/article/details/82083034 1. 介绍 ElasticSearch是一个分布式，高性能、高可用、可伸缩的搜索和分析系统 1.1 ES的优势主要可以看以下几个方面： 横向可扩展性：只需要增加一台服务器，做一点儿配置，启动一下ES进程就可以并入集群； 分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），这点类似于HDFS的块机制；分而治之的方式来提升处理效率，相信大家都不会陌生； 高可用：提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把由于服务器宕机丢失的复制恢复到其它可用节点上；这点也类似于HDFS的复制机制（HDFS中默认是3份复制）； 2. ElasticSearch的功能 分布式的搜索引擎和数据分析引擎 搜索：网站的站内搜索，IT系统的检索 数据分析：电商网站，统计销售排名前10的商家 全文检索，结构化检索，数据分析 全文检索：我想搜索商品名称包含某个关键字的商品 结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些 数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品

pandas时间类型转换 将object类型的'Date'数据转换为时间数据类型 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) # 标准字符串格式的转换 df['Date'] = df['Date'].map(pd.to_datetime) # 可使用 map() 加函数(可自定义)的形式转换 索引转换 df.swapaxes(0,1) # 行索引变列索引,列索引变行索引 df.swaplevel() # 改变索引层级 排序 DataFrame根据某一列进行排序 df.sort_values(by = 'date') 统计数据个数 pd.value_counts(df['parties']) # 统计指定列各个元素出现的次数 判断数据是否为nan np.isnan(数据) 判断数据是否为nan 多维降成一维 n.ravel() 返回排序后的下标 np.argsort() 转换类型 n.astype() ndarray 与 list 互相转换 list 转 numpy np.array(li) ndarray 转 list 　　　 n.tolist() plt.imshow() # 展示图片(ndarray) plt.imread() # 读取图片文件(.png....) 画图时中文显示问题 plt.rcParams['font.sans-serif

数据分析是在当今每个企业都所需要涉及的一门学科，数据分析的书随便一搜就会有太多教大家如何的去使用。大致能把搜到的书分为两类：第一类讲数据理论统计学相关的，第二类就是数据分析工具应用类型的。而大部分我们所购买的书基本都是某一类工具如何使用去进行数据分析，但是看完过后还是不太懂什么是数据分析，应用到实际工作场景中照样很迷茫不知道该如何下手，这是什么原因呢？有的小伙伴会说：我想分析的根本没有数！拿到的这个数也就只能做做折线图，同比环比两组数对比一下！业务当中发生了什么数据好像不能看出来！不知道一个函数得出的结果代表什么！还有可能我根本不会用一些工作等等。。。 那为什么很多伙伴都想学数据分析呢？我想原因可能很简单：就是数据分析相关的岗位工资高啊！现在进入大数据时代不会点数据分析你具备核心竞争力吗？ 本文就以个人愚见来探讨一下如何去做数据分析。文章大致分四个层次分别为：需求层、数据层、分析层、输出层。也是数据分析按重要顺序排的大体步骤。 需求层 需求层为什么是最重要的呢？因为需求是数据分析的开始，也是你要分析的目标方向。如果你都不知道你要分析什么，还怎么谈如何分析？数据分析需求的来源往往有3种场景：1.监控到现有的指标出现了异常情况需要通过数据分析去找原因；2.公司要对现有的运营模式或者某个产品进行评估确定是否需要进行调整或者优化；3.公司下达了战略目标或短期目标需要通过分析看如何达成

1、领域建模Domain Modeling：开发团队获取领域知识的过程 2、进行业务领域建模原因：因为软件工程师需要在不同的领域或不同的项目中工作，来自不同的背景，这可能会影响他们对应用程序域的感知。他们需要领域知识来开发系统。 3、模型(Model)通常由2部分组成： 1）元素(Element) 2）元素间的关系(Relationship) 4、领域建模（Domain Modeling）/业务分析的主要就是： 　 1）寻找业务对象（Business Object） 2）恰当建立这些对象间的关系 5、如何进行领域建模 1）收集应用程序域信息–关注功能需求，同时考虑其他需求和文档 2）头脑风暴–列出重要的应用程序域概念，列出它们的属性，列出它们之间的关系 3）使用UML类图记录结果，最终画出业务类图，并说明业务类图中每一个类、属性、方法的来源，对于有关联类情况要进一步给出关系数据库的模型。 一. Collect application domain information 　　我们的项目是基于企业需求的数据收集及分析系统，主要的功能需求如下： 　　1.数据获取 　　2.数据展示 　　3.数据分析 　　相关数据大多是零件行业相关的价格数据，也有部分关于价格走势预测的文字信息。 二. Brainstorming 　　1.爬虫：自动登录，自动获取数据，自动处理缺失值，存入数据库 　　2

每次项目排期时间紧张？项目发版时间总是一延再延？每个版本bug数量堆积成山？测试期间各种bug总是层出不穷？临近上线发现严重bug？如果你总是被这些问题围绕，那么项目总结执行迫在眉睫。那么如何进行项目总结呢？ 一、思维模式 想做好一份项目总结，总结人员必须具备一定的结构化思维，对问题、数据进行结构分析，且能够通过结构化思维表达出来。结构化思维具备以下四个特点： Tips： 1) 问题比较多的时候，要进行抽象归纳，做到抓大放小，先解决当前版本最主要的问题 二、项目总结目的 对项目进行复盘，发现项目中存在的问题，针对问题找到根本原因并提出解决方案； 提高项目质量，让项目“健康”前行; 通过数据衡量当前版本的质量，对项目整体情况进行评估。 三.形成报告 明确了写报告需要的思维和目的后，那么我们如何形成报告呢？报告形成步骤如下： 1. 明确项目分析维度 项目分析的维度不同，后期确定的指标也会不同。一般以项目总结的目的为基准方向，确定分析维度。分析维度可以从产品立项到发布每个阶段作为分析维度，也可以按照项目中的角色为维度进行分析。以输入法的项目总结为例，按照产品、开发、测试的测试角色为横向维度进行分析，然后纵向深入分析每个维度的数据。 2. 指标抽取 我们在进行指标抽取的时候，会先根据项目分析维度形成一个指标集，如下图。指标的选取方式有两种方式：根据问题选取和固定通用指标