数据分析

实际在企业的数据分析应用中，分析人员对于数据处理的需求灵活多变，并且经常需要对不同的业务数据进行关联性分析。 IT部门提供的基本数据处理和基本的关联关系并不能完全满足分析人员的需求。比如分析人员需要根据公司产品销售明细数据分析购买用户的特征，并调整相应的销售策略，这个时候分析人员需要基于销售清单数据，计算一些相应的分析指标，如每个用户的消费频次，单笔消费最大金额，最近一次消费时间间隔等。这就要用到自助数据集来解决问题。如果分析人员还需要获取一些行业竞争数据，这就要根据同类型的产品，做关联分析和横向对比分析。 这些任务对于接触实际业务较少的IT部门来说，是很难在基础的数据分析中挖掘出来的，再加上业务调整和分析角度的变化不能及时和IT部门同步。这些都是企业在推行数据化管理过程中碰到的亟待解决的问题。 FineBI重点打造的自助数据集，一个是又花了业务提需求，IT做分析的配合流程。改为在一个平台上，IT准备好数据，业务拿着数据自己去分析。 其次，对于拿到的数据，自助数据集环节能帮助分析人员简单较快的对数据进行过滤、增加字段，删减字段，字段计算等可视化清洗操作。 一、FineBI自助数据准备介绍 传统工具在分析数据的过程中，需要极大的程度依赖管理员。业务人员在管理员那里获取数据后还需返还管理员处进行数据处理，这无疑是在做费时费力的无用功，管理员也沦为取数机。FineBI

##1 项目描述## 以 豆瓣电影 上提供的电影数据为例，完整地展示网络数据从获取、处理到分析、可视化这一过程，纯当练手，也为感兴趣的小伙伴提供相关的技术介绍。项目代码托管在 Github 上，可视化网站请访问 这里 。 ##2 数据获取## 用python写爬虫， Scrapy 和 urllib2 都是比较好的选择，由于我对功能的要求比较简单，故选择后者即可。 在豆瓣电影上通过Chrome开发工具找到数据请求API，接下来就可以写代码爬一些电影数据了，我使用的是这两个API： http://movie.douban.com/j/search_tags?type=movie http://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag=爱情&page_limit=20&page_start=0 第一个API是获取所有电影的分类即tag，第二个是请求某个tag下偏移为page_start的page_limit条电影数据，包括电影的标题、url、评分等信息。 有了电影的url，再次爬取该页面对应的html内容， 然后用 Beautiful Soup 解析出想要的字段就好了。最终一共获取了4587条电影记录，每条记录包含以下15个字段：电影ID、标题、链接、缩略图、评分、导演、编剧、演员、分类、上映国家、语言、上映时间、时长、别名和简介

数据分析师 数据分析师CDA level1 第一章 part 1 数据分析概述 描述阶段 常用报表 即席查询 多维分析 警报 统计分析 挖掘阶段 预报 预测型模型 优化 数据分析中越高级的阶段使用的挖掘的技巧就越多，方便人为的进行决策 大数据对传统小数据的拓展及其区别与联系 数据上：小数据重抽样，大数据重全体。由于传统小数据分析的本质是基于样本推断总体，因此在分析过程中十分注重抽样的科学性，只有抽样是科学的，其推断结果才具有科学意义，而大数据不一定是总体，但由于在建模方法上已经更偏向于机器学习，因此抽样已经不是必要的手段和方法论了。 方法上：小数据重实证，大数据重优化。传统的小数据在方法上更视实证研究，强调在相关理论的前提下建立假设，收集数据，建立模型并验证假设。而大数据往往更重视方法论中的自我迭代和自我优化过程，可能运算的第一个结果与标准答案相差甚远，但是可以通过与正确答案的不断校准（往往建立损失函数），使得模型的精度不断提高。 目标上：小数据解释，大数据重预测小数据的分析往往注重归因分析，探索变量之间的内部影响机理，例如究竟什么样的生活习惯会提高癌症的发病率。但是大数据往往关心的是对于未知对象的预例如判别某个人是否患有癌症或者患有癌症的概率是多少。 数据分析目标的意义、过程及其本质 可以认为数据分析涉及到公司运营的方方面面，这包括对企业部门经营情况的评估、内部员工的管理

问题 今天看到《python数据分析与挖掘实战》这本书的第三章的第一份代码，照着书上的代码敲了一遍，发现在异常值处理的部分会报错。 x = p[ 'fliers' ][ 0 ].get_xdata() y = p[ 'fliers' ][ 0 ].get_ydata() 报错信息： TypeError: 'AxesSubplot' object is not subscriptable 解决方案 解决的方法很简单，只需在使用DataFrame创建箱线图的时候加上 return_type= ‘dict’ 即可。 具体可见 pandas的官方文档 截图如下 目前只知道这么改可以成功，具体为什么还没仔细看文档。先挖个坑，等有空把文档翻译一下。 最后附上完整代码 # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt catering_sale = '../data_learn/catering_sale.xls' data = pd.read_excel(catering_sale, index_col= '日期' ) # print(data.describe()) plt.rcParams[ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] plt.rcParams[

1、Python的科学计算邮件列表 　　pydata:这是一个Google Group邮件列表，其中的问题都是Python数据分析和pandas方面的。 　　pystatsmodels:针对Numpy相关的问题 　　numpy-discussion:针对Numpy相关的问题 　　scipy-user:针对与scipy和Python科学计算相关的问题 探讨会：PyCon和EuroPython 2、引入惯例 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 在Python软件开发过程中，不建议直接引入Numpy这种大型库的全部内容 3、编程和数据科学方面的常用术语 　　 数据规整 （Munge/Munging/Wrangling）: 　　指的是将非结构化和（或）散乱数据处理为结构化或整洁形式的整个过程。 　　 伪代码 （Pseudocode）: 　　算法或过程的代码式描述，而这些代码本身并不是实际有效的源代码。 　　 语法糖 （syntactic sugar）： 　　一种编程语法，它并不会带来新的特性，但却能让代码易读，更易写。 4.读者各自工作的最终目的千差万别，但基本都需要完成以下几个大类的任务： 　　与外界进行交互：读写各种各样的文件格式和数据库 　　准备：对数据进行清理、修整、整合

数据分析是用适当的方法对收集来的大量的数据进行分析 帮助人们做出判断，以便采取适当的行动 数据分析的流程： 提出问题 准备数据 分析数据 获得结论 应用。。。。。。 来源： https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/11863805.html

原文链接：https://www.cnblogs.com/kaka123/p/11673435.html 第1章 实验环境的搭建 第2章 Numpy入门 第3章 Pandas入门 第4章 Pandas玩转数据 第5章 绘图和可视化之Matplotlib 第6章 绘图和可视化之Seaborn 第7章 数据分析项目实战 第8章 课程总结 因为限制，需要的请进群找管理自取，下载免费871458817 注：如有侵权带来不便，请联系博主删文！ 来源： https://www.cnblogs.com/pypypy/p/11862848.html

数据分析和可视化分析不是一回事。一句话来说，数据分析仅仅负责对数据进行分析，而可视化分析则包括了数据分析、数据可视化呈现。可视化分析是一种通过系统智能分析系统后，以直观易懂图表呈现数据的新一代管理决策系统。 数据 可视化分析 —— 新一代管理决策系统 使用数据可视化分析，主要优点是：更快更及时完成深入细致的数据分析挖掘工作，同时将分析挖掘的数据信息通过形象直观的图像图表呈现出来。即便是非数据出身的管理决策层也能在看到数据可视化分析报表的瞬间获取关键数据信息，甚至直观形象掌握数据情况，就如下图，展示通过几个看似简单的分析图表，浏览者就能瞬间掌握不同数据的整体情况。 但如果仅仅是表面上的数据情况，那么数据可视化分析也就没什么稀奇的了。数据可视化分析更高一筹的是：当浏览者想就其中某个数据或某种数据现象进行深入分析挖掘时，可通过智能钻取，根据自己的思路去进行追根溯源的深入分析挖掘。如这个数据从哪里来，经过哪些环节部门，最终流向哪里。再者其中，浏览者可自行研判数据是否存在问题，如通过同比环比快速判断该数据是否过高或过低。 通过数据可视化分析报表的智能分析、直观呈现。数据是否处于正常范围，管理经营是否出现问题，问题出现在哪里，是什么原因造成的，该用怎样的方法去解决，解决效果如何。关于这些，浏览者都能通过数据可视化分析报表直观了当地看到。 数据可视化分析报表好用，能直观了当发现问题、辅助解决问题

在讲前三章基础思维的时候，有读者反映文章过于理论，没有实际的操作讲解，那么今天我就在讲解数据思维的同时也会附上案例教程，以供大家参考学习。 话不多说，我们今天要讲的是 矩阵思维 ，其实矩阵思维不仅仅是用在数据分析领域，在财务、业务、销售、自媒体甚至生活中都有很广泛的应用，比如我们经常听到的自媒体矩阵、线下实体矩阵、流量矩阵等等，甚至有可能在你小区卖早点的都会搞营销矩阵。 比如说，安索夫矩阵思维，根据产品和市场将思维分为四种： 市场渗透、市场开发、产品延伸、多元化经营 。这不仅可以应用在企业经营上，更可以套用在个人的职业发展上，比如： 市场渗透：.吃透数据分析，让自己成为公司的数据分析专家 产品延伸：你的数据分析能力被别的产品小组发现了，也请你为他们做数据分析 市场开发：你在数据分析技能不断长进的同时，还掌握了行为设计 多角化：你的数据分析和行为设计能力达到了业界认可，有外企邀请你为他们做指导 其实，在百度百科中，矩阵更多是一种数学概念，而在数据分析中，它更多的是代表一种营销思维。有的人用它来设计产品，推行多元化品牌；有的人用它来聚集流量，占领细分市场。除了安索夫矩阵，今天我要介绍的则是数据分析中另一个十分常用的模型——波士顿矩阵。 一、什么是波士顿矩阵？ 波士顿矩阵也已经是老生常谈了，具体的定义我们也不用太过钻研，我们只要明白波士顿矩阵关注的核心就是两个维度——

IPython 变量名？ 函数名？获取相关帮助 %run [文件名].py 执行py文件 数据的维度：一组数据的组织形式 列表和数组： 一组数据的有序结构 区别： 列表：数据类型可以不同 数组：数据类型相同 一维数据：列表（有序）、集合（无序） 二（多）维数据：多维列表 高维数据：字典类型、数据表示格式JSON、XML NumPy科学计算基础库 N维数组对象ndarray 广播功能函数 整合C/C++/Fortran代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 import numpy as np 为什么需要数组类型？ 数组对象可以去掉元素间运算所需循环，使一维向量更像单个数据。 设置专门的数组对象，经过优化，可以提升这类应用的运算速度。 数组对象采用相同的数据类型，有助于节省运算和存储空间。 ndarray是一个多维数组对象，由两部分构成： 1.实际的数据 2.描述这些数据的元数据（数据维度、数据类型） ndarray要求数据元素类型相同，数组下标从0开始 np.array()#生成一个ndarray数组 轴（axis)：保存数据的维度 秩（rank)：轴的数量 属性： .ndim #秩（轴的数量） .shape #ndarray对象的尺度，n行m列 .size #ndarray对象元素个数 n*m .dtype #ndarray元素类型 .itemsize