数据分析

大数据经济时代，数据分析技术与应用逐渐成业界追逐热点，正在为企业决策提供越来越多的支持。 10月25日，由永洪科技主办的“第一届数据分析技术与应用高峰论坛”，在北京如期隆重举行。 作为新技术新应用新业态的推进者、建设者、见证者，永洪科技创始人及CEO何春涛先生携手团队成员、大数据技术专家、合作伙伴、媒体朋友等共同出席本次峰会，共同分享大数据应用实践案例，探讨数据技术行业发展趋势及如何构建绿色BI生态圈，助力更多企业实现智能化转型。 大咖对谈与新品发布 大会开场，首席数据官联盟创始人刘冬冬先生发表了开场致辞。从2014到2019，中国大数据时代走过了波澜壮阔也是跌宕起伏的6年。它正逐步由一个新兴行业走向成熟行业，各行各业涌现出各种场景的解决方案及产品。 首席数据官联盟创始人 刘冬冬先生 “现在是行业/场景+大数据进行深入合作的一个时代，通过数据可以解决非常多的痛点，创造海量的商业价值。” 刘冬冬先生从政府、企业、人才三大维度为大家讲解大数据在各个行业的应用价值。他表示中国大数据行业正在快车道上飞奔，未来多年仍将以30%的增速发展，创造海量的就业岗位和经济价值。 基于在数据领域的多年深究，永洪科技创始人及CEO何春涛先生有自己敏锐的嗅觉，就未来三年的数据技术行业趋势做了分析预测，并重磅发布中国第一款独立自主桌面智能分析产品Yonghong Desktop。 永洪科技创始人及CEO

全文共 2149 字，预计学习时长 4 分钟 数据科学家是当下最受欢迎的技术人才之一。美国职场网站Glassdor的数据显示，数据科学家已连续四年位居美国职业之首，并日益成为业务增长的重要组成部分。随着对数据科学人才需求的增加以及人们对数据科学重要性认识的加深，有必要进一步规范这一职业。那么，数据科学家到底扮演着怎样的角色？为什么他们的专业认证越来越重要？ 数据科学家的角色 数据科学家与企业领导人和关键决策者合作，通过准备、分析和理解数据来洞察、预测新趋势并提供建议以优化结果，最终解决问题。这些专业人士的影响因行业而异。例如，在医疗领域，数据科学家正在使用认知计算技术帮助医生提供个性化、精确的医疗服务。 由于全球数据的多样性、更新速度和数量均呈指数增长，我们需要数据科学家来解读这些数据。最近，互联网数据中心（IDC）的报告称，全球产生的数据量将在2025年增加10倍，达到每年175 ZB（zettabytes），其中60%的数据会由企业创造和管理。肯在技术与人才上投资，来解读数据的企业，发展将更上一层楼。数据指数增长下，市场对相关人才会保持强劲的需求，这些人才解决难题的方法往往超出人们想象，他们还能抓住新的机遇。 数据科学家工作中会用到各种数据(结构数据、非结构数据物联网流)、 分析工具、人工智能工具和编程语言。云计算基础设施通常用来处理数据流的数量和准确性

数据分析少不了商业分析思维，以及对业务的理解。很多时候觉得思维不够健全，或者分析没有思路，其实都可以借助思维模型的学习来不足，来加速分析的成功。 之前分享了大V空白女侠的35个经典模型中的15个《数据分析师需要掌握的35个商业模型（一）》。 沿着她的思路，笔者又整理了10个人认为很常见很实用的模型，所有模型更新完毕后，我会将文稿资料（PDF形式）分享给大家！ 一、波特五种竞争力模型 波特五力模型是企业制定竞争战略时常用的战略分析工具，任何产业的竞争规律会体现在波特五力模型的五种竞争作用力上。战略的分析和制定听起来离我们的生活很遥远，但实际上企业新开一家门店，开发一个新产品，都可以用到这个模型。 波特五力模型是将大量不同的因素汇集在一个简便的模型中，以此分析一个行业的基本竞争态势。五种力量模型确定了竞争的五种主要来源，即供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在进入者的威胁、替代品的威胁、来自同行的竞争。 供应商的讨价还价能力：供方主要通过其提高投入要素价格与降低单位价值质量的能力，来影响行业中现有企业的盈利能力与产品竞争力。 购买者的讨价还价能力：购买者主要通过其压价与要求提供较高的产品或服务质量的能力，来影响行业中现有企业的盈利能力。 新进入者的威胁：新进入者可能会与现有企业发生原材料与市场份额的竞争，最终导致行业中现有企业盈利水平降低，危及现有企业的生存。 替代品的威胁

最近，越来越多的公司不约而同的开始重视数据，从拍脑袋决策转变为以 数据驱动业务发展 。 各种岗位都开始对数据分析能力有一定的要求，比如通过数据指导运营方向、通过数据提示用户真实的产品需求、通过数据发掘销售增长点，大公司甚至会专门设置数据分析部门来专门支持业务发展。 数据分析行业的发展前景应该不用我再赘述了吧？ 相信既然你点进来看文章，肯定是基于对行业有一定了解的。 数据分析师是随着互联网时代发展起来的岗位，他的历史不算悠久，市场上并没有绝对对口科班出身的从业人员，多为相关专业转行而来 （2016年北京大学等三所学院获批“数据科学与大数据技术”专业，第一批毕业生要明年才会毕业） 。 参照数据分析师的薪酬及发展前景，转行成为数据分析师的难度相对较低，也就形成了现在这样的转行热潮。 爱数圈社群就是在这样的氛围下成立的，秉承数据君的初心布道数据分析。 到现在6000的圈友中可能90%都是数据分析新手或小白。 引导小白入门是这两年多我们做的最多的事情，他们很典型常见的问题是： 都说数据分析是必备技能，我也要学 我要学什么？ 我该怎么学？ 学完Excel这门课能做数据分析吗？ Python、SQL、R我都要学 学完这两门Python课是不是就能成为数据分析师？ 各种课学到什么程度可以呢？ 学完这一门，下一门学什么？ …… 面对这种情景，我们设计了学习路径，并通过反复迭代不断优化

第一章 : 数据分析介绍 第二章 : 开发环境部署 第三章 : Numpy 第四章 : Pandas 第五章 : Matplotlib 第六章 : 数据操作 第七章 : 实战操作 第八章 : 统计学 来源： https://www.cnblogs.com/Dr-wei/p/11743715.html

数据分析介绍 数据分析是什么? 数据分析能干什么? 为什么利用Python进行数据分析? 数据分析过程概述 常用库简介 一 、数据分析是什么 在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。 二、数据分析能干什么 对于数据分析能干什么其实我们可以简单的举几个例子： 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 股票可以根据相应的数据选择买进卖出 今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法当中 爱奇艺可以为用户提供个性化电影推荐服务 其实数据分析不仅可以完成像以上这样的推荐系统，在制药行业也可运用数据分析来预测什么样的化合物更有可能制成高效药物等 所以说数据分析绝对是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据方式太多了，这么多的数据，只要我们拥有数据分析的技能，绝对可以应付任何岗位上的工作。 三 、为什么利用Python进行数据分析 Python的代码语法简单易学 Python可以很容易的整合C、C++等语言的代码 Python有大量用于科学计算的库 Python不仅可以用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统 四 、数据分析过程概述 4.1 提出问题 在真正的工作场景下，往往我们需要的处理的是多个庞大的数据集还有可能是类型完全不同的数据

目录 1.数据质量分析 1.1缺失值分析 1.2异常值分析 1.3一致性分析 2.数据特征分析 2.1分布分析 2.2对比分析 2.3统计量分析 2.4周期性分析 2.5贡献度分析 2.6相关性分析 3.数据探索主要工具 1.数据质量分析 在做数据分析和挖掘时，在获取数据后，一般第一步就是对数据进行探索性的分析，通过计算一些统计量或者绘制图表等方法来看数据特征。数据探索有利于后期的数据建模，本文从数据质量和数据特征两部分介绍数据探索的过程。 码字不易，喜欢请点赞！！！ 1.1缺失值分析 缺失值主要包括 记录缺失 和 属性值缺失 ， 产生原因 可能是： 信息无法获取，或获取成本太高 信息遗漏 属性值不存在 缺失值影响 主要有： 数据建模丢失大量有用信息 数据建模不确定性增加，模型中规律更难把握 包含空值的数据导致建模过程混乱，输出的可靠性降低 缺失值处理 主要包括 删除缺失值存在的记录 和 缺失值插补 以及 不处理 三种方法。缺失值处理的具体过程后面介绍数据预处理的时候再介绍。 1.2异常值分析 异常值也成为 离群点 ，异常值对数据建模的影响非常大，因此需要先进行处理，一般会找到异常值后修正，无法修正的就剔除。异常值检验的三个方法： 简单统计量分析 ：通过对变量进行描述性统计，看看哪些数据不合理，比如年龄199岁这样的不合理数据。 3 σ \sigma σ 原则

程序员之歌 在那山的那边海的那边有一群程序猿 他们老实又腼腆 他们聪明又有钱 他们一天到晚坐在那里认真地改bug 他们饿了就吃一口方便面 噢~ 可爱的程序员~ 可爱的程序员~ 只要一提需求他们就要重新改一遍 可是时间只剩下最后一天 当这首歌声响起的时候 兄弟姐们们 发福利 发福利 发福利 发福利 发福利 当当网计算机图书 每满100减50！ 每满200减100！ 每满400减200！ 满600减300！ 机械工业出版社 联合当当网特意为【 AI蜗牛车 】用户申请了一批 可与满减叠加使用的“满200减30”的图书优惠码，优惠码使用后相当于： 400减230 ！ ！ ！ 用170块就可以买到原价400元（大约四五本）的硬核技术书，相当于4折。 小编掐指一算：170元 = 5本书，定价近百元的技术书，平均每本不到35元？ 猿媛们！！！此等优惠不可错过，程序员节快来充电囤书吧！ 优惠码： 【 NBC8A9 】 （注意区分大小写） 使用时间： 本活动满减与礼券均不支持团购，同一账号、同一地址、同一手机号、同一IP反复购买本活动商品，当当有权取消订单，终结交易。 使用方法 ：原有的满减核算后，得出的总价如果超过200元可以用优惠码再减30。 操作方法 1、长按识别下方小程序码 2、在结算付款界面，点击优惠券/码，输入优惠码（如下图所示）。 这个环节，总共分三步 这么大的场面 不知道从哪下手？

@ TOC 不懂统计和数据分析讲的是什么？看这篇就够了 python爬虫人工智能大数据 今天 以下文章来源于Ray的数据分析自习室 ，作者Ray Ray的数据分析自习室 Ray的数据分析自习室 数据干货 | 商业评论 | 职业发展 1 数据分析概述 数据分析是基于某种业务目的，有目的的处理数据，提取有价值的信息，解决各种业务问题的过程。 目的/出发点：设立目标或业务需求，明确问题 方法：根据不同场景选定分析方法 结果：目标解释或业务应用（to do），创造价值 1.1 数据分析流程 目的和内容：明确项目整体框架或业务问题 数据收集：根据假设或问题树收集相应数据，要求数据准确、有效；SQL、业务调整信息 数据预处理：检验-清理，可比（例如标准化、得分转换等），论证 数据分析：方法、工具的选取 数据表达：图表 数据报告：结论、建议&解决方案 1.2 数据分析方法 预处理加工：描述性统计分析（数据分布、数据趋势）、相关分析（正负相关、拟合、相关系数） 基于数理统计：方差分析、回归分析、因子分析 数据挖掘：聚类（层次分析、K均值、模糊聚类、高斯回归）、分类（决策树、神经网络、贝叶斯分类、SVM、随机森林）、回归分析（线性回归、logistic回归） 1.3 数据分析工具 Excel-SQL、R、Python、BI、HADOOP、Spark… 2 数据趋势 2.1 计量尺度

用元组设置维度： >>>a=arange(24) 此时，a为一维数组，可以采用reshape或shape函数改变数组的维度 采用reshape函数： >>>a.reshape(2,3,4) 采用shape函数： ravel:将多维数组展平 flatten:与ravel函数的功能相同，不过，flatten函数会请求分配内存来保存结果，而ravel函数只是返回数组的一个视图。 transpose：对矩阵进行转置： resize：和reshape函数功能相同，但resize会直接修改所操作的数组： 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2269966/blog/390498