数据分析

spss统计分析软件是最常用的统计分析软件之一。 是企业中最广泛应用的商业数据分析软件之一。 软件的历史、特点和用法。 SAS统计分析软件是最常用的统计分析软件之一。 其他常见的统计分析软件有Eviews、Minitsd、Stata等。另外，Matlsd和Python等语言也常常成为许多统计分析工作者喜爱的数据分析软件。 数据文件的建立，编辑，输出，是对数据分析，管理的首要工作，保证数据分析的正确性，科学性。 不能用数字开头，不能包含空格符，特殊符号，不区分大小写，不能用$，不能是点下划线，不能用保留字。 来源： https://www.cnblogs.com/wangtengfei123/p/11648831.html

常见统计分析软件简介有 1.spss,是企业中最广泛的商业数据分析软件之一 2.SAS统计分析软件是最常用的统计分析软件之一 3.R语言,包含所有的基本统计分析功能，线性和非线性模型，经典的统计检验，时间序列分析，聚类分析以及高级的作图技巧等 4.其他统计分析软件:Eviews,JMP,Minitab,Stata,Matlab,Python SPSS分析软件的历史:分布于通信医疗也好，证券保险制造商业市场研究科研教育等多个领域和行业 5.SPSS统计分析软件的特点:操作简单,无需编程，功能强大,方便的数据接口，灵活的功能模块组合,与其他程序的无缝结合 6.SPSS的界面:数据编辑窗口，结果管理窗口，结果编辑窗口，语法编辑窗口，脚本窗口 第二章数据文件的建立和管理 1.不能用数字开头，不能包含空格和特殊符号，不区分大小写，不能用$，不是点号下划线不能用保留字all 2.数据文件的建立，编辑输出是对数据分析管理的首要工作，保证数据分析的正确性，科学性 变量视图:1.变量的名称2.变量类型3.数值型4.逗号5.点6.科学计数法7.日期8.美元9.设定货币10.字符串 来源： https://www.cnblogs.com/wangjunyi/p/11648744.html

常见统计分析软件简介有 1.spss,是企业中最广泛的商业数据分析软件之一 2.SAS统计分析软件是最常用的统计分析软件之一 3.R语言,包含所有的基本统计分析功能，线性和非线性模型，经典的统计检验，时间序列分析，聚类分析以及高级的作图技巧等 4.其他统计分析软件:Eviews,JMP,Minitab,Stata,Matlab,Python SPSS分析软件的历史:分布于通信医疗也好，证券保险制造商业市场研究科研教育等多个领域和行业 5.SPSS统计分析软件的特点:操作简单,无需编程，功能强大,方便的数据接口，灵活的功能模块组合,与其他程序的无缝结合 6.SPSS的界面:数据编辑窗口，结果管理窗口，结果编辑窗口，语法编辑窗口，脚本窗口 第二章数据文件的建立和管理 1.不能用数字开头，不能包含空格和特殊符号，不区分大小写，不能用$，不是点号下划线不能用保留字all 2.数据文件的建立，编辑输出是对数据分析管理的首要工作，保证数据分析的正确性，科学性 变量视图:1.变量的名称2.变量类型3.数值型4.逗号5.点6.科学计数法7.日期8.美元9.设定货币10.字符串 来源： https://www.cnblogs.com/songxinrong/p/11648697.html

一、前言 这篇文章找来了有关药品销售数据进行案例分析练习，利用适当的统计方法对相关数据进行月均消费次数、月均消费金额、客单价和消费趋势等几个业务指标进行分析。 分析过程为： 数据获取、数据清洗、建模分析、可视化 二、数据获取 （文末有数据获取方式） 这是我们的原始数据，xlsx格式 导入相关的包并读取数据，读取的时候用object读取，防止有些数据读取不了。 接着可以查看数据的相关信息 从上图中我们可以看到该数据集一共有6578行数据，其中第一行是标题，有7列。“购药时间”和“社保卡号”有6576条数据，而其余的有6577条，说明数据中存在这缺失值。“购药时间”和“社保卡号”各缺失一行数据，在这里我们要对数据进行缺失值等进一步处理。 三、数据清洗 数据清洗的过程包括： 选择子集、列名重命名、缺失值处理、数据类型转换、异常值处理以及数据排序。 3.1选择子集。 在数据分析的过程中，有可能数据量会非常大，但并不是每一列都有分析的价值，这时候就要从这些数据中选择有用的子集进行分析，这样才能提高分析的价值和效率。但是本例子中暂不需要选择子集，可以忽略这一步。 3.2列名重命名。 在数据分析的过程中，有些列名和数据容易混淆或者让人产生歧义。比如说本数据集的第一列是“购药时间”，然而我们做数据分析的时候应该是站在商家的角度来看，因此将列名改为“销售时间”就会更清晰明了

Lambda 函数 有些函数只要用几次就需要定义一个新函数，你是否对此感到厌烦呢？ Lambda函数可以解决这个问!Lambda函数通常被用来构建应用次数比较少的匿名函数，也就是构建一个不带名字的函数。 Lambda函数基本语法如下： lambda argument : expression 普通函数能做的,Lambda 函数也是能做到的，只要它们能够写成一行。 double = lambda x : x*2 print(double(2)) #输出 4 列表推导式 在写循环的时候，每次定义一堆列表很没有必要，python内置了一种名为列表推导式的方法，仅使用一行代码就能够解决。 #普通写法 x = [1,2,3,4] out = [] for item in x: out.append(item**2) print(out) [1,4,9,16] #列表推导式写法 x = [1,2,3,4] out = [item**2 for item in x] print(out) [1,4,9,16] 一、数据分析是？ 1. 何谓数据分析用适当的统计分析方法和相应工具，对收集来的大量数据进行详细研究和概括总结，提取有用信息和形成结论，这一过程叫做数据分析。数据分析有广义和狭义之分，广义的数据分析包括狭义的数据分析和数据挖掘。 2. 数据分析的三大作用数据分析的三大作用：现状分析、原因分析

数据分析：　 　　1.基本统计：describe() 　　　　常用的统计函数：　　 　　　　　　size：计数 　　　　　　sum：求和 　　　　　　mean：均值 　　　　　　var：方差 　　　　　　std：标准差 　　 　　2.分组分析：groupby() 　　　　groupby(by=[分组列1，分组列2....])[统计列1，统计列2,...].agg({统计列别名1:统计函数;统计列别名2:统计函数,...}) 　　　　参数说明： 　　　　　　by：用于分组的列 　　　　　　中括号：用于统计的列 　　　　　　agg：统计别名显示统计值的名称 　　3.分布分析： 　　4.交叉分析：pivot_table(values,index,columns,aggfunc,fill_value) 　　　　参数说明： 　　　　　　values：数据透视表中的值 　　　　　　index：数据透视表中的行 　　　　　　columns：数据透视表中的列 　　　　　　aggfunc：统计函数 　　　　　　fill_value：NA值的统一替换 　　5.结构分析：axis参数说明 　　　　　0按列运算，1按行运算 　　　　　　数据框的外运算函数：add，sub，multiply，div --->加减乘除 　　　　　　数据框的内运算函数：sum,mean,var,sd　---->求和，均值，方差

城市气候与海洋的关系研究 导入包 In [2]: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 导入数据各个海滨城市数据 In [4]: ferrara1 = pd.read_csv('./ferrara_150715.csv') ferrara2 = pd.read_csv('./ferrara_250715.csv') ferrara3 = pd.read_csv('./ferrara_270615.csv') ferrara=pd.concat([ferrara1,ferrara2,ferrara3],ignore_index=True) torino1 = pd.read_csv('./torino_150715.csv') torino2 = pd.read_csv('./torino_250715.csv')

以下为产品数据分析指标 注：根据网络资料整理 数据指标分析及计算方式后续更新 有任何问题可随时联系我，邮箱 fanyu1601@163.com 来源： https://www.cnblogs.com/fanyu2019/p/11643624.html

1.回归树 2.由回归树引出的改进模型 2.gbdt中的回归树，二分类和多分类 3.xgboost模型 来源： https://www.cnblogs.com/xuehaiwuya0000/p/11643114.html

数据分析流程 　　一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下： 　　 数据获取：公开数据、Python爬虫 　　外部数据的获取方式主要有以下两种。 　　第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。 　　另一种获取外部数据的方式就是爬虫。 　　比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。 　　在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数……… 　　以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。 　　掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。 　　 数据存取：SQL语言 　　在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心