数据分析

现在很多公司和业务部门都十分注重数据分析，并为企业信息化建设做准备。以前收集、处理、分析数据可能是IT部门和数据库员的专属，现在很多业务部门都急切的开始用数据分析的思维分析业务问题。 在过去，大多数数据人员的工作模式都是自己使用excel透视表来进行相关的数据报表制作和数据分析工作。因此，每天沉浸在密密麻麻的excel报表的“苦海”中。 最近，我研究了国内外几个专门做数据分析的bi工具，主要对其功能、价格、体验等方面进行了测评，希望可以帮助到大家。 五大商业智能工具推荐 Tableau 永洪 BI Qlikview Power BI Domo 1．Tableau Tableau是一款国际知名的可视化工具，旗下有很多系列产品，都是以Tableau Server 为基础的，可以管理数据源和制作的报表。其产品最大的一个特点就是强大的可视化功能，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂，价格相对来说偏贵。 试用了Tableau 桌面版的工具，导入数据源后可以通过拖拽的方式制作图表，但是顶部工具栏有很多功能项，对于没有用过数据分析工具的人来说上手会比较困难一点，尤其是做一些复杂报表。 2.永洪BI 永洪是国内的一家BI公司，连续四年荣获敏捷BI领域第一名，旗下Z-suite 是一站式大数据分析平台，为各个行业提供BI服务搭建了架构。其提出的PASO能力架构，对应的英文单词分别是Platform,

Python数据分析挖掘实战讲解和分析PDF加源码 链接: https://pan.baidu.com/s/1SkZR2lGFnwZiQNav-qrC4w 提取码: n3ud 好的资源就要共享，我会一直更新相关有用资源，伙伴们一起进步吧 目录 · · · · · · 第1章 　开始数据挖掘之旅　　1 1.1 　数据挖掘简介　　1 1.2 　使用Python和IPython Notebook　　2 1.2.1 　安装Python　　2 1.2.2 　安装IPython　　4 1.2.3 　安装scikit-learn库　　5 · · · · · · 来源： https://www.cnblogs.com/zyxlovesjy/p/11550215.html

前段时间思考了理想数据分析平台，之后我们根据这个思路开发了spl语言并提供了一个数据分析平台，这个平台主要用在搜索ES，数据库索引中的数据。但后来发现对文件的事后处理也是个非常重要的事情。当问题发生后，很多时候需要对文件进行分析取证。在linux下还有一堆的命令可以使用，但很多时候使用起来也比较麻烦。在windows基本没有啥好的工具。在这种情况下我们开发了一款免费的对文件分析的小工具secsoso. 先举一个示例：列出当天访问次数最多的IP命令。 在Linux下可以用如下命令： cut -d- -f 1 log_file|uniq -c | sort -rn | head -20 用secsoso的命令为： secsoso ‘access.log|stats count($1) by ip|sort 20 -count_ip’ 通过对比发现，两者有类似的地方，也有不同的地方，类似的地方都是用|作为管道来进行操作，不同的地方是secsoso只有一个命令，其他的都是内部的参数使用，而且这个参数命令和sql有些类似，方便学习和记忆。 secsoso不仅仅是linux命令的一些替换，有时候用linux命令不太好实现的事情用secsoso也能实现，举例如下： 统计每个小时的访问次数 secsoso 'access.log|eval date=$4.to_date("[dd/MMM/yyyy

pandas 是数据分析时必须用到的一个库，功能非常强大 其有两种数据结构：一维Series 二维表 DataFrame （一般读取后的数据都是df） 导入：import pandas as pd 数据读取 ：pd.read_csv('d:/a.csv',dtype=objec,encoding='utf-8') 　　　　　pd.read_csv('d:/a.txt',dtype=objec,encoding='utf-8')　 pd.read_excel('d:/a.xls',dtype=objec,encoding='utf-8') dtype：指定数据读取后的类型 encoding:指定编码 jupyter默认为utf-8 数据输出 ：pd.to_excel(path) 一次写入多张表：利用ExcelWriter()方法 with pd.ExcelWriter(r'd:/test.xlsx',encoding='utf8') as writer: #利用ExcelWriter()创建一个工作薄，并指定路径和名字 r表示后面的输入为长字符串，可以省略报错再加 　　df1.to_excel(writer,sheet_name='sheet1') #写入刚刚创建的工作薄并给工作表命名有几个表就写入几次 　　df2.to_excel(writer,sheet_name='sheet2

最近看了一篇相关的文章，讲的是数据可视化和交互式数据分析，高可视性的可视化项目主要关注两个目的：带来灵感和帮助解释。然而，可视化可以通过数据分析来增加对复杂问题的理解，这样的项目虽然不多见，但不代表不重要。 数据可视化的三个主要用途： （1）激动人心 第一个用途是激励人们，让人们惊叹！但这种惊叹不仅仅是在肤浅的表面，而是真正让人们获得更深层次的思考、美感和敬畏。可视化具有令人难以置信的力量，可以吸引人们的注意力，同时也可以将它们引入梦幻般的虚拟世界，将抽象概念转化为更有形的存在。 （2）解释现象 第二个用途是使用图形图表来说明一些复杂的想法，现象或过程。这是一个图形表现的领域：人类是视觉生物，所以一张图片有时胜过千言万语。 （3）分析问题 第三个用途是从数据中提取信息，用来解释问题同时增加对一些有趣现象的理解。当然，解释性可视化也有助于人们理解某些事物。但这里的主要区别在于，在解释性的可视化中，作者已经知道了可视化的内容（在执行了一些分析之后），而在分析学中，可视化的主要价值是帮助人们第一时间理解数据。 当时有关于一点需要数据分析的从业人员，多一些工具，少一点可视化 如果我们的目的是想要提升数据分析和可视化的影响力量，并将其交给那些为我们解决重要问题的人，我们需要更多地关注分析工具而不是如何来制作数据可视化。构建下一个令人惊叹的图形可能很有趣、有启发性甚至在某种程度上会有用

今天给大家分享的是在数据分析中很重要的一环，也就是描述统计。在百科的解释中，描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。在这三个部分当中，集中趋势主要是靠数据当中的平均数、中数、众数等统计指标来表示。离中趋势主要是靠数据当中的四分差、平均差、方差和标准差等统计指标来进行研究。最后一个相关分析之前有跟大家介绍过，主要是看数据之间是否存在统计学上的关联性并进行分析和研究。 我们今天主要是介绍一下针对我们的数据如何用EXCEL进行描述统计分析。我们先来看一下我们今天需要用到的数据： 如上图所示，为某班级期中考试部分同学考试成绩，现在我们需要针对这部分同学成绩进行描述统计分析。 一般来说，样本数据分布区间、标准差等都是描述样本数据范围及波动大小的统计量，但是如果我们直接进行计算会较为繁琐。因为这些都是描述样本数据的常用变量，所以我们直接使用 Excel 数据分析中的“描述统计”就可以直接得出我们需要的结果。 在开始的时候，我们需要在数据栏中的分析模块里选择数据分析（如果大家的EXCEL中没有此模块需要单独添加，在之前最早的文章中有给大家分享过如何进行添加）。在弹出的数据分析框中选择描述统计即可弹出描述统计分析界面：

当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解的形式。 当今这个时代，说数据就是金钱一点都不夸张。随着向一个基于应用的领域过渡，数据则呈现出了指数级增长。然而，大部分数据是非结构化的，因此它需要一个程序和方法来从中提取有用信息，并且将其转换为可理解、可用的形式。 而在数据挖掘任务中，有大量的工具可供使用，比如采用人工智能、机器学习，以及其他技术等来提取数据。 以下为您推荐六款强大的开源数据挖掘工具： 1、RapidMiner 该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。 另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA（一种智能分析环境）和 R 脚本的学习方案、模型和算法。 RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基百科使用的 MediaWiki

一、分析目的 某朋友今年大学本科毕业，希望到发达地区进入互联网发展，推荐从事用户运营工作。为了更好的让其了解该岗位的现状及能力要求，特此分析。 二、数据来源 为了保证数据分析达到预期效果，数据主要从招聘网站上采集。目前主流招聘网站有智联招聘、拉勾网、汇博人才等，那么如何选择相对最合适的招聘网站呢？首先从百度指数了解主流招聘网站人群画像数据。 招聘网站人群画像 图一：汇博人才 典型的区域性招聘网站，主要在重庆、武汉、成都等地区使用较多 图二：拉勾网 主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州等一线发达地区 图三：智联招聘 主要分布在北京、上海、深圳、杭州、广州等一线发达地区 ——汇博人才是典型的区域性招聘网站，主要在重庆、武汉、成都等地区使用较多 ——拉勾网和智联招聘求职人员分布基本一致，集中分布在北京、上海、深圳、杭州、广州等一线发达地区 招聘网站 Slogan ——从Slogan来看，智联招聘大而全，而拉勾网属于互联网垂直领域招聘网站，最终选择拉勾网作为数据来源，展开对互联网用户运营岗位的分析 三、利用 python爬取 拉勾网 数据 抓取了拉勾网“用户运营”搜索结果中的招聘城市、行业、福利待遇、公司规模、标签、超链接、岗位名称、薪资水平、学历要求、工作年限等字段数据。 图五： python部分抓取脚本 图六： python抓取结果截图 ——抓取结果大小合计71KB，450条数据

前情提要: 　　数据分析:把一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究 对象的内在规律 　　数据分析的三剑客: numpy,pandas,matplotlb 　　 　　numpy是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵的运算 　,此外,也针对数组的运算,提供了大量的数学函数库 一: 创建ndarray 导包 import numpy as np 1: 创建数组 np.array() 　　1=>1: 创建一个一维数组 np.array([1,2,3,4,5]) 输出: array([1, 2, 3, 4, 5]) 　　1=>2:创建一个二维数组 in: np.array([[1,2,3],[4,'a',6],[6,7,8]]) out: array([['1', '2', '3'], ['4', 'a', '6'], ['6', '7', '8']], dtype='<U11') 　　　　　注意: numpy的默认的ndarray的所有数据元素的类型是相同的. 　　　　　　　　如果传进ladies列表中包含不同的类型,则统一为统一类型 　　　　　　优先级: 　　　　　　　　str>float>int 　　　2:使用np的routines函数创建 　　　　包含以下常见创建方法: 　　　　　　2=>1: 　　　　　　np.ones(shape,dtype

摘要:ORACLE PL/SQL数据分析应用示例 聚集函数可以将一列中所有的值聚集为单个值，常用聚集函数有： 1、记数：count 2、总和：sum 3、平均值：avg 4、最大值：max 5、最小值：min 6、方差：variance 7、标准差：stddev 8、排名：rank、dense_rank、row_number 聚集函数常与 group by 一起使用，示例（仅为了演示函数的应用）： 在订单表(orders)中，假设订单号字段为orderid，订单总金额字段为totalprice，金额为空值代表为0，要求查询订购时间(crdt)在过去10个月中每个月每种订单类型的订单数、总金额、平均每单金额(最多保留两位小数)、最大订单金额、最小订单金额、方差、标准差、总金额月度排名，输出订单数大于1000个的订单类型，并按月份升序、总金额降序排列： select to_char(a.crdt,'yyyy-mm') as 月份, a.ordertype as 订单类型, count(distinct a.orderid) as 订单数, sum(nvl(a.totalprice, 0)) as 总金额, round(avg(nvl(a.totalprice, 0)), 2) as 平均每单金额, max(nvl(a.totalprice, 0)) as 最大订单金额, min(nvl