数据分析

样本：S = [s1, s2, ..., sn] 平均值：m = (s1+s2+...+sn)/n 离差：D = [d1, d2, ..., dn], di = si-m 离差方：Q = [q1, q2, ..., qn], qi = di**2 总体方差：v = (q1+q2+...+qn)/n 总体标准差：s = sqrt(v)，方均根 样本方差：v' = (q1+q2+...+qn)/(n-1) 样本标准差：s' = sqrt(v')，方均根 np.std(array) # 总体标准差 np.std(array, ddof=1) # 样本标准差 # 中位数 import numpy as np import datetime as dt def dmy2ymd(dmy): """ 把日月年转年月日 :param day: :return: """ dmy = str(dmy, encoding='utf-8') t = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y') s = t.date().strftime('%Y-%m-%d') return s dates, opening_prices, \ highest_prices, lowest_prices, \ closing_prices, volumes = \ np.loadtxt(

点击上方“ Datawhal e ”，选择“星标 ” 公众号 第一时间获取价值内容 【导读】 作者在面试数据科学家、算法工程师的过程中，钻研出了数据科学行业的真实现状。他发现实际上高学历非常重要，而计算机、工程学、数学和统计都是非常主流的学科。认为与其专注于数据科学家所需要的技能，不如专注于实际上能做什么。 你知道数据科学家这个行业，最热的话题是什么吗？ 如何快速的赚到热钱 。 你可能刚刚听说数据科学家、算法工程师这个职业，或者已经从事该行业多年。 每当提及“数据科学”这个词的时候，可能总会有一份荣耀在心里面。 毕竟这是一个听起来就很高科技的职业，自我介绍的时候会有人投来羡慕的目光。 但数据科学家的竞争正在变得越来越激烈，而数据科学家心中的那份情怀似乎也在逐渐的淡化。 取而代之的是焦虑在不断的滋长，而我们却无能为力。 一方面，越来越多的人想入行数据科学家，希望获取名声和利益； 另一方面，企业在数据科学家这个岗位上开始有些摇摆，很多公司甚至错误的将数据标注等工作当做是数据科学家。 上述情况，并没有随着人工智能的发展而有所改善。 最近。 一位名叫Hanif Samad的新加坡的统计学家、软件工程师、数据科学家在找工作的时候有些碰壁，让他开始对数据科学整个行业的现状进行反思。 他发现，在数据科学家最集中的平台Towards Data Science上，有关数据科学最热的文章是

打算学习 Python 来做数据分析的你，是不是在开始时就遇到各种麻烦呢？ 到底该装 Python2 呢还是 Python3 ？ 为什么安装 Python 时总是出错？ 怎么安装工具包呢？ 为什么提示说在安装这个工具前必须先安装一堆其他不明所以的工具？ 相信大多数 Python 的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的。为了在入门时少走弯路，并且让高涨的积极性不至于太受打击，这里推荐使用 Anaconda 来管理你的安装环境和各种工具包。 本文介绍了Anaconda的使用，全文大纲如下： 为什么选择 Anaconda * 什么是 Anaconda * 什么是 conda * Anaconda 的优点 如何安装 Anaconda 如何管理 Python 包 如何管理 Python 环境 一、为什么选择Anaconda？ 1.1 什么是 Anaconda？ Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本，包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。作为好奇宝宝的你是不是发现了一个新名词 conda ，那么你一定会问 conda 又是什么呢？ 1.2 什么是 conda ？ conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。 packages 管理： 可以使用 conda 来安装、更新

Python软件基金会和JetBrains进行了一项Python调查，以发现Python社区中的最新趋势及采用情况。有来自150多个国家的2万多名参与者。2018年Python开发者调查是继2017年第一次调查之后的第二次合作。 语言的使用 根据Python调查，84％的开发人员表示他们将其用作主要语言，而另外16％的开发人员将其用作次要语言。从2017年使用Python作为主要用户的79％的开发人员中可以看出这一点。大约50％的Python用户也使用JavaScript，而C/C++、Java和C#等其他语言。Python开发人员也越来越多地使用Bash/Shell。 所有Python用户中有一半也使用JavaScript。 2018年的统计数据与2017年的结果非常相似。 唯一显着的区别是Bash/ Shell从2017年的36％增长到2018年的45％。Go和SQL每个都增长了2个百分点，而C/C ++，Java和C＃等许多其他语言都丢失了 他们的份额。 与2017年一样，使用Python作为辅助语言的人的语言细分略有不同，使用JavaScript的开发人员略少（47％），但使用C/C++（39％），Java（35％）的人数更多， 和C＃（19％）。 Python的使用 60％的受访者表示他们使用Python进行工作和个人使用。 21％专门用于个人，教育或辅助项目，19

数据分析师培训课程 怎么样？学费多少钱？博学谷最近上线了所有人都能学的数据分析课，课程定位人人可以学习，学费299元的精品小课，总的来说课程质量比较高，刚刚上线就引来了很多职场人士报名学习。 数据分析师培训课程介绍： 1、适合人群 对数据分析、数据挖掘感兴趣的各行业从业者和在校学生 金融、电信、零售、医学等各行业业务数据分析人员 政府事业单位大数据及数据挖掘项目人员 数据挖掘岗位就业、提拔涨薪、技能优化等从业人员 大数据时代，数据分析是人人必备的技能，所有人都能学 学习方式和学习服务 学习方式：录播课程，报名即可查看所有课程 学习服务：微信群答疑服务 数据分析师课程优势 价格市面最低：市面上同类数据分析课程都为1999、 2999 或以上，博学谷首期仅需299元 内容系统全面：10个模块 241小节 30+案例实战 ，从理论知识到工具，一网打尽 名师独家授课：去哪儿网资深数据产品经理曾津&中国电信网络AI研究中心技术总监钱兵 学完数据分析收获 学完可以掌握的数据分析技能 （1）你可以学会使用Excel、SQL、modeler 、SPSS、R语言、 Python语言进行数据分析和数据挖掘 （2）你可以掌握数据清洗、数据规范化等数据预处理的操作流程 （3）你可以独立完成数据建模分析，诊断各环节运营数据情况，支持决策、提供策略并推动落地 （4）你能快速根据业务场景和需求进行数据可视化过程

本文通过利用信用卡的历史交易数据进行机器学习，构建信用卡反欺诈预测模型，对客户信用卡盗刷进行预测 一、项目背景 对信用卡盗刷事情进行预测对于挽救客户、银行损失意义十分重大，此项目数据集来源于Kaggle，数据集包含由欧洲持卡人于2013年9月使用信用卡进行交的数据。此数据集显示两天内发生的交易，其中284,807笔交易中有492笔被盗刷。数据集非常不平衡，积极的类（被盗刷）占所有交易的0.172％。因判定信用卡持卡人信用卡是否会被盗刷为二分类问题，解决分类问题我们可以有逻辑回归、SVM、随机森林算法，也可利用boost集成学习的XGboost算法进行数据的训练与判别，本文中采用逻辑回归算法进行测试。​ 二、探索性数据分析 2.1 理解数据 import numpy as np import pandas as pd data = pd.read_csv('E:\\数据挖掘\\Project\\信用卡反欺诈模型\\creditcardfraud\\creditcard.csv') len(data) data.info() data.head() Data columns (total 31 columns): Time 284807 non-null float64 V1 284807 non-null float64 V2 284807 non-null float64 V3

我们常常会思考什么样的数据才是 大数据 ,只有数据量大才能真正称之为大数据吗？其实不然, 大数据 的特征应该包括数量、速度，多样性和精准性这四个方面,也就是通常所说的4个V: Volume,Velocity,Variety 和Veracity。如下图所示： 因此，数量大小只是描述大数据的其中一个维度，今天，我们不妨换个思路来聊聊大数据的另一个重要特征：Velocity(速度)，看看如何将传统数据库中的数据快速、实时、准确地应用到大数据平台。快速获取，快速分析，快速应用，快速实现，从而帮助企业提升自身的竞争力并创造巨大的商业价值。 IBM 大数据产品 介绍 InfoSphere Change Data Capture(以下简称CDC)用于捕获源端交易数据库如DB2，Oracle的数据变化，并实时复制到目标数据库、消息队列、以及ETL解决方案(例如IBM InfoSphere DataStage)。 InfoSphere BigInsights由Hadoop分布式文件系统(HDFS)以及Pig,Hive,HBase和ZooKeeper等Hadoop生态系统子项目构成，用于分析和展现基于Apache Hadoop的海量数据。 接下来，我们将通过一个智能电表的应用案例来演示CDC如何将实时的增量数据复制到InfoSphere BigInsights的HDFS中。 系统架构

深度解析如何挑选适合自己的Hadoop平台 什么是Hadoop，怎样学习Hadoop 分布式文件系统HDFS解析 Hadoop开发人员基础课程之初识MapReduce HBase基础知识，面向列的实时分布式数据库 完全分布式HBase集群安装配置示例 什么是Spark，如何使用Spark进行数据分析 2分钟读懂大数据框架Hadoop和Spark的异同 IBM专家亲自解读 Spark2.0 操作指南 浅谈【数据地图】在数据分析中的作用 收藏 | 史上最全的‘大数据’学习资源（上） 大数据服务及未来：人工智能+大数据生态模式 IBM：不是人工智能，而是认知商业 Hadoop大数据生态系统及常用组件简介 Hadoop学习之旅一：Hello Hadoop 大数据洞察滴滴与Uber中国合并后，出行市场的最新格局和未来趋势 大数据与云计算和物联网之间的关系 里约奥运会、传感器、大数据技术的极大的作用 2016年我国能源行业大数据的发展现状及市场分析 九个最适合实时数据分析的应用领域 盘点最受欢迎的十个开源大数据技术 利用大数据建模预测2016年里约奥运会金牌榜 大数据最清楚王宝强离婚事件到底有多热！ 大数据将面临的重要课题：数据转化 推荐：六款强大的开源数据挖掘工具 大数据时代：九个大数据应用领域 13个应用案例，讲述最真实的大数据故事！ 大数据时代：十大最热门的大数据技术

python 来源： https://www.cnblogs.com/ITCSJ/p/11417921.html

import pandas as pd #将excel文件读到内存中，形成dataframe,并命名为people people=pd.read_excel('D:/python结果/task2/People.xlsx') #________以下是常规操作部分 #文件有几行几列 print(people.shape) #显示列名 print (people.columns) #显示前五行(默认) print (people.head()) #显示最后五行(默认) print (people.tail()) #________以下是非常规操作部分 #1、如果前面第一行是乱码或者第一行是空白，第2行才是标题时，读取数据的方式 people=pd.read_excel('D:/python结果/task2/People.xlsx',header=1) #2、当读取的文件没有header时，读取数据的方式，可以人为的加入header people=pd.read_excel('D:/python结果/task2/People.xlsx',header=None) #定义header people.columns=['ID','Type','Title','FirstName','MiddleName','LastName'] #定义ID为索引 people=people.set_index