数据分析

据统计，全球数据总量预计2020年达到44ZB，中国数据量将达到8060EB，占全球数据总量的18%。现阶段我们所讨论的人工智能，很大程度上都是在谈“人工智能”这个大概念下机器学习领域中的深度学习技术。它的底层原理相对简单，对数据有很大的依赖性，本质上是一种基于大数据的统计分析技术。 推荐系统作为人工智能的落地场景之一，对数据的依赖性不言而喻。企业通过前期的数据收集，全面了解自身的产品和目标用户；之后，通过一系列的数据挖掘技术，对目标用户进行分类，刻画用户画像；最后，再通过数据决策，制定产品运营方案，并不断迭代、优化产品细节。可以说，没有前期的数据，之后的一系列操作无从谈起。 那么，推荐系统是如何处理数据的呢？ 一个典型的推荐系统，处理数据通常会经历以下四步：即数据收集、数据存储、数据分析和数据过滤。 数据收集 实现推荐系统的第一步便是收集数据。这些数据可以是显性数据，也可以是隐性数据。显性数据就是指用户主动输入的数据，例如对内容的评论、点赞、转发、下载等，隐性数据是指用户的浏览历史、阅读时长、观看记录、搜索日志等。后台会为每一个使用该产品/访问该站点的用户创建一个数据集。 用户的行为数据很容易收集，通过站点上的用户行为日志就能获取。如果用户已经在使用APP，获取用户的行为数据就不需要用户的额外操作。但这种方法有一个缺点，获取的数据分析起来很麻烦。比如说

8.19 课时9（完成） 来源： https://www.cnblogs.com/nixiandengyixia/p/11375705.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

1、学习目标 ​ 谈到金融量化分析，可能大多数人想到的肯定就是海量的股票数据，交叉错乱的股票数据图表，让从未接触过金融的人无法入手，就会想这种东西我怎么可能学的会。但是在我们有着扎实的Python编程基础就完全不需要担心这些东西了，我们只需要通过编程的方式编写出对应的策略就能通过计算机帮我们进行自动化交易。 ​ 从本文的标题当中就可以看到，我们的目标就是金融量化分析，在前面已经简单介绍过金融了，所以说我们就直接来看量化，量化这个词在当前这个时代已经越来越常见了，它主要就是可以通过一些策略获取一个投资的方案，而分析就是我们常说的数据分析了，数据分析也是与我们的生活息息相关，本文主要是针对金融方面的数据进行分析，但是如果你从事其他行业，这些技术完全适用。 2、金融量化简介 2.1、什么是金融量化 ​ 金融量化主要是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据当中选出能够带来超额收益的多种“大概率”事件以此来指定策略。主要就是以下几步： 1、发现的一种能够赚钱的规律 2、将规律分解成可操作的步骤（策略） 3、编写程序，让机器去执行这个策略 4、机器返回结果，或者说是让机器直接实现自动化交易 2.2、金融量化能干什么 ​ 相信大家都经常会使用百度、谷歌等之类的搜索引擎搜索我们想了解的问题，但是你要是直接去问它，我到底该买哪一支股票？什么股票可以挣钱

下载地址: http://www.gqylpy.com/di/20 《Python数据分析与挖掘实战.pdf》PDF高清完整版-下载 内容简介 10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。 实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节

老王上周预测了辣条的销量之后，马上就吩咐了工厂工人，开始制作各种形状的辣条了，什么条状的，块状的，片状等等等。可是等到辣条生产出来之后，是要卖的呀，所以怎么定价又成了老王的一个难题，也成了老王再次敲响前嗅大门的动力。。。 老王先是寒暄了几句，然后马上跑到小编身边又是嘘寒问暖又是端茶递水，小编知道又来活了，最后在小编的一再逼问下，老王说明了来意，原来他是想让小编接着帮他定价以及预测明年收入。小编瞬时间松了一口气，so easy啊~ 经验张口就来： 准备工具：Forespider 、ForeAna。 方法： 1、使用Forespider，采集淘宝、天猫、京东前十名辣条商家，2017年的价格。 2、关联到ForeAna数据分析引擎中自动得出，按月、节假日、618大促等价格变动情况，得出价格变动曲线。 3、建立数学模型，将得到的收入作为因变量，以价格作为自变量，建立数学预测模型。 4、通过上期预测的销量以及本次的价格，关联到ForeAna数据分析引擎，得出收入变动曲线。 5、从中找到价格、销量和收入的平衡点，得出老王今年的定价，以及促销时的优惠力度，并且在定价的同时也预测了明年的收入。 注意事项： 1、对爬虫不懂的，可以来找前嗅呀！ 2、如果感觉不错，可不可以给小编点个赞，老板说，只有集够50个赞才给小编送辣条，求求。 预测了收入的老王挺开心的。现在，他已经踏上了即将买房的道路。。。 来源

今天，大数据、数据科学、机器学习分析不再只是热词，已经真实地渗透于生活方方面面。根据福布斯，到2025年，全球每年将会有 175 泽字节的数据产生。Kyligence的诞生为企业带来了极速的大数据分析体验 。 当企业要对大规模的数据进一步进行更为复杂的分析如对销售额进行预测时，传统的分析工具就捉襟见肘了 。 这篇文章将以基于Spark的分布式机器学习平台 Databricks为例，为您提供一套从以 Kyligence 为数据源到分布式数据分析平台的高效无缝的解决方案。 对企业未来销量进行预测是一个很普遍的分析需求。分析师需要先以不同的时间粒度如日或月，或者是其他维度粒度如地区，商品等聚合数据，然后按不同的算法预测聚合后的数据。相类似的预测、分析场景还有很多，如运维数据的异常值检测，金融数据的反欺诈识别，销售数据的用户画像等。在数据被深入挖掘之前，都需按维度列或时间戳聚合数据。然而想顺滑地聚合如此海量的数据，并且深入挖掘数据并不简单。 对海量数据进行挖掘的难点 聚合大量数据，复杂度高，所耗时间长 当数据量呈规模式增加时，即使是执行一条简单的筛选查询也会消耗很多时间，并且查询语句复杂度越大，执行语句所花时间就会越长。因此，数据科学家稍调整筛选条件，就会重新陷入等待中。 分析维度的粒度很难随意变动 由于高额的查询成本，数据科学家们会更倾向于聚合有潜在关联的数据维度

参考数据来自雅虎财经 ： https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL 1.导包 　　 2.导入数据 　　导入数据方法，参考美国各州人口分析随笔 　　 来源： https://www.cnblogs.com/jiangbei/p/11371767.html

Python爬虫太火了，没写过爬虫，都不敢说自己学过Python。但自学Python真的不容易，一开始，我就遇到了难题----做数据分析图表。 做爬虫一定要学会使用数据分析工具，制作数据图表这些是最基本的。我在网上发现一个讲解使用Python画图进行数据分析的小视频，我觉得讲的超基础，很适合小白，特来分享给大家~ 如果你也想学习数据分析，跟我一起看看下方视频，听知名技术专家李刚老师对Python饼图和点图详细解析， Python 数据分析之饼图与点图 李刚老师出版的《疯狂Java》系列图书曾得到市场的广泛认可，经过多次再版，已被多家高校选作教材。 上方视频来自于李刚老师的在线视频课程《21天通关Python》第九章 数据分析之饼图与点图 鉴于大家都有学习Python的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了3.4W的五星好评。 这本书可谓是笔者独家私藏图书之一了，对我学习Python有着莫大的帮助，在京东上也常常"断货"，这次拿出来给大家分享一下,希望能帮到大家。 《21天通关Python》视频课程以畅销图书为教材，由图书作者李刚亲自操刀讲解；上手门槛低，可作为0基础掌握Python教材；书籍+线上复合型学习场景特别适合Python小白学习！ 点击查看课程： https://edu

1.数据分析方法论 5W2H法 --- 适用用户行为，业务问题分析 用户购物行为分析: why-用户购买目的，产品哪方面吸引客户 when-用户何时购买，多久再次购买 what-公司提供什么产品，用户需求是什么 who-那些用户购买，用户特点 where-在哪购买，客户地区分部 how-什么方式购买，支付方式 how much-用户购买花费时间，交通成本 4P营销理论 ---适用整体经营分析 公司业务分析: 1.产品--公司提供什么产品，与用户需求是否一致，购买用户都是哪些 2.价格--公司销售收入怎样，用户接收价格，购买方式 3.渠道--各地区有多少销售渠道，是否有未覆盖，用户何种渠道购买，各地区构成，渠道政策是否有吸引力 4.促销--投入多少，效果如何，广告效果如何 用户行为理论 ---用户研究分析 认知--网站访问--IP ，pv ，人均页面访问量 熟悉--网站浏览--平均停留时间，跳出率，页面偏好 网站搜搜--搜索访问次数占比 试用--用户注册--注册用户数，注册转化率 使用--用户登录--登录数，人均登录，访问登录比 用户订阅--订购量，订购次，内容，转化率 忠诚--用户粘性--回访者比率，访问深度 用户流失--用户流失率/数 pest分析法 ---适用行业分析 　　政治，经济，社会，科技 逻辑树 ---适用业务专题分析 利润增长缓慢分析: 收入--客户少，质量差