数据分析

1、为什么要建设数据仓库？ 为了更快更好的响应业务上的分析需求。 1.1、数据仓库建设方法？ 建设流程：梳理业务主题--》ER图(ER模型)--》逻辑建模(关系模型)。其中，数据仓库建设过程即ER图到关系模型的实现过程，数仓模型也属于关系模型中的一种，只是在此基础上需要考虑几个问题： 1）哪些维度对分析主题有用？ 2）如何使用当前数据建设维表？ 3）用什么指标度量主题？ 4）如何使用当前数据建设事实表？ 2、为什么要做元数据管理？ 为了更好的管理不同层级数据表的属性，以及其间的关联关系、父子关系，以实现快速追溯、核查。 3、为什么要做数据质量管理？ 为了保证数据的完整性、准确性、一致性、及时性。一旦数据质量出现问题，任何用数据作支撑的业务分析都是无效的。 3.1、数据质量管理办法？ 1）完整性 2）准确性 3）一致性 4）及时性 来源： https://www.cnblogs.com/sherial/p/11340159.html

只是copy了大佬的，自己本地写了份完整的，这上面随便提了下，没脸拿出来，这几天有时间会在整理下。。。 目录： 一、使用python验证数据集中的体温是否符合正太分布 二、使用python绘制常见的数据分布可视化图 跟着居士发布的作业做了三周了，，，还是没有用心去做吧，，，就当是给自己的笔记自己都看不下去了，，，打脸。。。。 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, sep='\s+', names = ['体温','性别','心率']) df.head() #查看数据基本特征 df.describe() 绘制直方图查看体温分布趋势 df_tw.hist(bins=20,alpha = 0.5 ) df_tw.plot(kind = ' kde ' , secondary_y=True) 然后还有检验是否为正太分布的方法。。。 被自己恶心了。 参考链接：https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details

来源商业新知网，原标题：：爬了招聘网站之后，给你几点学习Python的建议 Python语言相关的岗位非常多，有运维，有自动化测试，有后端开发，有机器学习，如果想要快速上手，并且有不错的就业，那就推荐数据分析。 用Python爬取了 深圳不同行业数据分析师的招聘需求 ，金融、电子商务、移动互联网这些热门行业对数据分析师的需求仍然很大。 从薪资来看，数据分析师确实是高薪职位，基本上是10k起步，能开30k的公司也不少 ，从数据本身来看，高层管理职位需求也是很多的，数据的价值越来越受到企业高层的重视，这个岗位真香！ 从薪资分布区域来看 ， 各区平均工资基本在15k-22k之间，市场行情也比较统一，平均工资差距都不会太大。 *箱形图的五条线的含义分别是最大值、最小值、中位数和两个四分位数，可以很方便地读出数据的分散情况 从技能角度来说， 学会了Python即便不专门做数据分析师，对于平时工作也是有非常大的帮助。 用几行代码就能快速整理数据并出图： 甚至可以编写合成多个Excel表格的Python脚本，一键跳过复制粘贴： 如果想要学习Python，今天给大家送个福利，现在你可以免费加入网易Python数据分析学习交流群，每天免费观看名师2小时的直播！ 加入社群后，行业从业疑问，学习遇到的bug，从零开始学Python不知道的坑，都有名师为你解读。同时你将获得以下福利：

近几年Python的发展形势很迅猛，可以说“网红语言”，我国已经将python纳入课程。根据个人经验，以及对python的浅见，以为python有以下三大用途： 1、 Web开发 2、数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化 3、脚本 一、Web开发 * Django和Flask等基于Python的Web框架最近在Web开发中非常流行。 这些Web框架可以帮助你用Python编写服务器端代码(后端代码)。这是在你的服务器上运行的代码，而不是运行在用户设备和浏 览器的代码(前端代码)。 * 使用Web框架的好处是：可以更容易地构建通用后端逻辑。这包括将不同的URL映射到Python代码块，处理数据库以及生成用 户在浏览器中看到的HTML文件。 * 两个框架的区别： Flask：能够实现简单、灵活和细致的控制。并能让你自己决定实现方式。 Django：提供了全面的体验：你可以获得管理面板、数据库接口、ORM(对象关系映射)以及开箱即用的应用程序和项目的目录结构。 * 如何选择 Flask：如果你关注的是经验和学习的机会，或者你想更多地控制使用哪些组件，比如你想使用哪些数据库以及如何与其进行交互。 Django：如果你关注最终产品，或者你正在研究一个简单的应用，比如新闻网站、网店或博客，并且你希望有单一实现的方式。 二、数据科学 包括机器学习，数据分析和数据可视化 1、机器学习

分析背景 前几天用爬虫爬了一下拉勾网-北京-数据分析岗位的数据，目的是想了解下北京互联网招聘市场对于数据分析岗位需求现状。 主要回答的问题有三个：一是什么样的公司在招聘数据分析？二是招聘条件和要求如何？三是这些公司都在哪？ 数据来源是拉勾网，2018年8月6日爬取。之所以选择拉勾网，是根据之前的从业经验决定的。一般公司招聘都会同时开启N个招聘渠道，而拉勾网的定位是专业的互联网招聘平台，是大部分互联网公司招聘的主要渠道；非互联网企业则多数选择像智联、BOSS等平台，很少会再同时使用拉勾网作为另一招聘渠道。如果想了解互联网行业的需求状况，使用拉钩上的数据进行分析能得到相对纯粹的分析结果。 使用的工具是Excel 1.什么样的公司在招聘数据分析？ 在分析这个问题的时候使用了公司类别及公司规模字段，初步分析时发现了两个占据很大比例的类别实际意义很弱，一个是‘移动互联网’，另一个是‘O2O’。相对比于其他的如‘电子商务’、‘生活服务’等业务类别，这两个概念属于他们的上层概念，有点过于宽泛。 所以在接下来的分析中做了拆分和删除处理：如果只有‘移动互联网’或‘O2O’类别的公司，这两个类别予以保留；如果还有其他的类别描述，则删除过于宽泛的‘移动互联网’和‘O2O’，采用剩下的类别。 可以看到在北京市，互联网金融行业独占鳌头是需求数据分析师的主力军，对应的数据分析需求第二梯队则是‘O2O’、

做大数据开发好还是大数据分析比较好一些？ 哪个薪资高？ 零基础学习大数据开发，还是大数据分析？哪方面比较好？ 今天我们来从 技术角度 和 薪资角度 全面进行分析，方便你的选择。 技术区别 在做选择之前，需要了解两者的不同，然后再结合自身已有的基础和兴趣做决定。 1、大数据开发类的岗位对于 code能力、工程能力有一定要求 ，这意味着你需要有一定的编程能力，有一定的语言能力，然后就是解决问题的能力，因为大数据开发会涉及到大量的开源的东西，而开源的东西坑比较多，所以需要你能够快速的定位问题解决问题，如果是零基础，适合有一定的开发基础，然后对于新东西能够快速掌握。 【大数据开发学习资料领取方式】：加入大数据技术学习交流群522189307，点击加入群聊，私信管理员即可免费领取 2、如果是大数据分析类的职位，在业务上，需要你对业务能够快速的了解、理解、掌握，通过数据感知业务的变化，通过 对数据的分析来做业务的决策，在技术上需要有一定的数据处理能力 ，比如一些脚本的使用、sql数据库的查询，execl、sas、r等工具的使用等等。在工具层面上，变动的范围比较少，主要还是业务的理解能力。 所以，如果是非理工科出身，编程能力较差，但是对业务的理解能力还可以的话，其实是可以选择数据分析类的。 除此之外，从薪酬上看，开发类的薪酬会略大与数据分析类的，这是由于岗位成本造成的，当然这只是一般情况下，

最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。 首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。 Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。 Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力

下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤； 随着大数据和人工智能时代的到来，网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面，产生的数据量也呈现指数级增长的态势，同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究 课题。在数据分析的程序语言选择上，由于Python语言在数据分析和处理方面的优势，大量的数据科学领域的从业者使用Python 来进行数据科学相关的研究工作。 1、数据分析的概念 数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展，企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高，同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼，以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向，进而帮助企业管理层做出决策。 2、数据分析的流程 数据分析是一种解决问题的过程和方法，主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署： 1）需求分析 数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步，也是非常重要的一步，决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要，结合现有的数据情况

所有资料汇总学习: 点这里 利用python进行数据分析 Numpy Numpy简单使用（入门） Pandas入门 Pandas入门系列（一）-- Series Pandas入门系列（二）-- DataFrame Pandas入门系列（三）-- 深入理解Series和DataFrame Pandas入门系列（四） – Pandas io操作 Pandas入门系列（五） – Indexing和Selecting Pandas入门系列（六) – reindex Pandas入门系列（七) – NaN Pandas入门系列（八) – 多级index Pandas入门系列（九) – Map和replace pandas进阶 Pandas玩转数据（一) – 简单计算 Pandas玩转数据（二) – Series和DataFrame排序 Pandas玩转数据（三) – DataFrame重命名 Pandas玩转数据（四) – DataFrame的merge Pandas玩转数据（五) – Concatenate和Combine Pandas玩转数据（六) – 通过apply对数据进行处理 Pandas玩转数据（七) – Series和DataFrame去重 Pandas玩转数据（八) – 时间序列简单操作 Pandas玩转数据（九) – 时间序列的采样和画图 Pandas玩转数据（十) –

Python爬虫太火了，没写过爬虫，都不敢说自己学过Python？！ 可是刚一开始学我就遇到了难题----数据分析！听起来很高大上，有没有？ 想要做爬虫，就得先学会使用数据分析工具，制作图表这是最基本的。网上发现一个讲Python做柱状图和折线图的小视频，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可视化模块详细解析， Python 数据分析 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 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.csdn.net/bundled