数据分析

第一篇：Anaconda安装和使用 第二篇：Jupyter norebook使用 第三篇： pandas教程 第四篇：numpy教程 第五篇：Matplotlib教程 第六篇：实战项目 来源： https://www.cnblogs.com/sui776265233/p/11317352.html

pip国内的源，超级快，目前已用豆瓣 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 中国科技大学 https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 豆瓣(douban) http://pypi.douban.com/simple/ 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pycharm中无法导入numpy包： file—Settings更改interpreter为已安装的如Anoconda,python36等见图一，通过右边设置图标即可打开图二，选择自己的即可 来源： CSDN 作者： SI_YU159 链接： https://blog.csdn.net/SI_YU159/article/details/103241269

俗话说的好，“工欲善其事，必先利其器”。一款好的 数据分析工具 可以让你事半功倍，瞬间提高学习工作效率。在数据就是资源的时代，对于数据分析软件的选择就决定着公司掌握数据资源的先后。今天，我将带领大家了解一些市场上较为流行的数据分析软件。 1.SAS软件 SAS是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程，几乎囊括了所有最新分析方法，其分析技术先进，可靠。分析方法的实现通过过程调用完成。许多过程同时提供了多种算法和选项。使用简便，操作灵活 2.R软件 与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R软件可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。 3.SPSS SPSS具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。自带11种类型136个函数。提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法。用户可以根据自己的分析需要和计算机的实际配置情况灵活选择。SPSS针对初学者

区块链数据分析是一门大生意。仅美国政府每年在交易映射工具上就要花费6百万美元，数字加密货币交易所则会与合规调查公司合作来跟踪其客户的资金来源。虽然受到比特币用户的敌视，区块链取证已然是一个竞争激烈的领域了，本文将介绍基于 比特币 、 以太坊 等区块链数据的分析在取证领域的应用情况。 1、Chainalysis Chainalysis是区块链数据分析取证领域最出名的一家企业，其可以提供的数据服务众多，包括丢失的数字货币、数字货币持有模式等等，主要服务范围包括：数字货币用户报告、数字加密货币相关行为、检测来自暗网的可疑行为与可能出现的威胁等等。 官网：https://www.chainalysis.com/ 2、Elliptic Elliptic是最早成立的区块链数据分析取证企业，它可以识别比特币、以太坊以及其他数字加密货币的非法行为，并为数字货币企业、金融机构和政府提供可行动的情报信息 官网：https://www.elliptic.co/ 3、Blockseer Blockseer致力于减少数字加密货币领域的混乱和无序，增进对公开可访问的区块链网络的了解。Blockseer目前已经被DMG收购。 官网：https://www.blockseer.com/ 4、Ciphertrace Ciphertrace的目标是让企业和政府更安全可信地利用数字加密货币

阅读对象 只要你想读，你就读呗！最好点个赞再走。。。:-) 本文尽量通过例子和直观描述，来说明人工智能中机器学习和数据挖据的主要概念，分类，和使用方法，并通过例子描述如何使用它来促进公司业务发展。虽然标题偏技术，但内容涵盖面较广，涉及业务，产品，技术等多方面。主要目的是说清楚公司如何使用数据挖据为业务提速，所以推荐的阅读对象，是公司中高级运营管理人员，创始人。但并不一定合适人工智能，数据挖据的技术专家，因为它基本不涉及人工智能和数据挖据的底层技术，也不涉及深层次的数学原理和算法研究。 前言 近年来，人工智能，大数据是一个非常热门的词汇。与一些更加前沿的科技例如量子计算，神经网络，虚拟现实，区块链等等不同，这一类技术里面，已经有一些分类，实实在在地被商用并且产生了可观的效益。简单地说，本文所描述的数据挖据相关内容，事实上就是人工智能和大数据的一种结合。 哪儿有数据挖掘哪儿就有“啤酒与尿布”， “沃尔玛啤酒和尿布的故事”这个经典的案例是从事这行研究的人都知道的一个故事，说的是沃尔玛超市（Walmart）会在周末时把啤酒移到尿布货架的未端，这是因为沃尔玛的数据挖掘专家告诉老板，他们的研究结果显示男士通常会在周末购买尿布，而他们同时也喜欢在周末喝啤酒，如果放在一起那肯定会提升销售，老板照做了，结果啤酒销售果然增加了40%以上。。。很想知道这个经典案例是真实的还是为了宣传数据挖掘而制造的

你好，我是周萝卜， 一名低调的挨踢工程师。 在每一个企业中，各个部门都会生产出一定的数据，目前，各类数据在企业生产经营中起着至关重要的作用。 数据已经成为了企业生产、经营，战略等等几乎所有的经营活动所依赖的，不可或缺的信息。 正确的数据分析可以帮助企业做出明智的业务经营决策，数据就犹如企业经营者的眼睛一样，通过数据可以反映出经营的问题，就犹如舵手依赖导航一样。 数据分析师是怎么练成的 其实，数据分析说白了，就是掌握数据，掌握规律，并加以应用的一门技术。那么这项技术具体又是怎样的呢，该如何来学习它呢，下面就一起来看看数据分析的三个组成部分。 数据采集：数据采集是我们的数据来源，只有当我们手中拥有足够的、可靠的数据之后，我们才有了分析数据的基础，数据采集可以通过网络爬虫，通过开源数据获取等途径来完成。 数据挖掘：数据挖掘部分，可以说是数据分析的核心部分，也是商业价值所在。我们通过分析手中的数据，来获得人、物等关系规律，从而指导我们的商业活动，达到一定的商业价值。 数据可视化：通过数据可视化，我们可以更加直观的观察到数据的组成、规律等，也能够更好的展示我们的分析结果。 从上面数据分析的三部分组成可以看出，一名优秀的数据分析师的工作包括：  数据采集：开源数据使用，网络爬虫，数据集成。  数据挖掘：数据处理，算法分析，数据预测。  数据可视化：数据分析结果呈现。

数据分析+金融量化分析入门 今日内容: ​ 1.数据分析的概述 2.数据分析的常见包:numpy,pandas,matplotlib 3.经融的知识:量化的平台,策略 一.数据分析的概述 1.数据分析是什么? 数据就是信息,而数据分析就是可以让我们可以发挥 这些信息功能的重要手段. 2.数据分析能干什么? 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 股票可以根据相关的数据进行买进卖出 今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法中 PS:现在我们一般称呼今日头条这种定向推送新闻视频的算法 叫做投喂,这个也称为现代社会的毒品,用户喜欢什么,我们就推送什么 用户想要啥,我们就推送啥,这样用户的粘合度才会比较高 头条最厉害的也就是这个算法,推荐算法. 头条的推荐算法是百度的人开发的,头条一开始就是从百度挖的人 3.为什么要利用Python进行数据分析? 1).python的语法简单易学 2).python可以很容易的整合C,C++等语言的代码 3).python有大量可以用于科学计算的库 4).python不仅可以用于研究和原型构建,同时也可以用于构建生产系统 python没有火之前,使用的是R语言进行数据分析 但是R语言有很多弊端,现在python可以实现R语言所有的功能 而且实现更加简单,更为方便 python的主要的几个方向以及介绍:1)

参考文章: https://blog.csdn.net/paicmis/article/details/82535018 https://blog.csdn.net/weixin_39819880/article/details/82083034 1. 介绍 ElasticSearch是一个分布式，高性能、高可用、可伸缩的搜索和分析系统 1.1 ES的优势主要可以看以下几个方面： 横向可扩展性：只需要增加一台服务器，做一点儿配置，启动一下ES进程就可以并入集群； 分片机制提供更好的分布性：同一个索引分成多个分片（sharding），这点类似于HDFS的块机制；分而治之的方式来提升处理效率，相信大家都不会陌生； 高可用：提供复制（replica）机制，一个分片可以设置多个复制，使得某台服务器宕机的情况下，集群仍旧可以照常运行，并会把由于服务器宕机丢失的复制恢复到其它可用节点上；这点也类似于HDFS的复制机制（HDFS中默认是3份复制）； 2. ElasticSearch的功能 分布式的搜索引擎和数据分析引擎 搜索：网站的站内搜索，IT系统的检索 数据分析：电商网站，统计销售排名前10的商家 全文检索，结构化检索，数据分析 全文检索：我想搜索商品名称包含某个关键字的商品 结构化检索：我想搜索商品分类为日化用品的商品都有哪些 数据分析：我们分析每一个商品分类下有多少个商品

今天进行 BOSS 直聘岗位分析的最后一部分，以不同企业为切入点，看看在招聘的企业中，哪些是市场上的“大鱼”，有想法的可不要错过呦！ 警告：本教程仅用作学习交流，请勿用作商业盈利，违者后果自负！如本文有侵犯任何组织集团公司的隐私或利益，请告知联系删除！！！ 这次我依然使用在上一篇文章中得到的文件，获取文件的方法，可以查看上一篇哦 再爬 Boss 直聘，探究哪种岗位更好就业 全国数据汇总 首先我们先来看下9个城市招聘数据的汇总情况 数据汇总 首先读取所有的文件数据，再通过 concat 函数合并 beijing = pd.read_csv("beijing_data.csv") shanghai = pd.read_csv("shanghai_data.csv") shenzhen = pd.read_csv("shenzhen_data.csv") guangzhou = pd.read_csv("guangzhou_data.csv") hangzhou = pd.read_csv("hangzhou_data.csv") nanjing = pd.read_csv("nanjing_data.csv") wuhan = pd.read_csv("wuhan_data.csv") xian = pd.read_csv("xian_data.csv") chengdu = pd

数据爆炸的时代，充斥着各种各样的数据，在利用数据的时候，需要对数据进行筛选，统计出有用的数据，按照 数据分析 的流程，分析出有用的数据。其中统计过程起着承上启下的作用，决定着最终数据分析的体量，最终直接影响最终结果。什么是统计分析呢，统计分析的具体步骤又是那些，下面我将展开进行说明。 数据统计分析 统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。是在统计设计、统计调查、统计整理之后十分重要的一项工作。随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以搞统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。因此，统计分析应用的 场景 十分广泛。应用统计分析有哪些具体步骤呢？ 1.描述要分析的数据的性质 数据分析之前，我们需要了解所分析的数据具有哪些性质，根据数据的性质进行专业性的分析。这是进行统计分析的前提条件。 2.研究基础群体的数据关系 分析完数据的性质，便需要了解数据的关系，根据数据关系的分类结果做出预测结果。能更加方便后续的数据分析。 3.创建一个模型，总结数据与基础群体的联系 数据统计分析过程中模型的建造决定着整体的框架，分析的过程也是围绕着这一框架进行展开分析。联系的紧密程度也将影响最终结果。 4.证明（或否定）该模型的有效性 分析方向的正确性决定着最终结果的准确程度，模型建立后，需要证明模型的有效性。及时做出调整。达到高效统计分析的作用。 5