统计分析

本文来自 网易云社区 。 常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。对学习数据挖掘的学生来说，如何选择确实是道难题，下面就介绍一下几种常用的挖掘软件的特点，供大家参考。 数据挖掘软件首推R ，它的优点在于函数都给你写好了，你只需要知道参数的形式就行了，有时候即使参数形式不对，R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。 R作为一款用于统计分析和图形化的计算机语言及分析工具，为了保证性能，其核心计算模块是用C、C++和Fortran编写的。同时为了便于使用，它提供了一种脚本语言，即R语言。R支持一系列分析技术，包括统计检验、预测建模、数据可视化等等。 R软件的首选界面是命令性界面，通过编写脚本来调用分析功能。如果缺乏编程技能，也可使用图形界面，比如使用R Commander。 其次是Python ，Python几乎都可以做（通用性语言），函数比R多，比R快。但是缺点是比R难学一点。它是一门语言，R更像是一种软件，所以python更能开发出flexible的算法。它的语言简单易懂，做分析方便，而且可以开发大型软件。 其它数据挖掘软件用的并不是很多，但是可以结合知友的回答推荐几款，常用的数据挖掘软件还是有很多的，各有千秋。 SAS Data Mining: 发掘数据集的模式，其描述性和预测性模型为用户更深入的理解数据提供了基础。用户不需要写任何代码

统计指标对定量数据进行统计描述，常从 集中趋势 和 离中趋势 两个方面进行分析 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt% matplotlib inline 1、集中趋势度量 指一组数据向某一中心靠拢的倾向，核心在于寻找数据的代表值或中心值 —— 统计平均数 算数平均数、位置平均数 （1）算数平均数 data = pd.DataFrame({'value':np.random.randint(100,120,100), 'f':np.random.rand(100)})data['f'] = data['f'] / data['f'].sum() # f为权重，这里将f列设置成总和为1的权重占比print(data.head())print('------')​# 创建数据​mean = data['value'].mean()print('简单算数平均值为：%.2f' % mean)​# 简单算数平均值 = 总和 / 样本数量 （不涉及权重）​mean_w = (data['value'] * data['f']).sum() / data['f'].sum()print('加权算数平均值为：%.2f' % mean_w)​# 加权算数平均值 = (x1f1 + x2f2 + ...

描述性统计分析的常用指标有平均数、方差、中位数、众数、标准差等， 提供分析对象数据的集中程度和离散程度等信息。 我们可以通过相关统计函数如： 求和、平均值、最大(小)值、中位数、众数等来描述它的数据特点。 实验1：以某公司“用户消费数据”为例，利用用户消费金额这个变量来描述 用户消费行为特征，分析了解用户消费分布。 实验步骤： 【数据】-【分析】-【数据分析】-【描述统计】 ---------------------------------------------------------------- 输入： (1)输入区域 (2)分组方式：选择分组方式，如果需要指出【输入区域】 中的数据是按行还是按列排列。这里选择[逐列]。 (3)标志位于第一行，若数据源区域第一行含有标志位，则应勾选。 否则，EXCEL字段将以"列1、列2、列3、...."作为标志。 图2-1 【描述统计】参数设置 ----------------------------------------------------------- 输出： (1)输出区域 (2)汇总统计：包含平均值、标准误差、中位数、众数、标准差、 方差、峰度、偏度、区域、最小值、最大值、求和等。 (3)平均置信度：是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率，常用的置信度为95%或90%。 (4)第K大(小)值：表示输入数据组的第几位最大(小

描述性统计分析，主要包括数据的集中趋势、离中趋势和数据分布的测度指标的分析方法，直方图、茎叶图、箱线图等统计图的含义和画法 1.直方图 直方图有以下两种： 频率分布直方图 ：用长方形的面积代表对应组的频数和组距的比 频数分布直方图 ：长方形的高代表对应组的频数 为了画图和看图方便，通常直接用高表示频数，大多数直方图都是频数分布直方图，但严格的统计意义上的直方图都是指频率分布直方图，而且统计意义上的直方图没有纵向刻度。 1.1 Excle画直方图 数据准备如下： 通过【数据】-->>【数据分析】打开以下窗口 选择【直方图】后点击【确定】 按照上图录入相关信息后点击【确定】，可生成下图（频数直方图） 根据下图求出密度尺度 然后左键单击任意一个条形图，再单击右键，在快捷菜单中选择【添加数据系列格式】，然后在【设置数据序列格式】中将【间隙宽度】修改为0 最终生成的直方图如下： 来源： https://www.cnblogs.com/OliverQin/p/12165409.html

交叉汇总是数据统计中一种实用的分类统计计算。交叉汇总分析，又称列联表分析，是通过分析两个或两个以上变量之间的联合分布特征，来了解这些变量之间相互影响关系的一种统计分析技术。一般情况下，我们将某一变量分组后作为行，用其它变量或变量的组合作为列，形成数据库表进行统计分析。例如下面的表结构： 成绩 学校 学科 1 2 3 4 5 A Sub1 人数 人数 … … … Sub2 人数 … B Sub1 人数 Sub2 人数 如果将学科、成绩合并，则可进一步演化为： 学科 - 成绩 学校 sub1-1 sub1-2 … sub1-5 sub2-1 … A 人数 … B 人数 用 MongoDB 能够比较清晰、自然地存储类似的数据，但要实现交叉汇总却比较困难。如果将数据取出，用 Java 等其它高级语言来汇总的话，也相当复杂。对于这种情况，我们可以利用集算器 SPL 语言辅助 MongoDB，完美实现交叉汇总的功能，下面用例子说明。 Student集合记录了学校、学生名称、学科及成绩，样例数据如下： db.student.insert ({school:'school1', sname : 'Sean' , sub1: 4, sub2 :5}) db.student.insert ({school:'school1', sname : 'chris' , sub1: 4, sub2 :3})

在上一篇《 网站数据统计分析之一：日志收集原理及其实现 》中，咱们详细的介绍了整个日志采集的原理与流程。但是不是这样在真实的业务环境中就万事大吉了呢？事实往往并非如此。比如针对前端采集日志，业务的同学经常会有疑问：你们的数据怎么和后端日志对不上呢？后端比你们多了 N%！技术的同学也会问：你们怎么不打后端记日志呢？后端比你们效率和准确性更高。带着这些疑问今天咱们就来聊聊前端日志采集中的这些是是非非。 1、前端 VS 后端到底哪个准？该用谁？ 这应该算是统计分析同学最为关注的问题之一了，到底哪个准我们应该从技术和业务两个角度来看待这个问题。 1.1 从技术架构层面日志分类 日志采集从技术架构层面而言就两种，前端与后端。前端日志采集说白了也就是页面部署统计代码，通过 <img src='/log_xxx.gif?k=v'> 或者 javascript 发送 ajax 请求的方式来发送日志请求。后端一般在 webCGI 中通过日志 API 接口输出日志（比如 java 中 log4j），或者直接 webServer 中打印日志（比如 Tomcat）。那这两种技术方案各有何优劣呢？ 1.1.1 前端 JS 采集 优势：轻量，调试友好，可扩展性维护性好 劣势：数据不安全，易丢失，客户端环境复杂兼容成本高 1.1.2 后端服务采集 优势：数据完整性有保证，业务数据安全 劣势

网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具，比较常用的有 谷歌分析 、 百度统计 和 腾讯分析 等等。所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集。目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据收集的原理，并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统。 注： 从上图中可以看出，一个统计分析平台架构的挑战来自以下 5 个： （1）日志采集、（2）元数据管理、（3）业务数据建模、（4）任务调度、（5）OLAP引擎 1、数据收集原理分析 简单来说，网站统计分析工具需要收集到用户浏览目标网站的行为（如打开某网页、点击某按钮、将商品加入购物车等）及行为附加数据（如某下单行为产生的订单金额等）。早期的网站统计往往只收集一种用户行为：页面的打开。而后用户在页面中的行为均无法收集。这种收集策略能满足基本的流量分析、来源分析、内容分析及访客属性等常用分析视角，但是，随着ajax技术的广泛使用及电子商务网站对于电子商务目标的统计分析的需求越来越强烈，这种传统的收集策略已经显得力不能及。 后来，Google在其产品谷歌分析中创新性的引入了可定制的数据收集脚本，用户通过谷歌分析定义好的可扩展接口，只需编写少量的javascript代码就可以实现自定义事件和自定义指标的跟踪和分析。目前百度统计、搜狗分析等产品均照搬了谷歌分析的模式。

　　 先导入模块，并加载数据 import pandas as pd detail = pd.read_excel("./meal_order_detail.xlsx") 　　 detail 的列索引有： pandas的统计分析： （1）最大值、最小值 print("获取最大值：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].max()) print("获取最小值：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].min()) （2）平均值、中位数 print("获取均值：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].mean()) print("获取中位数：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].median()) （3）标准差、方差 print("获取标准差：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].std()) print("获取方差：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].var()) （4）非空数据的数量 print("获取非空数据的数量：\n",detail.loc[:,["amounts","counts"]].count()) （5）最大值最小值所在位置 print(

https://blog.csdn.net/shenfuli/article/details/50034085 网站用户行为分析背景 数据源来自网站渠道用户行为日志，每天产生10G用户日志。产生的日志的特点： （1）每小时生成一个文件，每个文件约50M，每天每台日志采集服务器产生24个文件 （2）生产环境共有8台日志采集服务器，故每天产生日志：8 * （50*24） 约为10G （3）通过shell脚本，对每天采集服务器上的日志文件进行合并形成一个大约1G的文件，命名格式：日期.log。例如： 2015-07-05.log 1.1 数据收集 在”统计电商网站的PV“案例中，我们收集的原始日志文件部分内容如图所示。 “05/Jul/2015:00:01:04 +0800” “GET” “http%3A//jf.10086.cn/m/” “HTTP/1.1” “200” “ http://jf.10086.cn/m/subject/100000000000009_0.html ” “Mozilla/5.0 (Linux; U; Android 4.4.2; zh-cn; Lenovo A3800-d Build/LenovoA3800-d) AppleWebKit/533.1 (KHTML, like Gecko)Version/4.0 MQQBrowser/5.4 TBS

原文链接： http://tecdat.cn/?p=7637 本文讲解了使用PyMC3进行基本的贝叶斯统计分析过程. # Imports import pymc3 as pm # python的概率编程包 import numpy.random as npr # numpy是用来做科学计算的 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # matplotlib是用来画图的 import matplotlib as mpl from collections import Counter # ? import seaborn as sns # ? # import missingno as msno # 用来应对缺失的数据 # Set plotting style # plt.style.use('fivethirtyeight') sns.set_style('white') sns.set_context('poster') %load_ext autoreload %autoreload 2 %matplotlib inline %config InlineBackend.figure_format = 'retina' import warnings warnings.filterwarnings('ignore')