本文内容摘自《Python数据分析与挖掘实战》1.分布分析分布分析能揭示数据的分布特征和分布类型。

数据分析相关的职位面试可以拆解为以下三块：1）技术基础2）项目经验提问3）业务问题【数据分析与挖掘（二）】面试题汇总(附答案)_数据分析面试常见问题及答案_youthlost的博客-CSDN博客我裸辞去面试

importosimportpandasaspd#修改工作路径到指定文件夹os.chdir("D:/pyhoncode")#第一种连接方式fromsqlalchemyimportcreate_engineengine=create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/test?charset=utf8')sql=pd.read_sq

原标题：数据分析系列篇(6):如何写好一个专题的分析报告感谢关注天善智能，走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定

2017年6月10-11,17-18日四天讲师介绍：王小川，同济大学管理学博士，MATLAB技术论坛管理团队核心成员，经管之家(原人大经济论坛)数据分析与挖掘课程培训Python主讲导师，证券从业人员。

Python如何统计数字出现次数统计数字出现次数在编程中是经常会遇到的需求，特别是在数据分析与挖掘领域。Python语言提供了一种简单而高效的方式来完成这项任务。

分享者：中国传媒大学大数据分析与挖掘实验室博士生张志强众所周知，我们处于网络信息大爆炸的时代。

理解一门学问，最重要的是先搭建起框架。框架就犹如是房屋的梁和柱，只有框架搭得稳，才能扎根牢、立得住。数据分析技能的框架，可以归为以下：采集（数据获取）——清洗（数据整理）——探索——分析——建模——展示这是按照数据从产生到最后产生价值的流程进行的归纳总结。本质上讲，数据分析工作的实质就在于利用各种工具（领域知识、数据知识、计算机知识），加工数据，产生商业价值。采集数据来源埋点上报什么是埋点埋点的作

出发点2018年年初开始了处女作的编写，并在当年10月上线《从零开始学Python数据分析与挖掘》。

python数据分析与挖掘相关的扩展库；扩展库简介NumPy提供数组支持以及相应的高效的处理函数SciPy提供矩阵支持以及矩阵相关的数值计算模

有了样本数据，该如何展开数据分析工作呢？首先，就是观察，先看懂数据，这在后续工作中起到事半功倍的作用。要考虑的问题比如：样本数据集的数量和质量是否满足模型构建的要求？是否有明显的规律和趋势？各元素之间是否有关联性？以上都是在这个阶段要考虑的问题。数据探索就是通过检验数据集的数据质量、绘制图表、计算特征量等方法，对样本数据集的结构和规律进行分析。它可以帮助选择合适的数据预处理和建模方法，解决问题。数

Python数据分析与挖掘实战（第2版）一共分为三个部分，包括基础篇（第1～5章）、实战篇（第6～12章）、提高篇（第13章）。

（文末送读者福利）1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda

1.特征降维（PCA）回顾知识点：特征降维是指将高维特征空间的数据映射到低维空间的过程，以减少特征的数量并保留数据的主要信息。下面是特征降维的一般步骤：（1）求特征协方差矩阵：对原始数据进行预处理，计算特征之间的协方差矩阵。协方差矩阵描述了特征之间的线性关系。（2）求协方差的特征值和特征向量：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。（3）排序选择特征：将特征值按照从大到小的顺序进行

1.因子分析1.1探索性因子分析探索性因子分析（ExploratoryFactorAnalysis，EFA）是一种统计方法，用于分析观测变量之间的潜在结构和关联性。它旨在确定多个观测变量是否可以归结为较少数量的潜在因子，从而帮助简化数据集和提取隐藏的信息。在探索性因子分析中，我们收集一组观测变量的数据，并试图找到解释这些变量之间关系的较少数量的潜在因子。这些潜在因子是无法直接观测到的，但它们可以通

经过数据探索与数据预处理，我们得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。挖掘建模分类和预测是预测问题的两种类型，分类主要是预测分类标号(离散属性)，而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。回归分析：回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归、非线性回归

经过数据探索与数据预处理，得到了可以直接建模的数据。根据数据挖掘目标和数据形式：5.1分类与预测分类：预测分类标号（离散属性），构造一个分类模型，输入样本的属性值，输出对应的类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。分类模型建立在已有类标记的数据集上，模型在已有样本上的准确率可以方便计算，所以分类属于有监督的学习。预测：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值，建立两种或两种以上变量间相互

1.特征工程概念1.1特征工程概述特征工程是机器学习中至关重要的步骤，它涉及到特征的选择、获取、处理和监控。下面是对每个方面的详细解释：（1）特征使用：-数据选择：在特征工程中，需要选择与问题相关的数据集。这意味着根据问题的定义和目标，选择包含相关特征的数据集。-可用性：在使用特征时，需要确保特征的可用性和可访问性。这包括确保数据集的完整性、准确性和可信度。（2）特征获取：-特征来源：特征可以来自

1特征选择1.1概述特征选择是一种剔除与标注不相关或冗余的特征的方法，以减少特征集的维度和复杂性，并提高模型的性能和解释能力。特征选择的目标是选择那些对目标变量有预测能力且与其他特征不冗余的特征。特征选择的方法可以分为三类：（1）过滤式（Filter）特征选择：通过对特征进行评估，计算特征与目标变量之间的相关性或其他统计指标，然后根据设定的阈值选择特征。常见的方法包括相关系数、卡方检验、互信息等。

天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——分类分析0.写在前面1.分类分析1.1决策树预测1.2随机森林1.3朴素贝叶斯算法0.写在前面Windows：Windows10Python

天猫订单之数据分析与挖掘——离群点检测及可视化文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——离群点检测及可视化0.写在前面1.离群点检测1.1步骤2.数据可视化2.1各地区订单成交总额散点图2.2部分地区订单总成交额饼图

天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析文章目录天猫订单之数据分析与挖掘——聚类分析0.写在前面1.聚类分析1.1聚类分组1.2kmeans算法0.写在前面Windows：Windows10Python：Python3.9

1.相关分析1.1概述相关分析是一种统计分析方法，用于研究两个或多个变量之间的关系和相互影响程度。它帮助我们了解变量之间的线性关系、趋势和相关程度。在相关分析中，常用的指标是相关系数，用于衡量两个变量之间的相关程度。最常见的相关系数是皮尔逊相关系数（Pearsoncorrelationcoefficient），它衡量了两个变量之间的线性关系强度和方向。皮尔逊相关系数的取值范围在-1到1之间，接近1

1.复合分析1.1概述复合分析（FactorialAnalysis）是一种统计分析方法，用于研究多个因素对观测结果的影响，并探究各个因素之间的相互作用效应。在复合分析中，研究者会选择多个因素（也称为处理变量或独立变量），并对这些因素的不同水平进行组合。每个因素的水平表示该因素所具有的不同取值或条件。通过对不同因素水平的组合进行实验或观测，研究者可以探索这些因素对结果变量（也称为因变量）的影响。复合

1.分组分析1.1概述分组与钻取是数据分析中常用的技术，用于对数据进行聚合和细分分析。它可以帮助我们从整体数据中获取特定维度的汇总信息，并进一步钻取到更详细的子集数据中进行深入分析。分组（Grouping）是指根据某个或多个特征将数据集分成多个组或类别。通过对数据进行分组，我们可以计算每个组的统计量（如平均值、总和、计数等），并进行比较、汇总或进一步分析。钻取（Drilling）是指在分组的基础上

(可选1)如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anacond

一、导言居民在使用家用热水器的过程中，会因为地区气候、不同区域和用户年龄性别差异等原因形成不同的使用习惯。家用企业若能深入了解其产品在不同用户群的使用习惯，开发符合客户需求何时哦那个习惯的功能，就能开拓新市场。本篇文章将依据BP神经网络算法构建洗浴事件识别模型，进而对不同地区的用户的洗浴事件进行识别，然后根据识别结果比较不同客户群提供最合适的个性化产品，改进新产品的智能化研发并制定相应的营销策略。

目录一、引言二、分析方法与过程2.1分析步骤与流程2.2数据抽取2.3数据探索分析1）分析网页类型2）分析网页点击次数2.4数据预处理1）删除不符合规则的网页2）还原翻页网址3）筛去浏览次数不满足两次的用户。4）划分数据集2.5构建智能推荐模型1）基于物品的协同过滤算法的基本概念2）基于物品的协同过滤算法的优缺点3）模型构建4）模型评价一、引言智能推荐服务是提高电子商务网站销售转化率的重要技术手段

一、引言企业在面向客户制定运营策略、营销策略时，希望能够针对不同的客户推行不同的策略，实现精准化运营，以期获取最大的转化率。客户关系管理是精准化运营的基础，而客户关系管理的核心是客户分类。通过客户分类，对客户群体进行细分，区别出低价值客户与高价值客户，对不同的客户群体开展不同的个性化服务，将有限的资源合理地分配给不同价值的客户，从而实现效益最大化。本章将使用航空公司客户数据，结合RFM模型，采用K

导言随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。

一、引言购物篮分析是商业领域最前沿、最具挑战性的问题之一，也是许多企业重点研究的问题。购物篮分析是通过发现顾客在一次购买行为中放入购物篮中不同商品之间的关联，研究顾客的购买行为，从而辅助零售企业制定营销策略的一种数据分析方法。本篇文章使用Apriori关联规则算法实现购物篮分析，发现超市不同商品之间的关联关系，并根据商品之间的关联规则制定销售策略。二、数据探索分析2.1查看数据特征搜索数据的特征，

Python可以进行Web应用开发、数据分析与挖掘、AI应用程序设计开发、网络爬虫应用编写、嵌入式应用开发、网络安全应用开发、桌面应用开发、自动化运维设计、游戏开发等。

1.数据分析流程之一Python数据分析的完整流程通常包括以下步骤：数据收集：收集需要分析的数据，可以是从数据库、API、文件或其他来源获取数据。数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值、重复值等，以确保数据的质量和一致性。数据探索：通过统计分析、可视化等手段对数据进行探索，了解数据的分布、关联性和特征。特征工程：根据问题的需求和数据的特点，对原始数据进行特征提取、转换和选择，以便

1.假设检验1.1概述假设检验是一种统计推断方法，用于对一个或多个总体参数提出关于其取值的假设，并根据样本数据对这些假设进行检验。假设检验的目的是根据样本数据提供统计上的证据，以便对总体参数的假设进行接受或拒绝。在假设检验中，通常会建立一个原假设H0和一个备择假设H1（或叫做另一种假设）。原假设是对总体参数的陈述，常常是我们希望证明或接受的假设，而备择假设则是对原假设的否定或替代陈述。1.2步骤假

饼图(pie)1饼图介绍饼图广泛得应用在各个领域，用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。饼图通过将一个圆饼按照分类的占比划分成多个区块，整个圆饼代表数据的总量，每个区块(圆弧)表示该分类占总体的比例大小，所有区块(圆弧)的加和等于100%。2饼图绘制需求：显示不同的电影的排片占比电影排片：效果：数据：movie_name=['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案',

文章目录一、关联规则1.1常用的关联规则算法1.2Apriori算法介绍1.2.1关联规则与频繁项集1.2.2Apriori算法的思想与性质1.2.3Apriori算法的实现的两个过程1.2.4Apriori算法的实现案例一、关联规则关联规则分析也成为购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同的商品之间的关联关系。例如一个超市的经理想要更多地了解顾客的购物习惯，比如“哪组商品可能会在一次购物中

掌握计算机理论和大数据处理技术，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）系统地培养学生掌握大数据应用中

4核16G配置处理器与内存配比为1:4，适用于中小型数据库系统、缓存、搜索集群等，4核32G配置处理器与内存配比为1:8，适用于数据分析与挖掘，Hadoop、Spark集群等，因此，这两个配置是企业级用户比较喜欢购买的配置

挖掘背景与目标2.2数据探索与预处理*2.1数据筛选2.2数据去重2.3删除前缀评分2.4jieba分词3基于LDA模型的主题分析4.权重5.如何在主题空间比较两两文档之间的相似度本文是基于《Python数据分析与挖掘实战

来自：Python数据分析与挖掘实战——张良均著1.分析方法与过程本次建模针对京东商城上“美的”品牌热水器的消费者评论数据，在对文本进行基本的机器预处理、中文分词、停用词过滤后，通过建立包括栈式自编码深度学习

读取外部文件与数据处理文章目录数据科学必备技巧：Pandas读取外部文件与数据处理一、外部文件读取1、Excel文件读取2、TXT文件读取3、CSV文件读取二、常用函数介绍1、滚动计算函数2、数据框合并函数3、数据框关联函数一、外部文件读取在数据分析与挖掘中

数据科学与大数据技术专业设立时间并不长，主要是研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。

随着智能终端设备的普及、互联网技术的升级、移动互联网的快速应用已经数据存储、数据处理和数据分析与挖掘技术的革新，我们身边的各种数据都以“数字化”的形式被记录下来，从而产生了大量的数据记录，这个数据量级之大

大家好，我是俊欣关注和星标『关于数据分析与可视化』，和小编一起学习数据分析与挖掘！点击关注｜选择星标｜干货速递大家好最近在使用Seaborn绘图时，把我整不会了。

最近在写python数据分析与挖掘实战，然后使用Pycharm的时候出现了问题！！！之间出现了太多问题了我都无语了，但是对于我这样执着的人（哈哈哈），我我一定要把他解决！！哼！

Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔

本文代码来之《数据分析与挖掘实战》，在此基础上补充完善了一下~代码是基于SVM的分类器Python实现，原文章节题目和code关系不大，或者说给出已处理好数据的方法缺失、源是图像数据更是不见踪影，一句话就是练习分类器

数据分析与挖掘体系位置混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Cl

大数据分析与挖掘-Part2-数据预处理为什么要进行数据预处理？

目录概述一、数据清洗1.1缺失值处理1.1.1拉格朗日插值法1.1.2牛顿插值法1.2异常值处理二、数据集成2.1实体识别2.2冗余属性识别三、数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.3连续属性离散化3.4属性构造3.5小波变换四、数据规约4.1属性规约4.2数值规约概述数据挖掘过程中，数据预处理占整个过程的60%，主要分为以下四个步骤：一、数据清洗数据清洗的主要目的是为了删除原始数据集中的无关