1.总结预测类数据分析项目流程具体操作基本查看查看缺失值（可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像、单独绘制目标值与所有数值型参数之间的关系

Python数据分析项目——学生成绩预测一．数据源阿里云天池公开数据集：学生成绩预测数据集https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?

1.总结流程具体操作基本查看查看缺失值、查看重复值、查看数值类型预处理缺失值处理（确定是否处理后，使用筛选方式删除）拆分数据、标签的特征处理（处理成0/1格式）、特征工程（one-hot编码）数据分析groupby分组求最值数据、seaborn可视化预测拆分数据集、建立模型、训练模型、预测、评估模型数量查看：条形图占比查看：饼图数据分区分布查看：概率密度函数图2.数据预处理2.1导入数据集与库并基

于是便成立了“小红书数据分析项目”，对小红书客户端数据进行收集，分别对用户、笔记内容两个方面

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一.分析背景和目的背景介绍电商平台数据分析是最为典型的一个数据分析赛道，且电商数据分析有着比较成熟的数据分析模型，比如：人货场模型。此文中我将通过分析国内最大的电商平台——淘宝的用户行为，来巩固数据分析技能以及思维。通过分析用户行为，以此来实现精准营销，总结现有问题，获得业务增长。数据源数据源：阿里云天池数据集数据说明该数据集包含了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约一百万

做个数据分析项目项目背景：为了做分类任务在kaggle上找了这个数据集（https://www.kaggle.com/blastchar/telco-customer-churn），顺手尝试数据探索分析

阿里云ACP大数据分析师概述是面向大数据分析师、BI工程师的专业技能认证，涵盖数据分析相关的知识体系，如大数据基础知识、大数据存储技术、数据分析工具、数据可视化、数据编程、数据质量控制、数据分析项目管理

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数据来源很多小伙伴在做数据分析项目时找不到数据，这里分享我从《国家统计局官网》下载的2010年人口普查数据，总共434个Excel文件，全部整理好啦。

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1.如何在平台应用线性回归1.1放在前面绝大多数的数据分析项目都是遵照着CRISP-DM的行业标准流程（详情可见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107757240）。

短租房数据案例分析1前言1.1数据集1.2数据分析思路梳理2数据分析2.1数据加载2.2数据查看3数据可视化3.1每天房屋入住率3.2房屋月份价格走势3.3房屋星期价格特征3.4不同社区的房源数量3.5房源评分情况3.6房源价格情况3.7不同社区与房源价格的关系3.8品质房和普通房3.8配套设施和房价的关系3.9房型和房价的关系3.10配套设施必备类型3.11床位的数量和房价的关系3.12关联关系

泰坦尼克号生还者预测案例1数据1.1数据下载1.2数据字段介绍2数据加载和基本的ETL2.1模块导入和数据加载2.2数据清洗2.2.1缺失值处理2.2.2分类数据独热编码和数值数据分箱3数据探索式分析3.1生存概率3.2性别与存活率之间的关系3.3字段之间的关联分析3.4性别与生存率之间的关系3.5船舱与生存率之间的关系3.6票价和生存率之间的关系3.7年龄和生存率之间的关系4机器学习模型手动反爬

一学习准备自学的3个步骤：1.练习代码2.系统看书学习做笔记3.完成一个数据分析项目学习内容：1.SQL&mysql数据库，核心技能：Select，分组，聚合函数，关联查询，存储过程；应用SQL语言操作开源数据库

文章目录环境部署项目主要架构具体步骤流计算步骤python连接kafkaspark-streaming集成kafka编写并运行spark-streaming程序(实时词频统计)编写并运行spark-streaming程序(累加词频统计)在kafka上查看数据统计结果批量计算步骤往hive中导入数据sqoop导出数据到mysql淘宝RFM用户划分Flask-SocketIO实时推送数据Echarts

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2015,2016,2017国内主要城市数据分析：1）unique(),nunique()df=pd.read_csv('./2015年国内主要城市年度数据.csv')print(df.info())#unique()用于获取Series对象的唯一值print(df['国内生产总值'].unique())print(df['国内生产总值'].nunique())#numberofuniqueval

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同样是黑色星期五数据分析，这一次我用PowerBI做分析，在知道了怎么分析的情况下，我柑橘而单纯的数据分析，还是BI要方便快捷些，毕竟Python的图表做起来和BI的拖拽相比，还是拖拽方便，也有一个原因是我代码写的不够熟，总是丢三落四，反正各有千秋，看自己喜欢用啥，但是前提是，要知道分析啥，怎么分析，这是关键最后面的二八法则分析，要用到帕累托图，但是BI没有现成的，查了下网上，也是一种是和Exce

《PowerBI商业数据分析项目实战(博文视点出品)》(武俊敏)...2.PowerBI智能财务应用与实战从新手到高手（祝泽文）祝泽文：现任某国企财务总监，注册会计师、高级会计师、咨询工程师（投资）曾就职于多家集团企业

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1.总结流程具体操作基本查看查看缺失值（可以用直接查看方式isnull、图像查看方式查看缺失值missingno）、查看数值类型特征与非数值类型特征、一次性绘制所有特征的分布图像预处理缺失值处理（填充）拆分数据（获取有需要的值）、统一数据格式、特征工程(特征编码、0/1字符转换)、特征衍生、降维（特征相关性、PCA降维）数据分析groupby分组求最值数据、seaborn可视化预测拆分数据集、建立

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双十一淘宝美妆消费数据分析数据来源和鲸社区数据分析项目：https://www.kesci.com/mw/project/5e60fc9cb8dfce002d7ff6a1/dataset项目描述由于是真实的商业数据

这里给大家爬取了BOSS直聘网站的4000多条数据类岗位数据（北上广杭深），对数据类岗位的薪水、需求情况等做个分析，看看后疫情时期的数据类岗位的近况如何，给找数据分析工作的小伙伴一个参考；并且大家还可以作为数据分析项目来巩固

系列文章是本人亲身经历职场之后萌发的想法，为什么Excel覆盖如此之广，几乎每个公司、学校、家庭都在使用，但是它深藏的宝藏功能却很少被人使用，PQ、BI这些功能同样适用于数据分析；并且在一些需要简单及时的数据分析项目前

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pre：数据集导入及说明#导入数据集df=pd.read_excel("order_data.xlsx")#导入用户详情数据集df_user=pd.read_excel("user_data.xlsx")包括用户行为数据和用户基本信息数据：用户行为数据（用户id，行为类型[购买、浏览、收藏、加购]，商品id，商品种类，行为日期），共258179条用户基本信息数据（用户id，性别，年龄，城市，省份，

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数据分析项目-金融行业案例学习总结使用工具：Anaconda-jupyter、mysql数据库老师指路->https://www.jianshu.com/u/1f32f227da5f本文涉及：用户行为路径分析单变量分析群组分析用户行为路径分析它适用于对产品运营中的关键环节进行分析

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在你的数据分析项目中，只要你需要从数据库中提取唯一记录，一个简单的答案就是使用DISTINCT!毫无疑问，DISTINCT是用来返回唯一记录的，它的工作做得很好。

项目需求：为了在上海市各类型餐饮店铺中选择综合评分最高，消费者心中性价比最好的餐饮类型；以及在上海市区域内寻找该类型餐饮的最佳选址项目原始数据：各类型餐饮店铺数据；上海市道路分布、人口密度数据。从数据库中选取：【90000余个餐饮店铺的源数据（其中包括：1.餐饮店铺经纬度；2.口味、点评数、服务、人均消费等四个维度数据；3.餐饮类型）】原始数据截图（共96398条数据、10个字段）【上海市行政区域

最初我把重心都放在编写爬虫代码上，后来发现如果要走数据分析这条路的话，爬虫仅仅是个辅助工具，真正重要的数据分析思维，所以有了我的第一个数据分析项目。

学生们完成了数据分析项目，依次上台做展示。

文章目录8-点击流数据分析项目-Hive分析一、环境准备与数据导入1.开启hadoop2.导入数据二、创建hive表创建原始数据表（clickstreamdata-pre）：创建点击流pageview表

原文地址：https://www.kesci.com/home/project/5c418c295c4cef002c33940d/code注：代码是在Pycharm上写的。里面用到的数据来自国家统计局（http://data.stats.gov.cn/adv.htm?m=advquery&cn=E0105）。1.pandas基本信息检索（1）基本情况importpandasaspddf=pd.re

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导入所需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportfont_managerasfm,rcParamsimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#用于分割数据集将sklearn中的data数据转换成csvimportpand

概述波士顿房价预测是机器学习、数据分析入门的经典案例。下面我们通过这个案例来一起学习相关内容。数据集描述此数据源于美国某经济学杂志上，分析研究波士顿房的数据集，共有506个样本数据，13个输入特征和1个输出特征。名称说明CRIM城镇人均犯罪率ZN住宅地所占的比例INDUS城镇非住宅地所占比例CHAS是否临近ChariesRiverNOX一氧化氮浓度RM屋子的平均房间数AGE1940年之前建成的自住

1.1亚马逊Kindle电子书相关数据介绍注释：这里的ASIN相当于之前讲的sku。1.20-1变量、时间序列变量的介绍分类变量（categoricalvariable）是说明事物类别的一个名称，其取值是分类数据。0-1变量属于分类变量的一种类型。比如：性别的分类变量（男\女）、职业的分类变量（医生\教师\公务员\科学家）、年龄段的分类变量（0-18\19-25\26-30\31-40岁）。时间序

接着上一篇的内容，接下来分析下公司行业背景的数量分布3.2公司行业分布情况defsub(x):returnre.sub(r'、|',',',x)df['公司行业']=df['公司行业'].apply(sub)原数据中行业分布，有些公司用、代替了,作为分隔符，所以需要用上面的自定义函数来做替换由于每个公司可能会有不止一个行业背景，所以需要拆分并合并到原表中defsplit_data(data,col

课程特色和目录环境安装项目需求说明基于搜索引擎的商业数据分析项目整体架构设计系统体系结构和关键技术说明数据层应该叫知识层，是我们建立知识体系的数据存储科研优先级和工程时间优先级的顺序相反知识图谱设计知识图谱数据可视化开发环境部署可视化方案

最近在做一个终端销售数据分析项目。项目背景终端销售数据是通过各市场专员，从客户那边收集回来的。通过excel方式回传到公司，再由公司销售支持人员进行汇总整理。