数据分析

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。 集成包功能： NumPy： 提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用，Python创建的所有更高层工具的基础，不提供高级数据分析功能 Scipy： 依赖于NumPy，它提供便捷和快速的N维向量数组操作。提供模块用于优化、线性代数、积分以及其它数据科学中的通用任务。 Pandas： 基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的，包含高级数据结构，以及和让数据分析变得快速、简单的工具 Matplotlib： Python最著名的绘图库 Scikit-Learn： 是Anaconda中集成的开源机器学习工具包，主要涵盖分类，回归和聚类算法，可以直接调用传统机器学习的算法进行使用。 Anaconda也兼容Google开发的第二代人工智能系统 TensorFlow ，进行深度学习的开发。 参考： https://tianchi.aliyun.com/dataset/notebook/detail?spm=5176.12282042.0.0.26c9290aVRHXqk&postId=6239 来源： https://www.cnblogs.com/everda/p/10220600

上一篇文章 《爬取11088个知乎专栏，打破发现壁垒》 里提到，知乎官方没有搜素专栏的功能，于是我 通过爬取几十万用户个人主页所关注的专栏从而获取到11088个知乎专栏 。 本回筛选出其中涉及： 编程、python、爬虫、数据分析、挖掘、ML、NLP、DL等 关键词的专栏， 按照排名、关注人数、专栏名称、专栏简介等顺序，罗列出史上最全专栏合集 ，以供大家顺藤摸瓜、前去观摩和学习。 筛选出来的专栏数据和全部11088个专栏数据，已经绑定到公众号“牛衣古柳”（ID：Deserts-X）后台 。本文可能遗漏少数优质专栏，可在原始数据里自行挖掘；对其他主题专栏感兴趣的也可自行筛选和整理；有兴致搞个“专栏”搜索功能的小伙伴可以尝试下！ 另外 已开始对11088个专栏里更详细的数据进一步爬取 ，之后会挖掘更多数据，超详细数据集也会随后分享。 TOP29系列，1万+关注： 排名，关注人数，专栏名称，专栏简介： No.1, 157960, 数据冰山 , 微信公众号：数据冰山 （No.2, 112088， 学习编程 ，莫道君行早，更有早行人。全心敲代码，天道自酬勤）（不小心漏了 @路人甲 的TOP2专栏，简直蠢哭） No.2, 62106, 行为与认知神经科学 , 神经科学 | 认知科学 I 脑机接口 | 人工智能 No.3, 50136, 机器之心 , 关注人工智能学术和技术实现 No.4,

SPSS数据分析—多维尺度分析 在市场研究中，有一种分析是研究消费者态度或偏好，收集的数据是某些对象的评分数据，这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现，也就是一种距离，距离近的差异性小，距离远的差异性大。而我们的 分析 目的也是想查看这些对象间的差异性或相似性情况，此时由于数据的组成形式不一样，因此不能使用对应分析，而需要使用一种专门分析此问题的方法——多维尺度分析（MDS模型）。多维尺度分析和对应分析类似，也是通过可视化的图形阐述结果，并且也是一种描述性、探索性数据分析方法。 基于以上，我们可以得知，多维尺度分析经常使用在市场研究中： ① 可以确定空间的维数（变量、指标），以反映消费者对不同品牌的认知，并且在由这些维构筑的空间中，标明某关注品牌和消费者心目中理想品牌的位置，选择的品牌不宜过少也不宜过多，一般7-9个。 ② 可以比较消费者和非消费者对企业形象的感觉。 ③ 在进行市场细分时，可以在同一空间对品牌和消费者定位，然后把具有相似感觉的消费者分组、归类。 ④ 在新产品开发方面，通过在空间图上寻找间隙，可以发现由这些间隙为企业带来的潜在契机。 ⑤ 在广告效果的评估方面，可以用空间图去判定一个广告是否成功地实现了期望的品牌定位。 ⑥ 在价格策略方面，通过比较加入与不加入价格轴的空间图，可以推断价格的影响强度。 ⑦ 在分销渠道策略方面

本人硕士期间做的方向是函数型数据分析，下面是在做项目过程中收集到的一些相关参考书籍，这几本书的内容基本涵盖了函数型数据分析的全部内容。书籍都是电子版PDF格式，如有需要请加我qq：2946576865，一起学习、一起交流。 1、《Functional Data Analysis（Second Edition）》 中文名：《函数型数据分析（第二版）》 2、《Applied Functional Data Analysis：Methods and Case Studies》 中文名：《函数型数据分析的应用：方法和案例研究》 3、《Functional Data Analysis with R and MATLAB》 中文名：《用R和MATLAB做函数型数据分析》 4、《S+ Functional Data Analysis：User’s Manual for Windows》 中文名：《函数型数据分析：Windows 用户手册》 5、《Functional Data Analysis：A Short Course》 中文名：《函数型数据分析：一个简短的课程》 来源： CSDN 作者： 神书带剑 链接： https://blog.csdn.net/qq_43651177/article/details/103730424

数据仓库:Data Warehouse 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support） 数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。 数据仓库的主要特征： 面向主题的（Subject-Oriented ） 集成的（Integrated） 非易失的（Non-Volatile） 时变的（Time-Variant ） 数据仓库与数据库的区别： 数据仓库是面向分析的，OLAP；数据库是面向事务的，OLTP。 数据库是为捕获数据而设计，数据仓库是为分析数据而设计。 数据库一般存储业务数据，数据仓库存储的一般是历史数据。 数据库设计是尽量避免冗余，一般针对某一业务应用进行设计。 数据仓库在设计是有意引入冗余，依照分析需求，分析维度、分析指标进行设计。 附：数据仓库的由来~ 来源： CSDN 作者： ponslee 链接： https://blog.csdn.net/u011110301/article/details/104158529

企业在选择用户行为分析工具时，大都不清楚如何选择适合自己业务的用户行为分析工具。笔者自己公司之前网站分析用百度统计APP分析用友盟，公司是做电商行业的，最近公司提出要精细化运营，用数据驱动业务增长，因此在10月份分别考察了国内做得比较出色的几家公司：数极客(阿里系)、神策数据(百度系)和GrowingIO(LinkedIn系)三家公司的用户行为分析产品。 我在选型过程中将各家公司的功能和服务对比文档进行整理，从团队背景和产品定位、数据接入方式、定量分析功能、定性分析功能、二次开发与数据应用、服务项目等六个主要方面深入对比数极客、神策、GrowingIO三大用户行为分析平台，希望能对有用户行为分析需求的企业在选择分析平台时有所帮助。 一、 团队背景及产品定位 数极客团队：来自阿里集团淘宝网(CEO、CTO)、阿里云(首席架构师)，CEO 是产品、运营、营销背景，曾联合创业并融资近千万美元，CTO和架构师是阿里大数据方面的资深技术专家。 产品定位：用户行为智能分析平台 根据数极客官网介绍，数极客是领先的第三代互联网数据分析平台，基于AARRR用户生命周期管理模型提供全程解决方案产品，采用多维细分、同期群分析、漏斗分析、对比分析等超过十种数据分析方法为互联网经营者提供获客、活跃、留存、转化、用户行为等分析数据，提供全面开放的数据API，支持所有行业互联网平台在营销、运营、A

数据分析是产品经理必须具备的一项能力，在产品需求阶段可以通过数据分析对用户的需求去伪存真，在产品上线运营阶段，又可以通过数据验证产品的可行性并且进行迭代。那么，什么才是数据分析的正确姿势呢？这里给大家按数据分析的步骤来讲一讲这方面的基础知识。 一、确认分析目标 进行数据分析工作一定要有目的性，不要为了分析而分析。当我们遇到问题时要先去，要先去考虑我们做数据分析是为了解决哪些问题。 二、采集数据 当我们确定了分析目标之后，就要开始收集数据，数据来源一共有三种： 产品本身—产品运营数据和用户反馈 竞争产品—网站流量和公司财报 行业内—行业分析报告和热点大数据 提供行业数据的网站非常多，这里给大家介绍几个常用的 百度指数，友盟；艾瑞咨询，易观智库，CNNIC，比达咨询，DCCI互联网数据中心，Alexa; 移动应用：Google Analytics 三、数据分析 数据分析数据分析阶段可以说是最重要的一个环节在这里我要给大家介绍两个内容，一是数据分析框架，二是数据分析方法。 （一）数据分析框架 数据分析框架可以说是数据分析的思路，可以帮助我们了解到底是哪些数据出现了问题这里介绍几个最常用的分析框架 1. AARRR模型 AARRR模型可以告诉我们在产品的几个阶段分别需要重点关注哪些数据。AARRR是几个英文字母的缩写，分别是获取、激活、留存、收入、推荐 获取（指产品推广，告诉我们用户从哪来

图灵奖得主Richard Hamming先生有这样一句名言： The purpose of computing is insight, not numbers.（计算的目的不在于数字，而在于洞察事物） 数据科学，是大数据和云计算浪潮冲击出来的一块宝玉！ “一千个人眼里有一千个哈姆雷特”，对于数据科学有很多不同的解读，相关概念很多：数据驱动（data driven）、分布式计算（distributed computing）等，但是他们都围绕着一个主题： 如何从实际生活中提取数据，然后利用计算机的计算能力和模型算法从这些数据中找出一些有价值的内容，为决策提供支持 。这正是数据科学的核心内涵。 传统的数据分析手段是所谓的商业智能（BI，business intelligence）。这些方法通常将数据按不同的维度交叉分组，并在基础上，利用统计方法分析每个组别里的信息。比如商业智能中最常见的问题是：“过去3个月，通过搜索引擎进入网站并成功完成注册的新用户里，年龄分布情况如何?若将上面的用户群按年龄分组，各组中多大比例的用户在完成了至少一次消费？” 我们来举个实际的例子： 图片都是我自己做的（不太会用这个编辑器）！方便大家理解 数据科学的理论体系 如下： 在数据科学实践中，我们将使用较为复杂的机器学习或统计学模型对数据做精细化的分析和预测。主要难点在 工程实现 和 模型搭建 两方面。

逆文档频率（Inverse Document Frequency缩写为IDF） 如果某个词比较少，但是它在这篇文章中多次出现，那么它可能就反映了这篇文章的特性正是我们需要的关键词 词频（TF）=某个词在文章中的出现次数 / 该文出现次数最多的词出现的次数 逆文档频率（IDF）=log(语料库的文档总数 / 包含该词的文档数+1) TF-IDF：关键词提取 TF-IDF=词频（TF）X 逆文档频率（IDF） 数据源: http://www.sogou.com/labs/resource/ca.php import pandas as pd import jieba df_news=pd.read_table('data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8') df_news=df_news.dropna() print(df_news.head()) 分词：使用结巴分词器 content=df_news.content.values.tolist() print(content[1000]) content_S=[] for line in content: current_segment=jieba.lcut(line) if len(current_segment)>1 and

Day1 Pandas基本操作 titanic数据集： 密码:pje4 数据读取 import pandas as pd df = pd . read_csv ( 'data/titanic.csv' ) #read_excel/read_json等 #.head()可以读取前几条数据 df . head ( 6 ) #.info()返回当前的信息 df . info ( ) ''' <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): PassengerId 891 non-null int64 Survived 891 non-null int64 Pclass 891 non-null int64 Name 891 non-null object Sex 891 non-null object Age 714 non-null float64 SibSp 891 non-null int64 Parch 891 non-null int64 Ticket 891 non-null object Fare 891 non-null float64 Cabin 204 non-null object Embarked 889