数据分析

数据分析，互相学习。导师QQ：227185792 数据分析，互相学习。导师QQ：227185792 数据分析，互相学习。导师QQ：227185792 来源： https://www.cnblogs.com/wrf911/p/12254032.html

R语言：数据分析 一、数据分析概述 （一）数据分析的原则 （二）数据分析的步骤 （三）数据分析的过程 （四）数据分析的对象 二、大数据分析 （一）大数据分析的流程 （二）大数据分析的基本方面 （三）大数据分析的应用 三、数据分析常用工具 一、数据分析概述 数据分析 是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。 （一）数据分析的原则 数据分析是为了验证假设的问题，需要提供必要的数据验证。分析模型构建完成后，需要利用测试数据验证模型的正确性。 数据分析是为了挖掘更多的问题，并找到深层次的原因，并针对可能的原因进行实际运用及跟踪结果再分析。 进行数据分析之前要明确数据分析针对的问题，然后带着问题进行数据分析。 （二）数据分析的步骤 探索性数据分析 对于从多种渠道获得的大量杂乱无章、看不出规律的数据，需要在没有多少经验的情况下第一次对其进行仔细的分析。探索性数据分析能够在这种情况下帮助找到所有这些数据中隐含的信息。 模型选定分析 在探索性分析的基础上，通过定量分析方法，提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析，从中挑选一类合适的模型。 推断分析 通常使用数理统计方法，进行一系列的计算和分析，对所确定的模型或估计的可靠程度和精确程度做出推断。 （三）数据分析的过程 明确目标 收集数据 加工整理 选择方法 解释结果

大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验

├─00.「关于课程」 │ 01.学习计划.doc │ ├─00.「恭喜，数据课即将开始」 │ 01.布棉老师有话说.doc │ 02.学习不孤独！看看你的学长学姐怎么说！.doc │ ├─01.「课程导论」 │ 01.课程介绍.doc │ 01.课程介绍.mp4 │ 02.如何运用数据指导业务？.doc │ 02.如何运用数据指导业务？.mp4 │ 03.这门课能解决什么问题？.doc │ 03.这门课能解决什么问题？.mp4 │ ├─02.【模块一】（上）指标建模 │ 01.模块导读.doc │ 02.概述：指标建模.doc │ 02.概述：指标建模.mp4 │ 03.认识常见的数据指标.doc │ 03.认识常见的数据指标.mp4 │ 04.1.1 DAU & MAU.doc │ 04.1.1 DAU & MAU.mp4 │ 05.1.2 如何定义新增？.doc │ 05.1.2 如何定义新增？.mp4 │ 06.1.3 如何理解留存？.doc │ 06.1.3 如何理解留存？.mp4 │ 07.1.4 渠道来源怎么看？.doc │ 08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.doc │ 08.2.1 PV、UV、转化率、访问深度.mp4 │ 09.2.2 访问时长.doc │ 09.2.2 访问时长.mp4 │ 10.2.3 弹出率（Bounce Rate）.doc │

留存分析模型: 统计日登陆且统计日前一日也登陆的用户,为新用户 统计日登陆且与前一次登陆时间间隔小于7天,为老活跃用户,反应产品真实的活跃情况 统计日登陆且与前一次登陆时间间隔等于7天, 为回流用户 统计日登陆且与前一次登陆时间间隔大于7天,为沉默用户 统计日与前一次登陆时间间隔大于30天, 为流式用户, 用来衡量老用户召回的功能或渠道推广,重大节日活动是否有效等 周留存:这周新增的用户在下周任然留存的用户 7日留存:日新增用户在第7日依然留存的用户 漏斗分析模型: 反映不同用户群体各环节转化率,各流程步骤差异对比,了解转化率最高的用户群体,分析漏斗的合理性, 并对转化率异常环节进行调整 科学归因:选择在用户购买决策的全流程中对用户影响的功劳最大,权重最大,直接促进用户转化率的渠道,可以大大增大漏斗分析的科学性 属性关联:在进行漏斗分析时,尤其电商行业的数据分析场景中,运营人员在定义转化时,会要求漏斗转化的前后步骤有相同的属性 购买过程总转化率:购买路径从查看商品到付款成功的转化率 转化分析:分析某个漏斗在分析时间段内的转化流式情况 转化趋势分析:分析转化漏斗整体或两个相邻步骤间的转化率随时间的变化趋势 群分析与组对比: 根据需要可以选择某个用户群,去分析这部分细分用户的转化情况, 或者对比多个用户群转化率的差异.比如:不同性别和不同用户等级的用户群的漏斗分析对比

df.loc 通过标签索引行数据 df.iloc 通过位置获取行数据 # -*- coding: utf-8 -*- # @File : pandas_dataframe_ioc_demo.py # @Date : 2020-01-02 18:07 # @Author : admin import string import pandas as pd; import numpy as np; ''' df.loc 通过标签索引行数据 df.iloc 通过位置获取行数据 ''' d=pd.DataFrame(np.arange(0,30).reshape(5,6),index=list(string.ascii_uppercase[2:7]),columns=list(string.ascii_uppercase[-6:])); print(d) print("=============通过loc,iloc 获取行数据========") print("loc方式:\r\n",d.loc["D"]) print("iloc方式:\r\n",d.iloc[1]) print("=============通过loc,iloc 获取列数据========") print("loc方式:\r\n",d.loc[:,["W"]]) print("iloc方式:\r\n",d.iloc[:,[2

数据分析涉及统计学、线性代数、图形分析绘制、数据挖掘等知识，推荐系统学习电子资料《利用Python进行数据分析第2版》、《Python数据分析与挖掘实战》、《从零开始学Python数据分析与挖掘》电子书和代码测试。 《利用Python进行数据分析第2版》电子书代码，每一章之间有递进关系，适合在Python入门《Python编程从入门到实践》电子书之后阅读，本专门针对数据分析领域的。我细致地读了一遍，敲了一遍代码，一开始没有头绪，进展缓慢，后来逐渐明朗了。 学习编程要多实践，这对没有基础的人来说有困难，因为无从下手。我的体会是，在你基础不牢的时候，就多看，多记，多总结，搭建自己的思路框架。 《Python数据分析与挖掘实战》电子资料，从数据挖掘的应用出发，以电力制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。 《Python数据分析与挖掘实战》共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。在阅读标记过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。 《从零开始学Python数据分析与挖掘》电子资料包含16个章节

常见数据分析模型较多，列举其中常见的八种供楼主参考： 1、行为事件分析 行为事件分析法来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度。企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册、浏览产品详情页、成功投资、提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因、交互影响等。 在日常工作中，运营、市场、产品、数据分析师根据实际工作情况而关注不同的事件指标。如最近三个月来自哪个渠道的用户注册量最高？变化趋势如何？各时段的人均充值金额是分别多少？上周来自北京发生过购买行为的独立用户数，按照年龄段的分布情况？每天的独立 Session 数是多少？诸如此类的指标查看的过程中，行为事件分析起到重要作用。 行为事件分析法具有强大的筛选、分组和聚合能力，逻辑清晰且使用简单，已被广泛应用。行为事件分析法一般经过事件定义与选择、下钻分析、解释与结论等环节。 2、漏斗分析模型 漏斗分析是一套流程分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。 漏斗分析模型已经广泛应用于流量监控、产品目标转化等日常数据运营工作中。例如在一款产品服务平台中，直播用户从激活APP开始到花费，一般的用户购物路径为激活APP、注册账号、进入直播间、互动行为、礼物花费五大阶段，漏斗能够展现出各个阶段的转化率，通过漏斗各环节相关数据的比较,能够直观地发现和说明问题所在

数据挖掘（金融） ​ 数据挖掘是指从大量的不完全，有噪音，模糊的，随机的数据中提取出隐含在其中的有用的信息和知识的过程。金融行业的分析方案旨在帮助银行和保险也客户进行交叉销售来增加销售收入，对客户进行细分和细致的行为描述来有效的挽回有价值的客户，提高市场活动的相应效果，降低市场推广成本，达到有效增加客户数量的母的等。 客户细分 ​ 使客户收益最大化的同时最大化的降低风险的一种方法 ​ 客户细分是指按照一定的标准将企业的现有客户划分为不同的客户群。这是客户关系管理 的核心之一。 ​ 主要是指企业在明确的战略，业务，市场的条件下，根据客户的价值，需求和偏好的综合因素对客户进行分类，分属于统一客户群的消费者具备一定程度上的相似性，细分的依据主要是： 客户需求不同。影响消费者购买决策因素的差异后决定了消费者的需求，导致了不同的消费行为。 消费档次假说。消费者收入水平的提高，消费量会随着增加，但是这个增加是称区间台阶式的，一旦消费者达到莫衷消费层次后，消费的趋势将遍的非常平缓。 企业的资源是有限的，必须有选择地分配资源。为了充分发挥资源的最大效用，企业必须区分不同的客户群，对不同的客户制定不同的服务策略，集中资源服务好重点客户。 稳定性。有效的客户细分还必须具有相对的稳定性，足以实现在此基础上进行的实际应用，如果变化太快，应用方案还未来得及实施，群体就已面目全非，这样的细分方法就显得毫无意义

文章目录 1、基本统计 1.1、导入数据 1.2、数据描述 1.3、统计各值 2、分组分析 2.1、导入数据 2.2、增加一倍数列 2.3、基本统计 2.4、多重分组统计 2.5、查看数据 2.6、多层索引查询 2.6.1、建立多层索引 2.6.2、索引查询 2.7、重置索引 3、分布分析 3.1、导入数据 3.2、数据分组 3.3、统计分组数据 4、交叉分析 4.1、导入数据并分组 4.2、交叉分析(透视表) 4.2、合并DataFrame 5、结构分析 5.1、导入数据 5.2、交叉分析(透视表) 5.3、交叉分析运算 5.3.1、直接求和 5.3.2、按列求和 5.3.3、按行求和 5.5.4、每个省份通讯品牌占比 5.5.5、通讯品牌在每个省份占比 6、相关关系 6.1、导入数据 6.2、两个数列的相关度 6.3、多数列的相关度 1、基本统计 ■基本统计分析:又叫描述性统计分析, 一般统计某个变量的最小值、第一四分位值、中值、第三四分位值、以及最大值。 常用的统计指标: 计数、求和、平均值、方差、标准差 描述性统计分析函数: describe() 常用的统计函数： 统计函数 注释 size 计数 sum 求和 mean 均值 var 方差 std 标准差 1.1、导入数据 from pandas import read_csv data = read_csv ( 'F: