数据分析

1.1 毕业就业意向 大三准备考研，在大四毕业后继续学习，更加深入的学习和不断地提升自己。读完研后去往大城市的公司工作继续学习和完善自己，完成自己的目标。在这个过程中会有很多困难，我会克服这些困难，在这个过程中更加努力。 1.2 对数据分析师的个人理解 在大一上学期，我对数据分析这个行业也只是浅显的了解，数据分析师是对大量数据进行采集，处理，对数据分析判断，评估，是行业做出更好的判断和决策等等。数据分析师要对数据分析工具十分的熟悉和熟练地掌握。 数据科学与大数据技术专业是以数学为基础的，所以学好数学是关键。其次是对数据分析工具的使用和掌握，以及基本的软件要很好地掌握等等。 1.3 选择数据分析的理由 对创新实践小组的建议或困难 我的专业是数据科学与大数据技术，数据分析是数据科学大数据技术专业发展方向之一，在实践小组学习不断提高自己的能力和完善自己的知识，在以后自己在数据科学与大数据技术专业中的工作中有更好的优势。但是在这个过程中会少不了的困难，但是我不会放弃的，我会克服这些困难等等。 1.4 2020春学期的学习计划 利用课余时间，抓紧学习，提高自己的学习效率。 利用课余时间自主学习python,熟练掌握技巧。 1.5 寒假学习目标 预习下学期的知识。 自主学习python掌握基本知识。 准备四级。 来源： https://www.cnblogs.com/xuyixinxu/p

王玉翔， 一.关于就业，对于我来说我的想法是考研究生，计算机或者金融的研究生，数学研究生有点太难了，所以适合我的规划是以学习数学为主，将计算机与金融的学习融入我的数学中，将来的就业方向选择技术岗位，如果数学突出优先选择大数据分析师和金融分析师，我的理想的城市是武汉和大连，在大城市里找个自己喜欢的人共度余生，先行赚钱和学习之道，如果数学能力较弱，我会偏向于一些经济管理，有关软件一方面的岗位假期相对多的岗位，偏向于一些公关的工作岗位，最后备的选择去当个老师。二.数据分析师的理解：我的理解1•顾名思义是利用提供的数据进行一些商业价值的挖掘和潜在价值的发掘，所用的工具和思想更具有前瞻性和宏观大局性，是开发新产业的预备工作与总结之前工作优劣，方便进一步改善产业结构与生态链，古代打仗兵未动粮草先行，在现代数据的价值就是行军的粮草，这个比喻一点都不为过。三.关于选择数据分析小队的理由1.首先我们学的一门课里的数学分析里有关于分析的高级纪念，对于我来说学习数据的分析更显得相得益彰，相辅相成，对今后的学习促进作用很大，（数学专业的两本数学课是数学分析（思维类数学）和高等代数（计算类））；2.源于学习的兴趣与对知识的渴望，自从计算机老师请人工智能的老师给我们上了一节数学算法课，促使我对计算机的数学方面很感兴趣，想要多学一些数据分析的科学，自己的视野和能力很局限，需要经过至少一个团队的历练才算能入门

基于python的数据分析 1.为什么要进行数据分析 简答：人工智能，大数据等数据的采集需要数据 -----数据通过python分析而来–进行数据的清洗操作----建立数据模型Model -----生成一个目标数据----预测未来—得到结果 2.企业数据存在的形式 (1):存在‘文件’例如：excel word csv txt… (2):数据库 例如：mysql oracle DB2 SQLserver… 3.数据解析之read_table read_excel (1):再数据分析里面分析读取文本数据用: read_table --也可以快速读取大数据，海量数据，人工智能的数据集 read_excel --是指定读取excel类型的数据 传统的大数据开发就是再excel里面进行数据分析，所以excel可以处理大数据库~ (2):在以上两个方法里面。可以通过names属性给列起名称，方便数据的读取 (3):导入csv文件类型 i.处理数据的编码格式方法 通过EditsPlus或者UE开发工具可以进行编码的切换 —开发天天使用 对于大数据的数据集不能利用转码的代码机制去直接转码，这样导致服务器，数据等发送异常情况1 --建议使用第三方工具直接操作数据集–面试问 ii:导入csv的文件需要通过read_csv 思考：csv和word excel wps txt 等通过那个数据集更好？

DataFrame. describe ( percentiles=None , include=None , exclude=None ) 其物理意义在于观察这一系列数据的范围。大小、波动趋势等等，便于判断后续对数据采取哪类模型更合适。 基础数据： # 时间dates = pd.date_range('20200115', periods=7)# dn表格每个维度df = pd.DataFrame(np.random.randn(7,5),index=dates,columns=list('ABCDa'))df.to_excel(r'D:\自动化\web\unittest\DataTest1.xls',sheet_name='Sheet1') #数据输出至Excel 1.第一个percentiles,这个参数可以设定数值型特征的统计量，默认是[.25, .5, .75],也就是返回25%，50%，75%数据量时的数字，但是这个可以修改的， df['Parch'].describe(percentiles=[.2,.75, .8])默认有5 2.第二个参数：include，这个参数默认是只计算数值型特征的统计量，当输入include=['O']，会计算离散型变量的统计特征，， 举个例子如下： df.describe(include=‘O’) df.describe(include=

前言： 大数据方面的书籍可谓琳琅满目，有的讲解理论，有的介绍方法，有的传播理念。但是，大数据从业人员(如数据工程师、数据分析师、业务分析师、算法设计师等)应该掌握哪些知识与技能，如何应用数据解决现实的业务问题呢?恐怕最能给出答案的还是实际的数据从业者。为此，三位作者基于近10年的数据分析与应用经验，融合各自在商业银行、互联网金融和电商领域的切身体验，寓理论于实战，选取多个详实的案例，站在企业实际应用的角度介绍数据分析应用过程并公布源代码，并最终形成本书。本书对于读者开展数据分析工作能够提供直接帮助，为有志于在大数据领域发展的读者启航。 第一部分：数据与平台篇 **第一章：**数据与数据平台 本章首先将从数据的基本形态人手，介绍企业中数据的来源和表现形态;然后介绍与之相关的数据平台，并简单介绍两类应用系统。在着手处理数据之前，让我们先对数据有一个清晰的认识。 第二章：数据体系 数据的流动伴随着形态的变化(回忆数据的三种形态:生产数据、原始数据、分析数据)，我们知道数据最终仍然要回归于生产系统(从生产中来，到生产中去)，一切离开了生产应用的数据分析和处理都是徒劳无益的。 第三章：实战：打造数据闭环 前面两章已经介绍了数据闭环的各个主要环节和涉及的技术，本章将基于前文提出的理念和技术来实现数据闭环。按照数据的流转过程以及主要负责人的职责，整个数据闭环将由三个环节组成。 第二部分：分析篇

现在都说，是大数据时代，可是百度了，也不能给我一个通俗易懂的答案：到底什么是大数据，为什么会出现这种情况，怎么处理呢？ 起初，数据量很少的时代，通过表格工具、mysql等关系型数据库（二维表数据库，数据逐行插入）就能够解决数据存储的问题。 但是，随着互联网的飞速发展，产品以及用户的激增，产生了海量的数据。 考虑到长足发展，公司会对产品、用户相关的原生数据、埋点数据等进行分析，传统的关系型数据库就无法满足需要，只能通过行式、分布式等数据库来存储这些数据（HBASE、hive等，能够实现集群化，及分配到多台主机上同时计算）。 当数据量大了，光秃秃的数字就难免让人产生困意，所以就出现了由数据向图表的转变，也就是我们说的数据可视化。 认识数据可视化 有了数据之后，对数据分析就是成了最关键的环节，我公司的分析师就曾对我说过一句话： 数据分析主要对整体分析，而不执着于特殊的个体数据，这样才能够给产品提供宏观、有效的参考价值 。 海量的数据让用户通过逐条查看是不可行的，图像化才是有效的解决途径。少量的数据可以通过表格工具生成图表、透视表的方式进行分析，但是大数据的分析就需要借助专门的可视化工具了，常见的可视化工具包括：Tableau、FineBI等。 大部分商用数据可视化工具的计算、图表展示虽然比较强大，但是却无法做到实时数据快速生成，数据也多为push（固定的范围）的方式

题目： 一家超市的顾客数据，可视化并分析销售额和年龄、收入的关系，并给出营销建议。 年龄 收入 销售额 34 350 123 40 450 114 37 169 135 30 189 139 44 183 117 36 80 121 32 166 133 26 120 140 32 75 133 36 40 133 解题（仅供参考）： 1、散点图展示各指标间的关系。 从年龄段和收入状况来看，主要客户群体集中在30~40岁之间，100 ~ 200之间的中等收入群体。同时存在少量高收入群体与低收入群体。 从不同年龄段的销售额情况来看，年龄越大，消费的反而越少。销售额与年龄大致成反比。 对于不同收入群体的顾客而言，其消费额差距并不大，维持在120~140之间。 2、分析原因与建议 高收入群体的消费占比较低，且销售额与中等收入甚至低收入群体没什么区别。理论上收入越高，应该消费越多。说明平台可能对高收入群体的吸引力度不够。可能需要调整商品结构，提升高收入群体的购买转化。 30岁以下顾客的即使收入低，消费额依然较高，但是数量较少。说明平台对年轻消费群体的吸引力较强，加大针对年轻消费群体的广告投放。 从运营策略上来说，可以从收入角度对用户进行分层，进行精细化运营。对现有的30~40岁的主要用户群体，运营策略重点在提升留存。对40以上可能得高收入群体，运营策略重点提升转化

近日，永洪科技一站式大数据分析平台Yonghong Z-Suite全面支持Greenplum，其强大的开放性和兼容性可更好服务广大客户，满足企业客户数字化转型的需求。 Greenplum为全球开源、多云大数据平台，专为高级分析而打造，被Gartner列为全球十大经典和实时数据分析产品中唯一开源数据库。 超强数据源覆盖能力，永洪科技BI产品全面支持Greenplum Greenplum大数据平台基于MPP（大规模并行处理）架构，具有良好的弹性和线性扩展能力，内置并行存储、并行通讯、并行计算和优化技术，兼容SQL标准，具备强大、高效、安全的PB级结构化、半结构化和非结构化数据存储、处理和实时分析能力，目前比较广泛应用的版本是Greenplum 5.3。 永洪科技BI产品专门支持使用jdbc的方式连接Greenplum。用户连接后可以直接在SQL数据集中通过简单的拖拽或者写SQL的方式进行查询。 拥有完全自主知识产权的Yonghong Z-Suite全面覆盖数据分析过程中的各个环节，包括数据采集、清洗、整合、存储、计算、建模、训练、展现、协作等，让客户可以在一个统一的平台上完成全流程数据分析任务，极大降低了实施、集成、培训的成本，帮助企业轻松构建数据应用。因具有高性能、自服务、极致易用、移动跨屏、AI深度分析等突出优势，Yonghong Z-Suite自诞生之日起，便受到了企业客户的青睐

近年来互联网的高速发展引领人类进入了一个信息量爆炸性增长的时代。每个人的生活中都充满了结构化和非结构化的数据。随着人类生活全面向互联网转移，大数据时代将会不可避免的到来！ 作为全球互联网的前沿概念，大数据主要包括两方面特征：一方面整个社会的信息量急剧增长，另一方面个人可获取的信息也呈指数增长。从科技发展的角度来看，“大数据”是“数据化”趋势下的必然产物！并且随着这一趋势的不断深入，在不远的将来我们将身处于一个“一切都被记录，一切都被数字化”的时代。 在这种背景下，对大数据的有效存储以及良好地分析利用变的越来越急迫。而数据分析能力的高低决定了大数据中价值发现过程的好坏与成败。本文以大数据时代的数据分析为主题，简明的阐述了国内大数据分析的发展现状、大数据的分析模式以及主要的分析技术、大数据时代数据分析的几个核心概念等相关问题。 1.国内大数据分析的发展现状 数据分析是数据处理流程的核心，因为数据中所蕴藏的价值就产生于分析的过程。所谓“大数据分析”，其和以往数据分析的最重要的差别在于数据量急剧增长。由于数据量的增长，使得对于数据的存储、查询以及分析的要求迅速提高。从实际操作的角度看，“大数据分析”需要通过对原始数据进行分析来探究一种模式，寻找导致现实情况的根源因素，通过建立模型与预测来进行优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。 虽然近两年来“大数据

小白： Mr.林，快救救我，我被那些数据压得喘不过气了。 Mr.林： 小白，表方，怎么了？ ！ 小白： Mr.林，我从公司数据平台上下了一堆数据，如果选择时间范围广的话，平台就卡的动不了，动不动还奔溃，所以只好分一段时间一段时间的查询下载。数据下下来又20多个表呢，每张表的数据量有几十万，如何合并起来，EXCEL肯定是放不下的，更别说进行处理、分析了。如果一个个导入数据库的话，也够呛的。 有什么办法可以批量合并这些数据文件呀？这样我可以一次性的导入到数据库中。 Mr.林听了后： 原来是这么回事呀！这个时候可以考虑使用Python进行批量合并处理操作，这时VBA在这里已经不灵光了。 小白面露难色： Python呀！是那个程序员用的那个编程工具么？难不难？ Mr.林： 别怕，只要你会SQL，基础的Python操作还是没问题的，进行数据处理、数据分析不需要复杂的编程，会调用它的函数就可以了。 小白顿时打消了顾虑： 那快教教我如何使用Python吧。 Mr.林： 使用Python进行数据处理、数据分析，我们一般使用Anaconda。 什么是Anaconda？ Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它集成了1500+个免费且易于安装的模块，装上Anaconda，就相当于把 Python 和一些如 Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib