数据分析

今天闲来无事，把手里积累了这么久的Python入门资料整理了一下，发现其实，有了这些，python入门真的不难，每天花点时间学，真的不会影响工作。下面一起来看看这些资料吧！ Python编程女匠入门资料列表目录： Python入门书籍资料展示 Python进阶书籍资料展示 Python***技术资料展示 Python入门案例项目讲解视频展示 Python入门实操小游戏展示 从零开始到Python web进阶方向的学习资料展示 从零开始到Python 爬虫进阶方向的学习资料展示 从零开始到Python 数据分析进阶方向的学习资料展示 Python安装工具包和环境搭建工具以及视频展示 Python编程女匠入门资料详细内容： ⊙Python入门书籍资料展示 ⊙Python进阶书籍资料展示 3.png ⊙Python***技术资料展示 8.png ⊙Python入门案例项目讲解视频展示 注意：这是一部分，因为案例课几乎每天都会经常更新哦！ 7.png ⊙Python入门实操小游戏展示 9.png ⊙从零开始到Python web进阶方向的学习资料展示 教程汇总： 11.jpg 进阶教程： 12.jpg 案例教程 13.jpg ⊙从零开始到Python 爬虫进阶方向的学习资料展示 教程汇总 22.jpg 基础教程 33.jpg 44.jpg 进阶教程 55.jpg ⊙从零开始到Python

目录   pandas对象有一个常用数学，统计学方法的集合。大部分属于归纳或汇总统计。这些方法从DataFrame的行或列中抽取一个Series或一系列的值。   pandas的描述性统计的方法和NumPy的方法相比，内建了处理缺失值的功能，很好地针对于每一个我们需要处理的数据。 一：一些基本方法 1.归约方法   sum方法返回一个包含列上加和的Series。 若传入axis = 'columns'或axis = 1，将会把一行上各个列的值相加。会把缺失值自动排除，可以通过skipna = False设置禁用skipna来实现不排除缺失值。   可用idxmin和idxmax，返回间接统计信息，比如最小值或最大值的索引值。 2.积累型方法   有些方法是积累型方法，比如cumsum是返回积累值。 3.其他方法   还有一些不是归约方法和积累型的方法，比如describe方法，一次性产生多个汇总统计值。 二：相关性和协方差   一些汇总统计，是由多个参数计算出的。与之相关的是一个附加库，是 pandas-datareader ，可以从Yahoo!Finance上获取股价和交易量的二维DataFrame数据。   用pct_change和tail获得股价的百分比。   函数corr方法是计算两个对象重叠的，非NA的，按索引对其的值的相关性。相应地，cov计算的是协方差。  

一、今天完成了行业代码匹配，还有数据没有展示 二、文本匹配，添加行业代码。 设计思路：首先，我们需要将完全相同的行业代码进行匹配，其次将相似的行业代码进行文本相似匹配，选取符合要求的前面几个行业，追加行业代码。 判断完全相同的部分就不解释了，主要解释如何使用word2vec模式进行文本相似的匹配。 需要使用的库 1、首先我们需要创建数据集（主要看数据集是以何种方式储存的），接收数据集（使用何种函数）。 数据集中单个元素与单个元素之间以空格隔开。接受数据集 1 sentences = word2vec.Text8Corpus("../词库/商业类别词.txt") #text8为语料库文件名 View Code 2、构建模型 1 model=gensim.models.Word2Vec(sentences, sg=1, size=100, window=5, min_count=2, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4) 2 # print(model) 3 # 该步骤也可分解为以下三步（但没必要）： 4 # model=gensim.model.Word2Vec() 建立一个空的模型对象 5 # # model.build_vocab(sentences) 遍历一次语料库建立词典 6 # # model.train(sentences)

随着企业信息化建设程度不断加强，随之而来的企业经营数据呈爆发式增长，传统粗放 式的管理手段难以支撑现代化企业发展需要，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，希 望通过大数据分析来驱动来实现企业智慧化运营，提升企业业务增长。 然而各行各业的企业在实践数据化运营的道路上面临着巨大的挑战，通过与大量企业进 行沟通，交流我们将企业面临的问题归纳整理为如下几点信息： (1)缺乏数据价值意识：企业数据越来越多，用来做决策支持的却很少； (2)缺乏数据应用建设方法：不知道分析什么，不知道如何分析； (3)信息孤岛：数据分散在不同的 IT 业务系统当中，整合难度大，无法全面、实时的了解各项业务发展变化； (4)决策时缺乏即时性：数据分析需求时长得不到及时响应，从而错失良机； (5)采用写代码或者使用开源软件导致 BUG 频出，稳定性极差； (6)代码开发或者开源软件的功能固化，需求扩展差，难以支撑企业各个业务部门决策需要； (7)熬夜加班多，工作负荷大，项目人员离职风险高，维护难度高，维护体验差； (8)经常被抱怨分析结果不能及时有效的发布给相关部门。 由此 NBI数据分析平台应运而生，NBI数据分析平台的初衷就是致力于提供简单、易用、低成本、快速上线的大数据可视化分析产品和服务，帮助企业提升数 据化运营能力。 NBI数据分析平台架构： NBI数据分析平台四大步骤介绍： （1

今天通过地域属性列然后查询出某地址的经纬度，获得他的区划代码。然后在数据库中添加区划代码列，并将地域补全到区县一级 来源： https://www.cnblogs.com/wxy2000/p/12482955.html

想从事数据科学家的自我修炼（浪叫兽的书单）一年之内从零基础入门（以不抱大腿的姿势）拿下数据竞赛 一等奖 ，二等奖，三等奖 携程赛的初练书单 在科赛网站上，我第一次报名参加了比赛是，酒店未来30天产量预测，当时参加比赛是16年的7月中旬了。距今日的17年5月中旬，不到一年的时间，在科赛网，同样是在携程的出题下拿到了一个冠军一等奖 进入正题把，我来写一下我的历史读书记录 和 自发学习过程： 其实刚刚入门是因为想玩爬虫爬新闻做预测： 入门读的书有： PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK 中文版 quantmod-R中的金融分析包 R数据导入和导出（包括RODBC） RODBC中文介绍 上面可能也是一些介绍把 了解了一下R语言，因为当初搞不定字符问题 就转战了Python爬虫，进入到了Python语言的学习 Python数据分析基础教程：NumPy学习指南（第2版） 然后找寻金融相关的资料 11.金融时间序列分析 第3版 依旧对R 不放心的时代 R语言核心技术手册（第2版） 自己动手写网络爬虫 用Python写网络爬虫 此时应该是在QQ群里找大鱼学的爬虫 scrapy 和 urllib ,后面发现requests + bs4 入门爬虫比较适合我，写了爬虫直接写个for 就把新闻爬到数据库中了。 在学numpy的过程中加入到了pandas的学习群 和牛叫兽学习pd

数据分析重要步骤： 1.数据获取 可以进行人工收集获取部分重要数据 可以在各个数据库中导出数据 使用Python的爬虫等技术 2.数据整理 从数据库、文件中提取数据，生成DataFrame对象 采用pandas库读取文件 3.数据处理 数据准备： 对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作 pandas操作 数据转化： 类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等 pandas库的操作 数据聚合： 分组（分类）、函数处理、合并成新的对象 pandas库的操作 4.数据可视化 将pandas的数据结构转化为图表的形式 matplotlib库 5.预测模型的创建和评估 数据挖掘的各种算法： 关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等 6.部署（得出结果） 从模型和评估中获得知识 知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值 原网址： https://blog.csdn.net/qq_35187510/article/details/80078143 爬取网页数据步骤： 简介： （1）网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者）： 是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。其实通俗的讲就是通过程序去获取web页面上自己想要的数据

统计分析犹如一枚硬币，有正面，也有反面。正面看起来像数学，有公式，有方程式，而另一面则是业务，看起来相对比较简单。其实两面失去任何一面都不能称其为统计， 业务分析也是统计分析的重要组成部分 。 那么，业务分析为什么重要？它究竟有哪些值得我们探寻的点？我们又该如何把业务问题转换为统计问题呢？ 脱离业务的数据分析就是空中楼阁 回溯统计的发展历程，从小数据到大数据的分析思路均源于 验证性数据分析 ，因此，业务需求尤为重要。那业务需求又需要从哪里发现呢？其实由于数据分析师所处的行业不尽相同，所以都会具有自己的行业特异性，需要考虑自己行业的真实情况。 不过在一般情况下，我们可以把数据分析的需求分为三个大的部分： 运营报告的阅读、痛点研究、未来战略方向 。 数据分析的需求来源如下图所示。 运营报告综合了一家公司所有的业务，也是一种“数字语言”。运营报告可以告诉我们：过去发生了什么（经验与业务的综合框架）、现在如何（一个重要且亟待解决的痛点），而战略方向则可以给我们的未来发展做出指导，提供一个宏观的思路和决策原则。 业务分析是如此重要，那么作为数据分析者， 我们应该如何将业务问题转换为统计问题进行解决，拿出方案，又应该如何理解小数据到大数据的过渡？ 为了帮助大家更好的解决上述问题。我们有幸邀请到了《统计分析：从小数据到大数据》等书作者、经管之家数据科学研究院高级研究员 丁亚军老师

有些企业选择从内部管理的数字化出发，通过数据技术提升内部的运营管理效率，以及经营和管理的精准性。数据技术带来了新的组织管理方式，甚至是新的生产方式。数据技术在企业内部的应用能够发挥的价值也是巨大的，只是很多企业还未意识到而已。笔者曾在多家“世界五百强”的外资企业任职，并且所在的外资企业信息系统建设基本上比较完善，数据记录比较完整和规范，数据分析都有固定的方法和模板，并由专人负责。但是，国内的企业一直不太重视在管理上的投资，在信息化建设方面相对较弱，在数字时代来临时，还没有搞清楚数据技术到底是什么，更不会明白数据技术究竟会对目前的行业和市场及其经营产生什么影响，所以需要启蒙，需要从底层的基本逻辑启蒙。 其实，数据技术的应用能够彻底改变人们的沟通方式、管理方式、决策方式、生产方式，这些改变都是首先从内部改变开始的。过度强调外部的变革是跟风的企业，不见得不会成功，但从内部做好准备的企业一定是具有前瞻性思想的企业。 1．利用数据技术改变沟通方式 信息技术和数据技术的应用首先改变的是人们的沟通方式。企业内部是否使用目前最流行的、大家最习惯的聊天方式进行沟通，决定着这家企业是否与时俱进，是否有一个开放的态度接受最新鲜的事物。目前，微信和钉钉等各种公共聊天工具已经非常完善，企业内部在工作中的使用就是一种对外部沟通方式的适应。企业管理，首要的工作就是沟通，如果没有有效的沟通，管理就不会存在

大数据时代飞速发展，爬虫抓取也显得尤为重要，尤其是对急需转型的传统企业和急待发展的中小型企业意义更大，那么应该如何从庞大的数据中整理出自己需要的数据？这里我们聊一下几个爬虫抓取的过程中可能会遇到的几个问题。 1、网页不定时更新 网络上的信息都是不断更新的，所以我们在抓取信息的过程中，需要定期来进行操作，也就是说我们需要设置抓取信息的时间间隔，以避免抓取网站的服务器更新，而我们做的都是无用功。 2、某些网站阻止爬虫工具 有一些网站为了防止一些恶意抓取，会设置防抓取程序，你会发现明明很多数据显示在浏览器上，但是却抓取不出来。 3、乱码问题 当然我们成功抓取到网页信息之后，也不是可以顺利进行数据分析的，很多时候我们抓取到网页信息之后，会发现我们抓取的信息都乱码了。 4、数据分析 其实到了这一步，基本上我们的工作已经成功了一大半，只不过数据分析的工作量十分庞大，想要完成庞大的数据分析还是要耗费很多时间的。 那么当我们真的遇到这些问题的时候又应该怎么办呢？ 首先我们需要明白的是，爬虫抓取要在合法的范围中来进行，可以借鉴别人的各种数据和信息，但是不要原样照搬，毕竟别人辛辛苦苦做数据写各种资料也非常不容易。当然，爬虫抓取需要一个可以正常运行的程序来支持，如果能自己撰写运行最好，如果不能，网上会有很多教程和源代码，但是后期出现的实际问题还是需要你自己操作，举个例子：浏览器正常显示的信息