数据分析

大数据分析处理基本流程 数据准备 数据获取（爬虫，统计） 数据清洗（获得想要的数据，去除无用的相关数据） 特征工程 特征提取 比如我爬下网页，网页中有图片，视频，文本信息，url等等之类的特征消息 特征选择 网页保存这学生的信息，我想要计算每个学生的BMI（身体质量指数），而这类信息是在网页中的文本信息中的名字，身高和体重就行了，除此之外的学习成绩，寝室号就不重要了。 建模分析 模型选择 模型训练 模型评测 数据可视化和分析报告 来源： https://www.cnblogs.com/lonelyshy/p/12432078.html

商家们都能看到微信小程序的商业价值，都想开发微信小程序，对于开发微信小程序类型有很多，比如商城型、预约型、展示型等，其中商城小程序成为商家们最佳选择，在开发之前，需要确定好功能需求，保证在开发工作过程中能够顺利的进行，那么 小程序商城 功能有哪些，下面木鱼小铺不妨了解一下。 一、产品展示功能 做一个商城小程序，产品展示是必备的，所有的商品都会在产品展示功能页面中，向用户展示，让用户进一步了解商品，方便用户查看产品信息，增加用户下单率。　　 二、在线客服功能 用户在购物过程中，难免会产生一些疑问，这个时候需要有一个在线客服功能，这样用户与客户直接取得联系，客户为用户答疑解惑。不仅提高用户体验，而且还增加用户购买率。 三、购物车功能 用户通过产品展示，看到喜欢的产品，直接加入购物车，在进一步进行挑选。 四、物流功能 物流功能在商城小程序是必不可少的功能，物流功能一般有四种方式：商家配送、同城限时达、到店自提、货到付款。具体选择哪种方式商家可根据实际情况而定。 五、在线支付功能 在线下单支付功能，用户通过产品展示，看到自己喜欢的产品，直接立即购买，通过微信支付进行下单。但开通付款功能，需要做好付款接口申请。 六．订单管理功能 ①订单查询 用户在支付下单支付之后，比较关心的是自己商品什么时候能够到自己的手里，这个时候需要一个订单查询功能，能够提供订单查询、物流查询等信息

翻译 问题C：数据的财富 在其创建的在线市场中，亚马逊为客户提供了对购买进行评分和评价的机会。 个人评级-称为“星级”-使购买者可以使用1（ 低评级，低满意度 ）到5（ 高评级，高满意度 ）的等级来表示他们对产品的满意度。 此外，客户可以提交基于文本的消息（称为“ 评论 ”），以表达有关产品的更多意见和信息。 其他客户可以在这些评论中提交有帮助或无帮助的评分（称为“ 帮助评分 ”），以协助他们自己的产品购买决策。 公司使用这些数据来深入了解其参与的市场，参与的时间以及产品设计功能选择的潜在成功。 阳光公司计划在在线市场上推出和销售三种新产品：微波炉，婴儿奶嘴和吹风机。 他们已聘请您的团队作为顾问，以识别过去客户提供的与其他竞争产品相关的评分和评论的关键模式，关系，度量和参数，以： 1）告知其在线销售策略； 2）确定潜在的重要设计特征，以提高产品的吸引力 。 Sunshine Company过去曾使用数据为销售策略提供信息，但他们以前从未使用过这种特殊的组合和数据类型。 Sunshine Company特别感兴趣的是这些数据中的基于 时间 的模式，以及它们是否以有助于该公司制造成功产品的方式进行交互。 为了帮助您，Sunshine的数据中心为您提供了该项目的三个数据文件：hair_dryer.tsv，microwave.tsv和pacifier.tsv。

目录 VLOOKUP INDEX MATCH ROW COLUMN OFFSET 1 VLOOKUP函数 功能：按列查找 语法格式： ＝VLOOKUP（查找目标，查找范围，返回值的列数，精确or 模糊查找） 查找方式有2种： 精确查找：0或FALSE 模糊查找：1或TRUE 查询方式 (1) 单条件查询（使用单个关键字检索，且检索关键字在选择区域的第一列。如下图检索关键字为工号，检索工号对应的工资） (2) 反向查询 检索的关键字不在查找区域的第一列（如下图所示，姓名不在查找区域的第1列，而在第2列） 语法格式：=VLOOKUP(检索关键字，IF(｛1，0｝，检索关键字所在列，查找值所在列)，2，0） （3）多条件查询 语法格式:＝VLOOKUP(检索关键字1＆检索关键字2，IF(｛1,0｝,序列1＆序列2，查找值所在列)，2，0） 注意: 使用了数组的公式不能直接回车，应使用shift+ctrl+enter结束,不然会出错哦！ 如下图：=VLOOKUP(F2&G2,IF({1,0},$A$2:$A$10&$B$2:$B$10,$C$2:$C$10),2,0) 下图为根据工号+姓名查找对应的部门 2 INDEX函数 功能:返回表或区域中的值或值的引用形式 2种引用形式 数组形式 语法格式:=INDEX(数组，行序数，列序数) 应用如下图：数组B2:D10， 行序数为4 ，列序数2

目录 Pandas 1、Pandas简介 1.1 Pandas的主要功能： 1.2 安装方法：pip install pandas 2、Series 3、DataFrame 4、时间对象处理 时间序列类型 5、数据分组和聚合 5.1、分组(GroupBY机制) 5.2、聚合(组内应用某个函数) 5.3、apply 6、其他常用方法 Pandas 1、Pandas简介 pandas是一个强大的Python数据分析的工具包，它是基于Numpy构建的，正因pandas的出现，让Python语言也成为使用最广泛而且强大的数据分析环境之一。 1.1 Pandas的主要功能： ​ -具备对其功能的数据结构DataFrame，Series ​ -集成时间序列功能 ​ -提供丰富的数学运算和操作 ​ -灵活处理缺失数据 1.2 安装方法：pip install pandas ​ 引用方法：import pandas as pd 2、Series Series是一种类似于一维数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签(索引)组成 2.1、创建方法 第一种：pd.Series([4,5,6]) # 默认索引 执行结果： 0 4 1 5 2 6 第二种： 自定义索引，index是一个索引列表，里面包含的是字符串，依然可以通过默认索引取值。 pd.Series([4,5,6,7,8],index=[

一、数据分析的流程思路 1、明确分析目的和思路/提出假设 2、数据收集 3、数据处理/整理 4、数据分析/验证假设 5、数据展现/可视化图表 6、报告撰写 二、分析目的 需求01：每平米二手房单价（总价，按月均价） 需求02：各大区房屋面积总和，降序排序 需求03：按照周来分析，每一周中的北京市的二手房交易的数量是上涨还是下降趋势，还是基本不变？ 需求04：按照周来分析，每一周的二手房成交的单位均价的走势怎么样？ 需求05：按大区/小区/地区分析平均挂牌周期 三、数据收集 已有某地产网站的数据，存储在csv文件中。 四、数据处理 4.1 引入python数据分析库 import numpy as np #用于常规的数据运算 import pandas as pd #用于数据分析，包括数据的引入，特征的提取以及数据的清洗转移等 import matplotlib as mpl #用于数据的可视化 import matplotlib . pyplot as plt #方便快速绘制2D图表 4.2 设置绘图中文支持 mpl . rcParams [ "font.family" ] = "SimHei" #设置字体 mpl . rcParams [ "axes.unicode_minus" ] = False # 用来正常显示负号 plt . rcParams [ 'font.sans

from matplotlib import pyplot as plt import random import matplotlib from matplotlib import font_manager #windws和linux设置字体的放 # font = {'family' : 'MicroSoft YaHei', # 'weight': 'bold', # 'size': 'larger'} # matplotlib.rc("font",**font) # matplotlib.rc("font",family='MicroSoft YaHei',weight="bold") #另外一种设置字体的方式 my_font = font_manager . FontProperties ( fname = "/System/Library/Fonts/PingFang.ttc" ) x = range ( 0 , 120 ) y = [ random . randint ( 20 , 35 ) for i in range ( 120 ) ] plt . figure ( figsize = ( 20 , 8 ) , dpi = 80 ) plt . plot ( x , y ) #调整x轴的刻度 _xtick_labels = [ "10点{}分" . format (

一、数据分析介绍 数据分析是什么? 数据分析能干什么? 为什么利用Python进行数据分析? 数据分析过程概述 常用库简介 1.1数据分析是什么 在我们如今这个时代，相信大多数人都能明白数据的重要性，数据就是信息，而数据分析就是可以让我们发挥这些信息功能的重要手段。 1.2数据分析能干什么 对于数据分析能干什么其实我们可以简单的举几个例子： 1、淘宝可以观察用户的购买记录、搜索记录以及人们在社交媒体上发布的内容选择商品推荐 2、股票可以根据相应的数据选择买进卖出 3、今日头条可以将数据分析应用到新闻推送排行算法当中 4、爱奇艺可以为用户提供个性化电影推荐服务 其实数据分析不仅可以完成像以上这样的推荐系统，在制药行业也可运用数据分析来预测什么样的化合物更有可能制成高效药物等 所以说数据分析绝对是未来所有公司不可或缺的岗位，目前社会上获取数据方式太多了，这么多的数据，只要我们拥有数据分析的技能，绝对可以应付任何岗位上的工作。 1.3为什么利用Python进行数据分析 1、Python的代码语法简单易学 2、Python可以很容易的整合C、C++等语言的代码 3、Python有大量用于科学计算的库 4、Python不仅可以用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统 1.4数据分析过程概述 1.4.1提出问题 在真正的工作场景下

又是一年年底，又到总结的时候。 B2C 们该总结什么？？利润？？毛利？？成本？？空洞的文字一定会很苍白，很业余。数据，用数据说话。 笔者根据 B2C 运营的的业务特点，建立了整体 B2C 运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们 WEB 版的数据分析后台。 明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以数据为指导思想，来发现问题，解决问题，逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项：日常性数据（基础） 1. 流量相关数据： 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据： 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2. 7 毛利率 3. 转化率相关数据： 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明： 1. 因为我们已经实现基础的 WEB 版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠 EXCEL 基本是做不来

又是一年年底，又到总结的时候。B2C们该总结什么？？利润？？毛利？？成本？？空洞的文字一定会很苍白，很业余。数据，用数据说话。 笔者根据B2C运营的的业务特点，建立了整体B2C运营体系的数据模型，技术部已经开始对接商城后台，实施我们WEB版的数据分析后台。 明年我们的运营部，将逐步实现运营数据化，以数据为指导思想，来发现问题，解决问题，逐步使我们的运营工作稳健的上一个又一个台阶。 第一项：日常性数据（基础） 1. 流量相关数据： 1.1 IP 1.2 PV 1.3 在线时间 1.4 跳出率 1.5 新用户比例 2. 订单相关数据： 2.1 总订单 2.2 有效订单 2.3 订单有效率 2.4 总销售额 2.5 客单价 2.6 毛利润 2.7 毛利率 3. 转化率相关数据： 3.1 下单转化率 3.2 付款转化率。 简要说明： 1. 因为我们已经实现基础的WEB版数据分析系统（有些公司用进销存软件），所以常规性的销售额、利润、利润率，都是可以通过系统实现的。 2. 因为直接与商城后台对接，库存管理都已经做进去了，分析数据时候，后台的原始数据都有，设定好各项公式，想要的结果都出来了，这样实现比用软件效率更好，且可以根据各自的需求灵活开发。 3. 由于会出现用户今日下单，明日付款，所以订单有效率、销售额、转化率、客单价会动态变化，靠EXCEL基本是做不来，所以灵活对接系统非常重要