写在前面的一些P话:(https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=RFkfeU8j) 天气预报我们每天都会关注,我们可以根据未来的天气增减衣物.安排出行,每天的气温.风速风向.相对湿度.空气质量等成为关注的焦点.本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取,保存为csv文件,之后用matplotlib.numpy.pandas对数据进行可视化处理和分析,得到温湿度度变化曲线.空气质量图.风向雷达图等结果,为获得未来

1. 数据分析基本流程 作为非专业的数据分析人员,在平时的工作中也会遇到一些任务:需要对大量进行分析,然后得出结果,解决问题. 所以了解基本的数据分析流程,数据分析手段对于提高工作效率还是非常有帮助的. 首先都是存在一个要解决的问题,主要问题和预期分析目标,简单来讲就是对问题进行定义. 然后才是开始收集数据.数据清洗.数据建模.数据展现.优化和重复,最后是报告撰写. 1. 明确分析目的和思路:在进行数据分析之前,首先考虑的应该是"为什么要展开数据分析?我要解决什么问题?从哪些角度分析数据才系统?

最近在看<鲜活的数据:数据可视化指南>,学习一些数据可视化与数据分析的技术,本例是该书第一章的一个例子衍伸而来. 实例内容:从www.wunderground.com收集美国纽约州布法罗市(水牛城)2014年3月份每天最高气温,并导入Excel或WPS表格,制做成折线图. 工具准备:安装好的Python2.7,Beautiful Soup库(将其python文件放入Python库文件路径中) 步骤1:撰写Python程序.代码如下: # -*- coding: cp936 -*- import

数据可视化是数据分析或机器学习项目中十分重要的一环.通常,你需要在项目初期进行探索性的数据分析(EDA),从而对数据有一定的了解,而且创建可视化确实可以使分析的任务更清晰.更容易理解,特别是对于大规模的高维数据集.在项目接近尾声时,以一种清晰.简洁而引人注目的方式展示最终结果也是非常重要的,让你的受众(通常是非技术人员的客户)能够理解. 读者可能阅读过我之前的文章「5 Quick and Easy Data Visualizations in Python with Code」,我通过那篇文章向

1.1数据分析概述 1.1.1数据分析的原则 (1)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.在数据分析中,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. (2)数据分析是为了挖掘更多的问题,并找到深层次的原因. (3)不能为了做数据分析而做数据分析. 1.1.2数据分析的步骤 (1)探索性数据分析EDA 从多种渠道获得了大量的可能杂乱无章.看不出规律的数据的时候,首先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.这时就需要进行探索性数据分析(EDA: Explorat

Python数据分析入门与实践 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 这是一个数据驱动的时代,想要从事机器学习.人工智能.数据挖掘等前沿技术,都离不开数据跟踪 通过Numpy.Pandas进行数据科学计算,通过Seaborn. Matplotlib进行数据图形化展示:从实战角度出发,让你在数据科学领域迈出重要的一步,开启Data Science职业之旅! 第1章 实验环境的搭建 本章将主要介绍Anaconda和Jupyter Notebook.包

数据分析使企业能够分析其所有数据(实时,历史,非结构化,结构化,定性),以识别模式并生成洞察力,以告知并在某些情况下使决策自动化,将数据情报与行动联系起来.当今最好的数据分析工具解决方案支持从访问.准备和分析数据到实时分析和监视结果之间端到端分析过程.下面我们来一起看看数据分析工具需要具备哪些功能吧.一.基本数据分析工具功能包括以下几个方面​1.商业智能和报告分析数据并向业务主管和其他最终用户提供可操作的信息,以便他们可以做出明智的业务决策,这是数据分析的最大用途之一.数据分析也称为"商业智能&

最近看了好多潜类别轨迹latent class trajectory models的文章,发现这个方法和我之前常用的横断面数据的潜类别和潜剖面分析完全不是一个东西,做纵向轨迹的正宗流派还是这个方法,当然了这个方法和潜增长和增长曲线模型在做法并没有实际区别,都是用的hlme这个函数.但是文献中的叫法和花样就比较多了. 像本文写的latent class trajectory models,之前写的潜类别增长模型LCGA和增长曲线模型GMM都是潜类别线性混合模型latent class linear

​企业数据可视化的髙速发展趋势让互联网时代的数据分析及可视化拥有全新的面貌.企业针对信息内容的数据分析及可视化,的要求在日益严格,那么有哪些在企业数据分析方面做得好的大数据bi工具呢? 一.大数据bi工具:Smartbi Smartbi新手入门简单,内含数据分析及可视化库多种多样,可以作为数据分析及可视化的门户网站,还能够作为各工作流程进行数据分析的企业数据可视化平台.Smartbi提供了自助式数据分析及可视化,数据分析功能强悍,钻取,选择,排列等功能很全面.Smartbi还能用以制作汽车仪表板

伴随着大数据概念的深入企业越来越重视大数据,商业智能BI工具已经成为许多企业数据分析的首选.也许有些小伙伴对商业智能BI工具还是有些陌生,在了解商业智能BI工具之前,先来了解一下什么是商业智能. 百度百科解释是商业智能(Business Intelligence,简称:BI),又称商业智慧或商务智能,指用现代数据仓库技术.线上分析处理技术.数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值.商业智能是收集.管理和分析商业信息的过程,旨在使企业的各级决策者通过数据分析提升洞察力,促使他们做出更有利于

随着大数据信息时代的到来,大数据分析已经成为任何企业都无法回避的话题.对于想进入大数据分析行业的朋友来说,这也是必须掌握的基础知识.什么是大数据分析?为什么会对企业产生这么大的影响? 大数据分析是在通过研究大量业务数据的过程中分析业务发展的健康程度,以及探索业务未来发展方向,可以促进企业更正确的发展,有效地防止企业决策的经营风险.通过数据分析提取杂乱数据背后的信息,总结研究对象的内在规律,帮助管理者进行判断和决策,采取适当的战略和行动. 因此,拥有一个易于使用的数据分析工具尤为重要.以下是市场上

数据可视化用专业术语来就是通过视觉的方式向人类展示数据,这种在文本基础上的图表即简单又实用,而且相关性.趋势分析都非常明确,也非常可靠,通过图表一目了然.用通俗的话说就是画一张图表,将数据以比例的方式展示,让人能一眼就了解到自己想要了解的数据.数据可视化工具软件是大数据市场催生的致力于帮助企业快速.直观解决大数据分析的关键工具.目前数据可视化工具软件排名如何?其实排名先后都带有主观色彩,所以这边我就以我觉得好用的4款数据可视化工具软件推荐给大家,拿走不谢!(排名不分先后) 1. Tableau

随着互联网大数据时代的不断发展,BI让企业的工作效率变得更高效.BI的功能也随着需求的增长不断地丰富,例如,数据可视化大屏.可视化表格.商业化数据分析.数据地图等.国外的厂商在很多场景下无法满足国内的需求,国内的BI厂商也在蓬勃发展.那么,有国内有哪些不错的BI厂商呢? 1.奥威BI 奥威软件由多名在金蝶或用友公司服务多年的股东于2006年成立.奥威BI主要有三大产品:Power-BI.OurwayBI和Speed-BI. Power-BI:是更适合中小企业的企业级BI商业智能工具,支持私有化部

MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. Matlab 7.0: 链接:http://pan.baidu.com/s/1eSBLHgY 密码:44l5 Matlab 2012b: 链接:http://pan.baidu.com/s/1mitsA1a 密码:9rqy Matlab 2013b: 链接:http://pan.baidu.com/s/1cDp

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cf8aad30102uylf.html <量化投资:以MATLAB为工具>连载(1)基础篇-N分钟学会MATLAB(上) <量化投资:以MATLAB为工具>简介 <量化投资:以MATLAB为工具>是由电子工业出版社(PHEI)下属旗舰级子公司——北京博文视点资讯有限公司出版的<量化投资与对冲基金丛书>之一,丛书主编为丁鹏博士,<量化投资:以MATLAB为工具>由李洋(faruto)

http://www.viblue.com/archives/5587.htm 一.机器人简介: 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置.它既可以接受人类指挥,又可以运行预先编排的程序,也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动.它的任务是协助或取代人类工作的工作,例如生产业.建筑业,或是危险的工作[1]. 同时,机器人的研究和开发制造一直将下面三条原则作为机器人开发的准则.即: 第一条:机器人不应该伤害人类: 第二条:机器人应该遵守人类的命令,与第一条违背的命令除外: 第三条:机器人应能

MATLAB MATLAB[1]  是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的

首先科普一下什么事matlab MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发.数据可视化.数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包含MATLAB和Simulink两大部分. MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合,意为矩阵工厂(矩阵实验室).是由美国mathworks公司公布的主要面对科学计算.可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境.它将数值分析.矩阵计算.科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易

互联网时代,人人都在追求产品的快速响应.快速迭代和快速验证.不论是创业团队还是大中型企业,都在探索属于自己的敏捷开发.持续交付之道.fir.im 团队也在全面实施敏捷,并推出新持续集成服务 - flow.ci ,以帮助企业将开发测试流程自动化,更快速地交付产品. 4月15日,fir.im CTO 郭扬在"光环国际·2017敏捷春季峰会"带来了<敏捷工程实践的基石--持续集成>的技术实践,从敏捷方法论的角度分享了持续集成流程的质量实践与 fir.im 团队的 CI 技术实践.

摘自http://articles.e-works.net.cn/bi/Article126429.htm 1.前言 互联网时代企业数据呈现爆发式增长,全面考验着企业的数据处理和分析能力.面对大容量.多样性.高增长的数据很多企业往往无所适从,除了耗费大量管理和存储成本外并没有给企业带来真正的价值,大量的数据堆积给企业带来了巨大的挑战.然而数据已经渗透到了企业内外各个层面,因此想要从庞大的企业数据中"掘金"就必须有信息化应用强有力的支撑. 近年来大数据.云计算.移动应用.社交等新兴技术风

1.Python是一种解释性语言,大部分代码要比编译型语言(如C++,java等)运行要慢点多.2.对于高并发,多线程的应用程序而言,Python并不是理想语言,python有全局解释器锁(Global Interpreter Lock, GIL),放置解释器同时执行多条Python字节码指令的机制.并不是说Python不能执行真正的多线程并行代码,只不过这些代码不能在单个Python进程中执行而已.比如说,Cython项目可以集成OpenMP(一个用于并行计算的C框架)以实现并行处理循环进而大