机器学习 什么是机器学习? 机器学习是从数据中自动分析获得规律(模型),并利用规律对未知数据进行预测 机器学习存在的目的和价值领域? 领域: 医疗.航空.教育.物流.电商 等... 目的: 让机器学习程序替换手动的步骤,减少企业的成本也提高企业的效率 jupyter lab语法使用 jupyter lab安装 命令:pip install jupyterlab 接下来了解下机器学习三剑客的前两位 numpy + pandas 的使用 一.区别Numpy:是数值计算的扩展包,它能高效处理N维数组,

当你需要从一堆复杂庞大的数据中分析出有用的信息和结论的时,想必你一定觉得力不从心:数据的冗余使得你分析起来困难重重,怎么办呢?今天我们就来讲一下使数据分析变得简单有效的“手段”. 对于当今的中国零售行业来说,市场的竞争日趋激烈,电商的发展对传统实体店带来了新一轮的冲击,成本费用的高涨,利润持续走低:关于零售行业的其他方面在这里就不详谈了,现在我们主要从KPI的几个指标通过BI工具来看下零售行业的数据分析 一张图能看出什么东西?销额?毛利?库存?远远不止这些,我们来看下面一个例子: 如上图所示,我

Numpy 简介 数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. numpy是基于c语言开发,所以这使得numpy的运行速度很快,高效率运行就是numpy的一大优势. 首先·我们要导入numpy包,一般我们都把它命名为np: In [1]: import numpy as np 接着就可以生成一个numpy一维数组: In

数据分析三剑客之: Numpy 一丶Numpy的使用 ​ numpy 是Python语言的一个扩展程序库,支持大维度的数组和矩阵运算.也支持针对数组运算提供大量的数学函数库 创建ndarray # 1.使用np.array() 创建一维或多维数据 import numpy as np arr = np.array([1,2,3,4,5]) # 一维 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])# 二维 ### 注意元素类型: # 1. numpy默认ndarray的所有元素

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?

欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 很认同一种说法:BI对企业的作用不是BI本身,而是数据本身.那么BI的作用和意义是干什么的呢-是让有意义的数据自己说出自己意义的工具. BI发展至今,已经不是最初的商业智能局限在数据分析和数据挖掘层面了,他还包含了对趋势,对未来的预测,从没有价值的数据中挖掘出价值,使用机器学习,强化学习,神经网络等等更加高层次的算法来进行分析计算,期望得出数据分析所得不到的结果. 正如我前面所说的,BI是让数据开口说话的工具,是辅助决策的工具,那么BI为了提供

pandas的操作 pandas的拼接操作 # pandas的拼接操作 级联 pd.concat , pd.append 合并 pd.merge , pd.join 一丶pd.concat()级联 # pandas使用pd.concat函数,与np.concatenate函数类似,只是多了一些参数: # 参数说明: objs axis=0 # 方向 1 是 行, 0是 列 keys join='outer' / 'inner':表示的是级联的方式,outer会将所有的项进行级联(忽略匹配和不匹配

一.什么是matplotlib? python的底层绘图工具,主要做数据可视化图表,源自matplot. 二.为什么要学matplotlib? 1.它能将数据进行可视化,更直观的呈现出来 2.它能让数据更加客观,更具有说服力 三.为什么三剑客[numpy.pandas.matplotlib]我要先学matplotlib? 因为其他的几个都是基于数据本身进行操作,但不具备可视化能力,所以,看不出有什么高大上的地方. 四.matplotlib的基本要点 我们先来展示一张matplotlib绘制的简单

之前老板给了我一个任务,让我赶紧学习一下大数据分析,下个季度就要用. 赶紧看了一下日历,这离下个季度还有不到半个月的时间,而且我还没有数据分析基础,该怎么能在这么短的时间内学会大数据分析呢-- 经过多方了解,我发现了自助式BI工具这个宝藏! 相比于传统大数据分析工具,用自助式BI工具做大数据分析更加全面,易于上手.而且BI工具还可以可以进行多层次多深度的大数据分析,实现对大数据的横向联动和纵深挖掘.今天就来把我之前学习到的,如何用BI工具进行大数据分析分享给大家! 一.BI和大数据分析 要想了解

Matplotlib绘图和可视化 简介 我的前面两篇文章介绍了 Nimpy ,Pandas .今天来介绍一下Matplotlib. 简单来说,Matplotlib 是 Python 的一个绘图库.它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形.Python 科学计算社区经常使用它完成数据可视化的工作. 你可以在他们的网站上了解到更多 Matplotlib 背后的设计思想,但是我强烈建议你先浏览一下他们的图库,体会一下这个库的各种神奇功能. 画一个简

Pandas 引入 前面一篇文章我们介绍了numpy,但numpy的特长并不是在于数据处理,而是在它能非常方便地实现科学计算,所以我们日常对数据进行处理时用的numpy情况并不是很多,我们需要处理的数据一般都是带有列标签和index索引的,而numpy并不支持这些,这时我们就需要pandas上场啦! WHAT? Pandas是基于Numpy构建的库,在数据处理方面可以把它理解为numpy加强版,同时Pandas也是一项开源项目 .不同于numpy的是,pandas拥有种数据结构:Series和D

NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵. 可以用python实现的科学计算包括: 1.一个强大的N维数组对象Array: 2.比较成熟的(广播)函数库: 3.用于整合C/C++和Fortran代码的工具包: 4.实用的线性代数.傅里叶变换和随机数生成函数. 使用的简单概述: 导入包 import numpy 通常会给取别名,便于应用 import numpy as  np      #(推荐使用) 查看版本 np.__version__ 常用函数:

select symbol, "price.*" from stocks :使用正则表达式来指定列查询 select count(*), avg(salary) from emplyee: 聚合函数 select count(distinct col) from stocks:去重后的数目 嵌套查询: from(select upper(name), salary,deductions["Federal Taxes"] as fed_taxes,round(sala

Pandas的数据结构 导入pandas:  三剑客 import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import numpy as np 1.Series Series是一种类似与一维数组的对象,由下面两个部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 1)Series的创建 两种创建方式: (1) 由列表或numpy数组创建 默认索引为0到N-1的整数型索引 #使用列表创建Series

数据分析: 是不把隐藏在看似杂乱无章的数据域背后的信息提炼出来,总结出所研究对象内在规律 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. 创建ndarray 使用np.array()创建 一维数据创建 import numpy as np np.array([1,2,3,4,5]) 结果:rray([1, 2, 3, 4, 5]) 二维数组创建 np.array([[1,2,3],['

matplotlib 一.Matplotlib基础知识 Matplotlib中的基本图表包括的元素 - x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线 - x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度 - x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值 - 绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域 - 坐标系标题 title 实际绘图的区域 - 轴标签 xlabel ylabel 实际绘图的区域 包含单条曲线的图 注意:y,x轴的值必须为数字 import n

Python数据分析工具:Pandas之Series Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建.Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具.Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.Pandas是字典形式,基于NumPy创建,让NumPy为中心的应用变得更加简单. 1.Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而

想要做数据分析,交互可视化工具jupyter notebook是必不可少的,但是在安装和使用其时候总是会出现各种各样的问题,本文针对notebook启动需要密码的问题进行解决. 首先看一下启动jupyter时候会出现以下提示(如下图):  什么鬼,习惯性的各种百度,找了半天说啥的都有,然后google后发现只需要将你启动jupyter notebook时候cmd控制台中显示的类似这下图中的一行红色的东东作为密码输入到登录界面就行了,以后再启动notebook都会自动登录.

说起银行.保险.股票投资等这些金融行业,大多数人都认为它们都是依靠数据驱动的企业,毕竟大数据的诞生本来就是为了金融信息流通而服务的,但是事实真的是这样吗? 事实并非如此,真正在金融行业做数据分析的人,都知道金融行业虽然有很强的交易数据流,但其实它们的数据化程度已经远远落后于普通电商.电信行业等行业,并且落后的IT业务系统已经没有办法实现与数据分析的深度融合,整个行业的数据价值早就被掩盖了. 据研究报告显示:由于IT遗留系统和过时的业务流程,只有35%的金融服务公司实现了数字化.但是仍然在数据应用

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

如今,有大量强大的可视化工具可用于表达想法.可视化数据.向客户和全球社区分享重要的分析结果.现在大大小小的企业都可以利用商业智能工具来理解复杂的大数据. 这些解决方案可以收集,分析这些数据并将其转换为可理解的报告,从而为企业提供有价值的见解,以此推动企业利润. 在本文中,我们将介绍目前市场上小型和大型企业的最佳商业智能软件.我们将比较最常用的可视化工具平台,并分析它们的主要功能,希望能够帮你做出更好的选择,让这些工具成为工作中不可或缺的一部分. 1.QlikView QlikView 是一个专注