文章大纲 1. 探索性数据分析 代码样例 效果 解决pandas profile 中文显示的问题 1. 探索性数据分析 数据的筛选.重组.结构化.预处理等都属于探索性数据分析的范畴,探索性数据分析是帮助数据分析师掌握数据结构的重要工具,也是奠定后续工作的成功基石. 在数据的分析项目中,数据的收集和预处理往往占据整个项目工作量的十之八九,正式这些简单的工作决定了整个项目的成败. Generates profile reports from a pandas DataFrame. The panda

最近一直断断续续的做这个泰坦尼克生存预测模型的练习,这个kaggle的竞赛题,网上有很多人都分享过,而且都很成熟,也有些写的非常详细,我主要是在牛人们的基础上,按照数据挖掘流程梳理思路,然后通过练习每一步来熟悉应用python进行数据挖掘的方式. 数据挖掘的一般过程是:数据预览——>数据预处理(缺失值.离散值等)——>变量转换(构造新的衍生变量)——>数据探索(提取特征)——>训练——>调优——>验证 1 数据预览 1.1 head() 预览数据集的前面几条数据可以大致

最近博主在做个 kaggle 竞赛,有个 Kernel 的数据探索分析非常值得借鉴,博主也学习了一波操作,搬运过来借鉴,原链接如下: https://www.kaggle.com/willkoehrsen/start-here-a-gentle-introduction 1 数据介绍 数据由Home Credit提供,该服务致力于向无银行账户的人群提供信贷(贷款).预测客户是否偿还贷款或遇到困难是一项重要的业务需求,Home Credit将在Kaggle上举办此类竞赛,以了解机器学习社区可以开展

1.探索数据 1.1 安装agate库 1.2 导入数据 1.3 探索表函数 a.排序 b.最值,均值 c.清除缺失值 d.过滤 e.百分比 1.4 连结多个数据集 a.捕捉异常 b.去重 c.缺失数据的处理 d.联结数据集 1.5 识别相关性 利用numpy分析 1.6 找出离群值 a.使用标准差 b.使用绝对中位差 (数据分布以及数据分布所展现的趋势) 1.7 数据分组 研究数据分组之间的关系(创建分组,聚合这些分组,确定分组之间的联系) 2 分析数据 2.1 分析数据与探索数据的区别 分析

案例分析:拍拍贷是中国的一家在线借贷平台,网站撮合了一些有闲钱的人和一些急用钱的人.用户若有贷款需求,可在网站上选择借款金额. 本项目拟通过该数据集的探索,结合自己的理解进行分析,最终目的的是初步预测贷款的利率和哪些因素有关. 0.加载包 library(ggplot2) library(gridExtra) library(utf8) library(dplyr) library(tidyr) library(GGally) library(RColorBrewer) library(care

数据质量分析 脏数据包括:缺失值:异常值:不一致的值:重复数据及含有特殊符号的数据: 1.缺失值处理 统计缺失率,缺失数 2.异常值处理 (1)简单统计量分析 (2)3Q原则 正态分布情况下,小概率事件为异常值 不服从正太分布的,可以用原离平均值多少倍标准差来分析 (3)箱线图分析 使用describe()描述 主要数据探索函数 1.Pandas常用函数总结 导入数据 导出数据 查看.检查数据 数据选取 数据清理 dataframe处理NAN值 data_3=data_3.where(data_

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的,通过图表可以很好地理解数据之间的关联性以及某些数据的变化趋势.因此,将在这篇博客中介绍 python 中可视化工具 matplotlib 的使用. Figure 和 Subplot matplotlib 的图像都位于 Figure 对象中,可以用 plt.figure 创建一个新的 Figure f

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 在本文中,作者引出了"外部数据"这一概念,并实例分析,如何从海量的外部数据中获取可以对自身业务起到指导作用和借鉴意义的insight,并借助外部环境数据来优化自己. 现在互联网上关于"增长黑客"的概念很火,它那"四两拨千斤"."小投入大收益"的神奇法力令无数互联网从业者为之着迷.一般来说

Wireshark简介: Wireshark是一款最流行和强大的开源数据包抓包与分析工具,没有之一.在SecTools安全社区里颇受欢迎,曾一度超越Metasploit.Nessus.Aircrack-ng等强悍工具.该软件在网络安全与取证分析中起到了很大作用,作为一款网络数据嗅探与协议分析器,已经成为网络运行管理.网络故障诊断.网络应用开发与调试的必用工具. 上面是wireshark的主窗口,分三大主块:Packlist List(数据包列表).Packet Details(数据包细节).Pa

背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还是发

Wireshark数据包分析(一)——使用入门   Wireshark简介: Wireshark是一款最流行和强大的开源数据包抓包与分析工具,没有之一.在SecTools安全社区里颇受欢迎,曾一度超越Metasploit.Nessus.Aircrack-ng等强悍工具.该软件在网络安全与取证分析中起到了很大作用,作为一款网络数据嗅探与协议分析器,已经成为网络运行管理.网络故障诊断.网络应用开发与调试的必用工具. 上面是wireshark的主窗口,分三大主块:Packlist List(数据包列表

目录 数据质量分析   当我们得到数据后,接下来就是要考虑样本数据集的数据和质量是否满足建模的要求?是否出现不想要的数据?能不能直接看出一些规律或趋势?每个因素之间的关系是什么?   通过检验数据集的数据质量,绘制图表,计算某些特征值等手段,对样本数据集的结构和规律进行分析的过程就是数据探索.数据质量检测对后面的数据预处理有很大参考作用,并有助于选择合适的建模方法.   数据探索大致分为 质量探索 和 特征探索 两方面. 数据质量分析    定义:数据质量分析是数据预处理的前提,也是对数据挖掘的

数据探索的核心: 1.数据质量分析(跟数据清洗密切联系,缺失值.异常值等) 2.数据特征分析(分布.对比.周期性.相关性.常见统计量等) 数据清洗的步骤: 1.缺失值处理(通过describe与len直接发现.通过0数据发现) 2.异常值处理(通过散点图发现) 一般遇到缺失值,处理方式为(删除.插补.不处理) 插补 遇到异常值,一般处理方式为视为缺失值.删除.修补(平均数.中位数等).不处理.

摘要:作为IOT最底层的无线通信网络生成大量与位置相关的数据,用于无线通信网络规划和优化,帮助电信运营商建设更好体验的精品网络,构建万物互联的信息社会. 本文分享自华为云社区<基于CarbonData的电信时空大数据探索>,作者: 张军.龚云骏 . 1使用场景 随着万物互联的时代到来,以及智慧终端普及,现实世界超过80%的数据与地理位置相关,比如日常使用的社交.支付.出行相关APP.作为IOT最底层的无线通信网络也会生成大量与位置相关的数据,用于无线通信网络规划和优化,帮助电信运营商建设更好体

来到大数据分析的时代,大量的大数据分析软件涌现,尽管如此,如果今天有人问起最常用的数据透视分析工具是什么的时候,我猜想Excel应该是大家的不二之选. 但是其实我想说,用现在的手机来打比方,Excel就好比老人机,当大家都在用新一代的"智能手机"--思迈特软件Smartbi的时候,你还在用老人机,这样一对比,简直就是在被当街吊打. 为什么说Excel就好比老人机呢? 1.Excel数据分析处理能力较低,几十万条的数据转半天都转不出来. 2.Excel入门容易但是想要精通却很难,一旦想要

作为网络开发人员,使用fiddler无疑是最好的选择,方便易用功能强. 但是什么作为爱学习的同学,是不应该止步于http协议的,学习wireshark则可以满足这方面的需求.wireshark作为抓取各种底层协议的包有着强大的功能,用于网络排错或者一些其他通讯方面的查看,是必须的. 以前有自己看过wireshark相关的简要教程,也是一知半解.借助<Wireshark数据包分析实战>一书,更准确知晓wireshark到底能干啥吧! 1. 网络七层协议(老生长谈了,看过许许多多的书,都会提到的一

数据持久化分析 plist文件(属性列表) preference(偏好设置) NSKeyedArchiver(归档) SQLite 3 CoreData 当存储大块数据时你会怎么做? 你有很多选择,比如: 使用`NSUerDefaults` 使用XML, JSON, 或者 plist 使用NSCoding存档 使用类似SQLite的本地SQL数据库 使用 Core Data NSUserDefaults的问题是什么?虽然它很nice也很便捷,但是它只适用于小数据,比如一些简单的布尔型的设置选项,

WireShark数据包分析数据封装 数据封装(Data Encapsulation)是指将协议数据单元(PDU)封装在一组协议头和尾中的过程.在OSI七层参考模型中,每层主要负责与其它机器上的对等层进行通信.该过程是在协议数据单元(PDU)中实现的,其中每层的PDU一般由本层的协议头.协议尾和数据封装构成本文选自WireShark数据包分析实战详解清华大学出版社. 为了帮助用户更清楚的理解数据封装过程,下面通过一个实例来说明这个过程.假设某个公司局域网使用以太网,当员工从局域网的FTP服务器下

可视化数据包分析工具-CapAnalysis 我们知道,Xplico是一个从pcap文件中解析出IP流量数据的工具,本文介绍又一款实用工具-CapAnalysis(可视化数据包分析工具),将比Xplico更加细致的分析功能,先别着急安装,下面我们首先了解Pcap包的基本结构,然后告诉你如何使用,最后是一段多媒体教程给大家演示一些精彩环节. 下面这段我制作的可视化视频也深受大家喜欢: http://www.tudou.com/programs/view/kpZrZxCk5ZI/ 1.PCAP结构

今天看了一下snmp数据包的报文格式,用wireshark抓了两个数据包来分析. 先说说snmp get-request的书报包格式吧,get-next-request,get-response,set-request这几个格式都是差不多的,只是pdu类型不一样.还有trap格式不大一样. 好,先说说get-request报文格式(参考tcp/ip详解 卷一). 版本 + 团体名 + pdu类型 + 请求标识 + 差错状态 + 差错索引 + 差错索引 + 名称 + 值 + 名称 + 值 ....