一.数据分析的步骤 二.提出问题 分析药店商品销售情况 1)月均消费次数 2)月均消费金额 3)客单价 4)消费趋势 5)热销商品.滞销商品 三.理解数据 销售数据源为excel文件 字段的含义: 共有6579条销售数据 共有7个字段分别为:购买时间.社保卡号.商品编码.商品名称.销售数量.应收金额.实收金额 四.清洗数据 本次分析采用Jupyter Notebook分析,数据集为本地excel文件 (1)选择子集 本次分析的excel工作簿里面只有一个工作表 #导入数据分析包 import p

注:本人参考“裸睡的猪”公众号同名文章,学习使用. 一.目标 使用Python分析出国庆哪些旅游景点:好玩.便宜.人还少的地方,不然拍照都要抢着拍! 二.获取数据 爬取出行网站的旅游景点售票数据,反映出旅游景点的热度.这里选择爬取“去哪儿”网. 1.爬取单页数据 我们可以在哪去儿的门票页(http://piao.qunar.com/ticket/list.htm?keyword=)搜索:**国庆旅游景点**,就可以看到推荐的景点的一些信息,如:名称.地区.热度.销量.价格.等级.地理信息等等,信

python分析Mysql慢查询.通过Python调用开源分析工具pt-query-digest生成json结果,Python脚本解析json生成html报告. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/12 下午3:00 # @Author : Kionf # @Site : https://kionf.com # @Software: Sublime import subprocess import jso

写在前面:圣诞刚过,弥留者节日气息的大家是否还在继续学习呐~在匆忙之际也不忘给自己找几首好听的歌曲放松一下,缠绕着音乐一起来看看关于2019年流行音乐趋势是如何用Python分析的吧! 昨天下午没事儿,随便听了下音乐,结果搜到了一份数据比较好玩,所以拿了来做个数据分享案例. 这份数据是由国外比较火的音乐软件spotify提供的,很有代表意义. 不过涉及到的指标都比较专业,我不是太懂,只能根据自己的理解去做分析,有懂音乐的朋友可以提出专业的看法. 这次的数据分析工具是Python,当然如果你Pyt

用python分析数据难吗?某科技大学的教授这样说,很难,但要讲方法,主要是因为并不是掌握了基础,就能用python来做数据分析的. 所谓python的基础,也就是刚入门的python学习者,学习的基础语法,比如Python环境搭建.常量变量.运算符等等,对于大多数人来说,入门并掌握基础就已经是比较困难的了,还要用来做数据分析,到底如何才能真正学到自己想学的,并且应用呢? 第一:掌握python基础的内容 Python分析数据难吗?对于小白来说,Python在入门方面比其他语言要简单很多,即使没

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:CDA数据分析师 豆瓣9.4分!这场线上演唱会到底多好看? 首先让我们看到豆瓣上的数据:截止到目前为止,五月天的这次线上演唱会共有10万余人进行了评价,目前豆瓣评分为9.4分,是非常高的成绩了. 豆瓣评分分布 进一步分析可以看到,评论中有68.4%的人给出了满分5星,其次24.2%的人给出了4星. 豆瓣评论词云图 豆瓣评论中大家都在说些什么呢?可以看到"太短&quo

Python分析离散心率信号(下) 如何使用动态阈值,信号过滤和离群值检测来改善峰值检测. 一些理论和背景 到目前为止,一直在研究如何分析心率信号并从中提取最广泛使用的时域和频域度量.但是,使用的信号是理想的.现在考虑这个信号: 一个挑战!这是遇到的信号质量的另一个极端.老实说,当将传感器连接到手指上时(在0到4000之间),通过测量产生了该信号.在此之后,手指中的血管需要立即适应传感器的压缩(大约4​​000-5000),此后信号变得稳定.在大约7500.9000和12000时,用力将传感器移

Python分析离散心率信号(中) 一些理论和背景 心率信号不仅包含有关心脏的信息,还包含有关呼吸,短期血压调节,体温调节和荷尔蒙血压调节(长期)的信息.也(尽管不总是始终如一)与精神努力相关联,这并不奇怪,因为大脑是一个非常饥饿的器官,因此消耗了总葡萄糖的25%和氧气消耗的20%.如果活动增加,心脏需要更加努力地工作以保持其供应. 感兴趣的是这些措施可以被分为时间序列数据连接频域数据.如果熟悉傅立叶变换,则频率部分会很有意义.如果不是,请参阅维基百科页面具有很好的解释,并且对过程也非常直观.基

Python分析离散心率信号(上) 一些理论和背景 心率包含许多有关信息.如果拥有心率传感器和一些数据,那么当然可以购买分析包或尝试一些可用的开源产品,但是并非所有产品都可以满足需求.也是这种情况.那么,为什么不尝试自己做一个人呢?如果正在阅读本文,那么可能想尝试一下.本文适合那些有兴趣了解更多关于心率分析以及如何使用一些基本模块用Python编写简单但有效的分析算法的人.在谈论心率信号的形状时,每个搏动都具有QRS复数的特征,如a.,I-III(QRS)所示.还有一个P波(IV)和一个T波(V

(一)  分析网页 下载下面这个链接的销售数据 https://item.jd.com/6733026.html#comment 1.      翻页的时候,谷歌F12的Network页签可以看到下面的请求. 从Preview页签可以看出,这个请求是获取评论信息的 2.      对比第一页.第二页.第三页-请求URL的区别 可以发现 page=0.page=1,0和1指的应该是页数. 第一页的 request url:没有这个rid=0& . 第二.三页-的request url:多了这个ri

不好意思,上一版逻辑有错误,(只分析了一次就没了) 此版改正. 按同事要改,作成传参数形式,搞定. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ################################### # User:chengang # # Email:aguncn@163.com # # Date:2016-02-25 # ################################### import time import datetime

最近在学习python,写了个脚本分析nginx日志,练练手.写得比较粗糙,但基本功能可以实现. 脚本功能:查找出当天访问次数前十位的IP,并获取该IP来源,并将分析结果发送邮件到指定邮箱. 实现前两项功能的脚本内容如下: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 # date:2015-12-10 # author:eivll0m import urllib import json url = 'http://ip.taobao.com/service/getI

需要用到的第三方库: numpy:本例结合wordcloud使用 jieba:对中文惊进行分词 PIL: 对图像进行处理(本例与wordcloud结合使用) snowlp:对文本信息进行情感判断 wordcloud:生成词云matplotlib:绘制2D图形 # -*- coding: utf-8 -*- """ 朋友圈朋友签名的词云生成以及 签名情感分析 想要学习Python?Python学习交流群:984632579满足你的需求,资料都已经上传群文件,可以自行下载! &q

咪蒙 文学硕士,驾驭文字能力极强.并且是一个拥有一千多万粉丝,每篇文章阅读量都   100W+,头条发个软文都能赚 80 万,永远都能抓住粉丝G点的那个女人. 1月份因为某篇文章,在网络上被一大批网友炮轰.我也因此关注了她.一开始发现她的文章非常接地气,基本都是和生活紧密相连,但看的多了,发现经常在文中非常平滑的挑起某种关系之间的矛盾.很大一部分文章都是围绕女性展开话题.而且每天更新时间都在晚上十一点左右,几乎从来不间断.包括春节. 2015年9月15日,公众号第一篇文章<女友对你作?你应该谢天

1.IP流量将何去何从?——用Python回答: 使用PyGeoIP关联IP地址和物理地址: 需要下载安装pygeoip,可以pip install pygeoip 或者到Github上下载安装https://github.com/appliedsec/pygeoip 同时需要下载用pygeoip操作的GeoLiteCity数据库来解压获得GeoLiteCity.dat数据库文件: http://dev.maxmind.com/geoip/legacy/geolite/ 将GeoLiteCity

2018年,火热的世界杯即将拉开序幕.在比赛开始之前,我们不妨用 Python 来对参赛队伍的实力情况进行分析,并大胆的预测下本届世界杯的夺冠热门球队. 通过数据分析,可以发现很多有趣的结果,比如: 找出哪些队伍是首次进入世界杯的黑马队伍 找出2018年32强中之前已经进入过世界杯,但在世界杯上没有赢得过一场比赛的队伍 当然,我们本次的主要任务是要通过数据分析来预测2018年世界杯的夺冠热门队伍. 本次分析的数据来源于 Kaggle, 包含从 1872 年到今年的数据,包括世界杯比赛.世界杯预选

有关python实现apahce网站日志分析的方法. 应用到:shell与python数据交互.数据抓取,编码转换 #coding:utf-8 #!/usr/bin/python'''程序说明:apache access.log日志分析 分析访问网站IP 来源情况 日期:2014-01-06 17:01 author:gyh9711 程序说明:应用到:shell与python数据交互.数据抓取,编码转换'''import osimport jsonimport httplibimport cod

最近,一直纠结一个问题:做好的GP模型或者脚本在本地运行,一切正常:发布为GP服务以后时而可以运行成功,而更多的是运行失败,甚至不能知晓运行成功后的结果输出在哪里. 铺天盖地的文档告诉我,如下信息: 这些来自官方的Esri help信息大体可以总结为: GP服务结果的输出路径由服务器管理不能人为控制,即使是指定了它输出的工作环境,服务运行依然会忽略环境设置,而执行的结果会输出在PackageWorkspace指定的路径下,而packageWorkspace又是只读的,不能够对其指定的路径做出修改

今天学习Python的matplotlib,书上的一道例题感觉写的很好(黄红梅的Python数据分析与应用),就是 利用matplotlib的各种图来对2000-2017年季度生产总值进行分析,这道题确实是学习用图分析数据的一道经典 题,于是我根据书上的代码和自己的理解在jupyter上敲了一下,并做了总结,贴在下面,方便后序的学习和使用 1 首先把数据文件导进来,然后大概了解数据文件里面有啥内容,这是文件的链接,有需要的朋友可以下载来学习使用 https://files.cnblogs.com

摘要:分享个​ Python 神工具.​ 长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录,这些是很隐私的数据,里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道. 不过,我们自己可能会感兴趣,天天上网是都在摸鱼还是有认真工作.其次,了解下自己每天打开多少次网页.哪些网站上的最多.常搜哪些关键词,这些也很有趣. 下面就来给大家介绍一款 Python 编写的神工具,可以一键分析你的上网行为.我用了后发现了很多不可思议的结论. 比如访问次数最多的网站居然是微信公众号,7000 多次,看来弄自媒体占了

到现在为止,我们的淘宝教程已经写到了第四篇,前三篇分别是: 第一篇:Python模拟登录淘宝,详细讲解如何使用requests库登录淘宝pc端. 第二篇:淘宝自动登录2.0,新增Cookies序列化,教大家如何将cookies保存起来. 第三篇:Python爬取淘宝商品避孕套,教大家如何爬取淘宝pc端商品信息. 今天,我们来看看淘宝系列的第四篇 我们在上一篇的时候已经将淘宝数据爬取下来了,但是并没有做数据分析.所以今天这篇文章就是教大家如何去分析数据,得出一些有用的结论! Python语言相比其