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

本文实现一个非常有趣的项目,这个项目是关于胸罩销售数据分析的.是网络爬虫和数据分析的综合应用项目.本项目会从天猫抓取胸罩销售数据,并将这些数据保存到SQLite数据库中,然后对数据进行清洗,最后通过SQL语句.Pandas和Matplotlib对数据进行数据可视化分析.我们从分析结果中可以得出很多有的结果,例如,中国女性胸部标准尺寸是多少:胸罩上胸围的销售比例:哪个颜色的胸罩最受女性欢迎. 1. 项目效果展示 本项目涉及到网络技术.网络爬虫技术.数据库技术.数据分析技术.数据可视化技术.首先应该

基于pandas python的美团某商家的评论销售数据分析 第一篇 数据初步的统计 本文是该可视化系列的第二篇 第三篇 数据中的评论数据用于自然语言处理 导入相关库 from pyecharts import Bar,Pie import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time 数据清洗与简单统计 评论数据,其中包括一下几个字段 是否匿名,均价,评价(以去掉,后续会做一些关于这些评论

一.爬取老番茄B站数据 前几天开发了一个python爬虫脚本,成功爬取了B站李子柒的视频数据,共142个视频,17个字段,含: 视频标题,视频地址,视频上传时间,视频时长,是否合作视频,视频分区,弹幕数,播放量,点赞数,投币量,收藏量,评论数,转发量,实时爬取时间 基于这个Python爬虫程序,我更换了up主的UID,把李子柒的uid换成了老番茄的uid,便成功爬取了老番茄的B站数据.共393个视频,17个字段,字段同上. 这里展示下爬取到的前20个视频数据: 基于爬取的老番茄B站数据,用pyt

[转帖]Speed-BI数据分析案例:2016年8月汽车销量排行榜 据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

在做案例前,我还想回答大家一个疑问,就是excel做数据分析可以实现Python一样的效果,那用Python的意义在哪呢? 经过这段时间学习理解,我的回答是: (https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=gAwXvrat) 第一,在处理海量数据时,Python效率远高于excel.一般几万行的数据以上,excel基本就无能为力,很卡了.但是Python依然可以行云流水,效率高几十倍上百倍都有可能. 第二,Python的自动化水平非常高.你也许觉得excel的VBA一样可以自动化

一句话概括本文: 爬取拉钩Android职位相关数据,利用numpy,pandas和matplotlib对招人公司 情况和招聘要求进行数据分析. 引言: 在写完上一篇<浅尝Python数据分析:分析2018政府工作报告中的高频词>, 一直都处于一种亢奋的状态,满脑子都想着数据分析,膜一下当然很开心, 更重要的是感受到了Python数据分析的好玩,迫不及待地想写个新的东西玩玩, 这不,给我翻到一个好玩的东西:<Python拉钩数据采集与可视化> 就是采集拉钩上关于Python岗位的相

基于python 信用卡评分系统 的数据分析 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 用随机森林对缺失值预测填充函数 def set_missing(df): # 把已有的数值型特征取出来 process_df = df.ix[:,[5,0,1,2,3,4,6,7,8,9]] # 分成已知该特征和未知该特征两部分

ArcGIS Python编程案例(1)-Python语言基础 https://www.jianshu.com/p/dd90816d019b ArcGIS Python编程案例(2)-使用ArcPy编写脚本 https://www.jianshu.com/p/932e83db7f59 ArcGIS Python编程案例(3)-管理地图文档和图层 https://www.jianshu.com/p/8f1387beb81d ArcGIS Python编程案例(4)-查找和修复数据源 https:/

Python入门(案例) #一.上课案例: #输出hello wordprint('hello word') #python注释有两种#1.单行注释#这是单行注释#2.多行注释'''这是多行注释''' #python变量name='liuyongqi'age=18print(name)print(age)#字符串既可以是单引号也可以是双引号name="刘永麒"print(name) #python中的数据类型#1.Number(数字),在python中定义整数类型无限制num=1234

Python 小案例实战 -- 简易银行存取款查询系统 涉及知识点 包的调用 字典.列表的混合运用 列表元素索引.追加 基本的循环与分支结构 源码 import sys import time bank = { 'users':['Tom','Jack'], 'pwd': ['1701', '1702'], 'money':[1000,2000], 'history':[[],[]] } while True: user_now_name = str(input("欢迎使用本系统!请输入您的用户

python项目案例1:----此学习案例用python3编写,摘自明日科技,感谢! 学生管理系统: 功能描述:具有增删改查,排序,保存并显示学生的全部信息. 1.主界面---函数menu(),显示功能界面,方便用户选择功能: 2.主函数,程序入口----main()  ; 3.录入学生信息------insert(): 4.查找学生信息------search(): 5.删除学生信息----delete(): 6.修改学生信息-----modify(): 7.排序-----sort(): 8.

数据初步的分析 本文是该系列的第一篇 数据清洗 数据初步的统计 第二篇 数据可视化 第三篇 数据中的评论数据用于自然语言处理 from pyecharts import Bar,Pie import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time df=pd.read_excel("all_data_meituan.xlsx") df.head(2) .dataframe tbody

Python入门书籍不用看太多,看一本就够.重要的是你要学习Python的哪个方向,或者说你对什么方向感兴趣,因为Python这门语言的应用领域比较广泛,比如说可以用来做数据分析.机器学习,也可以用来做后端开发.还可以做Web开发.前端.人工智能.大数据等等. 所以首先你要对自己有一个定位和规划,而不是看到有关于Python的书籍就盲目的去学习,这样子只会什么都会一点却又什么都学不会,都是只是会一些皮毛. 关于python的好书很多,这里从入门到进阶以此给你推荐一些: Python编程:入门到实

豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示 数据仍需深挖,有待加强 #首先按照惯例导入python 数据分析的两个包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts i

Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis).panel data是经济学中关于多维数

Refer:http://python.jobbole.com/81215/ 本文参考了博乐在线的这篇文章,在其基础上加了一些自己的理解.其原文是一篇英文的博客,讲的通俗易懂. 本文通过一个简单的例子:预测房价,来探讨怎么用python做一元线性回归分析. 1. 预测一下房价 房价是一个很火的话题,现在我们拿到一组数据,是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系,见下表(csv数据文件): 从中可以大致看出,房价和房子大小之间是有相关关系的,且可以大致看出来是线性相关关系.为了简单起见

1.数据分析步骤 ''' 数据分析步骤: 1.先加载数据 pandas.read_cvs("path") 2.查看数据详情 df.info() ,df.describe() ,df.head() 3.根据业务获取数据(复杂在此) 4.展现数据 ''' 2.案例 # coding=utf-8 #911数据中不同月份不同类型的电话的次数的变化情况 import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as

据中国汽车工业协会统计分析,2016年8月,乘用车市场表现较好,当月销量环比和同比均呈较快增长.1-8月,乘用车销量总体呈稳定增长,增幅比1-7月继续小幅提升.      8月,乘用车共销售179.55万辆,环比增长11.90%,同比增长26.34%.在乘用车主要品种中,与上月相比,交叉型乘用车销量略有下降,其他三大类乘用车品种均呈增长:与上年同期相比,交叉型乘用车销量降幅依然明显,其他品种保持较快增长.8月,基本型乘用车(轿车)销售91.62万辆,环比增长11.07%,同比增长20.12%:运

据中国汽车工业协会统计分析,2016年7月,汽车产销比上月均呈下降,同比呈较快增长.1-7月,汽车产销保持稳定增长,增幅比上半年继续提升. 7月,汽车生产195.96万辆,环比下降4.38%,同比增长28.90%:销售185.19万辆,环比下降10.59%,同比增长23.03%.其中:乘用车生产171.85万辆,环比下降3.03%,同比增长31.83%:销售160.45万辆,环比下降10.06%,同比增长26.26%.商用车生产24.11万辆,环比下降13%,同比增长11.28%:销售24.74