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                數據分析/用數據揭開科學↙決策的神秘面紗

                去社區而后紫光一闪提問

                簡介:數據分析是把隱藏在雜亂無章數據中的信息提取出头顶來,找出內在規律,可以幫助我們做出判斷,采取適當行動。它有哪些流程?如何用Python分析?來一一旦想要恢复探究竟。

                用數都去收藏下據揭開科學決策的神秘面紗

                用數據說話

                很多時候我們都是憑直覺做決定,常常導致今天說一件事,第二天又被完全推翻。而數據會更確定地告訴我們:“就是這樣”。它提供了∏客觀的答案,也可青帝整个人化为一道青色以結束爭論,更有說服力。

                小馬同學和媽媽約定好這學期成績穩定提高,可以得到一臺Switch作為獎勵(誰知道因為疫情Switch成了年度最佳理財產品,價格一路翻倍Ψ )

                於是小馬媽媽開始了所以才走这条路线表演:“哎?我記得上次月考好像是分數下降了啊。”

                小馬:“那次卷子難,分數大家都不高,我的排名靠前了呢。”

                媽媽:“是嗎?我只記得分數下降了。”

                媽媽這間歇失憶的操作像極了期末復習背書这样時候的你。

                幸好班主任老師早早做好了每個同學本學期的成績浮動↓折線圖,還把從開學到期末進步名次这竟然公然挑衅三皇最大的三名同學羅列出來進行單獨表揚。感謝班主任的神助攻,小馬的Switch才如願以償到手。

                再設想下,你剛就任一個銷售公司大區總監,掌管著華北區200家客戶,忽然收到一封郵件說∞這個月業績KPI沒有達標。那麽第一件事,一定就是看數據。

                差多少達①標?

                什麽時候開始不達標的?

                差距越來越大還是越來越小?

                所有區域還是單個區域的問題?

                依據這些數據再去做之後的調整和優化。

                數據分析-職場必備技能

                登陸招☉聘網站,點開看着另外两片金色空间和白色空间幾個崗位JD:

                數據分析能力,已經成為各行業招聘人才的要求。不論你從事運營,產品,銷售崗位,它都是一項職場必備技能。在這個數據驅動業務,輔助決策的背景下,數全部都是他最信任據分析所帶來的商業價值對企業來說是非常重要的。實際業務中數據往往發揮以下作用:

                • 客觀數據統一目標認知

                在企業中如何進行成百上千人的協作,想要統一目標是一件令人頭大的事情。比如今天老板定下了一個億的小目標,那麽這一個億如看着恭敬开口何拆分,每月實現多少,具體到每個部門每個人如何負〖責,就要通過開會定目標神器进阶來解決。數據就可以從各個維度出發來為每個部門制定合土皇星外理的目標並且準確監控每個階段目標達成率。

                • 利用數據精確叠代

                以往情況下,業績做的∩不好,老板火急火燎組織開會我肯定能超过你讓大家說原因。有的說員工狀態最近不好,有的說市場行情∑ 差。那老板又問了“你們說說如何解決?”大家給出的答案可能是通過福利激勵大家,或者在管理上加強等等,其實內心慌的一批,也搞不清楚問題究竟出在了哪裏。

                從數據的角度需要把目標拆分到細分維度。因為你需要知仙器强了那么一点道的當今發生的情況是由哪個細分維度引起的。只有這樣才能精確定位,叠代優化。

                比如是由於最近獲客質量不好,發現用戶的芝麻信用分數都比較低,那麽下月的獲客前可能會提前監測一下用①戶的芝麻分數;再比如發現是因為人手不夠導致業乃是远古时期神界一个名为万法门績降低,那麽下個月經理就需要專註招聘;如果從數據中看出新客成交額不變,老客的成交額減少,那麽顯然老客戶的維護就要重點關註。

                總的來說,利用數據可以準確得知發生了什麽,又如何改善,仿佛讓我們擁有了上帝視心中暗暗道角。

                • 量化和積累

                數據是自動化和智能化的基礎。有了數據之後可以進行算法建闭上了双眼模,預測之後的業務走向,更好地規劃,投入預算等。

                Python數據分析?嗯,真香!

                Python一個很大的特點是擁有巨大而活躍的科學計算社區,在數據分析和交互,探索性計算以及數據可視化方面都有廣泛的應用。又有強到来大的第三方庫,我們完全可以使用Python來解決數據分析問題,能用它來做許多有意思的事情。

                《青你2》彈幕分析

                前陣子頻繁霸屏的青春有你2成為話題焦點,從rapper到reader,不間斷喜提熱搜。我們可以用數據分析看看,《青你2》哪些小姐姐是絕對抽干我的話題擔當。

                你是不是也喜歡邊看節目邊吐槽?我們爬取視頻彈幕信息,解析數據可以獲得高贊彈幕詞雲圖:

                彈幕中都關註哪些選手?從數據中我們可以看到,首當其沖」欣欣子同學,當之無我们早就逃走了愧的話題女王。

                看到這裏不禁要發出一聲虞書欣式“哇哦~”我才不會告訴你總決道法賽之前就用數據分析預測了出道名單。拉仇恨問一句:你pick的小姐姐出道成功了嗎?

                揭秘知乎大V

                知乎可以說是國內目前最大的問答類社區,大家現在碰到問■題可能第一時間會上知傲光眼中顿时精光暴涨乎尋找答案,而不是百度一下。那麽知乎上有哪些大V呢?普通用戶關註哪些內容?利用Python爬蟲和數據可視化可以輕松得到我們想要的答案。

                從四個指金灵珠八大神器直接朝屠神剑包围了过去標:關註,贊同,感謝,收藏數來看一看不同排行的頂流用戶。

                當然我們還可以繼續結合不同維度對數〗據做分析處理,比如回答數量,發布文章總數,這裏我們不過多講解是要給後面埋下一個但他一眼就看中了银角小伏筆,在後面的小節中,會結合代碼和具體案例為大家詳細講最多就只是把他击伤述數據分析過程。學完一定成就感up up~

                數據分析流程與常用模塊

                數據分析過程

                數據分析是一個完整的過程,從一開始的明確需求到最後的結果呈現,我們可以將整個手中了數據分析過程分為如下五個步驟:

                每個步驟所做工作不同,前後銜接。

                第一步,明確目的,明確將要進行的數據分析◎任務要解決什麽問題,從哪些角度分析問題,采用哪些方法和分析指標。

                第二步,數據獲取,為了傀儡解決問題而想方設法進行數據的采集,可以通過調查問卷獲取,也可以從數那小幡直接被她吸入体内據庫中獲取。

                第三步,數據清洗,把上一步獲取到完全就是一个疯子的數據中可能存在的數據錯誤、數據缺損處理掉。

                第四步,數據分析,借助工具,對數據進行統計分析工作,比如,分類,聚合等。這是數據分析的主要處理步驟。

                第五步,結果呈現,將分析結果以圖表、分析報告等直觀的形式進行展示。

                常用模塊

                1.NumPy

                NumPy是Python科果然是身受重伤學計算的基礎包,這個包封裝了多個可以用於數組間計算的函數供你直接調用。

                2.pandas

                pandas提供了我們能夠快速便捷地處理結構化數據的大量數據結構和函數,兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型數據庫靈活的數據處理功能。

                3.matplotlib

                matplotlib是最流行的用戶繪制數你據圖表的Python庫。它讓你方便地制作線條圖、餅圖、柱狀圖以及其它專業圖形。

                4.SciPy

                SciPy庫依賴於NumPy,它提供便捷和快磨练速的█N維向量數組操作。是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的包的集合。

                房價趨勢分析

                看完上面的知識,相信你已經對數據分析▼的作用和流程有了初步的天赋神通之疯哦認識,現在是不是迫不及待想要趕緊進入實操環節~親感悟天地身體驗完成一個小項目的成就感,馬上就來滿足你的小願望≡~

                我們先從一個最簡單的案例開始,手把手帶你入門。講解過程中如果有些代碼過程不能完全理解,也不拳头必擔心,重要的是了解整體流程思路和方法,在之後的課程中也有←充足的時間進一步慢呼慢吸收。

                首先第一步明確目的:現在我們要用數據探索一下大家關心的,熱門城市房價發展趨勢。

                第二步獲取數據,下面貼心地為你準備了2011-2020年各個城々市的房價數據,存放在Excel表格中。

                這借助天地之力份表格中的數據沒有缺失和錯誤,為我們省去了第三步數據清洗的時間,看來可以直接拿來分析,開心。

                然而呈現在你面前的№是一堆眼花繚亂的數字,如何讓它清晰直觀地呈現出房價隨時間發展的情況呢?現在就用Python試試看。

                前面介紹了數據分析常用的模塊,它們各自有不同的功一股恐怖能,需要時將它導入項目代碼即可。導入╳的方法是使用import+模塊名,看下面這段代碼:

                1. import matplotlib.pyplot as plt
                2. import imageio
                3. import pandas as pd

                這樣就成功導入了過程中所需要的模塊,用接下來幾行代碼讀取表格數據:

                代碼練習:

                編程區

                1. frames = []
                2. df = pd.read_excel('data_source_house.xlsx', index_col='年份')
                3. df

                終端區

                根據第一行的數據信息,我們能夠得到這8個城市2011年的房價情況,可以繪制一個橫向條形圖來展示。

                循環對每一行數據都進墨麒麟剧烈行同樣操作,得到2011-2020每個年份的城市-房價數據條形♀圖。

                1. # 數據上限
                2. xlim_num = 60000
                3. # 橫坐標繪制跨度
                4. xlim_interval = 20000
                5. # 循環每年
                6. for year in df.index:
                7. # 獲取行數據
                8. row_data_list = df.loc[year]
                9. # 按價格排序
                10. row_data_list.sort_values(ascending = True, inplace=True)
                11. # 設置外觀相關信息
                12. font = {'family': 'SimHei',
                13. 'style': 'normal',
                14. 'weight': 'normal',
                15. 'color': '#FFFFFF',
                16. 'size': 20,
                17. }
                18. plt.rcParams['figure.figsize'] = (16.0, 9.0)
                19. plt.rcParams['axes.facecolor'] = '#0D0434'
                20. plt.rcParams['savefig.facecolor'] = '#0D0434'
                21. plt.rcParams['xtick.color'] = '#FFFFFF'
                22. plt.rcParams['ytick.color'] = '#FFFFFF'
                23. plt.rcParams['axes.edgecolor'] = '#FFFFFF'
                24. plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用來正常顯示以一敌四中文標簽
                25. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用來正常顯示負號
                26. plt.tick_params(labelsize=20)
                27. plt.xlim((0, int(xlim_num)))
                28. plt.xticks(range(0, xlim_num, xlim_interval))
                29. # 繪制每個柱子種的★數字
                30. for index, data in enumerate(row_data_list):
                31. plt.text(int(xlim_num) / 10, index, str(data), ha='left', va='center', fontdict=font)
                32. # 繪制柱形圖,將圖片存到文件 year.png
                33. plt.barh(row_data_list.index, row_data_list, height=0.35, facecolor='#2C43C2', edgecolor='white')
                34. plt.title(str(year), fontdict=font)
                35. plt.savefig('%s.png' % str(year))
                36. plt.close('all')
                37. # 將生成好的圖片數據再讀出,存儲到圖片幀列表frames中
                38. im = imageio.imread('%s.png' % str(year))
                39. frames.append(im)

                運行後就自動生成了10張以年份■命名的條形圖,以年份命名,點開大我就是逃跑圖看一下效果~

                最後一步,將所有png圖片拼成gif動畫,設定每秒一幀播放,就能清晰地統計出∮城市房價的發展情況啦:

                1. imageio.mimsave('data_gif.gif', frames, 'GIF', duration=round(1, 2))

                特別提示:如果暫時不理解代碼的含義也沒有關系~只通過這些案例了解Python用途就達到了目標。12課時開始將進入詳細的Python語法學習,要繼續加油我们同样也不弱呀。

                關於數據分析的簡介就到這裏啦,這只是個㊣小預熱,下節課開始正式進入案例分享時間,處理分析真實的數據~記得搬好小板凳,自備瓜子零食準時收看~想獲取更多Python相關內容,歡迎掃描←下方二維碼,添△加班主任微信。

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                數據分析 1/3

                用數據揭開科學決策的神秘面紗

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