Python之数据分析

什么是数据分析?

运用不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。 熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析结果就没有太大的使用价值。 一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用。 数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

数据分析市场“钱景”

大数据时代的出现,未来30年将对计划经济和市场经济进行重新定义。在大数据时代,人类获得数据能力远远超过大家想象,我们对世界的认识要提升到新的高度。在国内,普通数据开发工程师的基本岗位薪资起步可达10000元/月,一般入职薪资可达13000元/月 左右,2年以上工作数据分析工程师薪资高达30000元/月以上。(*以上数据来源于网络

数据分析学习目录:

(一) numpy模块

(二) Pandas模块之Series

(三) Pandas之DataFrame01

(四) Pandas之DataFrame02

(五) Pandas之DataFrame03

(六) 美国各州人口数据分析

(七) 金融知识介绍

(八) tushare模块的应用

(九) 美国2012年总统候选人政治献金数据分析

(十) Matplotlib模块介绍

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时间: 2025-01-09 16:28:34

Python之数据分析的相关文章

python的数据分析的学习方法

python数据分析的要求并不是软件开发的要求,确实,对于一门工具,不同目的的使用者,需要的技能是不一样的,比如刀这个工具,屠夫用它是杀猪的,厨师用它是切菜的,军人用它是保家卫国的,客人用它是切牛排的,每个人用的方式都不一样,对于刀的掌握方法都有特定的要求. python数据分析,就如同学excel做数据分析一样,都是从了解python如何打开使用,如何在里面处理数据,如何筛选数据,如何统计分析,如何图表展示.python只是工具,关键还是处理问题的思维方法.我们学习python的目的不是为了写

利用python进行数据分析--(阅读笔记一)

以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行

《利用python进行数据分析》

今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装.

利用python进行数据分析——(一)库的学习

总结一下自己对python常用包:Numpy,Pandas,Matplotlib,Scipy,Scikit-learn 一. Numpy: 标准安装的Python中用列表(list)保存一组值,可以用来当作数组使用,不过由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中所保存的是对象的指 针.这样为了保存一个简单的[1,2,3],需要有3个指针和三个整数对象.对于数值运算来说这种结构显然比较浪费内存和CPU计算时间. 此外Python还提供了一个array模块,array对象和列表不同,它直接保存数值,和

《利用Python进行数据分析》.(Wes McKinney).[PDF].pdf

下载地址:网盘下载 内容简介  · · · · · · [名人推荐] "科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法.本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南." --Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一 [内容简介] 还在苦苦寻觅用python控制.处理.整理.分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy.pan

PYTHON学习(三)之利用python进行数据分析(1)---准备工作

学习一门语言就是不断实践,python是目前用于数据分析最流行的语言,我最近买了本书<利用python进行数据分析>(Wes McKinney著),还去图书馆借了本<Python数据分析基础教程--NumPy学习指南>(第二版),准备将python数据分析工具的门给入了哈哈,闲话少说,直接切入正题. 首先<利用python进行数据分析>此书的译者强烈建议计算机环境的配置最好与书上的一致,所以我找了半天书上要求用的安装包 第一,安装32位的EPDFree(书上的版本就是3

利用 Python 进行数据分析(五)NumPy 基础:ndarray 索引和切片

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

利用 Python 进行数据分析(三)使用 IPython 提高开发效率

一.IPython 简介 IPython 是一个交互式的 Python 解释器,而且它更加高效. 它和大多传统工作模式(编辑 -> 编译 -> 运行)不同的是, 它采用的工作模式是:执行 -> 探索 ,而大部分和数据分析相关的代码都含有探索式操作(比如试误法和迭代法),所以 IPython 能大大提高编码效率. IPython 发展到现在,它不仅仅只是一个加强版的 Python shell 了, 它集成了 GUI 控制台,这可以让你直接进行绘图操作:它还有一个基于 Web 的交互式笔记本

利用Python进行数据分析——数据规整化:清理、转换、合并、重塑(七)(2)

1.索引上的合并 有时候,DataFrame中的连接键位于其索引中.在这种情况下,你可以传入left_index = True或right_index = True(或两个都传)以说明索引应该被用作连接键: In [8]: left1 = pd.DataFrame({'key': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c'], ...: 'value':range(6)}) In [9]: right1 = pd.DataFrame({'group_val':[3.5, 7]},

利用 Python 进行数据分析(四)NumPy 基础:ndarray 简单介绍

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的