对于企业而言，运用数据的同时，也需要了解数据背后的变化规律，做到心中有数，商业数据分析就是针对企业的这一需求。可以洞察数据背后的规律。基于商业数据分析的特点，企业可以借此来制定决策方案，并采取相应的措施，达到最终的结果。那么，商业数据分析的层次和进行的步骤是什么呢，下面我将展开说明。商业数据分析的层次1.描述性分析描述性分析主要是对已经发生的事实用数据做出准确的描述。目前的BI分析基本上是在这个层
文章目录基础包导入csv文件操作显示所有行列查看基本情况查看缺失值缺失值填补查看特征分布loc和iloc的用法对两个不同的列表取差值尝试语句准确率、精准率、召回率、F1值sklearn导包SimpleImputer填补缺失值特征编码普通随机划分训练集测试集k折交叉验证划分训练集测试集解决画图中文乱码问题用shap图显示特征分布取值简单使用catboost样本分布不均衡时适用的SMOTE算法 基础
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2024-01-12 22:04:39
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数据分析六步曲1、明确分析目的和思路明确数据分析目的以及确定分析思路，是确保数据分析过程有效进行的先决条件。2、数据收集数据库、公开出版物、互联网、市场调查等3、数据处理数据处理是指对收集的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法。4、数据分析数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取
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2023-09-01 23:34:20
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文章目录一、数据导入二、数据清洗简述2.1 缺失值—观察与处理2.1.1 缺失值观察（2种方法）2.1.2 对缺失值进行处理2.1.3 对缺失值进行填充2.2 重复值—观察与处理2.2.1 查看数据中的重复值2.2.2 对重复值进行处理2.2.3 将前面清洗的数据保存为csv格式三、特征观察与处理（重点）3.1 特征观察（重点）3.2 特征处理3.2.1 数值型特征处理—对年龄进行分箱（离散化）
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2023-09-08 09:52:20
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主要讲述在数据处理及特征分析中利用到的pandas库中的功能，该文以Datawhale提供的资料以及网络搜集的资源整理而成，如有错误欢迎指正。目录 一.查看空缺的数值所在的位置 二.对缺失值进行处理1.判断缺失值2.处理缺失值三.重复值观察与处理1.查看数据中的重复值2.对重复值经行处理四. 特征观察与处理1.列如对年龄进行分箱（离散化）处理五.对文本变量进行转换1.
数据处理、数据分析和数据建模是现代数据科学中非常重要的工作流程。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何逐步实现这些任务。
首先，我们来看一下整个流程，并用表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据处理 |
| 2 | 数据分析 |
| 3 | 数据建模 |
现在，让我们逐步了解每个步骤需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 1. 数据处理
原创
2024-01-07 06:09:07
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菜品数据分析绘图当今世间，数据为先，知数据者，得天下也！ 所谓知，又可分为：得、析、洗、理、存！方可算是独有数据！ 所以我们接下来要做的就是做一个菜品的数据挖掘：1.得到数据： 先得到一张菜品数据表。2.分析内容： 它是由一个表格有三张表组成，但是每张表的结构都相同，但是有很多空数据，我们就需要把它们删除掉，方便我们解读数据、操作数据。3.清洗数据： 把没用的不需要的数据删掉，通通删掉！4.整理数
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2024-01-15 21:35:38
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数据处理是数据分析的核心部分，通过爬虫或者实际生产过程中初步获取的数据通常具有很多的“垃圾数据”，比如重复数据或者值缺失，不连续数据等等。这时就需要对数据首先进行筛选，补全等“清洗”操作。除此之外，“清洗”好的数据也需要根据不同的用途来进行转换，以适应分析，预测或者可视化的需求。数据的处理的软件包有很多，在python中主要应用Pandas来进行处理。Pandas是一个十分成熟的数据处理包，熟练掌
无论任何模拟，我们都是想从模拟中得到我们想要的数据【data】，然后分析这些数据，从而提取出相关的信息【MAYBE新的发现】，那么数据的输出是必然的一道程序，下面谈谈LAMMPS软件是如何输出data。LAMMPS中处理的输出数据主要分一下三个大的部分：1.断点数据，这个主要是为了防止模拟过程中出现意外，比如实验室或机房突然断电，程序部分阶段有错误等等。2.系统热力学量的输出，这些量一般是体系中各
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2023-12-05 19:06:52
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数据分析层级
数据分析是在当今信息爆炸的时代中，帮助我们从大量数据中获取有价值的信息的过程。在进行数据分析之前，我们需要了解数据分析的层级结构。本文将介绍数据分析的层级结构，并通过代码示例来解释每个层级的含义和作用。
数据分析的层级结构主要分为以下几个层级：数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模、数据可视化和数据应用。下面我们将逐个层级进行介绍。
数据收集是数据分析的起点，它是指从各种数据源
原创
2024-01-17 12:34:26
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什么是数据分析 数据分析指的是通过统计学方法对采集来的数据进行整理分析，从中提取有用信息并最终得出结论的过程数据分析的一般流程 明确数据分析目的 数据分析要根据目的选择分析方式。根据目的，选择刚刚好的分析方式是我们每位数据分析师应该把握的人生哲学 数据分析的目的分为三类： 1. 对现状进行描述性分析，给决策者提供未来发展方向的根据 2. 原因
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2023-11-02 10:05:26
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作者 Wise Wong 数据分析的下限，取决于逻辑归纳。与其说提高分析质量，不如说提升逻辑归纳能力。逻辑归纳，需要拥有良好的逻辑思维，并结合领域知识形成该领域的分析方法。而领域方法，进一步归纳则能够成为通用了方法论。关于数据分析，本文将从逻辑思维和分析方法2个角度进行解读，其中分析方法会介绍数据分析前的准备以及数据如何为我们创造长期价值。1数据分析应有的逻辑思维逻辑思维，是在
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2023-10-08 19:26:04
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Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。在往期文章中，已经详细讲解了Pandas做分析数据的四种基本操作：索引、分组、变形及合并。现在，开始正式介绍Pandas的数据结构类型：缺失数据、文本数据、分类数据和时序数据。在接下来的两章中，会接触到数据预处理中比较麻烦的类型，即缺失数据和文本数据（
原创
2021-02-04 20:55:30
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插入数据pandas模块没有专门提供插入行的方法插入数据主要是指
原创
2022-03-21 11:32:54
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在科技飞速发展的今天，每天都会产生大量新数据，例如银行交易记录，卫星飞行记录，网页点击信息，用户日志等。为了充分利用这些数据，我们需要对数据进行分析。在数据分析领域，很重要的一块内容是流式数据分析。流式数据，也即数据是实时到达的，无法一次性获得所有数据。通常情况下我们需要对其进行分批处理或者以滑动窗口的形式进行处理。分批处理也即每次处理的数据之间没有交集，此时需
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2023-11-16 17:41:39
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随着人们生活水平的提高和食品行业的繁荣发展，食品营养和安全越来越受到人们关注。在线分析仪器能够及时、准确地分析食品成分，因此得到越来越多的应用。其中质谱技术以其高灵敏度、高精度和准确度以及高通量越来越成为食品安全检测中不可或缺的分析手段，在食品添加剂、农兽药残留、非法添加物以及其他污染物的检测与分析中有着广泛的应用。那么质谱仪的工作原理是什么呢？是怎么完成分析的？ 质谱分析是先将物质离子化，按
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2023-12-16 11:11:32
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Pandas 是一个强大的分析结构化数据的工具集，它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算），用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。在往期文章中，已经详细讲解了Pandas做分析数据的四种基本操作：索引、分组、变形及合并。现在，开始正式介绍Pandas的数据结构类型：缺失数据、文本数据、分类数据和时序数据。在接下来的两章中，会接触到数据预处理中比较麻烦的类型，即缺失数据和文本数据（
原创
2021-02-04 20:55:34
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原创
2023-08-04 15:06:21
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插入数据pandas模块没有专门提供插入行的方法插入数据主要是指插入一列新的数据方法一以赋值的方式在数据表的最右侧插入列数据import pandas as pda = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name=0)print(a)print('--------------')a['学号'] = ['01','02','03','04']print(a)方法二用insert()函数在数据表的指定位置插入列数据第1个参数为插入列的位置；第2个参数为
原创
2021-08-30 10:32:32
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文章目录数据的特征处理转换结果数值型数据：类别型数据：时间类型：sklearn特征处理API归一化sklearn归一化APIMinMaxScaler语法归一化步骤归一化案例：约会对象数据归一化总结标准化结合归一化来谈标准化sklearn特征化APIStandardScaler语法标准化步骤标准化总结如何处理数据中的缺失值？Imputer语法Imputer流程关于np.nan(np.NaN)特征选
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2023-12-31 13:35:23
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