python机器学习数据建模与分析——数据预测与预测建模
@[TOC]前言数据预测，简而言之就是基于已有数据集，归纳出输入变量和输出变量之间的数量关系。基于这种数量关系:一方面，可发现对输出变量产生重要影响的输入变量；另一方面，在数量关系具有普适性和未来不变的假设下，可用于对新数据输出变量取值的预测。对数值型输出变量的预测称为回归。对分类型输出变量的预测称为分类数据预测涉及的问题：第一，预测建模第二，模型评价第三，模型选择一、预测建模1.1 预测建模涉....
Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例：空气质量监测数据的预处理和基本分析
本篇文章主要以北京市空气质量监测数据为例子，聚集数据建模中的数据预处理和基本分析环节，说明Numpy和Pandas的数据读取、数据分组、数据重编码、分类汇总等数据加工处理功能。同时在实现案例的过程中对用到的Numpy和Pandas相关函数进行讲解。数据在进行案例之前，我首先将本案例即将用到的数据集链接分享：北京市空气质量数据大家可以进入文档中，将数据复制到你自己创建的Excel文件中，更改文件名....
【一起玩蛇】Python 结构化数据分析工具 Pandas | Series 与 DataFrame | 读取CSV文件数据 |
写在前面没什么好写的，不如直接开始。0x00 pandas 介绍❓ Pandas 是什么？ 熊猫？14年网龄的我，早就在互联网发表情包了，这种熊猫表情包我可太熟悉了。但是我们今天要说的是 Python 里的 pandas，为了接地气本篇所有用的表情包都会是熊猫头。" pandas 就是一个用于数据处理和分析的 python 库 "pandas 支持读取和处理各种外部资源数据，比如读取 CSV .....
使用Python可视化并分析数据 大型流行病如何影响金融市场（三）
方案2：疾病广泛传播资料来源：维基百科 过去也确实发生过这样的情况。比如西班牙流感，该流感始于第一次世界大战，影响了近56％的世界人口。 另外两个是亚洲流感和香港流感，影响了大约一百万人。为了进行比较，我给出了冠状病毒感染者的数量。这个数字可能不是最新的，但可以帮助我们将当前情况与过去进行比较。猪流感 对于第二种情况，我们将与2009年开始的猪流感进行类比，它....
使用Python可视化并分析数据 大型流行病如何影响金融市场（二）
部门绩效 到目前为止，我们只是在讨论整个S＆P500。但是组成该指数的各个部门呢？ 观察它的一种方法是部门绩效。我创建了一个图表，其中考虑了市场的主要领域。def plot_sector(tl): sector_list = ['IHE', 'IYW', 'IYF', 'IYK', 'IYZ','ITM', 'IYE'] columns = ['Pha...
使用Python可视化并分析数据 大型流行病如何影响金融市场（一）
COVID19对金融市场的影响与10年前相比，当今市场的风险更大。社交媒体驱动的新闻，全球供应链的相互联系以及巨大的股票市场，使华尔街更容易受到攻击。——Principal Global Investors首席策略师Seema Shah 首先，来评估一下由于COVID19而对金融市场造成影响。我已经使用Python免费提供的API和代码来创建本文中的所有图表。所有这些代码都可以在Gi....
用Python分析了1741家大裤衩数据进行分析，终于找到可以买入那一条
01数据采集淘宝网站是一个动态加载的网站，我们之前可以采用解析接口或者用selenium自动化测试工具来爬取数据，但是现在淘宝对接口进行了加密，使我们很难分析出来其中的规律，同时淘宝也对selenium进行了反爬限制，所以我们要换种思路来进行数据获取。因为篇幅问题，数据采集的方式在这里就不在过多的讲解，有兴趣的小伙伴可以看看这篇文章，它详细的介绍了淘宝商品数据的获取方式，我们这里只展示核心代码。....
不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）（二）
接上文：不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）（一）05 客户分层回顾一下前几步操作，清洗完之后我们确定了打分逻辑，然后分别计算每个用户的R、F、M分值（SCORE)，随后，用分值和对应的平均值进行对比，得到了是否大于均值的三列结果。至此，建模所需的所有数据已经准备就绪，剩下的就是客户分层了。RFM经典的分层会按照R/F/M每一项指标是否高于平均值....
不到70行Python代码，轻松玩转RFM用户分析模型（附案例数据和代码）（一）
本文从RFM模型概念入手，结合实际案例，详解Python实现模型的每一步操作，并提供案例同款源数据，以供同学们知行合一。看这篇文章前源数据长这样：学完后只要敲一个回车，源数据就变成了这样：是不是心动了？OK，闲话少叙，我们来开动正餐！RFM，是一种经典到头皮发麻的用户分类、价值分析模型，同时，这个模型以直白著称，直白到把需要的字段写在了脸上，让我们再念一遍：“R！F！M！”：R，Rencency....
用Python分析BOSS直聘的薪资数据，年后找工作有方向了！
数据来源数据来源于BOSS直聘，说实话，现在的招聘网站，做的比较好的还是BOSS直聘，其相关的数据、报告等都是比较有代表性的。今天我们就来看看相关的数据吧！数据获取BOSS直聘上有这么一个接口，可以很好的获取当前不同岗位，不同城市的薪资水平https://www.zhipin.com/wapi/zpboss/h5/marketpay/statistics.json可以很方便的获取比较详细的薪资数....
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