高级数据分析 | 学习笔记
开发者学堂课程【深入理解数据分析：高级数据分析】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/561/detail/7688高级数据分析一、预测分析二、什么是预测模型？三、线性回归四、线性回归的实际用途五、逻辑回归六、逻辑回归的主要用途七、利用逻辑回归预测客户的行为八、逻辑回归预测客户的行为九、数....
python数据分析之numpy详细学习笔记
一、学习前的准备导入numpy库import numpy as np二、numpy原生数组的创建1、np.array()array()：创建一个数组2、np.eye()eye(N,M,K)：创建一个对角线为1的二维数组N：为输出的行数M：为输出的列数，默认与N相同K：可以理解为数值为1的对角线的偏移量，k为正，则向右移动，为负，则向左移动3、np.zeros()zeros()：创建一个用指定形状....
python数据分析之Matplotlib学习笔记
前言这一篇是关于数分三剑客之一–matplotlib的一些学习笔记。它的功能非常强大，可以让枯燥的数据“美腻”起来，那么先来看一下官方给的一些样图：官方提供的各种各样的样图一、基本组成1、Figure说到绘图，那必须要有一个画板。Figure作为一个“老画板”，在matlab中经常能看到它的出没，在python中，它的具体语法是什么呢？让我们来看一下。figure(num, figsize, d....
python数据分析之pandas超详细学习笔记（下）
六、pandas读取和存入csv文件1、读取文件file = pd.read_csv('csv文件的路径', encoding='编码格式') # 编码格式如gbk，utf-8等2、保存文件file.to_csv('文件要保存到的路径')七、pandas合并1、横向拼接、纵向拼接新建三个dataframe数据import pandas as pd import numpy as np df1 .....
python数据分析之pandas超详细学习笔记（上)
前言pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名。文章开始前，需要进行库的安装：打开cmd，依次输入以下三个命令即可。pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si....
DC学院学习笔记（二十四）：养成数据分析的思维
最后三节课无关代码，所以也没有什么可以实践的。就直接用老师的课堂笔记了。 数据分析流程 问题定义是整个数据分析实施的前提，它甚至关系到了项目的成败，一个优秀的问题定义对于整个项目来说等于成功了一半。所以怎么去制定一个优秀的数据分析问题变成了至关重要的环节。 数据分析思维 确定数据分析的问题 一个优秀的数据分析问题需要满足重要性，可行性，新颖性，挑战性四个性质 重要性：该问题得到解决后，可以...
DC学院学习笔记（十五）：验证型数据分析
一些概念 1.随机变量：是试验结果的函数，是定义在样本空间$\Omega$上的实值函数：$X=X(\omega)$，随机变量一般用大写拉丁字母或小写希腊字母来表示 2.概率分布 关于随机变量，有一个非常值得关心的特性就是概率分布 概率：是一个在0-1之间的实数，度量随机事件发生的可能性，通常用于来量化某些不确定性命题 概率分布：在概率的基础上，一个随机变量所有的可能取值加上它取某一个值的概率，.....
DC学院学习笔记（十三）：探索性数据分析实践
还是用iris数据集举例，一起来完成对它的探索性数据分析吧！（也就是画个图，瞅瞅长的啥样子） import pandas iris = pandas.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data') iris.columns=['sepal_length','sepal_widt....
DC学院学习笔记（十二）：数据分析—探索型数据分析
终于学习到课程的核心部分了——数据分析了！ 数据分析三大类型 探索型数据分析 验证型数据分析 预测型数据分析 数据科学的流程： 探索型数据分析的作用 与数据清理相辅相成 支持验证型数据分析、预测型数据分析 探索型数据分析的常用图表 条形图、直方图 饼图（饼图在探索型数据分析中使用较少，原因是肉眼对于角度之间的大小差别没有对高度之间的差别敏感） 折线图、散点图 箱形图 下面仔看一些例子...
DC学院数据分析学习笔记（四）：爬虫的一些高级技巧
继续爬虫之旅！做完整个爬虫过程之后，成就感爆棚<(￣︶￣)↗[GO!] 三大爬虫技巧 1. 设定 程序休止的时间 n为想要实现的时间间隔 import time time.sleep(n) 2. 设定代理 #使用urllib.request的两个方法进行代理的设置 proxy = urlrequest.ProxyHandler({'https': '47.91.78.201:3128'}.....
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