上次我们介绍过[数据分析] 使用Python简单玩玩RFM用户价值模型，今天我们再介绍一个同期群分析模型，并且会用一个实际案例进行详细讲解。 技术作者：小小明 ? 理论修订：才哥 ?...比如，每个用户都会经历一个生命周期：从免费试用，到付费使用，最后停止使用。同时，在这期间里，你还在不停地对商业模式进行调整。...关于关键数据指标，需要是基于时间维度下的比如留存、营收、自传播系数等等。 下面是以留存率作为指标的案例示例： ? 下面是某电商的运营数据，我们将以该数据演示用python进行同期群分析。...关键数据指标： 针对此份数据，至少有3个数据指标可以进行分析： 留存率 人均付款金额 人均购买次数 数据预处理 因为我们是按照月份进行分组，所以需要先将日期重采样为月份： df['购买月份'] = pd.to_datetime...同期群分析 前面我们说了至少有3个数据指标可以进行分析： 留存率 人均付款金额 人均购买次数 从留存率角度进行同期群分析 通过数据透视表可以一次性计算所需的数据： cohort_number = order.pivot_table
使用Python进行数据分析 数据分析简介 数据分析，又称为信息分析，是指对数据进行综合处理、归纳提炼、概括总结的过程，是数据处理的第一步。...数据分析的基本方法 数据分析一般包括以下几个基本步骤： 数据清洗：数据清洗是数据分析过程中的第一步，也是最重要的步骤。...数据清洗的目的是去除数据中的冗余、缺失、错误、重复等异常数据，使数据更加纯净，便于进行后续的分析。 数据集成：数据集成是将多个数据源的数据进行合并、整合，使之成为一个统一的、完整的数据集。...数据建模：数据建模是数据分析过程中的一个重要步骤，也是最难的步骤。数据建模的目的是基于已有的数据，构建模型，使之能够对新的数据进行预测、分析。...Python数据分析库 Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，它具有广泛的第三方库，用于各种不同的应用
很早之前就接触过python，也玩过python许多有趣的东西，比如用pygame做一个飞机大战的游戏啊、用turtle模块简单绘图啊、使用python链接mysql做crud、用python...^_^ 使用python进行中文词频分析 首先什么是“词频分析”？ 词频分析，就是对某一或某些给定的词语在某文件中出现的次数进行统计分析。 我们需要使用python的jieba库。...的确这个样子就可以用了 使用pip也要用python进行安装（本文章设计的所有资料末尾会给出） 解压pip文件包后 在pip目录下cmd,输入命令"python setup.py install...这个案例中分析出了使用数量前三十的词语 如果直接分析的话，会存在非常多的垃圾数据。因为把文档中的标点、空格、没有意义的字、词语全部进行了统计。这并不是我们想要的数据。...python进行英文词频统计 英文单词词频统计比较简单，就是根据空格来对文本进行切割，然后统计其单词出现的数量。
它有大量的数据和巨大的潜力。这篇文章将教会你如何使用Instagram作为数据的来源，以及如何将它作为你的项目的开发者。...因此，在这篇文章中，我将使用LevPasha的非官方Instagram API，它支持所有的主要功能，如follow，上传照片和视频等。它是用Python编写的。...我推荐使用Jupyter笔记本和IPython。普通的python运行良好，但可能没有显示图像的功能。...安装 你可以使用pip来安装库: python-m pip install-e git+https://github.com/LevPasha/Instagram-API-python.git#egg=...现在我们有了两个集合，进行下面的操作: ? 我们有一些关于跟踪用户的统计数据。你可以从这一点做很多事情，例如保存跟踪列表，然后在稍后的时间比较它以获得unfollower的列表。
文章目录 一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 group_by()的使用 2.使用Pandas进行College数据分析 二、鸢尾花数据集分析 1.基础操作 2.数据分析 三、电影评分数据分析...一、Pandas的使用 1.Pandas介绍 Pandas的主要应用包括： 数据读取 数据集成 透视表 数据聚合与分组运算 分段统计 数据可视化 对电影数据的分析： 平均分较高的电影 不同性别对电影平均评分...Pandas进行College数据分析 新建college_data目录，下放College.csv如下： ?...如需获取数据、代码等相关文件进行测试学习，可以直接点击加QQ群 ? 963624318 在群文件夹Python数据分析实战中下载即可。...963624318 在群文件夹Python数据分析实战中下载即可。
我写此文的目的在于展示以编程的方式使用Instagram的基本方法。我的方法可用于数据分析、计算机视觉以及任何你所能想到的酷炫项目中。...因此在本文中，我使用了LevPasha提供的非Instagram官方API。该API支持所有关键特性，例如点赞、加粉、上传图片和视频等。它使用Python编写，本文中我只关注数据端的操作。...我推荐使用Jupyter Notebook和IPython。使用官方Python虽然没有问题，但是它不提供图片显示等特性。...安装 你可以使用pip安装该软件库，命令如下： python -m pip install -e git+https://github.com/LevPasha/Instagram-API-python.git...上面我们给出了可对Instagram数据进行的操作。我希望你已经学会了如何使用Instagram API，并具备了一些使用这些API可以做哪些事情的基本想法。
通过分析爬取到的数据，我们可以了解用户的搜索意图、关键词、点击率等指标，从而优化我们的网站内容和链接。本文将介绍如何使用Python爬取网站数据，并进行搜索引擎优化。...我们可以使用pandas库的DataFrame方法，来将结果列表转换为一个数据框，方便后续的分析和搜索引擎优化。...("bing_data.csv", index=False) 9.分析结果并进行搜索引擎优化我们可以使用pandas库的read_csv方法，来读取保存好的csv文件，得到一个数据框。...# 分析结果并进行搜索引擎优化# 使用pandas库的read_csv方法，读取保存好的csv文件，得到一个数据框df = pd.read_csv("bing_data.csv")# 使用pandas库的...这些数据都是一些教程类的网站，它们可以帮助我们学习如何使用Python进行网页抓取。
使用 python 进行微信好友分析 1....使用到的库 ① wxpy：初始化微信机器人 ② openpyxl：保存微信好友数据为Excel表格 ③ pyecharts：生成可视化的地图 ④ wordcloud、matplotlib、jieba：生成词云图...基本功能 ① 分析微信好友数据 ② 生成词云图 ③ 生成地图展示 3....(5) 分析微信好友的信息 1 def quiteAnalyzeFriendsInfo(self): 2 ''' 分析数据，一步到位，直接了当 ''' 3 print(self.allFriends_Info.stats_text...分析微信好友信息 ======================''' 80 def quiteAnalyzeFriendsInfo(self): 81 ''' 分析数据，一步到位
背景Python的数据分析能力非常出色，因为它有广泛的功能库和工具，可为数据准备、清理、分析和呈现提供全面支持。...这两个库结合起来使用，可以为Python的数据分析和科学计算领域提供很好的基础。接下来，我们将介绍一些重要的Python数据分析库和工具。工具介绍1....PandasPandas是Python用于数据操作和数据分析的重要库，可以处理各种类型的数据，如表格数据、时间序列、多维数组等。...当读取CSV文件数据时，我们可以使用Pandas读取方法轻松将其读入数据框架中。我们还可以对数据进行修改，例如将性别男和女转换为数字1和0。...Scikit-learnScikit-learn是一个Python用于机器学习、数据挖掘和数据分析的库，提供了各种分类、回归算法、聚类分析等等。
背景说明 本文主要是利用Python提取并分析相关数据，看下当前基金市场上存在哪些类型的基金，作为新手如何判断一支基金是否值得购买。...() writer.close() 1.3数据概览 1.3.1查看前几行数据 1.3.2查看各类型基金分布及可视化展示 # 按照类型进行分组 分组数量=基金信息.groupby('类型').agg...2.对某支基金进行分析 背景: 通常在购买某支基金前,需要对其历史净值信息、历史涨跌等信息进行充分了解再决定是否购买，以下通过简单的分析看下当下某支基金是否值得购买。...，扣除节假日，数据量基本是对的，后续可通过查看某年或某月的数据进行验证。...说明：这里只是利用python做一个简单的数据分析，具体选择基金的时候还需要注意到其他方面的问题。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。...使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。...因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。...使用 SQL+Python 完成购物数据的关联分析 除此以外，我们还可以直接使用 SQL 完成数据的查询，然后通过 Python 的机器学习工具包完成关联分析。...总结 通过 SQL 完成数据分析、机器学习还是推荐使用到 Python，因为这是 Python 所擅长的。
在您阅读这篇文章之前，您需要先了解以下内容： 如果您使用Python相关的技术进行机器学习，那么这篇文章很适合您。这篇文章即是介绍pandas这个python库在数据分析方面的应用。...在这篇文章中，您将会学习到pandas的一些使用技巧。通过这些技巧，您可以更加简便快速地处理数据，同时也会提高您对数据的理解。 数据分析 数据分析即是从您的数据中发掘并解决问题。...Pandas Pandas这个Python库是专为数据分析设计的，使用它你可以快速地对数据进行处理。如果你用过R语言或其他技术进行过数据分析，那么你会感觉pandas的使用简单而熟悉。...例子：糖尿病发病情况分析 首先，我们需要一个数据集，这个数据集将被用于练习使用pandas进行数据分析。...总结 在这篇文章中我们已经涵盖了使用pandas进行数据分析的很多地方。 首先，我们着眼于如何快速而简便地载入CSV格式的数据，并使用汇总统计来描述它。
hmp格式是一种基因型格式，但是现在更多的是vcf或者plink格式的数据，今天介绍一下plink格式的数据如何导入到GAPIT软件中进行分析。...GAPIT软件支持的基因型格式为：hmp格式，plink数据转化为hmp格式，中间经过了很多路。现在提供另外一种解决方案，不用将plink数据转化为hmp格式，进行GWAS分析。...GAPIT软件的基因型数据格式：Numeric格式 查看GAPIT说明文档时，发现了GAPIT还支持Numeric format，即转化为0-1-2的格式，这样就好处理了，可以使用plink软件的recodeA...参数，可以很容易的将plink数据转化为0-1-2的形式。...❝关注我的公众号：育种数据分析之放飞自我。主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。 ❞
，并且可以使用Kibana完成数据的可视化。...本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。概览聚合分析主要为了解决以下问题：网站的平均加载时间是多久？根据交易记录来看谁是最有价值的客户？每个种类的产品数量是多少？...Kibana可是实现数据的可视化，可以通过定义查询语句把我们对数据进行分析的结果进行图标化展示。...Kibana针对不同的场景提供了不同的数据可视化使用方式，常用的有Discover、Dashboard以及Maps.图片使用Discover可以实现数据的检索，常用于日志数据的查询：图片使用Dashboards...可以实现实时的数据分析结果展示，常用于监控、APM等场景：图片使用Maps可以实现地理位置信息的展示:图片
不过业务数据需要先同步到数据仓库后才能在 BI 平台内使用，偶尔还是需要在本地进行一些离线数据分析，我一般会使用 pandas。...polars 简介 polars是一个基于 Rust 的数据分析库，它的目标是提供一个高性能的数据分析工具，同时也提供了 Python 的接口。...具体可以参考 官方文档 实战 下面我们用一个实际的例子来演示如何使用 polars 进行数据分析，并与 pandas 进行对比。...进行数据分析 我们可能想要知道不同的商品类目的访问数据，包括 UV 和 PV。可以分别使用 polars 和 pandas 进行聚合查询。...然后编写 sql 语句查询商品类目的访问数据。 查看 sql 查询的执行计划，与之前之前使用 Python API 进行查询的执行计划基本相同。
前言 数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。...在美国，也有类似的隐私法规，如加州消费者隐私法案（CCPA），要求企业在收集和使用消费者数据时必须遵守透明度和选择权的原则。 其次，数据分析过程中必须遵守数据使用的伦理规范。...这包括尊重数据主体的隐私权，避免数据滥用和误用。数据分析师和机构在进行数据分析时，应当遵循最小化原则，只收集和分析必要的数据，并在分析完成后及时删除或匿名化敏感信息。...此外，数据分析结果的使用也应当遵循公平、公正、透明的原则，避免歧视和不公平待遇。 再次，数据分析必须注重数据安全。随着网络攻击和数据泄露事件的频发，数据安全已经成为数据分析领域不可忽视的问题。...合法的数据分析应当采用先进的技术手段和管理措施，确保数据在存储、传输和处理过程中的安全性。例如，使用加密技术保护敏感数据，建立严格的数据访问权限管理制度，定期进行数据安全审计和风险评估等。
鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的，而用户的商品数据（转化为 json 格式后）又是一些比较有规律的文本数据，比较适合进行数据压缩，于是我调研了一下 Python 中的 数据压缩的方案。...在这个案例中我们的数据是通过 http 接口获取的，额外进行一些文件操作有些麻烦和多余，zip标准库并不适合这个场景。 zlib标准库 zlib是一个常用的压缩、解压库，使用了 deflate 算法。...[zlib-base] zlib.compress函数的第二个参数level表示压缩级别，范围从 0 到 9，数值越低表示压缩速度越快但压缩率也越高（0 表示只编码而不进行压缩），默认值是-1，在 Python...在数据大小敏感的场景下下，1%的压缩率的提高也是很可观的。 我遇到的这个场景数据是要存在 Redis 里的，并且每个店铺的数据规模有限，倾向于使用更高的压缩率的方案。...lzma标准库 Python 标准库中的lzma（顾名思义，使用 lzma 算法）同样可以用于数据压缩，并且有着更高的压缩率，提供的接口与zlib也很相似。
使用 Python 对数据进行压缩 之前在工作中遇到一个需求，需要在手机小程序端获取到微信小商店店铺的所有商品数据。...鉴于 Redis 的内存还是比较宝贵的，而用户的商品数据（转化为 json 格式后）又是一些比较有规律的文本数据，比较适合进行数据压缩，于是我调研了一下 Python 中的数据压缩的方案。...在这个案例中我们的数据是通过 http 接口获取的，额外进行一些文件操作有些麻烦和多余，zip标准库并不适合这个场景。 zlib标准库 zlib是一个常用的压缩、解压库，使用了 deflate 算法。...zlib.compress函数的第二个参数level表示压缩级别，范围从 0 到 9，数值越低表示压缩速度越快但压缩率也越高（0 表示只编码而不进行压缩），默认值是-1，在 Python 中一般会使用级别...lzma标准库 Python 标准库中的lzma（顾名思义，使用 lzma 算法）同样可以用于数据压缩，并且有着更高的压缩率，提供的接口与zlib也很相似。
随着大数据时代的到来，数据分析和可视化成为了许多领域中不可或缺的重要工具。Python作为一门功能强大且易于使用的编程语言，提供了丰富的库和工具，可以帮助我们进行数据分析和可视化。...本文将详细介绍如何使用Python进行数据分析和可视化的步骤和常用工具。1. 数据分析基础在进行数据分析之前，我们需要先了解一些基础概念和技术。1.1 数据清洗与处理数据清洗和处理是数据分析的第一步。...Python中的数据分析工具Python提供了许多用于数据分析和可视化的库和工具。下面将介绍一些常用的工具和库。2.1 NumPyNumPy是Python中用于科学计算和数据分析的基础库。...数据分析与可视化实践现在让我们通过一个实际的案例来演示如何使用Python进行数据分析和可视化。3.1 数据加载与处理首先，我们从一个CSV文件中加载数据，并进行一些简单的预处理。...，我们使用Matplotlib和Seaborn来创建一些图表，进一步分析数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
