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python大数据分析报告

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⒈python可视化数据分析常用图大集合（收藏）
Python数据分析常用图表大合集：包括折线图、直方图、垂直条形图、水平条形图、饼图、箱线图、热图、云图、点图、蜘蛛图、二元变量分布、面积图，12流利。 所使用的可视化数据分析图表，如六边形图等，后续将持续收集整理，敬请关注更新！
默认情况下，以下所有操作首先导入numpy、pandas、matplotlib、seaborn
1.折线图
折线图可用于。 表示数据随时间变化的趋势
Matplotlib
plt.plot(x,y)
plt.show()
Seaborn
df=pd.DataFrame({'x':x,'y':y})
sns.lineplot(x="x",y="y",data=df)
plt.show()
2.直方图
直方图是一种比较常见的视图，它将横坐标分成许多小区间，然后在每个小区间内使用矩形条（bar）来显示该区间的值
Matplotlib
Seaborn
3.垂直条形图
条形图可以帮助我们看到品类的特征。 在条形图中，条形的长度代表类别的频率，宽度代表类别。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
4.水平条形图
5.圆形图
6.箱线图
箱线图由五个数值点组成：最大值（max）、最小值（min）、中值（median）。 )以及上四分位数和下四分位数(Q3,Q1)。
这可以帮助我们分析数据中的差异、离散性和异常值。
Matplotlib
Seaborn
7.Heatmap
Heatmap，英文称为heatmap，是一种矩阵表示方法，矩阵的元素的值用颜色表示，不同的颜色表示不同大小的值。 通过颜色，可以直观地知道某个位置的值的大小。
借助Seaborn的Heatmap功能，我们可以观察不同年份和月份的旅客数量变化。 颜色越浅，乘客人数越多。
8.。 散点图
散点图英文称为点云。 它以二维坐标显示两个变量的值，非常适合展示两个变量之间的关系。
Matplotlib
Seaborn
9.SpiderMap
SpiderMap是一种一对多的显示方式。 关系，以便一个变量相对于另一个变量的含义清晰可见
10。 二元变量的分布
二元变量的分布可以看出两个变量之间的关系
11．面积图
面积图也称为面积图，强调数量随时间变化的程度，也可用于引起人们对总量趋势的关注。 价值观。
堆积面积图还可以显示部分与整体之间的关系。 折线图和面积图可以用来帮助我们分析趋势。 当数据集存在总体关系或者想要展示部分与整体之间的关系时，使用面积图是更好的选择。
12.六边形图表
六边形图表将空间中的点分组为六边形，然后根据六边形内部的值计算这些六边形的六边形。 给表格上色。
原文位于：http://www.py.cn/toutiao/16894.html

⒉python数据分析有什么用
数据分析是利用适当的统计技术，对收集到的大量一手和二手数据进行分析，以最大限度地开发数据功能，发挥数据的作用。 它是详细研究和总结数据以提取有用信息并形成结论的过程。 案例研究（推荐培训：Python视频教程）
Suncorp-Metway使用数据分析进行有效营销。
Suncorp-Metway是一家澳大利亚多元化金融服务集团，提供一般保险、银行、人寿保险和金融服务。 它有5个业务部门，管理14个产品类别，并得到公司和综合服务部门的支持。 其在澳大利亚和新西兰的业务支持与超过900万客户的合作关系。
该公司过去十年的并购增加了200%的客户群，显着增加了管理客户数据的复杂性。 如果这个问题得不到妥善解决，将会对事态产生负面影响。 公司的利润，因此IBM为其提供了一套解决方案，包括：IBMCognos8BI、IBMInitiateMasterDataService和IBMUnica。
自实施该解决方案以来，Suncorp-Metway至少在以下三个业务领域取得了显著成果：
1在不增加营销成本的情况下显着提高了市场份额。 ;
3.避免反复向同一家庭发送相同的信，并消除冗余系统，从而同时降低直邮成本和运营成本。
可见，Suncorp-Metway利用该解决方案整合多个孤立来源的数据，实现智慧营销，对控制成本、增加利润起到了非常积极的作用。
在整个产品生命周期中，从市场调研到售后服务再到最终处置的每个过程，都必须适当地应用数据分析流程来提高效率。 例如，J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据发现了行星运动定律。 又如：公司经理必须进行市场调查并分析数据，以确定市场趋势并制定适当的生产和销售计划。 由此可见，数据分析有着非常广泛的应用。
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⒊python如何做数据分析

使用Python进行数据分析的大致流程如下。

1.检索数据

您可以通过SQL查询语句在数据库中检索所需的数据。 Python已经有连接sqlserver、mysql、orcale等主流数据库的接口包（pymssql、pymysql、cx_Oracle等）。

2.数据存储

企业内部的数据存储是通过Mysql等数据库进行存储和管理的。 您可以使用MongoDB来存储非结构化数据。 对于使用Python从网络捕获的数据，还可以使用pymysql包快速将其保存到Mysql中。

3.数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据存在格式不一致、异常值、缺失值等情况，不同项目的数据预处理步骤类似。 不同的。 Python中有两个可用于数据清理的工具库：Numpy和Pandas。

4.数据建模与分析

常见的数据挖掘模型包括分类、聚类、回归等。 Python还为这些常见算法模型提供了Scikit-learn和Tensorflow工具。 支持图书馆。

5.数据可视化分析

在数据可视化方面，Python提供了Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库。

⒋python怎么分析数据
如何用python分析数据？
不同的数据分析方法通常可以用于不同的场景例如，对于大多数专业人员来说，Excel可以处理大多数数据分析场景分析任务对于更复杂的数据分析场景数据，可以通过BI工具进行数据分析。 通过工具进行数据分析一方面更方便，另一方面更容易掌握。
但是对于更开放的数据分析场景，数据分析必须通过编程来进行，比如通过机器学习进行数据分析，而Python语言在机器学习领域得到了广泛的应用。 使用机器学习进行数据分析需要五个步骤，即数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。
使用机器学习进行数据分析时，首先需要了解常用算法，例如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等这些算法都是机器学习领域非常常见的算法，应用场景非常广泛。 当然，学习这些算法还需要一定的线性代数和概率论背景。 最好学不同的算法并结合相关应用场景进行分析。 此外，使用基于场景的学习算法将尽快创建视觉感。
使用Python进行数据分析还需要掌握多个库的使用，包括Numpy（矩阵运算库）、Scipy（统计运算库）、Matplotpb（绘图库）、pandas（数据集运算）、Sympy（数值运算）库）等库，这些库在Python中广泛用于数据分析。
相关推荐：《Python教程》以上是小编分享的如何用python分析数据的详细内容，希望对GlobalIvy的大家有用！
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