【蓝因子教育】Python 数据分析的流程

数据分析的流程:1、目标确定2、数据获取3、数据清洗4、数据整理5、描述分析6、洞察结论7、撰写报告目标确定我们需要探究数据分析的目的是什么?是为了解决什么问题?达到什么目标?一般分析目的分为两种:1、针对现有情况-描述性分析2、基于现状,预测未来情况-预测性分析例如:对于一只股票,分析...

OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析

第一种方法是直接将OpenFOAM的场数据读入Python;第二种方法则是从OpenFOAM中提取二维切片,然后对这些数据进行DMD计算。本文将重点介绍第二种方法,即利用Python的强大库直接分析从OpenFOAM提取的二维切片数据,执行DMD并可视化提取的模态。OpenFOAM案例模态分解准备指南本研究的起点是雷诺数为100的方形圆柱周围完全发展...

Python在市场分析中的应用案例研究:深度解析消费者行为

数据准备是任何数据分析项目的基础。首先，我们需要从多个数据源收集数据，包括用户购买历史、商品详情、用户评论、社交媒体互动记录等。利用Python的Pandas库，我们可以进行数据清洗，包括去重、填充缺失值、转换数据类型等基本操作。此外，对于文本数据（如用户评论），我们可以利用NLP工具（如NLTK或spaCy）进行预处理，包括...

数据提取:使用Python爬虫技术获取数据

一、理解Python爬虫爬虫（Crawler）是一种自动抓取网页数据的程序，它遵循特定的规则或算法，通过网络请求访问并解析目标网站上的数据。Python之所以成为爬虫开发的首选语言，主要得益于其简洁的语法、丰富的库支持以及强大的社区生态。爬虫通常涉及以下几个核心步骤：1.发起HTTP请求：使用`requests`库向目标网站发送请求。

一行Python代码,数据集转化为交互式可视化分析工具

PyGWalker是个在JupyterNotebook环境中运行的可视化探索式分析工具,仅一条命令即可生成一个可交互的图形界面,以类似Tableau/PowerBI的方式,通过拖拽字段进行数据分析。过去在python中进行数据可视化分析时,经常需要查询大量的可视化类的代码,并编写胶水代码将其应用在数据集上。PyGWalker的目标是通过一行代码...

精选:15款顶尖Python知识图谱(关系网络)绘制工具,数据分析的强力...

httpsgithub/igraph/python-igraphpyvispyvis是一个Python包,用于创建和可视化交互式图形网络(www.e993.com)2024年11月12日。httpsgithub/WestHealth/pyvisSNAPSNAP是一种用于分析和处理大型网络的通用高性能系统。图由节点和节点之间的有向/无向/多边组成。网络是节点和/或边缘上有数据的图。

自然语言处理:使用 Python 探索文本数据的奥秘

在数字化时代，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个分支，致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。Python，以其简洁易懂的语法和强大的库支持，成为了NLP领域的首选编程语言之一。NLP的核心任务文本预处理：文本预处理包括分词、去停用词、词干提取等步骤，为后续的分析做好准备。例如，使用NLTK进行分词：...

超详细讲解时间序列分析和预测(含实例代码)

本文我们就来详细讲讲如何用Python进行时间序列分析和预测。主要包括以下内容:pandas生成时间序列过滤数据重采样插值滑窗数据平稳性与差分法pandas生成时间序列时间戳(timestamp)固定周期(period)时间间隔(interval)importpandasaspdimportnumpyasnp...

【Python代码模板】数据预处理、数据分析、假设检验、机器学习

4探索性数据分析现在我们的数据已经清理完毕,让我们开始探索一些有趣的见解:4.1公司状态分布status_counts=df['status'].value_counts()plt.figure(figsize=(10,6))status_counts.plot(kind='bar')plt.title('DistributionofCompanyStatuses')...

Python配对交易策略统计套利量化交易分析股票市场|附代码数据

平稳性是时间序列分析中最常见的未经检验的假设。当数据生成过程的参数不随时间变化时,我们通常假设数据是平稳的。或者考虑两个系列:A和B。系列A将生成具有固定参数的平稳时间序列,而B将随时间变化。我们将创建一个函数,为概率密度函数创建z分数。高斯分布的概率密度为:...