【数据分析实战45讲】

文章目录

• 04 Python科学计算：用NumPy快速处理数据
• 结构数组
• 05| Python科学计算: Pandas
• 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？
• 07 | 用户画像：标签化就是数据堆抽象能力
• 08 | 数据采集：如何自动化采集数据？
• 14 | 数据可视化
• 9种数据可视化视图
• 数据可视化工具
• 商业智能分析
• 可视化大屏类
• 前端可视化组件
• 编程语言

04 Python科学计算：用NumPy快速处理数据

使用Numpy让你的Python科学计算更高效

• 避免采用隐式拷贝，而是采用就地操作的方式
  可以提高计算速度

• ndarray
  NumPy数组中的维数称为秩（rank），一个线性的数组称为一个轴（axes)，秩就是描述轴的数量。

• 创建数组

 import numpy as np
 a = np.arrary([1, 2, 3,])
 b = np.array([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
 b[1, 1] = 10
 print a.shape
 print b.shape
 print a.dtype
 print b

运行结果

(3L,)
(3L, 3L)
int32
[[1 2 3]
 [4 10 6]
 [7 8 9]]

• 结构数组

import numpy as np
persontype = np.dtpye({
	'name':['name', 'age', 'chinese', 'math', 'english'],
	'formats':['s32', 'i', 'i', 'i', 'f']} # 定义结构
	
peoples = np.array(["ZhangFei", 32, 75, 100, 90),("GuanYu", 24, 85 , 96, 88.5),
		("ZhaoYun", 28, 85, 92, 96.5),("HuangZhong", 29, 65, 85, 100)],
		dtype = persontype)
ages = peoples[:]['age']
chinese = peoples[:]['age']
maths = peoples[:]['chinese']
englishs = peoples[:]['english']
print np.mean(ages) # 求平均值
print np.mean(chinese)
print np.mean(maths)
print np.mean(englishs)

• ufunc运算

x1 = np.arange(1,11,2) # 创建等差数组:初始值，终值，步长
x2 = np.linspace(1,9,5) # 创建等差数组:初值、终值，元素个数

• 算法运算

x1 = np.arange(1,11,2)
x2 = np.linspace(1,9,5)
print np.add(x1, x2) # 加
print np.substact(x1, x2) # 减
print np.multiply(x1, x2) # 乘
print np.divide(x1, x2) # 除
print np.power(x1, x2) # 幂
print np.remainder(x1, x2) # 取余 np.remainder()与np.mod()一样

• 统计函数

'''
计算矩阵的最大最小值
'''
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print np.amin(a)
print np.amin(a,0)
print np.amin(a,1)
print np.amax(a)
print np.amax(a,0)
print np.amax(a,1)

• 计算加权平均值

a = np.array([1,2,3,4])
wts = np.array([1,2,3,4])
print np.average(a)
print np.average(a, weights=wts) # 计算加权平均值

• 统计数组中的标准差std()、方差var()

a = np.array([1,2,3,4])
print np.std(a) # 计算标准差
print np.var(a) # 计算方差

• NumPy 排序

'''
默认为快速排序，可以指定kind为quicksort、
mergesort、heapsort,即快速排序、合并排序、堆排序。axis可以指定为-1，1，None.
'''
a = np.array([[4,3,2],[2,4,1]]
print np.sort(a)
print np.sort(a, axis=None)# 扁平化排序
print np.sort(a,axis=0)# 按列排序
prin np.sort(a, axis=1)# 按行排序

• 总结
  

• 联系

'''
将团队里的5名同学，按总成绩排序并得出名次进行参加输出
'''
import numpy as np
studentscoretype = np.dtype({'name':['姓名', '语文', '英语', '数学'],
			'formats':['s32', 'f', 'f', 'f']}) 
studentscore = np.array([("张飞", 66, 65, 30）, ("关羽", 95， 85， 98),
						("赵云", 93, 92, 96), ("黄忠", 90, 88, 77),
						("典韦", 80, 90, 90)], type = studentscoretype)

#print(peoples)
name = peoples[:]['name']
wuli = peoples[:]['chinese']
zhili = peoples[:]['english']
tili = peoples[:]['math']

def show(name, cj):
print(name),
print(' |'),
print(np.mean(cj)),
print(" | "),
print(np.min(cj)),
print(" | "),
print(np.var(cj)),
print(" | "),
print(np.std(cj))

print("科目 | 平均成绩 | 最小成绩 | 最大成绩 | 方差 | 标准差")
show("语文", wuli)
show("英语", zhili)
show("数学", tili)

print("排名")
peoples[:]['total'] = peoples[:]['chinese'] + peoples[:]['english'] + peoples[:]['math']

print(np.sort(peoples, order = 'total')

05| Python科学计算: Pandas

• 提高基础数据结构：DataFrame
• Pandas基于Numpy的更高级数据结构和分析能力工具包
• 核心数据结构：series, DataFrame
• Series两个基本属性：index和values，默认为0， 1， 2，

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
x1 = Series([1, 2, 3, 4])
x2 = Series(data=[1,2,3,4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
print(x1)
print(x2)

• DataFrame 类型数据结构，类似数据库表

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90,80], 'English':[65, 85, 92, 88, 90], 'Math':[30, 98, 96, 77, 90]}
df1 = DataFrame(data)
df2 = DataFrame(data, index['Zhangfei', 'GuanYU', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], colums = ['English', 'Math', 'Chinese'])
print(df1)
print(df2)

• 数据导入和导出
  Pandas允许直接从xlsx，csv等文件中导入数据，也可以导出到xlsx， cvs等文件，非常方便。

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
core = DataFrame(pd.read_excel('data.xlsx'))
score.to_excel('data1.xlsx')
pirnt(score)

• 数据清洗

data = {'Chinese': [66, 95, 93, 90, 80], 'English': [65, 85, 92, 88, 90], 'Math':[30, 98, 96, 77, 90]}
df2 = DataFramez(data, index=['ZhangFei', 'GuanYu', 'ZhaoYun', 'HuangZhong', 'DianWei'], columns=['English', 'Math', 'Chinese'])

- 删除不必要的行或列
```py
df2 = df2.drop(columns=['Chinese'])
```
- 想把“张飞”这一行删掉
```py
df2 = df2.drop(index=['ZhangFei']
```
- 重命名
```df2.rename(columns={'Chinese': 'YuWen', 'English': 'Yingyu'},
	inplace = True)
- 去掉重复的值

df = df.drop_duplications() # 去掉重复的值

• 更改数据的格式
  df2['Chinese'].astype('str')
df2['Chinese'].astype(np.int64)

• 数据间的空格

# 删除左右两边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.strip)
# 删除左边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.lstrip)
# 删除右边空格
df2['Chinese']=df2['Chinese'].map(str.rstrip)

• 删除某个特殊符号

df2['Chinese']=df2['Chinese'].str.strip('$')

• 大小写转换

# 全部大写
df2.columns = df2.columns.str.upper()
# 全部小写
df2.columms = df2.columns.str.lower()
# 首字母大写
df2.columns = df2.columns.str.title()

• 查找空置

df.isnull()
df.isnull().any()

• 使用apply函数对数据进行清洗

df['name'] = df['name'].apply(str.uppper)

def double_df(x):
	return 2*x
df1[u'语文'] = df1 [u'语文'].apply(double_df)

• 数据统计

df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
print(df.describe())

• 数据表合并

# 创建两个数据表
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data1':range(5)})
df2 = DaraFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'A', 'B', 'C'], 'data2':range(5)})

# 基于指定列进行连接
df3 = pd.merge(df1, df2, on='name')

# inner
# 内连接是merge合并的默认情况，inner内链接其实也就是键的交集，在这里df1，df2相同的键是name,所以是基于name字段做的连接：
df3 =pd.merge(df1, df2, how='inner')

# left左连接
# 左连接是以第一个DataFrame为主进行连接，第二个DataFrame作为补充
df3 = pd.merge(df, df2, how='left')

# right右连接
# 右连接是以第二个DataFrame为主进行的连接，第一个DataFrame作为补充
df3 = pd.merge(df1, df2, how='right')

# outer外连接
# 相当与两个DataFrame的并集
df3 = pd.merge(df1, df2, how='outer'

• 如何用SQL方式打开Pandas
  使用工具pandasql

import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from pandasql import sqldf, load_meat, load_births
df1 = DataFrame({'name':['ZhangFei', 'GuanYu', 'a', 'b', 'c'], 'data':range(5)})
pysqldf = lambda sql:sqldf(sql, globals())
sql = "select * from df1 where name = 'ZhangFei'"
print(pysqldf(sql))

• 作业

# 下表的数据，请使用Pandas中的DataFrame进行创建，并对数据进行清洗。同时新增一列“总和”计算每个人的三科成绩之和。
import pandas as pd
name = ['张飞', '关羽', '赵云', '黄忠', '典韦', '典韦']
data = {'Chinese':[66, 95, 95, 90, 80, 80], 'English':[65, 85, 92, 88, 90, 90], 'math': ['NaN', 98, 96, 77, 90, 90]}
score_df = pd.DataFrame(data, index = name) 

# 去除重复行
score_df = score_df.drop_duplicates()
# 列名重新排序
cols = ['Chinese', 'English', 'Math']
score_df = score_df.filter(cols, axis=1)
# 列名改为中文
score_df,rename(columns={'Chinese':'语文', 'English':'英语', 'Math':'数学'}, inplace=True)

def total_score(df):
	df['总分'] =df['语文'] + df['英语'] + df['数学']
	return df

# 求成绩的和，用老师的apply方法
score_df = score_df.apply(total_score, axis=1)
# 或者用这个方法
# df['总分'] = df['语文'] + df['英语'] + df['数学']
# 按照总分排序，从高到低，此时有缺失值
score_df.sort_values(['总分'], ascending=[False', inplace=True)
# 打印显示成绩单信息，张飞有空值
print(score_df.isnull().sum())
print(score_df.decrible())
print(score_df)

# 使用数学成绩均值填充张飞同学的缺失值
score_df['数学'].fillna(df['数学'].mean(), inplace=True)
# 再次求成绩的和并打印显示成绩单情况
score_df = score_df.apply(total_score, axis=1)
print(score_df.isnull().sum())
print(score_df.describle())
print(score_df)

06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念？

• 智能商业BI、数据仓库DW、数据挖掘DM三者之间的关系
  积累顾客的消费行为习惯存储在数据仓库中，通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘

• 元数据VS数据元
  数据元组成的集合构成元数据

• 数据挖掘的流程
  分类
  聚类
  预测
  关联分析

• 数据预处理
  数据清洗 -> 数据集成 -> 数据变换
  数据清洗：去除重复，去噪声，填充缺失值
  数据集成：将多个数据源中的数据放在一个统一的数据存储中。
  数据变换：将数据转换成适合数据挖掘的形式。比如，通过归一化将属性数据按比例缩放，这样就可以将数值落入一个特定的区间内，比如0~1之间

• KDD
  knownledge discovery in database, 数据挖掘

07 | 用户画像：标签化就是数据堆抽象能力

精细化运营是长久的主题，讲“大数据”如何“赋能”企业。

• 用户画像的准则
  用户画像建模：
  1. 第一步统一化：统一用户的唯一标志
  2. 第二步标签化：给用户打标签，即用户画像
  3. 第三步业务化：将用户画像，指导业务关联

用户消费行为分析
1. 用户标签：性别、年龄、地域、收入、学历、职业
2. 消费标签：消费习惯、购买意向、是否对促销敏感。
3. 行为标签：时间段、频次、时长、访问路径。
4. 内容分析：对用户平时浏览的内容，尤其是停留时间长、浏览次数多的内容进行分析，分析出用户对哪些内容感兴趣，比如，金融、娱乐、教育、体育、时尚、科技

• 从用户生命周期的三个阶段划分业务价值，包括：获客、粘客和留客

  1. 获客：如何进行拉新，通过更精准的营销获取客户。
  2. 粘客：个性化推荐，搜索排序，场景运营等。
  3. 留客：流失率预测，分析关键节点降低流失率

• 用户画像建模的建模过程中的不同层
  不同层都需要打不同的标签：

  1. 数据层
  2. 算法层
  3. 业务层
     

• 美团外卖的用户画像该如何设计

08 | 数据采集：如何自动化采集数据？

• 安数据源分类
  

• 如何使用开放数据源
  一个是单位维度：政府、企业、高校
  一个是行业维度：交通、金融、能源

• 如何使用爬虫
  Python爬虫的3个过程：

  1. 使用Requests爬取内容；
  2. 使用XPath解析内容；
  3. 使用Pandas保存数据。

三款常用抓取工具：
火车采集器
八爪鱼
搜集客

• 如何使用日志采集工具
  日志采集也是运维人员的重要工作之一，用以提高系统承载量。
  日志中的信息包括：哪些人在什么时间，通过什么渠道（搜索引擎、网址输入）来过，都执行了哪些操作；系统是否产生了错误；甚至包括用户的IP、HTTP请求的时间，用户代理等。

• 日志采集可以分为两种形式

  1. 通过Web服务器采集，例如httpd、Nginx、Tomcat都有自带日志记录功能。其他如Hadoop的CHukwa、Cloudera的Flume、Facebook的Scribe。
  2. 自定义采集用户行为，例如用JavaScript代码监听用户行为、AJAX异步请求后台记录日志等。

• 埋点
  埋点是日志采集的关键步骤
  埋点就是在有需要的位置采集相应的信息，进行上报。

• 推荐埋点工具
  “不重复造轮子”，一般核心业务自己写代码，埋点可以使用第三方统计工具。

  1. 友盟
  2. Google Analysis
  3. Talkingdata
     以上都是前端埋点

14 | 数据可视化

9种数据可视化视图

• 分布 （Distribution）
• 时间相关（Change Over Time）
• 局部/整体（Part To Whole）
• 偏差（Deviation）
• 相关性（Correlation）
• 排名（Ranking）
• 量级（Magnitude）
• 地图（Spatial）
• 流动（Flow）

数据可视化工具

商业智能分析

• Tableau（熟练掌握，找一份数据分析工作不难）
• PowerBI（微软出品，搭配Excel使用）

可视化大屏类

• DataV
• FineReport

前端可视化组件

可视化组件都是基于Web渲染技术的。Canvas和SVG是HTML5中主要的2D图形技术，WebGL是3D架构。

• Canvas
  使用与位图
• SVG
  可缩放矢量图
• WebGL
  在网页中用于呈现3D画面技术。Three.js就是基于WebGL框架的。
• 常用可视化组件
  Echarts、D3、Three.js、AntV。

编程语言

• Python
  重点掌握Matplotlib、Seaborn