Python-TutorialDie Spalte stellt Übersichtsdaten vor.
Empfohlen (kostenlos): Python-Tutorial
Artikelverzeichnis
Datenanalysten
Statistische Analyse Prädiktive Analyse
Prozessoptimierung
Service. 2. Karriereaussichten für Datenanalysten
F: Die Kapazität des Ofens ist begrenzt. Welche Brotsorten sollten wir für die Herstellung auswählen?
Der Schlüssel besteht darin, das Starprodukt zu finden. Dazu muss der Gesamtumsatz an Brot gezählt, dann der relative Anteil jeder Brotsorte am Gesamtumsatz berechnet und der Produktion von Produktkombinationen Vorrang gegeben werden, die 70 % ausmachen können. des Umsatzes. Dabei werden die statistische Häufigkeitsverteilungstabelle und das Histogramm verwendet. Diese Analysemethode wird wie folgt auch ABC-Analysemethode genannt: 
Bewertung der Wirksamkeit des Marketingplans
Bei der Statistik geht es nicht nur um die Analyse von Daten, sondern um die Ergebnisse Der Schlüssel zur Analyse liegt darin, darüber zu spekulieren, wie man das Kundenverhalten beeinflussen kann, es in einem spezifischen „Geschäftsplan“ zu formulieren und entsprechend zu handeln.Ein guter Datenanalyst ist ein guter Produktplaner und ein Führer in der Branche.
In IT-Unternehmen werden hervorragende Datenanalysten sehr wahrscheinlich zu hochrangigen Führungskräften des Unternehmens.
Der Arbeitsablauf eines Datenanalysten ist wie folgt: 
Drei Hauptaufgaben eines Datenanalysten:
8 Fähigkeiten, die ein Datenanalyst benötigt:
Selbstentwicklung zum Datenanalysten:
Die Fähigkeiten, die ein Datenanalyst besitzen muss, sind folgende:
Vertraut mit der Excel-Datenverarbeitung
Ausgeprägte DatensensibilitätVertraut mit Unternehmensgeschäfts- und BranchenkenntnissenPandasmatplotlib
nltkigraph
Mehr zusammenfassen
Python ist in zwei Hauptversionen unterteilt, 3.X und 2.X.
Version 3.0 von Python wird oft als Python 3000 oder kurz Py3k bezeichnet. Dies ist ein wesentliches Upgrade im Vergleich zu früheren Versionen von Python.
Um nicht zu viel Belastung mit sich zu bringen, Python 3.
Die meisten Bibliotheken von Drittanbietern arbeiten hart daran, mit der Python 3.X-Version kompatibel zu sein.
2. Installieren Sie Python auf verschiedenen Systemen
(1) Unix- und Linux-Systeme
./configure aus../configure脚本makemake install（2）Window系统
963624318 在群文件夹Python相关安装包中下载即可。（3）Mac系统
自带python 2.7，可以执行brew install python安装新版本。
3.环境变量配置
Windows系统需要配置环境变量。
如果在安装Python时没有选择添加环境变量，则需要手动添加，需要将安装Python的路径XXXPythonXXX和XXXPythonXXXScripts添加到环境变量，有两种方式：
path=%path%;XXXPythonXXX和path=%path%;XXXPythonXXXScripts即可。XXXPythonXXX和XXXPythonXXXScripts安装路径，如下：
最后依次点击确认退出即可。
4.安装pip
pip是Python中的包安装和管理工具，在安装Python时可以选择安装pip，在Python 2 >=2.7.9或Python 3 >=3.4中自带。
如果没有安装pip，可以通过命令安装：
pip install -U pip
python -m pip install -U pip
make
make install<strong></strong>
Besuchen Sie http://www.python.org/download/Wählen Sie das Windows-Plattform-Installationspaket in der Download-Liste aus Seit dem Download vom offiziellen Die Website ist sehr langsam. Ich habe Python installiert. Die Installationspakete für jede Version wurden heruntergeladen und sortiert. Sie können direkt auf klicken, um der QQ-Gruppe beizutreten.
963624318 Laden Sie es einfach im Gruppenordner Python-bezogenes Installationspaket herunter.
Doppelklicken Sie nach dem Herunterladen auf das Download-Paket, um den Python-Installationsassistenten aufzurufen. Die Installation ist sehr einfach, verwenden Sie einfach die Standardeinstellungen und klicken Sie so lange auf
Weiter, bis die Installation abgeschlossen ist.
(3) Das Mac-System wird mit Python 2.7 geliefert. Sie können brew install python ausführen, um die neue Version zu installieren.
Das Windows-System muss Umgebungsvariablen konfigurieren.
Wenn Sie sich bei der Installation von Python nicht für das Hinzufügen von Umgebungsvariablen entschieden haben, müssen Sie diese manuell hinzufügen. Sie müssen den Pfad zur Installation von Python XXXPythonXXX und XXXPythonXXXScripts hinzufügen Umgebungsvariablen. Es gibt zwei Möglichkeiten:
Befehlszeilenaddition Führen Sie path=%path%;XXXPythonXXX bzw. path=%path%;XXXPythonXXXScripts in CMD aus.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Computer → Eigenschaften → Erweiterte Systemeinstellungen → Systemeigenschaften → Umgebungsvariablen → Doppelklicken Sie auf den Pfad → Fügen Sie die XXXPythonXXX- und XXXPythonXXXScripts hinzu. code> Installationspfade wie folgt: <strong> <img src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/052/358c8a88f9e5aa428fac4f7d79ca24e2-6.png" alt="Umgebungsvariablen festlegen"></strong><strong> </strong>Klicken Sie abschließend auf „Bestätigen“, um den Vorgang zu beenden. <img border="0" src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/052/358c8a88f9e5aa428fac4f7d79ca24e2-5.png" alt="Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse" title="Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse"><strong></strong>4. Pip installieren
pip ist ein Paketinstallations- und Verwaltungstool in Python. Sie können wählen, ob Sie pip bei der Installation von Python 2 >=2.7.9 oder Python 3 >=3.4 installieren möchten. 
pip install -U pip🎜🎜Windows (cmd-Eingabe)🎜python -m pip install -U pip 🎜🎜🎜🎜5. Integrierte Entwicklungsumgebungsauswahl🎜🎜🎜Python verfügt über viele Editoren, einschließlich PyCharm usw. Wählen Sie hier PyCharm:🎜 PyCharm ist eine von JetBrains erstellte Python-IDE, die Mac OS unterstützt. Windows, Linux-System. 🎜 Beinhaltet 🎜Debugging🎜, Syntaxhervorhebung, Projektmanagement, 🎜Codesprung🎜, 🎜intelligente Eingabeaufforderungen🎜, automatische Vervollständigung, Unit-Tests, Versionskontrolle und andere Funktionen. 🎜🎜Sie können die entsprechende Version zum Herunterladen und Installieren unter https://www.jetbrains.com/pycharm/download/ auswählen. 🎜🎜🎜3. Einführung und Installation von Anaconda🎜🎜🎜Anaconda ist eine Python-Distribution, die für 🎜wissenschaftliches Rechnen🎜 verwendet werden kann -in häufig verwendeter wissenschaftlicher Berechnungsbibliothek. 🎜 Es löst zwei Hauptprobleme des offiziellen Python: 🎜 (1) Bietet eine Paketverwaltungsfunktion, die das Problem der häufigen Fehler bei der Installation von Paketen von Drittanbietern auf der Windows-Plattform löst. 🎜 (2) Bietet eine Umgebungsverwaltungsfunktion, ähnlich wie bei virtualenv. Dies löst das Problem Probleme mit der Koexistenz und dem Wechsel mehrerer Python-Versionen. 🎜🎜🎜2. Laden Sie Anaconda herunter und installieren Sie es🎜🎜🎜Laden Sie das Installationspaket direkt von der offiziellen Website https://www.anaconda.com/products/inpidual herunter und laden Sie das Installationspaket von 🎜Python3.8🎜🎜Personal Edition herunter 🎜, aber die Download-Geschwindigkeit der offiziellen Website ist langsam, daher habe ich das Anaconda-Installationspaket für Python 3.8 heruntergeladen und sortiert. Sie können direkt darauf klicken, um die QQ-Gruppe hinzuzufügen
🎜963624318 Laden Sie es einfach im Gruppenordner 🎜Python-bezogenes Installationspaket 🎜 herunter. 🎜🎜Direkt installieren, nachdem der Download abgeschlossen ist. Bitte beachten Sie, dass während des Klickvorgangs eine Aufforderung zum Hinzufügen von Umgebungsvariablen angezeigt wird. Sie müssen dies wie folgt überprüfen: 🎜🎜🎜Klicken Sie abschließend auf Weiter. Klicken Sie nach Abschluss der Installation auf die Win-Taste (unter Windows-System), um die Liste der zuletzt hinzugefügten Anwendungen oder Anwendungen wie unten gezeigt anzuzeigen: 
Zu diesem Zeitpunkt können Sie auf Anaconda Navigator klicken , wie unten gezeigt: 
Sie können sehen, dass die von Anaconda erstellte Basisumgebung auch die Standardumgebung ist. Sie können auch die standardmäßig installierten Bibliotheken sehen.
Öffnen Sie das Anaconda-Befehlszeilentool Anaconda Powershell Prompt, geben Sie python -V ein und geben Sie außerdem Python 3.8.3 ein. python -V，也打印Python 3.8.3。
还可以通过命令创建新的conda环境，如conda create --name py27 python=2.7执行后即创建了一个名为py27的Python版本为2.7的conda环境。
激活环境执行命令conda activate py27，停用使用命令conda deactivate。
可以在命令行中执行conda list查看已经安装的库，如下：
# packages in environment at E:\Anaconda3: # # Name Version Build Channel _ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py38_0 alabaster 0.7.12 py_0 anaconda 2020.07 py38_0 anaconda-client 1.7.2 py38_0 anaconda-navigator 1.9.12 py38_0 ... zlib 1.2.11 h62dcd97_4 zope 1.0 py38_1 zope.event 4.4 py38_0 zope.interface 4.7.1 py38he774522_0 zstd 1.4.5 ha9fde0e_0
3.conda工具的介绍和包管理
conda是Anaconda下用于包管理和环境管理的工具，功能上类似pip和virtualenv的组合，conda的环境管理与virtualenv是基本上是类似的操作。
安装成功后conda会默认加入到环境变量中，因此可直接在命令行窗口运行conda命令。
常见的conda命令和含义如下：
| 命令含义 | conda命令 |
|---|---|
| conda –h | 查看帮助 |
| 基于python3.6版本创建名为python36的环境 | conda create --name python36 python=3.6 |
| 激活此环境 | activate python36（Windows）、source activate python36（linux/mac） |
| 查看python版本 | python -V |
| 退出当前环境 | deactivate python36 |
| 删除环境 | conda remove -n py27 --all |
| 查看所有安装的环境 | conda info -e |
conda的包管理常见命令如下：
| 包管理命令意义 | 包管理命令 |
|---|---|
| 安装matplotlib | conda install matplotlib |
| 查看已安装的包 | conda list |
| 包更新 | conda update matplotlib |
| 删除包 | conda remove matplotlib |
在conda中，anything is a package一切皆是包
conda create --name py27 python=2.7 erstellen. Nach der Ausführung wird eine Conda-Umgebung mit dem Namen py27 mit Python Version 2.7 erstellt. Sie können conda list wie folgt in der Befehlszeile ausführen, um die installierten Bibliotheken anzuzeigen: |
3. Conda-Tool-Einführung und Paketverwaltung |
|---|---|
| und | Environment Managementähneln funktional der Kombination von Pip und Virtualenv. Condas Umgebungsmanagement und Virtualenv sind grundsätzlich ähnliche Vorgänge. | Nach erfolgreicher Installation wird Conda standardmäßig zu den Umgebungsvariablen hinzugefügt, sodass Sie den Conda-Befehl direkt im Befehlszeilenfenster ausführen können.
| Conda-Befehl |
alles ein Paket, alles ist ein Paket, Conda selbst kann als Paket betrachtet werden, das können Sie sehen Python-Umgebung Als Paket kann Anaconda auch als Paket betrachtet werden. Zusätzlich zu gewöhnlichen Paketen von Drittanbietern, die Updates unterstützen, unterstützen diese drei Pakete auch die folgenden Befehle: 🎜🎜🎜🎜🎜operation🎜🎜command🎜🎜🎜🎜🎜 🎜Conda selbst aktualisieren🎜🎜Conda aktualisieren Conda🎜🎜🎜🎜Anaconda-Anwendung aktualisieren🎜🎜Conda Anaconda aktualisieren🎜🎜🎜🎜Python aktualisieren, vorausgesetzt, die aktuelle Python-Umgebung ist 3.8.1 und die neueste Version ist 3.8.2, dann wird es so sein aktualisiert auf 3.8 .2🎜🎜conda update python🎜🎜🎜🎜四、Jupyter Notebook
1.Jupyter Notebook基本介绍
Jupyter Notebook（此前被称为IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行40多种编程语言。
在开始使用notebook之前，需要先安装该库：
（1）在命令行中执行pip install jupyter来安装；
（2）安装Anaconda后自带Jupyter Notebook。
在命令行中执行jupyter notebook，就会在当前目录下启动Jupyter服务并使用默认浏览器打开页面，还可以复制链接到其他浏览器中打开，如下：
可以看到，notebook界面由以下部分组成：
（1）notebook名称；
（2）主工具栏，提供了保存、导出、重载notebook，以及重启内核等选项；
（3）notebook主要区域，包含了notebook的内容编辑区。
2.Jupyter Notebook的使用
在Jupyter页面下方的主要区域，由被称为单元格的部分组成。每个notebook由多个单元格构成，而每个单元格又可以有不同的用途。
上图中看到的是一个代码单元格（code cell），以[ ]开头，在这种类型的单元格中，可以输入任意代码并执行。
例如，输入1 + 2并按下Shift + Enter，单元格中的代码就会被计算，光标也会被移动到一个新的单元格中。
如果想新建一个notebook，只需要点击New，选择希望启动的notebook类型即可。
简单使用示意如下：
可以看到，notebook可以修改之前的单元格，对其重新计算，这样就可以更新整个文档了。如果你不想重新运行整个脚本，只想用不同的参数测试某个程式的话，这个特性显得尤其强大。
不过，也可以重新计算整个notebook，只要点击Cell -> Run all即可。
再测试标题和其他代码如下：
可以看到，在顶部添加了一个notebook的标题，还可以执行for循环等语句。
3.Jupyter中使用Python
Jupyter测试Python变量和数据类型如下：
测试Python函数如下：
测试Python模块如下：
可以看到，在执行出错时，也会抛出异常。
测试数据读写如下：
数据读写很重要，因为进行数据分析时必须先读取数据，进行数据处理后也要进行保存。
4.数据交互案例
加载csv数据，处理数据，保存到MongoDB数据库
有csv文件Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse.csv和Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse.csv，分别是商品数据和用户评分数据，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
现在需要通过Python将其读取出来，并将指定的字段保存到MongoDB中，需要在Anaconda中执行命令conda install pymongo安装pymongo。
Python代码如下：
import pymongoclass Product:
def __init__(self,productId:int ,name, imageUrl, categories, tags):
self.productId = productId
self.name = name
self.imageUrl = imageUrl
self.categories = categories
self.tags = tags def __str__(self) -> str:
return self.productId +'^' + self.name +'^' + self.imageUrl +'^' + self.categories +'^' + self.tagsclass Rating:
def __init__(self, userId:int, productId:int, score:float, timestamp:int):
self.userId = userId
self.productId = productId
self.score = score
self.timestamp = timestamp def __str__(self) -> str:
return self.userId +'^' + self.productId +'^' + self.score +'^' + self.timestampif __name__ == '__main__':
myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
mydb = myclient["goods-users"]
# val attr = item.split("\\^")
# // 转换成Product
# Product(attr(0).toInt, attr(1).trim, attr(4).trim, attr(5).trim, attr(6).trim)
Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse = mydb['Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse']
with open('Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse.csv', 'r',encoding='UTF-8') as f:
item = f.readline()
while item:
attr = item.split('^')
product = Product(int(attr[0]), attr[1].strip(), attr[4].strip(), attr[5].strip(), attr[6].strip())
Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse.insert_one(product.__dict__)
# print(product)
# print(json.dumps(obj=product.__dict__,ensure_ascii=False))
item = f.readline()
# val attr = item.split(",")
# Rating(attr(0).toInt, attr(1).toInt, attr(2).toDouble, attr(3).toInt)
Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse = mydb['Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse']
with open('Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse.csv', 'r',encoding='UTF-8') as f:
item = f.readline()
while item:
attr = item.split(',')
rating = Rating(int(attr[0]), int(attr[1].strip()), float(attr[2].strip()), int(attr[3].strip()))
Python-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse.insert_one(rating.__dict__)
# print(rating)
item = f.readline()在启动MongoDB服务后，运行Python代码，运行完成后，再通过Robo 3T查看数据库如下：
显然，保存数据成功。
使用Jupyter处理商铺数据
待处理的数据是商铺数据，如下：
包括名称、评论数、价格、地址、评分列表等，其中评论数、价格和评分均不规则、需要进行数据清洗。
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
Jupyter中处理如下：
可以看到，最后得到了经过清洗后的规则数据。
完整Python代码如下：
# 数据读取f = open('商铺数据.csv', 'r', encoding='utf8')for i in f.readlines()[1:15]:
print(i.split(','))# 创建comment、price、commentlist清洗函数def fcomment(s):
'''comment清洗函数：用空格分段，选取结果list的第一个为点评数，并且转化为整型'''
if '条' in s:
return int(s.split(' ')[0])
else:
return '缺失数据'def fprice(s):
'''price清洗函数：用￥分段，选取结果list的最后一个为人均价格，并且转化为浮点型'''
if '￥' in s:
return float(s.split('￥')[-1])
else:
return '缺失数据'def fcommentl(s):
'''commentlist清洗函数：用空格分段，分别清洗出质量、环境及服务数据，并转化为浮点型'''
if ' ' in s:
quality = float(s.split(' ')[0][2:])
environment = float(s.split(' ')[1][2:])
service = float(s.split(' ')[2][2:-1])
return [quality, environment, service]
else:
return '缺失数据'# 数据处理清洗datalist = [] # 创建空列表f.seek(0)n = 0 # 创建计数变量for i in f.readlines():
data = i.split(',')
# print(data)
classify = data[0] # 提取分类
name = data[1] # 提取店铺名称
comment_count = fcomment(data[2]) # 提取评论数量
star = data[3] # 提取星级
price = fprice(data[4]) # 提取人均
address = data[5] # 提取地址
quality = fcommentl(data[6])[0] # 提取质量评分
env = fcommentl(data[6])[1] # 提取环境评分
service = fcommentl(data[6])[2] # 提取服务评分
if '缺失数据' not in [comment_count, price, quality]: # 用于判断是否有数据缺失
n += 1
data_re = [['classify', classify],
['name', name],
['comment_count', comment_count],
['star', star],
['price', price],
['address', address],
['quality', quality],
['environment', env],
['service', service]]
datalist.append(dict(data_re)) # 字典生成，并存入列表datalist
print('成功加载%i条数据' % n)
else:
continueprint(datalist)print('总共加载%i条数据' % n)f.close()更多编程相关知识，请访问：编程教学！！
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Datenanalyse: Praktischer Überblick über die Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
![[Web-Frontend] Node.js-Schnellstart](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
