常见的网站推广方案,wordpress 升级php版本,冷水江网页定制,网页设计的概念和特点在进行数据分析时#xff0c;当研究者得到的数据量很小时#xff0c;可以通过直接观察原始数据来获得所有的信息。但是#xff0c;当得到的数据量很大时#xff0c;就必须借助各种描述性指标来完成对数据的描述工作。用少量的描述性指标来概括大量的原始数据#xff0c;对…在进行数据分析时当研究者得到的数据量很小时可以通过直接观察原始数据来获得所有的信息。但是当得到的数据量很大时就必须借助各种描述性指标来完成对数据的描述工作。用少量的描述性指标来概括大量的原始数据对数据展开描述的统计分析方法被称为描述性统计分析。需要说明的是基于描述性指标开展的描述性分析通常针对连续变量的数值型数据通过计算平均值、标准差、最大值、最小值、四分位数等统计指标的方式来进行分类变量数据不宜用描述性指标来进行描述性分析。
在Python环境中描述性分析可通过pandas模块中的describe()函数来实现。默认情况下describe()函数只为参与分析的数据集中的数值型变量列生成描述性统计结果分类变量若已编码为数值型则也可生成描述性统计结果如果任何列中有缺失的数值则pandas在计算描述性统计的时候会自动排除这些数值。
我们在Spyder代码编辑区内输入以下代码并运行 运行结果如图所示。 数据集中共有529个样本529 entries, 0 to 528、5个变量total 5 columns。5个变量分别是公司名称、行业分类、省份、营业收入、净利润这5个变量均包含529个非缺失值529 non-null其中公司名称、行业分类、省份的数据类型为字符串object营业收入、净利润的数据类型为浮点型float64。数据文件中共有3个字符串object变量、2个浮点型float64变量数据内存为20.8KB。
针对数据分析或机器学习推荐两本入门级的图书《Python机器学习原理与算法实现》杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社。这两本书的特色是在数据分析、机器学习各种算法的介绍方面通俗易懂较少涉及数学推导对数学基础要求相对不高在python代码方面讲的很细致看了以后根据自身需要选取算法、优化代码、科学调参。都有配套免费提供的源代码、数据文件和视频讲解也有PPT、思维导图、习题等。
为什么说这两本书值得首先说《Python机器学习原理与算法实现》杨维忠 张甜 著 2023年2月新书 清华大学出版社内容非常详实包含了Python和机器学习相当于一次获得了两本书。在讲解各类机器学习算法时逐一详解用到的各种Python代码针对每行代码均有恰当注释这一点基本上是大多数书目做不到的。 《Python数据科学应用从入门到精通》一书旨在教会读者实现全流程的数据分析并且相对《Python机器学习原理与算法实现》一书增加了很多概念性、科普性的内容进一步降低了学习难度。国务院发展研究中心创新发展研究部第二研究室主任杨超 山东大学经济学院金融系党支部书记、副主任、副教授、硕士生导师张博山东管理学院信息工程学院院长 袁锋 教授、硕士生导师山东大学经济学院刘一鸣副研究员、硕士生导师得厚投资合伙人张伟民等一众大牛联袂推荐。书中全是干活买这一本书相当于一下子得到了5本书Python基础、数据清洗、特征工程、数据可视化、数据挖掘与建模而且入门超级简单不需要编程基础也不需要过多数学推导非常适用于零基础学生。全书内容共分13章。其中第1章为数据科学应用概述第2章讲解Python的入门基础知识第3章讲解数据清洗。第4~6章介绍特征工程包括特征选择、特征处理、特征提取。第7章介绍数据可视化。第8~13章介绍6种数据挖掘与建模方法分别为线性回归、Logistic回归、决策树、随机森林、神经网络、RFM分析。从数据科学应用和Python的入门再到数据清洗与特征工程最终完成数据挖掘与建模或数据可视化从而可以为读者提供“从拿到数据开始一直到构建形成最终模型或可视化报告成果”的一站式、全流程指导。 两本书随书赠送的学习资料也很多包括全部的源代码、PPT、思维导图还有10小时以上的讲解视频每一章后面还有练习题及参考答案还有学习群相对于只看网络上的视频一方面更加系统、高效另一方面照着书一步步操作学起来也事半功倍。全网热销中当当、京东等平台搜索“Python机器学习 杨维忠”“Python数据科学 杨维忠”即可。
《Python机器学习原理与算法实现》杨维忠、张甜著2023年2月清华大学出版社适用于学习Python/机器学习 《Python数据科学应用从入门到精通》张甜 杨维忠 著 2023年11月新书 清华大学出版社适用于学习数据分析、数据科学、数据可视化等。 创作不易恳请多多点赞感谢您的支持也期待大家多多关注我让我共同学习数据分析知识。
