1樓：老男孩教育
第。一、檢查資料表。
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數以及列數。你可以使用info函式來檢視資料表的整體資訊，使用dtype函式來返回資料格式；lsnull是python中檢驗空值的函式，可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一行進行空值檢查，返回的結構是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
第。二、資料清洗。
python可以進行資料清洗，python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充；python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
第。三、資料提取。
進行資料提取時，主要使用三個函式：loc、iloc以及函式按標籤進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按照標籤和位置進行提取。
除了按標籤和位置提取資料之外，還可以按照具體的條件進行提取，比如使用loc和isin兩個函式配合使用。
第。四、資料篩選。
python資料分析還可以進行資料篩選，python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。使用的主要函式是groupby和pivot_table;groupby是進行分類彙總的函式，使用方法比較簡單，groupby按列名稱出現的順序進行分組。
2樓：上海老男孩教育
隨著大資料時代的來臨和python程式語言的火爆，python資料分析早已成為現在職場人的必備核心技能。
1、檢查資料表。
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。
2、資料表清洗。
python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。
3、資料預處理。
資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。
4、資料提取。
主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。
5、資料篩選彙總。
python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。
希望可以幫到你。
資料分析應該怎麼做?
3樓：環球青藤
1.明確目的和思路
首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若干的點，清晰明了，即分析的目的，使用者什麼樣的，如何具體開展資料分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
2.資料收集
根據目的和需求，對資料分析的整體流程梳理，找到自己的資料來源，進行資料分析，一般資料**於四種方式：資料庫、第三方資料統計工具、專業的調研機構的統計年鑑或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。
3.資料處理
資料收集就會有各種各樣的資料，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對資料進行處理，處理主要包括資料清洗、資料轉化、資料提取、資料計算等處理方法，將各種原始資料加工成為產品經理需要的直觀的可看資料。
4.資料分析
資料處理好之後，就要進行資料分析，資料分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的資料進行分析，提取有價值的資訊，形成有效結論的過程。
5.資料展現
一般情況下，資料是通過**和圖形的方式來呈現的。常用的資料圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷託圖等。
6.報告撰寫
撰寫報告一定要**結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；**並茂，可以令資料更加生動活潑，提高視覺衝擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
4樓：璟媚仔
尋找資料分析工具，比如最常用的是excel表，以及裡面的各類函式比如如何建立乙個資料表，如何採用。
資料分析
資料分析有哪些分類？
5樓：派可資料
01） 分類分析。
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。
02） 矩陣分析。
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。
03） 漏斗分析。
比如記錄招聘資料，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下offer、成功入職、通過試用期，這就是乙個完整的招聘漏斗，從資料中，可以看到哪個環節還可以優化。
04） 相關分析。
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。
05） 邏輯樹分析。
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。
06） 趨勢分析。
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。
07）行為軌跡分析。
比如跟蹤乙個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。
6樓：天津海量資訊
【海量資訊】專注於大資料實踐20年，提供數位化轉型頂層設計、資料中臺（內建使用者畫像核心引擎），業務中臺建設、資料獲取、治理、分析服務，是您值得信賴的企業數位化轉型專業服務商。網頁鏈結。
7樓：聚數雲海
描述性分析，其實主要是帶有目的性地去描述資料，借助統計學的知識，比如基本的統計量、總體樣本、各種分布等就能完成描述性分析的任務。
描述性分析，主要是為了獲得對資料的初步感知，針對一些簡單觀察得不到的結論。通常來說具備統計學基礎，會使用python的numpy和pandas庫，基本上就問題不大了。
探索性分析，不再限於簡單的資料統計分類等，更多地需要借助視覺化的手段，進一步地去**資料的分布規律，發現更深層次的資料價值。
資料分析包括哪些內容?
8樓：環球青藤
1.資料獲取
資料獲取看似簡單，但是需要把握對問題的商業理解，轉化成資料問題來解決，直白點講就是需要哪些資料，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行資料採集。此環節，需要資料分析師具備結構化的邏輯思維。
2.資料處理
資料的處理需要掌握有效率的工具：excel基礎、常用函式和公式、資料透視表、vba程式開發等式必備的；其次是oracle和sql sever，這是企業大資料分析不可缺少的技能；還有hadoop之類的分布式資料庫，也要掌握。
3.分析資料
分析資料往往需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、**模型等等。spss、sas、python、r等工具，多多益善。
4.資料呈現
視覺化工具，有開源的tableau可用，也有一些商業bi軟體，根據實際情況掌握即可。
9樓：成都聚數雲海
1、分析什麼資料。
我們在分析資料的時候一定要先明確好我們分析的是什麼資料，一般來說，確定好分析目的以後，才能夠有目標性的去獲取資料，然後根據資料尋找對應的資料框架體系中形成對應的決策輔助策略，這樣才能夠為後續的資料分析工作做好鋪墊。
2、什麼時候資料分析。
一般來說，資料分析基本上滲透了業務的各個方面，資料分析需要跟蹤整個業務運營方向。很多的商業行為都是需要資料分析來支撐的。
3、從**獲取資料。
相對來說，資料分析需要企業的兩種資料，第一種就是外部的資料，第二種就是內部的資料。內部資料就是包括企業自身積累儲存的資料，外部資料就是包括客戶反饋的資料，以及市場調研的資料和行業規模的資料。
4、使用哪個資料分析工具處理資料。
做過資料分析的人都知道，資料分析的工具是有很多的，對於不同的資料分析環境就有不同的資料分析工具，所以，我們在確定好我們分析什麼資料以後就可以選擇出適合這種資料分析的工具。一般來說，資料處理分析的工具的選擇是比較重要的事情，選擇好的資料分析工具就能夠節省很多的時間。
5、如何進行資料分析。
很多人都知道資料都是以業務為主來分析的，資料分析的目的就是把業務為題轉化成資料的問題，然後通過資料分析的結果轉化成各種場景。如何進行資料分析將視具體情形而定，但其從的流程過程都是在amat這樣乙個框架內，這樣才能夠更好的進行資料分析工作。
通過上面的內容，想必大家已經知道了資料分析的具體內容了。
Python資料分析與資料探勘是啥
什麼是python python，是一種物件導向 解釋型計算機程式語言，由guido van rossum於1989年底發明，第乙個公開發行版發行於1991年，python 源 同樣遵循 gpl gnu general public license 協議。python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的...
為什麼用Python做資料分析，python為什麼做資料分析好
python的語法簡單，可讀性高，容易入門，有利於初學者學習 當我們進行資料處理的時候，我們希望將資料變得數值化，變成計算機可以運作的數字形式，我們可以直接使用一行列表推導式完成，十分簡單。python在資料分析和互動 探索性計算以及資料視覺化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社群，讓python成為資...
如何評價《利用python進行資料分析》這本書
1 為什麼用python做資料分析 首先因為python可以輕鬆地整合c c fortran 一些底層用c寫的演算法封裝在python包裡後效能非常高效。並且python與ruby都有大量的web框架，因此用於 的建設，另一方面個人覺得因為python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡...
誰有有《利用python進行資料分析》pdf 謝謝
http qiniu.jplayer.top 利用python資料分析第二版 中文版 英文版.zip 利用python進行資料分析 python 1 英國發音 pa n 美國發音 pa n 是一種物件導向的解釋型計算機程式語言，由荷蘭人guido van rossum於1989年發明，第乙個公開發行...
所謂的大資料分析師到底是幹什麼的
資料分析主要是做資料的收集 挖掘 清洗 分析,最後形成具有業務價值的分析報告.大包括資料體量的大，也包括資料維度的廣.大資料工程師是個很重要的工作，就是通過分析資料來找出過去事件的特徵。通過引入關鍵因素，大資料工程師可以 未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平台上，工程師正試圖通過引入氣象資料來幫助 賣...