数据分析--学习笔记01

python数据分析

python数据分析工具包

Numpy, SciPy.org, matplotlib,lean,pandas,k

学习方法： 重视理论 --》勤于查阅 --》 身体力行 --》 联系实际

数据获取手段

数据仓库

将所有业务数据经汇总处理，构成数据仓库-- DW

1. 全部事实的记录

2. 部分维度和数据的整理-- 数据集市DM

数据库 vs 仓库

1. 数据库面向业务存储，仓库面向主题存储 （主题：较高层次上对分析对象数据的一个完整并且一致的描述）

2. 数据库针对应用 OLTP -- Online Transaction processing

3. 仓库针对分析 OLAP -- Online analysis process

4. 数据库组织规范，仓库可能冗长，相对变化大，数据量大

检测与抓取

直接解析网页、接口、文件信息

python常用工具：

rullib,urllib2, requests, scrapy, PhantomJS, beautifulSoap, xpath(lxml)

填写、埋点、日志

用户填写信息

APP 或网页埋点 -- 特定流量的信息记录点

操作日志

计算

通过已有数据计算生成衍生数据

例如：统计报表信息

数据学习网站

数据竞赛网站：

Kaggel: https://www.kaggle.com/

天池： https://tianchi.aliyun.com/dataset

数据集网站：

ImageNet： https://www.image-net.org/

Open images : https://www.kaggle.com/datasets/bigquery/open-images

各领域的统计数据：

统计局、政府机构、公司财报

数据分析理论

集中趋势：均值，中位数与分位数，众数

四分位数计算方法：

Q1的位置 = (n+1) x 0.25

Q2的位置 = (n+1) x 0.5

Q3的位置 = (n+1) x 0.75

离中趋势：方差与标准差

偏态系数与峰度系数

正态分布与三大分布

抽样理论

抽样误差与精度

案例1：

案例2：

数据分类

定类（类别）：根据事物离散、无差别属性进行的分类

定序（顺序）：可以界定数据的大小，但不能测定差值

定距（间隔）：可以界定数据大小的同时，可测定差值，但无绝对零点

定比（比例）：可以界定数据大小，可以测定差值，有绝对零点

单属性分析

异常值分析：离散异常值，连续异常值，常识异常值

对比分析：绝对数与相对数，时间、空间、理论维度比较

绝对数比较，

相对数比较：结构、比例、比较、动图、强度

时间、空间、经验与计划

结构分析：各组成部分的分布与规律

部分：总体 --》 静态 动态

分布分析：数据分布频率的显式分析