⑴ 如何使用python數據特徵分析與可視化
如何評價利用python製作數據採集，計算，可視化界面
1、為什麼用Python做數據分析
首先因為Python可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，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，可以通過簡單的腳本處理大量的數據。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用R做數據分析
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外R語言具有強大的可視化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比Excel更加簡單。
在使用環境方面，SAS在企業、政府及軍事機構使用較多，因其權威認證；SPSS、R大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化R軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）Hadoop進行數據挖掘。
⑵ 利用Python進行數據分析-讀書筆記(3)
pandas專門為處理表格和混雜數據設計
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
Series 類似於一維數組+索引
data = pd.Series([1,2,3,4,5]) 生成Series數據
data.values data.index
pd.Series([1,2],index = ['a','b']) 設置索引
data['a'] 通過索引選取Series中單個或一組值
data[data%2==0] 進行類似numpy數組的運算index仍會保留
'a' in data
pd.Series(python字典) 可以通過python字典創建Series
可以通過設置index改變Series元素順序
缺失值用NaN表示
pd.isnull(data) 檢測缺失數據
pd.notnull
data1 + data2 可以根據索引自動對齊數據進行運算，類似join操作
data.name data.index.name 可賦值
index可以通過賦值方式修改
pd.DataFrame(XXX)傳入元素為等長列表或np數組組成的字典可以生成DataFrame數據，字典key值為列名
frame.head() 前五行
pd.DataFrame(XXX, columns = [xxx], index = [xxxxx]) 可能產生NaN
frame['a'] 取列名為a的一列數據 等價於 frame.a（此時a需要是合理的變數名） 可以以列表形式取多列數據 返回的Series序列索引與原DataFrame相同
frame.loc[0] 行選取
可以用一個Series/值對某列賦值，需要長度相等
對不存在的列賦值可創建新列
del frame[列名] 刪除列
通過索引方式返回數據視圖，修改此返回數據也會影響源數據，Series.()可以創建副本
嵌套字典傳給DataFrame，外層字典的鍵作為列名，內層鍵作為行索引
frame.T 轉置
frame.reindex(新索引列表) 根據新索引重排，若索引值當前不存在則NaN
列可以用columns關鍵字重新索引
obj3 = pd.Series(['blue', 'purple', 'yellow'], index=[0, 2, 4])
obj3.reindex(range(6), method='ffill') ffill實現前向值填充
reindex可以修改（行）索引和列。只傳遞一個序列時，會重新索引結果的行，列可以用columns關鍵字重新索引
Series索引
series(索引列表/數值范圍切片) 選取對應元素
⑶ python怎麼分析數據
python怎麼分析數據？
在不同的場景下通常可以採用不同的數據分析方式，比如對於大部分職場人來說，Excel可以滿足大部分數據分析場景，當數據量比較大的時候可以通過學習資料庫知識來完成數據分析任務，對於更復雜的數據分析場景可以通過BI工具來完成數據分析。通過工具進行數據分析一方面比較便捷，另一方面也比較容易掌握。
但是針對於更加開放的數據分析場景時，就需要通過編程的方式來進行數據分析了，比如通過機器學習的方式進行數據分析，而Python語言在機器學習領域有廣泛的應用。採用機器學習的方式進行數據分析需要經過五個步驟，分別是數據准備、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證和演算法應用。
採用機器學習進行數據分析時，首先要了解一下常見的演算法，比如knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等等，這些演算法都是機器學習領域非常常見的演算法，也具有比較廣泛的應用場景。當然，學習這些演算法也需要具備一定的線性代數和概率論基礎。學習不同的演算法最好結合相應的應用場景進行分析，有的場景也需要結合多個演算法進行分析。另外，通過場景來學習演算法的使用會盡快建立畫面感。
採用Python進行數據分析還需要掌握一系列庫的使用，包括Numpy（矩陣運算庫）、Scipy（統計運算庫）、Matplotpb（繪圖庫）、pandas（數據集操作）、Sympy（數值運算庫）等庫，這些庫在Python進行數據分析時有廣泛的應用。
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⑷ 基於python的prosper借貸平台之數據分析
項目介紹：
p2p 借貸業務具有門檻低，渠道成本低的特性，風險防控對於出借企業來說非常重要。本項目需要
從大量借貸者的數據集中分析出容易違約和不容易違約的人群畫像特徵，以給業務做貸前決策使
用。同時使用機器學習演算法，實現自動識別風險人群（精準率為 89.86%），加快人工審查效率。
項目具體內容：
1、使用 python pandas 工具進行數據清洗、缺失值、異常值處理以及特徵指標篩選。
2、使用 python matplotlib 可視化工具進行探索式數據分析，展示用戶關鍵特徵如月收入、信用卡
透支情況對於違約率的影響情況。
3、使用機器學習隨機森林進行建模分析，使用學習曲線、網格搜索、交叉驗證，最終得到了一個評
分為 84.9%、精準率為 89.86%、召回率為 80.70%、auc 面積為 0.9337 數據預測模型。
本次數據訓練使用的模型是隨機森林分類演算法，通過對預處理過的數據集進行訓練，使用學習曲線、網格搜索、交叉驗證。最終得到了一個評分為84.9%、精準率為89.86%、召回率為80.70%、 auc面積為0.9337 數據預測模型。
數據預處理的基本流程與思路：
1、首先要明確有多少特徵，哪些是連續的，哪些是類別的。
2、檢查有沒有缺失值，對確實的特徵選擇恰當方式進行彌補，使數據完整。
3、對連續的數值型特徵進行標准化，使得均值為0，方差為1。
4、對類別型的特徵進行one-hot編碼。
5、將需要轉換成類別型數據的連續型數據進行二值化。
6、為防止過擬合或者其他原因，選擇是否要將數據進行正則化。
7、在對數據進行初探之後發現效果不佳，可以嘗試使用多項式方法，尋找非線性的關系。
8、根據實際問題分析是否需要對特徵進行相應的函數轉換。
導入數據集，並查看數據基本情況。可以看到prosper原始數據量比較龐大，一個有113937個樣本，80個特徵列，1個標簽列。
1.1、特徵較多，先共刪減一部分無用的特徵。
1.2 查看數據缺失情況，可以看到有40個特徵是存在數據缺失的，缺失率從0.000219-0.882909不等。下面處理缺失數據。
1.2.1 刪除缺失值比較多的特徵
下面兩個特徵缺失率太高，且與我們要分析的相關性不大，直接刪除掉。
1.2.2 獲取數據類型是分類變數的所有特徵，並使用unknown進行填充
1.2.3 特殊變數使用計算公式進行填充
1.2.4 去掉意義重復列
1.2.5 刪除缺失率比較少的特徵的缺失數據行
處理完缺失數據後，樣本量為106290，特徵量為55
1.3 數據過濾
1.3.1 從2009年7月開始，Prosper調整了對客戶的評估方式，此次我們只對2009-07-01後的貸款進行分析。
過濾完數據後，樣本量變為82931，特徵量為54
2.1單變數分析
0為未違約人數，1位違約人數，可以看到2009.07以後，違約率為22.90%
2.1.1不同地區貸款數量分布
從圖中可以看到加利福尼亞州貸款數量遠比其他州的數量高。由於prosper總部就位於加利福尼亞州，這與實際情況一致。其他排名靠前的分別是得克薩斯、紐約、佛羅里達、伊利諾伊，貸款數據均超過了5000條。根據2015年美國各州的GDP排名，這5個州剛好排名前五，而且順序也是一致的。說明Prosper平台的用戶主要分布在美國經濟發達的地區。
2.1.2 貸款人收入情況分布
年薪在25000美金以上在美國屬於技術性白領或者有一定學歷的職員，50000美金已經是近金領階層，比如：大學教授，醫生等。從圖中可以看出Prosper平台用戶的收入水平都相對較高，有利於用戶還款，利於平台和投資者的風險控制。
2.1.3貸款人職業分布
從圖中可以看出，除了不願意透露具體職業的人，大部分用戶是教授、程序員、企業高管等具有一定社會地位的人，這部分人受過高等教育，信用有一定保障。另外，這與之前看到的收入情況相符。
2.1.4貸款人債務收入比分布
大部分用戶的債務收入比在0.2左右，超過0.5的占很少部分。說明Prosper平台用戶的還款能力還是比較樂觀的
2.1.5 貸款者信用卡使用情況
BankcardUtilization代表的是信用卡使用金額和信用卡額度的比值，可以體現用戶的資金需求。Prosper用戶多是0.5~1之間，說明用戶每個月還有信用卡要還，降低了其還款能力。
2.2 相關的關鍵因素對貸款違約率的影響
2.2.1借貸人收入IncomeRange對違約率的影響
從圖中可以看出：
1.一般來說收入越高違約率越低
2.貸款的人員主要集中在中等收入群體
2.2.2 債務收入比DebtToIncomeRatio對違約率的影響
從上圖可以看出：
1.債務收入比小於0.6時，違約數明顯小於未違約數，
2.當債務收入比大於0.6時，兩者的差距不是很明顯甚至違約數大於未違約數，說明了債務收入比越大的人越容易違約
2.2.3 借款人BankcardUtilization對違約率的影響
1.總的來說，隨著信用卡的透支比例越來越高，違約率也越來越高
2.SuperUse的違約率到了37.5%，這部分人群需要嚴格了監控，No Use人群也有31%的違約率，當初將信用卡透支比例為0和NA的數據都歸類為No Use，顯然沒有這么簡單，應該是大部分人群的NA值是為了隱藏自己的高透支比例而填寫的
2.2.4 消費信用分CreditScoreRange對違約率的影響
從上圖可以看出：
1.隨著信用分數CreditScore的上升，它的違約率在下降
2.大部分貸款者的信用分為650-800，違約率在0.06-0.02
2.2.5 過去7年借款人違約次數DelinquenciesLast7Years對違約率的影響
過去七年違約次數(DelinquenciesLast7Years)能夠衡量一個人在過去七年中徵信情況，違約一次或以上的人在借款時違約概率更大。
從上圖可以看出：
1.總體來說過去7年違約次數越多，違約率越高
2.過去7年未違約的人數相對來說比其他違約的人數高很多，具體看下面的分析
3.1 數據轉化
3.1.1類變數進行啞變數化
樣本量變為82931，特徵量為127
3.1.2 標簽變數進行二分類
已完成貸款的樣本量變為26365，特徵量為127
未違約率為：0.7709084012895885；違約率為0.22909159871041151
3.2 至此，數據預處理的工作就告一段落，保存預處理好的數據。
導入經過預處理的prosper借貸數據集
4.1 手工挑選特徵查看一下建模效果
准確率為0.7695
4.2 使用模型自己選取特徵
准確率為0.7780
4.3 使用學習曲線選取最優n_estimators
在0-200/20內學習，得到最優n_estimators=161,score = 0.8508
在151-171/20內學習，得到最優n_estimators=163,score = 0.8511
4.4 使用網格搜索調其他參數
在0-60/5內學習，得到最優max_depth=41
在0-60/5內學習，得到最優max_features=16
這里由於比較耗時，沒有進一步細化選擇更高的參數
4.4 最終模型效果
最終准確率 0.8490528905289052
混淆矩陣 :
[[5552 554]
[1175 4914]]
精準率 : [0.82533076 0.89868325]
召回率 : [0.90926957 0.80702907]
roc和auc面積為0.9337
4.5 查看各特徵的重要性
4.6 數據預測
預測的違約率0.0427
⑸ 怎麼用python數據分析分析
1、首先打開python並新建文檔。
2、其次輸入相關的代碼信息。
3、最後點擊運行即可數據分析分析
⑹ 如何利用python進行數據分析
作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
•將IPython這個互動式Shell作為你的首要開發環境。
•學習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級知識。
•從pandas庫的數據分析工具開始。
•利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑。
•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果。
•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。
•處理各種各樣的時間序列數據。
•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。
⑺ python怎麼做大數據分析
數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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⑻ Python數據分析 | 數據描述性分析
首先導入一些必要的數據處理包和可視化的包，讀文檔數據並通過前幾行查看數據欄位。
對於我的數據來說，由於數據量比較大，因此對於缺失值可以直接做刪除處理。
得到最終的數據，並提取需要的列作為特徵。
對類別數據進行統計：
類別型欄位包括location、cpc_class、pa_country、pa_state、pa_city、assignee六個欄位，其中：
單變數統計描述是數據分析中最簡單的形式，其中被分析的數據只包含一個變數，不處理原因或關系。單變數分析的主要目的是通過對數據的統計描述了解當前數據的基本情況，並找出數據的分布模型。
單變數數據統計描述從集中趨勢上看，指標有：均值，中位數，分位數，眾數；從離散程度上看，指標有：極差、四分位數、方差、標准差、協方差、變異系數，從分布上看，有偏度，峰度等。需要考慮的還有極大值，極小值（數值型變數）和頻數，構成比（分類或等級變數）。
對於數值型數據，首先希望了解一下數據取值范圍的分布，因此可以用統計圖直觀展示數據分布特徵，如：柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。
按照發布的時間先後作為橫坐標，數值范圍的分布情況如圖所示.
還可以根據最終分類的結果查看這些數值數據在不同類別上的分布統計。
箱線圖可以更直觀的查看異常值的分布情況。
異常值指數據中的離群點，此處定義超出上下四分位數差值的1.5倍的范圍為異常值，查看異常值的位置。
參考：
python數據分析之數據分布 - yancheng111 - 博客園
python數據統計分析 -
科爾莫戈羅夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test)，檢驗樣本數據是否服從某一分布，僅適用於連續分布的檢驗。下例中用它檢驗正態分布。
在使用k-s檢驗該數據是否服從正態分布，提出假設：x從正態分布。最終返回的結果，p-value=0.9260909172362317，比指定的顯著水平（一般為5%）大，則我們不能拒絕假設：x服從正態分布。這並不是說x服從正態分布一定是正確的，而是說沒有充分的證據證明x不服從正態分布。因此我們的假設被接受，認為x服從正態分布。如果p-value小於我們指定的顯著性水平，則我們可以肯定的拒絕提出的假設，認為x肯定不服從正態分布，這個拒絕是絕對正確的。
衡量兩個變數的相關性至少有以下三個方法：
皮爾森相關系數（Pearson correlation coefficient） 是反應倆變數之間線性相關程度的統計量，用它來分析正態分布的兩個連續型變數之間的相關性。常用於分析自變數之間，以及自變數和因變數之間的相關性。
返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度，其取值范圍在[-1,1]，絕對值越接近1，說明兩個變數的相關性越強，絕對值越接近0說明兩個變數的相關性越差。當兩個變數完全不相關時相關系數為0。第二個值為p-value，統計學上，一般當p-value<0.05時，可以認為兩變數存在相關性。
斯皮爾曼等級相關系數(Spearman』s correlation coefficient for ranked data ) ，它主要用於評價順序變數間的線性相關關系，在計算過程中，只考慮變數值的順序（rank, 秩或稱等級），而不考慮變數值的大小。常用於計算類型變數的相關性。
返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度，本例中correlation趨近於1表示正相關。第二個值為p-value，p-value越小，表示相關程度越顯著。
kendall ：
也可以直接對整體數據進行相關性分析，一般來說，相關系數取值和相關強度的關系是：0.8-1.0 極強 0.6-0.8 強 0.4-0.6 中等 0.2-0.4 弱 0.0-0.2 極弱。