5 Python基本数据统计

Python 基本数据Basic data processing of Python

统计

Department of Computer Science and Technology Department of University Basic Computer Teaching

数据分析

4

数据描述

3

数据整理

数据收集

1

2

简单数据处理过程

2

用Python玩转数据便捷数据获取

本地数据如何获取?

文件的打开，读写和关闭?文件打开

?读文件

写文件

?文件关闭

网络数据如何获取（爬取）?

抓取网页，解析网页内容?抓取

?urllib内建模块

–urllib.request

?Requests第三方库

?Scrapy框架

?解析

?BeautifulSoup库

?re模块

道指成分股数据6

dji quotes

数据形式7 djidf

quotesdf

是否能够简单方便并且快速的方式获得财经网站上公司股票的历史数据？

F ile

# Filename: quotes_fromcsv.py

import pandas as pd

quotesdf = pd.read_csv('axp.csv')

print(quotesdf)

S ource

>>>r = requests.get('https://https://www.wendangku.net/doc/5a17954529.html,/v2/book/1084336') >>> r.text

'{"rating":{"max":10,"numRaters":218148,"average":"9.0","min":0 },"subtitle":"","author":["[法] 圣埃克苏佩里"],"pubdate":"2003-8","tags":[{"count":52078,"name":"小王子","title":"小王子"},{"count":43966,"name":"童话", … , "price":"22.00元"}'

NLTK 语料库

古腾堡

gutenberg

网络和聊天文本webtext 就职演说inaugural

布朗

brown

路透社

reuters

其他语言

–

多国语言

自定义的

语料库

10

便捷网络数据

>>>from nltk.corpus import gutenberg >>> import nltk

>>> print (gutenberg.fileids())

['austen-emma.txt', 'austen-persuasion.txt', 'austen-sense.txt', 'bible-kjv.txt', 'blake-poems.txt', 'bryant-stories.txt', 'burgess-busterbrown.txt', 'carroll-alice.txt',

'chesterton-ball.txt', 'chesterton-brown.txt', 'chesterton-thursday.txt', 'edgeworth-parents.txt', 'melville-moby_dick.txt', 'milton-paradise.txt', 'shakespeare-caesar.txt', 'shakespeare-hamlet.txt', 'shakespeare-macbeth.txt', 'whitman-leaves.txt']>>> texts = gutenberg.words('shakespeare-hamlet.txt')>>> print (texts)

['[', 'The', 'Tragedie', 'of', 'Hamlet', 'by', ...]

S

ource

brown 11

用Python玩转数据数据准备

数据形式

30支道指成分股

（dji）股票数据的

逻辑结构

公司代码公司名最近一次成交价

美国运通公司（quotes）股票历史数据的逻辑结构收盘价日期最高价最低价开盘价成交量

13

djidf加列索引（columns）

F ile

# Filename: stock.py

import requests

import re

import pandas as pd

def retrieve_dji_list():

…

return dji_list

dji_list= retrieve_dji_list()

djidf= pd.DataFrame(dji_list)

cols = ['code', 'name', 'lasttrade'] djidf.columns= cols

print(quotesdf)

djidf数据：加完columns的形式

code name lasttrade MMM

AXP

AAPL

…

WMT

quotesdf数据：原始数据中已有columns close date high low open volume 1464010200

1464096600

1464183000

…

1495200600

用1,2,…作为index（行索引）

quotesdf = pd.DataFrame(quotes)

quotesdf.index= range(1,len(quotes)+1)

如果可以直接用date 作为索引，quotes 的时间能否转换成普通日期形式（如下图中的效果）？

>>> from datetime import date

>>> firstday = date.fromtimestamp(1464010200)>>> lastday = date.fromtimestamp(1495200600)>>> firstday

datetime.date(2016, 5, 23)>>> lastday

datetime.date(2017, 5, 19)

S

ource

1464010200

时间序列

# Filename: quotes_history_v2.py

def retrieve_quotes_historical(stock_code):

…

return [item for item in quotes if not 'type'in item]quotes = retrieve_quotes_historical('AXP')list1 = []

for i in range (len (quotes)):

x = date.fromtimestamp(quotes[i]['date'])y = date.strftime(x,'%Y-%m-%d')list1.append(y)

quotesdf_ori = pd.DataFrame(quotes, index = list1)

quotesdf_m = quotesdf_ori.drop(['unadjclose'], axis = 1)

quotesdf = quotesdf_m.drop(['date'], axis = 1)print (quotesdf)

F

ile

转换成常规时间

转换成固定格式删除原date 列18

删除原unadjclose 列

创建时间序列

>>> import pandas as pd

>>> dates = pd.date_range('20170520', periods=7)>>> dates

[2017-05-20, ..., 2017-05-26]

Length: 7, Freq: D, Timezone: None >>> import numpy as np

>>> datesdf = pd.DataFrame(np.random.randn(7,3), index=dates, columns = list ('ABC'))>>> datesdf

A B C

2017-05-20 1.302600 -1.214708 1.4116282017-05-21 -0.512343 2.277474 0.4038112017-05-22 -0.788498 -0.217161 0.1732842017-05-23 1.042167 -0.453329 -2.1071632017-05-24 -1.628075 1.663377 0.9435822017-05-25 -0.091034 0.335884 2.4554312017-05-26 -0.679055 -0.865973 0.246970

S

ource

19

用Python玩转数据数据显示

数据分析系统

电子商务公司网站分析几大模块 电子商务火热，客观上也让网站分析的需求激增，无论是出于何种目的，例如希望获得更多潜在客户，或是希望压缩成本，又或是希望提升用户体验，业务需求 一．业务需求： 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值（跟第一个需求有交集也有不同）； 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响用户的感觉； 4. 除了撒谎外，什么样的商业手段能够帮助说服客户购买； 5. 从什么地方能够进一步节约成本； 6. 新的市场机会在哪里，哪些未上架的商品能够带来新的收入增长。2．网站分析实施 1. 网站URL的结构和格式 2. 流量来源的标记 3. 端到端的ROI监测实施 4. 每个页面都正确置入了监测代码吗 三. 在线营销 1. SEO的效果衡量 2. SEM和硬广的效果衡量 3. EDM营销效果衡量 4. 所有营销方式的综合分析 4．网站上的影响、说服和转化 预置的影响点和说服点的评估 2. 识别潜在的影响点和说服点 3. 购物车和支付环节仍然是重中之重

五．访问者与网站的互动参与 访问者互动行为研究包括： （1）内部搜索分析； （2）新访问者所占的比例、数量趋势和来源； （3）旧访问者的访问数量趋势、比例和来源； （4）访问频次和访问间隔时间； （5）访问路径模式 商品研究包括： （1）关注和购买模型； （2）询价和购买模型；访问者来询价，还是来购买，在具体行为上是有区别的。 （3）内部搜索分析 其他重要的关联因素： 狭义的网站分析领域： 地域细分的销售额、访问者和商品关注情况； 客户端情况；例如操作系统，浏览器软件，带宽，访问网站的速度等等； 广义的网站分析领域： 网站分析测试：A/B测试和多变量测试 用户可用性测试； 调研； 用户人群属性研究； 站内IWOM分析； 站外IWOM分析 1. 市场推广方式是否有效，以及能否进一步提效； 网站分析能够全面衡量效果，并据此提效 2. 访问网站的用户是否是目标用户，哪种渠道获取的用户更有价值 3. 用户对网站的感觉是好还是不好，除了商品本身之外的哪些因素影响

C++习题第02章 基本数据类型、运算符与表达式

第02章基本数据类型、运算符与表达式 1. 选择题 （1）在32位机中，int型字宽为（）字节。 A) 2 B) 4 C) 6 D) 8 (2)下列十六进制的整型常数表示中，错误的是（）。 A) 0xad B) 0X11 C）0xA D) 4ex (3)设n=10，i=4，则执行赋值运算n%=i-1后，n的值是（）。 A) 0 B) 1 C) 2 D) 3 (4)若有a=2，b=4，c=5，则条件表达式a>b?a:b>c?a:c的值为（）。 A) 0 B) 2 C) 4 D) 5 (5)若有a=1，b=2，则表达式++a==b的值为（）。 A) 0 B) 1 C) 2 D) 3 2．简答题 （1）指出下列数据中哪些可作为C++的合法常数？ (a) 588918 (b) 0129 (c) 0x88a (d) e-5 (e) ″A″ (f) ．55 (g) ’\\’ (h) 0XCD (i) 8E7 (j) π （2）指出下列符号中那些可作为C++的合法变量名？ (a) ab_c (b) β (c) 3xyz (d) if (e) cin (f) a+b (g) NAME (h) x! (i) _temp (j) main （3）根据要求求解下列各表达式的值或问题。 (a) （int）3.5+2.5 (b) (float)(5/2)>2.4 (c) 21/2+(0xa&15) (d) 设int i=10，则表达式i&&(i=0)&&(++i)的值是多少？该表达式运算结束后变量i的值为多少？ (e) 设int a=1,b=2,c=3；，求表达式a

大数据分析的六大工具介绍

大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。

Python数据分析

实训：Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法，掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 （1）读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如，我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据，可以从以下网址找https://https://www.wendangku.net/doc/5a17954529.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da） 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示： 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置： D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是，因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符（转义符就是用来输入特殊符号的引导符号，例如\n是回车,\r是换行等），因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中，并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件，我们可以把df的内容打印出来：>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 （2）读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件，所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件，然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然，Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样，如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx，我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入： >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样，我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后，我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候，我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据，由于数据有很多行，我们希望只看到数据的前5行： >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

浙江大学C语言总复习题基础数据类型和运算

第2章基本数据类型和运算 学习和解题要点 1.数据类型 C 语言中的数据类型比别的语言丰富。要学好这部分内容，首先要掌握C 语言的数据在内存中的表示。 整型数据：以二进制的形式表示 (1) int 类型 正数：如 123 （+123）用 16 位二进制（二个字节）表示 原码 最大正整数 215-1=214+213 +23+22+21+20=32767 负数：如–123 原码 反码（符号位不动，其它取反） 补码（补码加 已知补码求原负数符号位不动，其它取反加 1 加 最大负整数 -215=32768 因为 -215 < -(215-1) 所以用 -215而不用 -(215-1) (2) unsigned (int) 类型 称为无符号整数，它不是指不带“+ 或 -”号的整数，而是指内存表示这类数时没有符号位，16 位二进制都用来表示数，因此 最大数 215+214 +213+2 3+22+21+20=65535 最小数 0 (3) long (int) 类型 用 32 位二进制（四个字节）表示，其他同 int 型 (4) short 类型 有的计算机（小型、中型、大型机）int 即是 long ，而short用16 位二进制（二个字节）表示。因此C语言中，short一定是短整型，long一定是长整型，而int因不同的系统而不同。PC 586 机int即short，所以一般不用short 。 (5) 在C语言中，整型常量有三种形式的写法： 十进制整数（0 - 9）表示。通常整数的写法。 八进制整数（0 - 7）表示。在整数的前面加数字0。 十六进制整数（0 - f）表示。在整数的前面加0x。 长整型常量表示方法：在整数的后面加L或 l。

数据分析系统—用户操作手册

数据分析系统 操作手册 目录 一、前言 (2) 1.1、编写目的 (2) 1.2、读者对象 (2) 二、系统综述 (3) 2.1、系统架构 (3) 2.1.1系统浏览器兼容 (3) 三、功能说明 (4) 3.1、登录退出 (4) 3.1.1、登录 (4) 3.1.2、退出 (4) 3.1.3、用户信息 (5) 3.2、仪表盘 (5) 3.2.1、报表选择 (6) 3.2.2、布局方式 (7) 3.2.3、仪表盘管理 (8) 3.2.4、单个报表 (10) 3.3、应用中心 (13) 3.3.1、数据搜索 (13) 3.4、策略配置 (39)

3.4.1、数据采集 (39) 3.4.2、报表 (46) 3.4.3、数据类型 (53) 3.4.4、预设搜索 (58) 3.5、系统管理 (61) 3.5.1、代理注册设置 (61) 3.5.2、用户角色 (62) 3.5.3、系统用户 (65) 四、附件 (67) 一、前言 1.1、编写目的 本文档主要介绍日志分析系统的具体操作方法。通过阅读本文档，用户可以熟练的操作本系统，包括对服务器的监控、系统的设置、各类设备日志源的配置及采集，熟练使用日志查询、日志搜索功能，并掌握告警功能并能通过告警功能对及日志进行定位及分析。 1.2、读者对象 系统管理员：最终用户

项目负责人：即所有负责项目的管理人员 测试人员：测试相关人员 二、系统综述 2.1、系统架构 系统主界面为所有功能点的入口点,通过主菜单可快速定位操作项。系统主要分为四大模块，分别为 1）：仪表盘 2）：应用中心 3）：策略配置 4）：系统管理 2.1.1系统浏览器兼容 支持的浏览器 IE版本IE8至IE11等版本 Chrome 36及以上版本 Google chrome(谷歌 浏览器) Firefox 30及以以上版本 Mozilla Firefox (火 狐浏览器)

系统和数据分析

第一课SAS 系统简介 一.SAS 系统 1什么是SAS 系统 SAS 系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS 系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS 软件 2 SAS 系统的功能 SAS 系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多 国家和地区的机构所采用。SAS 系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS 系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3 SAS 系统的主要模块 SAS 系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●●●●●●●● ●●●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接口并自身也能进行数据管理 SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具） 另外SAS系统还将许多常用的统计方法分别集成为两个模块LAB和INSIGHT，供用户

python数据分析过程示例

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python：

基本数据类型与基本运算

第二章基本数据类型与基本运算 本章主要介绍程序设计中高级语言提供的数据类型和其上允许的基本运算。在介绍这些内容时，我们通过穿插一些实例介绍如何应用数据类型与基本运算来解决一些简单的问题。 2.1 数据类型的概念 2.1.1 为什么程序设计语言中要引入“数据类型”这一概念？ 2.1.2 数据类型的概念 数据类型是程序设计语言中的一个非常重要的概念。那么，什么是数据类型呢？ 数据类型是由该类型的数据的值域(即值集)和在这些数据上所有施加的运算的集合(即运算集或操作集)组成。值域指出了每一种数据类型的变量合法的数据取值范围，而运算集合则规定了每一种数据类型的变量和数据其上所允许进行的运算。值域和运算集是数据类型的两个基本属性。在下面介绍Pascal语言的数据类型的有关章节中，对每一种数据类型均将说明这两种属性。 2.1.3 数据类型的代数理论基础 一个数据类型是一个二元组(D,R)。其中，D是一个数据类型的值域，R是建立在D上的运算(操作)的集合。这个二元组构成了一个代数系统。其中，D叫做该系统的基集。从本质上说，一个代数系统就是一个带运算的集合，而一个数据类型就是一个代数系统。 从这个概念出发，程序设计语言理论在数据结构的基础上发展了一些数据和类型的代数理论。这些理论属于程序设计语言语义学的范畴，将来，有兴趣的学生在具备了比较深入的基础之后，可以作进一步的了解。 2.1.4 Pascal语言中数据类型的分类 Pascal语言的优点之一是有丰富的数据类型，按照其定义者的不同可分为下面几类，如表2-1所示。 整数类型 实数类型 系统预定义的数据类型布尔类型(逻辑类型) 基本(标准)数据类型 字符类型 Pascal 枚举类型 数据类型子界类型 数组类型 用户自定义的数据类型记录类型构造型数据类型 集合类型 文件类型 指针类型 图2-1 Pascal的数据类型 2.2 基本数据类型 本节介绍四种基本数据类型(Elementary Date Type)，它们是整数类型、实数类型、布尔类型(逻辑类型)和字符类型。基本数据类型又称为标准数据类型(Standard Date Type)，我国国家标准中将它改称为需求数据类型。基本数据类型是语言系统预先定义或规定的数据类型。 2.2.1 整数类型 整数类型(Integer Date Type)简称整型，在Pascal语言中用类型标识符integer表示整数类型。整型的数据可以是正整数、负整数和零，其中，正整数和零可以省略“+”号。 1．整数类型的值域 任何计算机系统由于受机器字长的限制，它所能表示的整数只是数学中整数集合的一个有穷的子集合。其中，最大整数为maxint，它的值与具体机器的字长有关。一般地，若机器的字长为W时(假设用一位表示数符)，由于整数在机器内采用二进制补码表示，因此，

python数据分析(DOC46页)

python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我寻找其他有用的工具的旅程开始了！幸运的是，没过多久我就决定，Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来，写代码是如此容易！ 我一周内学会了Python基础。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源，我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python： ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个

大数据可视化分析平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设得基础支撑环境,以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办得融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展得综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源結合政务大数据得分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理人口与地理法人与地理实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业得数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集与交换需求：通过对各个委办局得指定业务数据进行汇聚，将分散得数据进行物理集中与整合管理，为实现对数据得分析提供数据支撑。将为跨机构得各类业务系统之间得业务协同，提供统一与集中得数据交互共享服务。包括数据交换、共享与ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局得业务系统里抽取得数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化得存储与访问。不论就是结构化数据、半结构化数据，还就是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。存储系统要具备髙可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据得离线计算能力、髙效即席数

据查询需求与低时延得实时计算能力。随着数据量得不断增加, 需要数据平台具备线性扩展能力与强大得分析能力，支撑不断增长得数据量，满足未来政务各类业务工作得发展需要，确保业务系统得不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台得数据，通过正确得技术手段将这些离散得数据进行数据关联，即：通过分析数据间得业务关系，建立关键数据之间得关联关系，将离散得数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求：依靠集中数据集，快速开发创新应用，支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求：通过对海量得政务业务大数据进行分析与挖掘，辅助政务决策，提供资源配置分析优化等辅助决策功能，促进民生得发展。

常用Python数据分析库详解

常用Python数据分析库详解 Python之所以这么流行，这么好用，就是因为Python提供了大量的第三方的库，开箱即用，非常方便，而且还免费哦，学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库一定要熟悉，那么常用的Python数据分析库有哪些呢？ 1.NumPy NumPy是Python科学计算的基础包，它提供： 1).快速高效的多维数组对象ndarray； 2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数； 3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具； 4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。 2.Pandas 大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的，无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说，Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。 而且对于金融行业，比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。 3.Matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲

的 IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。 4.IPython IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。 目的是为了提高编程，测试和调试Python代码的速度，好像很多国外的大学教授，还有Google大牛都很喜欢用IPython，确实很方便，至少我在分析数据的时候，也是用这个工具的，而且不用print,回车就能打印。

沉降观测数据处理及分析评估系统

沉降观测数据处理及分析评估系统
1 软件简介
《沉降观测数据处理及分析评估系统》 为一套集合了沉降观测数据的平差处 理、沉降观测数据数据管理、沉降评估等功能的综合性专业软件，适用于铁路、 公路和其他土建工程的沉降观测数据的处理与管理。 软件的主要目标为提高数据 处理效率、保证结果的准确性以及大批量数据的管理。软件分为两个模块：①电 子水准仪数据处理及平差软件； ②数据录入与分析评估软件。在后述的使用说明 中将分别介绍其使用方法。
2 服务
客户购买软件时， 同时获得软件升级与远程技术支持服务，在服务期限内客 户可根据自己的需要免费升级到新的版本和向技术支持服务人员进行软件应用 咨询，用户非正常使用引起的结果不在服务范围。
3 运行环境
3.1 硬件设备
CPU——P4 2.0G 及以上 内存——512M 及以上 硬盘——10G 及以上
3.2 支持软件
操作系统：Windows 2000/XP/Vista 开发平台：MS Visual Studio 支持软件：Office Excel 2003

4 平差处理软件使用说明
4.1 软件的功能和性能
电子水准仪数据处理及平差软件， 是专为我国京沪高速铁路线下沉降观测评 估而设计的电子水准仪数据处理与高程平差计算软件。 软件的主要功能有： 1、根据需要选择工作路径； 2、根据设置生成高差文件； 3、生成平差文件； 4、输出观测手簿； 5、闭合环自动搜索与闭合差计算； 6、网平差处理与成果输出； 7、其它一些辅助功能。 软件的主要输出内容包括： 1、可输出高程控制网测段实测高差数据； 2、可输出网点高程平差值及其精度； 3、可输出网点高差改正数、平差值及其精度； 4、可输出高程控制网平差后的验后单位权中误差； 5、可输出高程控制网外业观测手簿等。
4.2 使用说明
4.2.1 选择工作路径 “电子水准仪数据处理及平差软件”是按 Windows 管理文件夹与文件的模 式进行的， 所有的操作是在所选定的文件夹中进行的。这样做的优点是方便用户 使用，便于存档和调阅及工作路径的选择。 “电子水准仪数据处理及平差软件” 的项目会涉及到许多文档， 根据一定的命名规则，系统会调用相应的文档进行处 理。 使用“电子水准仪数据处理及平差软件”的第一步就是选择要进行操作的工 作路径，并在此路径下进行数据处理操作。 用以下方法之一选择工作路径： （1）选择菜单 打开/选择工作路径； （2）在 选择作业 工具栏中，选择 作业路径/选择工作路径。选择此项，弹出如图 4.1 所示窗口。

C语言基本数据类型及运算题库

第二章基本数据类型及运算 一、选择题 1. 若以下选项中的变量已正确定义，则正确的赋值语句是。 A) x1=26.8%3; B) 1+2=x2; C) x3=0x12; D) x4=1+2=3; 答案：C 2. 设变量x为float型且已经赋值，则以下语句中能够将x中的数值保留到小数点后面两位，并将第三位四舍五入的是。 A) x=x*100+0.5/100.0 B) x=(x*100+0.5)/100.0 C) x=(int)(x*100+0.5)/100.0 D) x=(x/100+0.5)*100.0 答案：C 3. 下列C语言中运算对象必须是整型的运算符是。 A) %= B) / C) = D) *= 答案：A 4. 若有以下程序段：int c1=1,c2=2,c3;c3=1.0/c2*c1;则执行后，c3中的值是。 A) 0 B) 0.5 C) 1 D) 2 答案：A 5. 设x和y均为int型变量，则以下语句：x+=y; y=x-y; x-=y; 的功能是。 A) 把x和y按从大到小排列 B) 把x和y按从小到大排列 C) 无确定结果 D) 交换x和y中的值 答案：D 6. 下列变量定义中合法的是。 A）short_a=1-.le-1; B）double b=1+5e2.5; C）long do=0xfdaL; D）float 2_and=1-e-3; 答案：A 7. 以下4个选项中，不能被看作是一条语句的是。 A) {；} B) a=0,b=0,c=0; C) if (a>0); D) if (b==0)m=1;n=2; 答案：D 8. 设x=1,y=-1，下列表达式中解为8的是。 A）x&y B）~x│x C）x＾x D）x<<=3 答案：D 9. 在C语言中不合法的整数是。 A）20 B）0x4001 C）08 D）0x12ed 答案： C 10. 以下选项中不正确的实型常量是 A）2.607E-1 B)0.8103e0.2 C)-77.77 D)456e –2 答案：B） 11.若变量已正确定义并赋值，符合C语言语法的表达式是 A）a=a+7 B）a=7+b+c,a++ C）int(12.3%4) D）a=a+7=c+b 答案：B） 12.以下十六进制数中不合法的是 A）oxff B）0Xabc C）0x11 D）0x19

数据分析常用指标介绍

数据分析指标体系 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台还是在电商平台上销售产品的商户，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。因此构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提。 电商数据分析指标体系可以分为八大类指标：包括总体运营指标、网站流量指标、销售转化指标、客户价值指标、商品类目指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。能否灵活运用这些指标，将是决定电商平台运营成败的关键。 1.1.1.1总体运营指标 总订单数量：即访客完成网上下单的订单数之和。 销售金额：销售金额是指货品出售的金额总额。 客单价：即总销售金额与总订单数量的比值。 销售毛利：销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。

毛利率：衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。 ~ 1.1.1.2网站流量指标 独立访客数（UV）：指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上添加一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV）：即页面浏览量，用户每一次对电商网站或者移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数：即页面访问数（PV）／独立访客数（UV），该指标反映的是网站访问粘性。 单位访客获取成本：该指标指在流量推广中，广告活动产生的投放费用与广告活动带来的独立访客数的比值。单位访客成本最好与平均每个访客带来的收入以及这些访客带来的转化率进行关联分析。若单位访客成本上升，但访客转化率和单位访客收入不变或下降，则很可能流量推广出现问题，尤其要关注渠道推广的作弊问题。 跳出率（Bounce Rate）：为浏览单页即退出的次数/该页访问次数，跳出率只能衡量该页做为着陆页面（LandingPage）的访问。如果花钱做推广，着落页的跳出率高，很可能是因为推广渠道选择出现失误，推广渠道目标人群和和被推广网站到目标人群不够匹配，导致大部分访客来了访问一次就离开。 页面访问时长：页访问时长是指单个页面被访问的时间。并不是页面访问时长越长越好，要视情况而定。对于电商网站，页面访问时间要结合转化率来看，如果页面访问时间长，但转化率低，则页面体验出现问题的可能性很大。 人均页面浏览量：人均页面浏览量是指在统计周期内，平均每个访客所浏览的页面量。人均页面浏览量反应的是网站的粘性。

python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作

从入门到精通pandas操作 Pandas简介：Python Data Analysis Library（数据分析处理库）或pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构： Series：一维数组，与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。 Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构，可以理解为Series的容器。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv，若有需要，在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用，若要详细深入学习，请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件

food_info.csv文件的局部预览图： 每一行：代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件，并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后，打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型

print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解，可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果： 补充：DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values

基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/5a17954529.html, 基于大数据分析的专利价值评估体系构建研究 作者：李程 来源：《中国新技术新产品》2016年第20期 摘要：本文介绍了专利价值评估体系的概念和国内外现状，提出了评估指标体系构建的 原则，从评估指标的大数据分析入手，构建了“总-子-分”3层架构的评估模型，即以“法律、技术和经济”三方面为一级指标、“专利保护范围、专利稳定性、专利技术质量、专利技术应用性、市场、竞争、申请人因素”等7方面为二级指标、可量化的81个细分指标为三级指标的体系，并阐述了依据这一体系进行专利价值度计算的方法。在大数据基础上对指标进行量化之后，就可以根据这一体系和计算方法，快速、大规模、定量地对专利进行评估，对于项目筛选、投资决策、专利商用化有很好的帮助作用。 关键词：大数据；专利；价值评估；体系；量化 中图分类号：TP311 文献标识码：A 当前，全球新一轮科技革命和产业变革蓄势待发，我国经济发展方式加快转变，创新引领发展的趋势更加明显，知识产权制度激励创新的基本保障作用更加突出。党中央明确要求实施知识产权战略，加强知识产权运用和保护。2015年国务院《关于新形势下加快知识产权强国 建设的若干意见》，提出要深入实施创新驱动发展战略，深化知识产权领域改革，促进新技术、新产业、新业态蓬勃发展，提升产业国际化发展水平，保障和激励大众创业、万众创新。 一、专利价值评估体系的构建是专利商用化的基础 专利是知识产权（专利、商标、版权）的三大主要部分之一，兼具法律、技术、经济属性。在法律方面，专利权赋予了权利人的独占实施权利；在技术方面，专利公开了发明创造的内容，这就为技术的实施和商用化提供了基础；在经济方面，这也是专利属性中尤为重要的一面，权利人通过专利技术的商用化，如专利许可、专利转让、专利质押、专利入股、专利信托、专利担保、专利保险等，参与市场中的资本运作，从而使专利价值最大化。 专利商用化的前提是专利价值的评估。如果不能对专利的价值进行有效评估，其经济价值就成为“空中楼阁”。专利价值的有效评估是形成一个健康、有序的技术应用和推广体系以及高效、活跃的专利交易运营体系的关键环节。但随之而来的问题是：在专利价值评估中采用什么指标？为什么用这些指标？这些指标之间的关系是什么？怎么合理使用这些指标？……因此，建立一套科学、严谨、完善、可量化的指标体系，是开展专利价值评估的基础性工作。 二、国内外专利价值评估体系研究现状和不足