python数据分析基础

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用python进行数据分析

一、样本集

本样本集来源于某高中某班78位同学的一次月考的语文成绩。因为每位同学的成绩都是独立的随机变量，遂可以保证得到的观测值也是独立且随机的

样本如下：

grades=[131,131,127,123,126,129,116,114,115,116,123,122,118, 121,126,121,126,121,111,119,124,124,121,116,114,116, 116,118,112,109,114,116,116,118,112,109,114,110,114, 110,113,117,113,121,105,127,110,105,111,112,104,103, 130,102,118,101,112,109,107,94,107,106,105,101,85,95, 97,99,83,87,82,79,99,90,78,86,75,66];

二、数据

网站分析

前端流量、营销绩效的分析和优化——增加流量提高转化 网站的结构和内容优化——提高转化

用户、口碑、调研等混沌领域的分析和优化——消弭风险并挖掘潜在机会 竞争对手的分析和竞品优化——知己知彼

这个个互联网环境对自己公司的影响分析——了解大势全景 数据挖掘和预测分析——预见未来

电子商务分析、

前端行为数据、访问量、点击量、站内搜索等反应用户行为的数据 后端商业数据、交易量、ROI、LTV（终身价值）

进入网站方式分析、 1、 直接输入网址、收藏夹 2、 推介网站 3、 搜索引擎

网站访问流量的统计指标

一、网站流量指标、网站流量统计指标常用来对网站效果进行评价，主要指标包括、

1、 页面浏览数（PV） 2、 独立访问者数量（UV）

3、 重复访问者数量（repeat visitors） 4、 每个访问者的页面浏览数（PV/UV）

5、 某些具体文件/页面的统计指标（如页面显示次数、文件下载次数等）

二、用户行为指标（）、主要反映用户是如何来到网站、在网站上停留了多久，访问了哪些页面，主要指标包括、

1. 停留时间 2. 跳出率 3. 新访问者 4. 回访次数 5. 回访相隔天数

6. 用户所使用的搜索引擎及其关键词、关

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn

基于Python-Snownlp的新闻评论数据分析

作者：赵志升 靳晓松 温童童 梁俊花 来源：《科技传播》2018年第18期

摘 要 网上热点新闻的评论不仅反映了民众对社会热点事件的关注程度，也反映了公众所表现出的各类情感价值和思想动态。基于Python-Snownlp经过数据采集，数据预处理，建立向量模型，数据挖掘与分析对新闻评论中用户观点与情绪进行研究，有效实现舆情分析和监控。

关键词 Python Snownlp；网络爬虫；聚类分析；情感分析

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）219-0104-02

步入“互联网+”与大数据时代，网络媒体已经成为舆论新格局的重要组成部分，人们更倾向于通过互联网关注社会中的热点问题，并通过网络媒体来发表个人意见和看法。 文章从凤凰新闻、新浪新闻、环球网网页入手，使用Python的Scrapy框架来访问网页URL，解析页面评论信息，将抓取的评论信息存储到Mysql数据库中。抽取数据并进行预处理清洗，调用Python开源的分词模块

1、本题应使用深度优先遍历，从主调函数进入dfs(v)时 ，开始记数，若退出dfs()前，已访问完有向图的全部顶点（设为n个），则有向图有根，v为根结点。将n个顶点从1到n编号，各调用一次dfs()过程，就可以求出全部的根结点。题中有向图的邻接表存储结构、记顶点个数的变量、以及访问标记数组等均设计为全局变量。建立有向图g的邻接表存储结构参见上面第2题，这里只给出判断有向图是否有根的算法。

int num=0， visited[]=0 //num记访问顶点个数,访问数组visited初始化。 const n=用户定义的顶点数;

AdjList g ; //用邻接表作存储结构的有向图g。

void dfs(v)

{visited [v]=1; num++; //访问的顶点数＋1

if (num==n) {printf(“%d是有向图的根。\n”,v); num=0;}//if

p=g[v].firstarc;

while (p)

{if (visied[p->adjvex]==0) dfs (p->adjvex);

p=p->next;} //while

visited[v]=0; num--; //恢复顶点v

平衡分析法

所谓平衡就是各个互相联系的因素之间，在数量上保持一定的合理的对应关系。平衡分析法是分析事物之间相互关系的一种方法。它分析事物之间发展是否平衡，揭示出事物间出现的不平衡状态、性质和原因，指引人们去研究积极平衡的方法，促进事物的发展。统计平衡分析的主要方法有编制平衡表和建立平衡关系式。

平衡表与一般统计表的区别在于：指标体系必须包括收入与支出，来源与使用两个对应平衡的指标。平衡表的主要形式有三种，即收付式平衡表、并列式平衡表和棋盘式平衡表，前两种形式如资产负债表、能源平衡表，后一种形式如投入产出表。

平衡关系式是用等式表示各相关指标间平衡关系的式子。如，期初库存+本期入库＝本期出库+期末库存，资产＝负债+所有者权益，增加值＝总产出－中间投入。

统计中的平衡分析基本要求和特点是：平衡分析要通过有联系指标数值的对等关系来表现经济现象之间的联系；要通过有联系指标数值的比例关系来表现经济现象之间的联系；要通过任务的完成与时间进度之间的正比关系来表现经济现象的发展速度；要通过各有关指标的联系表现出全局平衡与局部平衡之间的联系。

其他数据分析方法

回归分析

研究变量之间存在但又不确定的相互关系以及密切程度的分析叫做相关分析，如果把其中的一些因素作

数据采集与结果处理 本实验中有40人参加实验，删除正确率低于90%的被试数据，还剩31名被试数据。其中，消极情绪启动组16人（男生7人，女生9人）；无启动组15人（男生6人，女生9人）。反应时数据处理: 正式数据分析前对数据进行了整理,删除了被试按键反应出错的trails以及反应时在三个标准差以外的trails。被删除的trails小于10%。两组被试在视觉搜索任务的反应准确率均高达90% 以上。以往相关的文献中, 准确率一般不作为因变量加以考察, 因此, 在本研究中, 反应时间是唯一的因变量。

研究结果

2情绪启动（消极启动，无启动）×2面孔情绪图片（负性情绪图片，中性情绪图片）进行两因素混合设计方差分析结果表明：情绪启动主效应显著，F(1，31)=4.212，P=0.049＜0.05，表明电影启动消极情绪显著。面孔情绪图片的主效应显著F(1，31)=207.456，P<0.000；被是对负性面孔情绪图片的反应时显著快于中性情绪图片。情绪启动与面孔情绪图片的交互作用显著F(1，31)= 6.933，P=0.013<0.05。进一步做简单效应（见表2）分析表明：(1)无情绪启动条件下，被试对负性面孔情绪图片反应时显著快于中性面孔图片

实验课程：专 业：班 级：学 号：姓 名：

数据分析 数学与应用数学 11070141 1107014111 宁巧娇

中北大学理学院

实验一 SAS系统的使用

【实验类型】（验证性） 【实验学时】2学时

【实验目的】 使学生了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要

的SAS语句。

【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。

SCORE数据集

Name Sex

Alice f Tom m Jenny f Mike m Fred m Kate f Alex m Cook m Bennie f Hellen f Wincelet f Butt m Geoge m Tod m Chris f Janet f

2．将SCORE数据集中的记录按照

Math Chinese English 90 85 91 95 87 84 93 90 83 80 85 80 84 85 89 97 83 82 92 90 91 75 78 76 82 79 84 85 74 84 90 82 87 77 81 79 86 85 82 89 84 84 89 84 87 86 65 87

math的高低拆分到

山东农业大学水利土木工程学院毕业设计专用纸

7．PKPM部分

| TAT 结构控制参数、各层质量和质心坐标、各层风荷载输出文件 | | TAT-M.OUT |

********************************************************************** * 第一部分 结构计算控制参数 *

**********************************************************************

-------------------- | 总 信 息 | --------------------

结构计算层数：Nsu = 4

结构对称性标志：Naxy = 0 按不对称分析 地震力计算标志：Mear = 3 计算水平地震 竖向力计算标志：Mver = 2 模拟施工加载1 风力计算标志：Mwin = 3 计

管理数据分析实验教程

第1章 财务会计模型 孙梦楠

会计为管理者提供信息，会计的目标是帮助管理者制定经济活动的决策。

1.1 会计凭证概述

会计要真实、准确、及时、完整地反映各单位的经济活动，就必须按照一定的格式填制会计凭证，并按照严格的程序审核、处理会计凭证。

1.1.1 会计凭证

会计凭证是记录经济业务、明确经济责任的书面证明，是登记账簿的重要依据。 会计凭证一般分为原始凭证和记账凭证两类，在实际工作中一般采用通用记账凭证格式。

1.1.2 记账凭证的填制

记账凭证填制的程序是：首先审核原始凭证；其次，根据原始凭证或原始凭证汇总表中所记录的经济业务内容，按照会计制度的规定，运用复式记账原理，确定应借、应贷的会计科目和金额；再次，填制记账凭证；最后，将填制好的记账凭证交由审核人员进行审核，审核通过后作为登记账簿的依据。

1.2 上机一 财务会计模型（一）

一、实验目的

1．掌握记账凭证模板的修改方法 2．学习记账凭证的填制方法

二、实验内容

1．记账凭证模板的修改：自动生成合计；函数校验；单元格内容的保护；保存记账凭证模板

2．记账凭证的填制：复制工作表；填制经济业务的会计分录

三、操作指导

1．记账凭证模板的修改

从互联网巨头数据挖掘类招聘笔试题目看我们还差多少知识 1 从阿里数据分析师笔试看职业要求

以下试题是来自阿里巴巴招募实习生的一次笔试题，从笔试题的几个要求我们一起来看看数据分析的职业要求。

一、异常值是指什么？请列举1种识别连续型变量异常值的方法？

异常值（Outlier） 是指样本中的个别值，其数值明显偏离所属样本的其余观测值。在数理统计里一般是指一组观测值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。

Grubbs’ test（是以Frank E. Grubbs命名的），又叫maximum normed residual test，是一种用于单变量数据集异常值识别的统计检测，它假定数据集来自正态分布的总体。

未知总体标准差σ，在五种检验法中，优劣次序为：t检验法、格拉布斯检验法、峰度检验法、狄克逊检验法、偏度检验法。 点评：考察的内容是统计学基础功底。

二、什么是聚类分析？聚类算法有哪几种？请选择一种详细描述其计算原理和步骤。

聚类分析(cluster analysis)是一组将研究对象分为相对同质的群组(clusters)的统计分析技术。 聚类分析也叫分类分析(classification analysis)或数值分类(numerical