prili的博客

想要实现的数据处理是画出如下表格中，每个城市中的不同店铺随时间变化的支出曲线。数据预处理首先进行所有操作之前要进行数据预处理，对于城市和店铺这两列来说，它们只要不为空即可，处理的方式为：import pandas as pddf = pd.read_csv('test.csv')df = df[df["城市"].notna()]df = df[df["店铺"].notna()]而对于最重要的两列数据时间和支出来说，需要筛选符合他们格式的数据，其他的一律视为记录错误剃掉，比如说支出这一列必须

基于订单交易的价值模型更加适用于销售型公司的运营需求。针对交易数据分析的常用模型是RFM模型。使用的库包括time、numpy和pandas。在实现RFM组合时，我们使用sklearn的随机森林库来计算RFM的权重，在结果展示的时候主要使用Excel的可视化图表方式。读取数据常用的python库有：pandas：数据处理numpy：数据处理sklearn：模型训练sheet_name = ['2015','2016','2017','2018','会员等级']sheet_datas = [

一、目的进行数据化运营主要有两个目的，一是会员营销，二是会员关怀，会员营销有助于销售额或者销售量的提升，而会员关怀有助于预防客户流失。二、指标和模型会员数据化运营的关键指标包括会员整体指标、营销指标、活跃度指标、价值度指标、终生价值指标和异动指标。会员整体指标又称会员链路指标，意思是指会员在业务整体链路转化的显现指标。主要用于优化会员转化链路，结合埋点数据发现会员在真实场景中遇到的问题。进而优化会员路径和实际转化链路，增加会员的最终转化率。营销指标主要包括涉及营销的一些指标，包括营销成本和营

模型建立和评估前面做的都是对数据进行预处理，数据分析中最重要的一步是用处理过的数据进行建模，然后得到我们想要的结果，比如说预测或者是其他。模型建立模型建立这一步，常用的python库有：pandas：数据处理numpy：数据处理matplotlib：数据可视化seaborn：数据可视化image：数据可视化首先模型的输入是清洗过后的数据，它在原始训练数据的基础上，对原始数据进行了筛选，避免了变量重复，并且对其中的某些变量进行了扩展，比如说pd.get_dummies()处理。输入数据对

数据重构数据可视化可以清晰的展现出数据特征，更为直观且清晰的表示出我们的结果，在python中通常导入matplotlib库来实现数据可视化。数据合并result_up = pd.concat([df_left_up,df_right_up],axis = 1)result_down = pd.concat([df_left_down,df_right_down],axis = 1)result = pd.concat([result_up,result_down],axis = 0)res

数据重构可以完成数据合并的方法有pd.concat，join，append等。数据合并result_up = pd.concat([df_left_up,df_right_up],axis = 1)result_down = pd.concat([df_left_down,df_right_down],axis = 1)result = pd.concat([result_up,result_down],axis = 0)result1 = df_left_up.join(df_right_

一、数据清洗及特征处理一般情况下，获取的数据中会存在一些NAN值，关于None和NAN的区别如下：None能够直接被导入数据库作为空值处理， 包含NaN的数据导入时会报错。numpy和pandas的很多函数能处理NaN，但是如果遇到None就会报错。None和NaN都不能被pandas的groupby函数处理，包含None或者NaN的组都会被忽略。为避免其影响到后续的数据分析，需要提前对它进行处理：缺失值观察与处理df[ ] : 只取某列的值，是键值， 返回Series类型df[[ ]]

一、数据载入及初步观察读取数据是进行数据分析的第一步，pandas中通常使用read_csv来进行数据读取：直接读取train_data = pd.read_csv('./train.csv')逐块读取train_data = pd.read_csv('./train.csv', chunksize=5)修改列名train_data.columns = ['乘客ID','是否幸存','乘客等级','乘客姓名','性别','年龄','堂兄弟/妹个数','父母与小孩个数','船票信