数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,通过算法,找出其中的规律、知识、信息的过程。Python作为一门广泛应用的编程语言,拥有丰富的数据挖掘库,使得数据挖掘变得更加容易。
为什么我们要选择Python来进行数据挖掘呢?以下几点原因可能解答你的疑惑:
语法简洁,易学易用
丰富的数据挖掘库和工具
跨平台性,可在多种操作系统中运行
社区活跃,庞大的用户基础
接下来,我们将通过一个实际案例来揭示Python数据挖掘的基本流程。假设我们手头有一份销售数据,需要分析哪些产品最受欢迎,以便调整经营策略。
首先,我们需要从各个渠道收集销售数据。在这个案例中,我们可以从数据库、API接口、Web爬虫等途径获取数据。这里我们使用pandas库来读取一个CSV文件中的数据。
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("sales_data.csv")
文件内容形如:
日期,产品,销售额,销售量
2022-01-01,产品A,1000,10
2022-01-02,产品B,2000,20
2022-01-03,产品C,3000,30
2022-01-04,产品A,4000,40
2022-01-05,产品B,5000,50
2022-01-06,产品D,6000,60
2022-01-07,产品A,7000,70
2022-01-08,产品C,8000,80
2022-01-09,产品B,9000,90
2022-01-10,产品A,10000,100
收集到的数据很可能存在缺失值、重复值、异常值等问题,需要进行预处理。这里我们用pandas进行数据清洗。
# 去除重复值
data = data.drop_duplicates()
# 填补缺失值
data = data.fillna(method="ffill")
# 查找异常值并处理
data = data[data["销售额"] > 0]
我们要根据业务需求进行数据分析。例如,我们可以分析不同产品的销售额、销售量等。这里我们使用pandas和matplotlib库进行数据分析和可视化。
import matplotlib.pyplot as plt
# 按产品统计销售额
product_sales = data.groupby("产品")["销售额"].sum()
# 绘制柱状图
plt.bar(product_sales.index, product_sales.values)
plt.xlabel("产品")
plt.ylabel("销售额")
plt.title("各产品销售额统计")
plt.show()
最后,我们将分析结果以表格、图表等形式呈现给决策者。这里我们使用pandas和matplotlib生成一个销售额排名的表格和柱状图。
# 排序
product_sales = product_sales.sort_values(ascending=False)
# 输出销售额排名
print(product_sales)
# 绘制柱状图
plt.bar(product_sales.index, product_sales.values)
plt.xlabel("产品")
plt.ylabel("销售额")
plt.title("各产品销售额排名")
plt.show()
假如我们是一家电影制作公司,想要了解近年来观众喜欢的电影类型和特点,以便制定新电影的发展策略。我们将通过分析豆瓣电影评分数据,提取有价值的信息。
我们使用Python的requests
库和BeautifulSoup
库爬取豆瓣电影榜单页面,抓取电影名称、类型、评分等信息。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://movie.douban.com/top250"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
movie_list = []
for item in soup.find_all('div', class_='item'):
title = item.find('span', class_='title').text
genres = item.find('span', class_='genre').text.strip()
rating = float(item.find('span', class_='rating_num').text)
movie_list.append({'title': title, 'genres': genres, 'rating': rating})
movies_df = pd.DataFrame(movie_list)
这里我们需要对数据进行简单的预处理,例如拆分电影类型字段,使得每个类型单独成列。
# 拆分电影类型字段
genres_df = movies_df['genres'].str.get_dummies(sep='/').add_prefix('genre_')
movies_df = pd.concat([movies_df, genres_df], axis=1)
我们可以分析不同类型电影的平均评分、数量等,找出观众喜欢的电影类型。这里我们使用pandas和matplotlib库进行数据分析和可视化。
# 计算各类型电影的数量
genre_counts = genres_df.sum().sort_values(ascending=False)
# 绘制饼图
plt.pie(genre_counts, labels=genre_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title("电影类型比例")
plt.show()
# 计算各类型电影的平均评分
genre_ratings = movies_df.groupby('genres')['rating'].mean().sort_values(ascending=False)
# 绘制柱状图
plt.bar(genre_ratings.index, genre_ratings.values)
plt.xlabel("类型")
plt.ylabel("平均评分")
plt.title("各类型电影平均评分")
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
根据分析结果,我们可以看出观众喜欢的电影类型,并制定相应的发展策略。例如,选择高评分的类型制作新电影,或者研究具有一定特点的电影,提高影片的吸引力。
通过上述案例,我们了解了Python在数据挖掘领域的强大能力,探索了如何从海量数据中找到隐藏的价值。希望这篇文章能给你在数据挖掘之路上带来启发。
欢迎转发点赞收藏,感谢
文章浏览阅读1.5w次,点赞2次,收藏47次。透镜畸变和畸变校准(OpenCV)透镜畸变理想的相机模型应该是小孔成像模型,但由于透镜制造和相机镜头安装等因素,必然会导致畸变的存在。畸变主要分为径向畸变、切向畸变和薄棱镜畸变。1.径向畸变径向畸变主要由透镜本身导致的,远离透镜中心的光线比靠近中心的光线弯曲的更严重。图1显示矩形网格因镜像畸变而产生的位移。从前面看,光心越向外,矩形网格上的点的位移越大。图1 透镜的径向畸变图,箭头显示径向畸变图像上_薄透镜畸变
文章浏览阅读750次。1、定义类lcl_event_handler、定义方法用于实现类CL_GUI_ALV_GRID的事件、实现类、实现方法; 2、创建类对象实例CREATE GR_EVENT_HANDLER; 3、注册双击DOUBLE_CLICK事件: SET HANDLER GR_EVENT_HANDLER->HANDLER_DOUBLE_CLICK FOR GV_ALVGRID。 ..._abap oo alv 面向对象
文章浏览阅读2.6k次,点赞4次,收藏5次。一、Python 好学吗很多小伙伴搜了些Python这方面的资料但还是不太明白它到底是干什么的 现在好多关于Python 的内容 有一点想学的冲动 但学了 Python 会对我的学业、工作有什么帮助吗?如果只是出于感兴趣能学会吗?很多人对于Python是否难学的回答是不难,且有前途。不难在于,Python 作为易入门的编程语言,能够帮你轻松实现包括数据分析、机器学习、Web 开发、游戏制作在内的多种功能目的。语言功能的强大,这点在后续学习的时候大家能感觉出来。我们身边也不乏有朋友、同事用一个多月时间就能_python容易学吗
文章浏览阅读96次。来源 | 中泰证券DM-i 混动架构:打造高经济性平台。核心亮点:1)1.5T 发动机热效 率登顶全球。DM-i 混动架构核心竞争力是其燃油经济性,通过采用阿 特金森循环、EGR 等技术,平台配置的骁云 1.5L 高效发动机压缩比达 到 15.5,热效率达 43%,登顶全球。 2)EHS 电混系统高度集成化,高 效率+体积优化。3)专用磷酸铁锂刀片电池,支持快充。 多款经济型电动车推出,降维打击燃油车市场。比亚迪三款电动车,不 仅在售价上实现与同级燃油车平价,同时兼具电动车使用成本等优势, 将进一步加._汽车市场 分级别 纺锤形
文章浏览阅读1.5k次,点赞2次,收藏3次。摘抄自:http://jacobyuan.blog.sohu.com/148317731.html因为经常做一些图像和信号处理的工作,要用到主元分析(Principal Components Analysis)作为工具。写出来供自己和朋友参考。 PCA是一种统计技术,经常应用于人面部识别和图像压缩以及信号去噪等领域,是在高维数据中提取模式的一种常用技术。要了解PCA首先要了解一些相关的数学知识,这里主要介绍协方差矩阵、特征值与特征矢量的概念。_矢量主元
文章浏览阅读396次。<script type="text/javascript"> function downloadJSAtOnload() { var element = document.createElement("script"); element.src = "../../js/select_year.js"; document.body.appendChild(element); } if (window.addEventLis._dom对象调用失败
文章浏览阅读1.1k次,点赞2次,收藏3次。对 STC8H8K64U 的 USB 功能测试, 因为存在很多问题并且未能解释/解决, 就不写到系列里了, 把记录放上来抛砖引玉吧. 也许是使用的方法不对, 这些记录对其他人也许会有帮助. 待有更多资料再试_stc打狗棒识别不到usb
文章浏览阅读1.3k次。SSH一到手,第一件事情就是更改默认的端口号,避免被黑客很容易的就找到端口号做成肉鸡。更改端口号是通过修改SSH的配置文件实现的,登录ssh后,输入1 vim /etc/ssh/sshd_config 注:vim编辑器详细使用方法http://wiki.ubuntu.org.cn/Vim向下找到#Port 22这段输入1 i 进入vim插入模式,进行编辑..._shh配置文件内端口号修改
文章浏览阅读208次。得到二维数据中指定列值array_column数组去重array_unique序列化存储serializedb[′data′]=serialize(db[&amp;#x27;data&amp;#x27;]=serialize(db[′data′]=serialize(data);//序列化存储data=unserialize(data=unserialize(data=unseria......_str_replace(php_eol,"",$update);
文章浏览阅读5.9k次。微信公众号开发的时候经常需要获取用户的微信信息,用户的微信昵称是一个非常重要的参数.但是,很多用户的微信昵称中含有一些特殊的表情.如:等,这些特殊的表情符号并不能被数据库识别,因此在进行用户信息的存取时需要我们手动处理.如下,便是处理方式:1.导入maven依赖:<!-- 处理emoji --><dependency> <groupId>com.git...
文章浏览阅读4.1k次,点赞4次,收藏19次。性能计数器获取计数网卡接口Perfmon(运行命令perfmon.msc或perfmon即可打开)性能监视器主要用来对指定的系统性能指标进行实时监控。Windows提供Pdh(performance data helper)库,方便通过程序获取里面的性能计数信息。性能计数器Windows通过计数器(Counter)提供操作系统、程序、服务以及驱动等的信息,以便对系统进行监视或查找性能瓶颈。Windows提供了多种方式获取性能计数,下图展示了消费者(获取计数器的程序)、注册表..._windows下获取性能计数器(cpu、内存、网络流量等)
文章浏览阅读894次。大家好,建群网培每日一练,提醒大家,考前坚持每天做题,这是建群网培PMP100%通过的过关法宝之一,希望大家能坚持。建群网培PMP,OnePass1、项目经理必须为一个考虑到各种不确定性和风险的复杂项目进行估算,项目经理应该使用下列哪一项估算技术:A、类比估算B、风险估算C、计划评审技术D、关键路径法2、成功沟通的两部分包括:A、沟通对象与沟通方法B、沟通方法与沟通计划C、沟遁策略与落实沟通D、沟通内容与沟通对象3、一名团队成员要求更改某个项目活动的进度。项目经理应该采._项目团队识别一些风险并评估了每个风险发生的可能性及成本