#-*- coding: utf-8 -*- #菜品盈利数据 帕累托图 from __future__ import print_function import pandas as pd #初始化参数 dish_profit = '../data/catering_dish_profit.xls' #餐饮菜品盈利数据 data = pd.read_excel(dish_profit, index_col = u'菜品名') data = data[u'盈利'].copy() data.sort_

目录 目录 ...................................................................................................................................................................2 一. 前言 .........................................................................

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

这篇文章是对订单商品数据模型进行分析(会给出分析思路),有四张表.这篇文章是后续文章的基础,因为后续的文章要针对这个数据模型(四张表)进行一对一,一对多,多对多进行查询. 我们以后会碰到各种各样的数据模型,有些数据模型可能有上百张表,但是数据模型的分析思路都是一样的.所以这篇文章重点在于去掌握数据模型的分析思路. 我们先给出数据模型分析的思路: 1.每张表记录的数据内容 我们分析表的时候,可以分模块(比如用户管理模块,订单模块等等)对每张表记录的内容进行熟悉,这样就相当于你学习系统需求(功能)的

最近看了厦门大学数据库实验室林子雨老师的<大数据课程实验案例:网站用户行为分析>,可视化这块是用的R语言,我决定用Python来实现一下. 参考文献 http://dblab.xmu.edu.cn/post/7499/ 数据来源 http://pan.baidu.com/s/1nuOSo7B # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Apr 19 17:26:53 2017 @author: touristlee TO:

作者:蓝鲸 类型:转载 本文是继前2篇Python爬虫系列文章的后续篇,给大家介绍的是如何使用Python爬取京东商品评论信息的方法,并根据数据绘制成各种统计图表,非常的细致,有需要的小伙伴可以参考下   本篇文章是python爬虫系列的第三篇,介绍如何抓取京东商城商品评论信息,并对这些评论信息进行分析和可视化.下面是要抓取的商品信息,一款女士文胸.这个商品共有红色,黑色和肤色三种颜色, 70B到90D共18个尺寸,以及超过700条的购买评论. 京东商品评论信息是由JS动态加载的,所以直接抓取商

项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8. 不同省份或城市的商品数量分布 9.不同省份的商品平均销量分布 注:本项目仅以以上几项分析为

当我们获取完数据之后,一般来说数据可视化呈现的最基础图形就是:柱状图.水平条形图.折线图等等,在python的matplotlib库中分别可用bar.barh.plot函数来构建它们,再使用xticks与yticks(设置坐标轴刻度).xlabel与ylabel(设置坐标轴标签).title(标题).legend(图例).xlim与ylim(设置坐标轴数据范围).grid(设置网格线)等命令来装饰图形,让它更明晰与美观,但是对于数据标签(即在图形中的每一个点或条形位置上标注出相应数值),却没有直

 用Pandas获取商品期货价格并可视化 摘  要 1.用pandas从excel中读取数据: 2.用pandas进行数据清洗.整理: 3.用bokeh进行简单的可视化. 1.数据读取 本文主要是将获取到的商品期货价格进行整理,获取报价当日对应的当年度年底期货价格,并进行简单的可视化.最终,我们要获取的数据结果为,(a)对于非12月份的报价,获取当年度12月的期货价格:(b)对于12月份的报价,获取第二年12月的报价,如下图所示: 原始数据是从网站上直接copy到excel表格中,所以有些数据在

Matplotlib绘图一般用于数据可视化 常用的图表有: 折线图 散点图/气泡图 条形图/柱状图 饼图 直方图 箱线图 热力图 需要学习的不只是如何绘图,更要知道什么样的数据用什么图表展示效果最好 import matplotlib.pyplot as plt 折线图 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 x = [1,2,3,4,5,6] # x轴坐标 y = [3,5,1,8,4,9] # y轴坐标 plt.plot(x, y) [<matplotlib.lines.Line2D at

目录 numpy模块 一维数组 二维数组 列表list和numpy的区别 获取多维数组的行和列 多维数组的索引 高级功能 多维数组的合并 通过函数方法创建多维数组 矩阵的运算 求最大值最小值 numpy生成随机数 pandas模块 pandas模块有什么用 Series(了解) DataFrame(掌握) 处理缺失值 合并数据 matplotlib模块 matplotlib模块有什么用? numpy模块 numpy模块导入时,注意需要设置别名为 np 一维数组 只有一行,相当于一条线 # 生成一

一.数据分析的步骤 二.提出问题 分析药店商品销售情况 1)月均消费次数 2)月均消费金额 3)客单价 4)消费趋势 5)热销商品.滞销商品 三.理解数据 销售数据源为excel文件 字段的含义: 共有6579条销售数据 共有7个字段分别为:购买时间.社保卡号.商品编码.商品名称.销售数量.应收金额.实收金额 四.清洗数据 本次分析采用Jupyter Notebook分析,数据集为本地excel文件 (1)选择子集 本次分析的excel工作簿里面只有一个工作表 #导入数据分析包 import p

作业来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/3159 splash是容器安装的,从docker官网上下载windows下的docker进行安装. 下载完成之后直接点击安装,安装成功后,桌边会出现三个图标: 点击 Docker QuickStart 图标来启动 Docker Toolbox 终端. 使用docker启动服务命令启动Splash服务 docker run -p 8050:8050 scrapinghub/s

Python 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战 项目内容 本案例选择>> 商品类目:沙发: 数量:共100页  4400个商品: 筛选条件:天猫.销量从高到低.价格500元以上. 爬取淘宝商品数据挖掘分析实战"> 项目目的 1. 对商品标题进行文本分析 词云可视化 2. 不同关键词word对应的sales的统计分析 3. 商品的价格分布情况分析 4. 商品的销量分布情况分析 5. 不同价格区间的商品的平均销量分布 6. 商品价格对销量的影响分析 7. 商品价格对销售额的影响分析 8

原文地址: !()[http://www.bugingcode.com/blog/Matplotlib_7_Effectively_Using.html] 这是一篇关于如何高效的使用Matplotlib 的文章,文章的地址在 原文,但是这里不准备一行一行的对文章的内容进行翻译,而是把主要的步骤和思想都记录下来,在进行项目绘制的时候能够有很好的帮助. 获取数据和数据格式 要进行数据的绘制时,数据一般存放在文档里,比如cvs或者是excel中,读取时使用 pandas 进行操作,这里 下有专门的介绍

阅读目录 前言 怎么卖 领域服务的使用 回到现实 结语 一.前言 上篇中我们讲述了“把商品卖给用户”中的商品和用户的初步设计.现在把剩余的“卖”这个动作给做了.这里提醒一下,正常情况下,我们的每一步业务设计都需要和领域专家进行沟通,尽可能的符合通用语言的表述.这里的领域专家包括但不限于当前开发团队中对这块业务最了解的开发人员.系统实际的使用人等. 二.怎么卖 如果在没有结合当前上下文的情况下,用通用语言来表述,我们很容易把代码写成下面的这个样子(其中DomainRegistry只是一个简单的工厂

最近在做电商业务中,有关商品业务改版的一些东西,后端的架构设计采用现在很流行的微服务,有关微服务的简单概念: 微服务是一种架构风格,一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成.系统中的各个微服务可被独立部署,各个微服务之间是松耦合的.每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务.在所有情况下,每个任务代表着一个小的业务能力. 关于改版的业务设计,还是想尝试 DDD 领域驱动设计,之前写的一些相关文章,都是直接进行战术设计,而非在战略设计基础上进行,所以最后可能会出现一些问题,所以这次的过程是

前言     在<电商系统中的商品模型的分析与设计>中,对电商系统商品模型有一个粗浅的描述,后来有博友对货品和商品的区别以及属性有一些疑问.我也对此做一些研究,再次简单的对商品模型做一个介绍. 从SPU.SKU开始     首先我们需要澄清上篇中的这两个概念,在上篇文章中"货品"是指一种概念物品,这种物品并不是一个具体的实物,当它具备具体的属性.价格时,才是一种实物,也就是商品."商品"就是库存中一个具体的实物.例如:iphone6,就是一种货品,但用户

本文版权,归博客园和作者吴双共同所有.转载和爬虫请注明博客园蜗牛Redis系列文章地址 http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ Redis数据类型之集合(Set). 单个集合中最多允许存储2的三十二次方减1个元素.内部使用hash table散列表实现. SADD Key members.....,向集合中增加多个元素,返回成功个数.另外由于集合中不允许有重复元素,所以当添加重复元素时,会忽略不计,当然也不计影响个数. SMEMBERS Key   获取目标

在上篇<C#开发微信门户及应用(22)-微信小店的开发和使用>里面介绍了一些微信小店的基础知识,以及对应的对象模型,本篇继续微信小店的主题,介绍其中API接口的封装和测试使用.微信小店的相关对象模型,基本上包括了常规的商品.商品分组.货架.库存.订单这些模型,还有商品分类,商品分类属性.商品分类SKU.快递邮寄模板.图片管理等功能.本文介绍的接口封装也就是基于这些内容进行的,并针对接口的实现进行测试和使用. 1.商品管理接口的定义 前面文章介绍了微信小店的对象模型,如下所示. 这个图形基本上覆

完成的目标: 输入搜索的商品 以及 淘宝的已评价数目.店铺的商品描述(包括如实描述.服务态度.快递的5.0打分): 按要求,晒选出要求数量的结果,并按"物美价廉算法"排序后输出 思路: 1,利用淘宝搜索'https://s.taobao.com/search?'的价格filter 先进行价格筛选,得到结果的网站 2,用urllib打开结果网站,构造正则表达式匹配出各个商品结果的 价格.已评价数量.店铺的如实描述等信息: 并把结果保存至二维数组里. 3,利用商品及店铺信息,用"