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python與統計分析

發布時間: 2022-11-30 06:29:51

Ⅰ R 和 python 用於統計學分析,哪個更好

總的概括:R主要在學術界流行,python(numpy scipy)在工程方便比較實用。

R是S(Splus)的開源版本,或者下一代。發源地在紐西蘭奧克蘭。這個軟體的統計背景很濃烈。我這里濃烈的意思是,如果你不熟習統計知識(歷史)的話,R的幫助文檔看起來是很累的。由統計背景的人開發。R的維護組叫CRAN-R。在生物信息方便,有個叫bioconctor的組織,裡面有很多生物信息方面可以用的軟體包,他們有一套自己維護package系統。

Python是個綜合語言(這里特指指CPython解釋器),numpy scipy是數值計算的擴展包,pandas是主要用來做數據處理(numpy依賴),sympy做符號計算(類似mathematica?)此外還有一些不太成熟的包如sciki learn,statistical models。成熟度不如R。但是已經到了可用的水平了。是讀計算機的人寫的統計包。ipython 更新到1.0以後,功能基本完善,其notebook非常強大(感覺就像mathematica)而且還是基於web,在合作分享方面非常好用。

性能:
大家都說R慢,特別是CS的人。其實這里主要是兩點:一個R裡面數組的調用都是用復制的,二是Rscript慢。三是處理大數據慢。如果R用的好的話,R是不太慢的。具體來說就是Rscript用的少,多用命令,跑點小數據。這樣的話,實際在跑的都是背後的fortran和C庫。他們都有快二三十年歷史了。可謂異常可靠,優化得不能再優化了(指單線程,如果去看源代碼揮發先許多莫名的常數,永用了以後精度高速度快!)。比如一個自己編寫一個R腳本,loop套loop的那種,那真是想死的心都會有。外加一點,R處理文本文件很慢!

Python歸根揭底還是個有解釋器的腳本語言,而且有致命傷——GIL,但python最難能可貴的就是它很容易變得更快。比如pypy,cython,或者直接ctypes掛C庫。純python寫個原型,然後就開是不斷的profiling和加速吧。很輕易可以達到和C一個數量級的速度,但是寫程序、調試的時間少了很多。

並行計算:
R v15 之後有了自帶的parallel包,用挺輕松的。不過其實就是不停的fork,或者mpi,內存消耗挺厲害的。parSapply,parApply什麼的,真是很好用。

Python雖然有GIL——並行計算的死敵,但是有multiprocessing(fork依賴) ,是可以共享數據的什麼的,估計內存消耗方面比R好點,數據零散的話overhead很多。到了MPI的話,mpi4py還是挺好用的。用cython的話結合openmp可以打破GIL,但是過程中不能調用python的對象。

學習曲線:假設什麼編程都不會的同學。
R一開始還是很容易上手的,查到基本的命令,包,直接print一下就有結果了。但是如果要自己寫演算法、優化性能的時候,學習難度陡增。

Python么,挺好學的,絕大多數的幫助文檔都比R好了許多。有些包用起來沒R方便。總的來說深入吼R陡。

擴展資源:
基本上新的統計方法都會有R的package,安裝實用都不麻煩。但是基本上都是搞統計的人寫的計算機包。所以效能上可能有問好。比較出名的有兩個包的管理網站,cran-r 和bioconctor。 所以搞生化的估計R用起來很方便。

python的統計計算包們比R少,多很年輕,還在不斷的開發中。優於是計算機人寫的統計包,用起來的時候要多漲個心眼。

畫圖:
R自帶的那些工具就挺好用了,然後還有ggplot這種非常優美的得力工具。

python 有matplotlib,畫出來效果感覺比R自帶的好一些些,而且界面基於QT,跨平台支持。可能是R用得多了,pyplot用起來還是不太順手,覺得其各個組建的統一性不高。

IDE:
Rstudio非常不錯,提供類matlab環境。(用過vim-r-plugin,用過emacs + ess現在用vim。)

windows 下有python(x,y) 還有許多商業的工具。(本人現在的emacs環境還不是很順手~)

建議:
如果只是處理(小)數據的,用R。結果更可靠,速度可以接受,上手方便,多有現成的命令、程序可以用。

要自己搞個演算法、處理大數據、計算量大的,用python。開發效率高,一切盡在掌握。

ps:盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起碼R會把你指向一篇論文,而python只是指向一堆代碼。R出問題了還有論文作者、審稿人陪葬。

Ⅱ 如何用Python進行大數據挖掘和分析

如何用Python進行大數據挖掘和分析?快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代,不管你喜歡與否,在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ?
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言,你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據,卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的,並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身,也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據,這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天,我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析?
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要,並且許多企業內部已經在使用Python了,比如Google,YouTube,迪士尼等。還有,Python是開源的,並且有很多用於數據科學的類庫。
現在,如果你真的要用Python進行大數據分析的話,毫無疑問你需要了解Python的語法,理解正則表達式,知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程,每個部分需要掌握的細分知識點如下:
數據獲取:公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集,一些科研機構、企業、政府會開放一些數據,你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息,爬取租房網站上某城市的租房信息,爬取豆瓣評分評分最高的電影列表,獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據,你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識:元素(列表、字典、元組等)、變數、循環、函數………
以及,如何用 Python 庫(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後,你還需要一些高級技巧,比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等,來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取:sql語言
在應對萬以內的數據的時候,Excel對於一般的分析沒有問題,一旦數據量大,就會力不從心,資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業,都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具,為海量數據的存儲與管理提供可能,並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理:Python(pandas)
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的,數據的重復、缺失、異常值等等,這時候就需要進行數據的清洗,把這些影響分析的數據處理好,才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理,學會 pandas (Python包)的用法,應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下:
選擇:數據訪問
缺失值處理:對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理:重復值的判斷與刪除
異常值處理:清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作:描述性統計、Apply、直方圖等
合並:符合各種邏輯關系的合並操作
分組:數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping:快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下:
基本統計量:均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量:偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識:總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗:各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識:條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識,你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可視化的分析,通過各種可視化統計圖,並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法,通過線性回歸和邏輯回歸,其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析,並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下:
回歸分析:線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法:決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法:k-means……
特徵工程基礎:如何用特徵選擇優化模型
調參方法:如何調節參數優化模型
Python 數據分析包:scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段,重點了解回歸分析的方法,大多數的問題可以得以解決,利用描述性的統計分析和回歸分析,你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然,隨著你實踐量的增多,可能會遇到一些復雜的問題,你就可能需要去了解一些更高級的演算法:分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型,對於模型的優化,你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢,5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

Ⅲ 如何使用python做統計分析

Shape Parameters
形態參數
While a general continuous random variable can be shifted and scaled
with the loc and scale parameters, some distributions require additional
shape parameters. For instance, the gamma distribution, with density
γ(x,a)=λ(λx)a−1Γ(a)e−λx,
requires the shape parameter a. Observe that setting λ can be obtained by setting the scale keyword to 1/λ.
雖然一個一般的連續隨機變數可以被位移和伸縮通過loc和scale參數,但一些分布還需要額外的形態參數。作為例子,看到這個伽馬分布,這是它的密度函數
γ(x,a)=λ(λx)a−1Γ(a)e−λx,
要求一個形態參數a。注意到λ的設置可以通過設置scale關鍵字為1/λ進行。
Let』s check the number and name of the shape parameters of the gamma
distribution. (We know from the above that this should be 1.)
讓我們檢查伽馬分布的形態參數的名字的數量。(我們知道從上面知道其應該為1)
>>>
>>> from scipy.stats import gamma
>>> gamma.numargs
1
>>> gamma.shapes
'a'

Now we set the value of the shape variable to 1 to obtain the
exponential distribution, so that we compare easily whether we get the
results we expect.
現在我們設置形態變數的值為1以變成指數分布。所以我們可以容易的比較是否得到了我們所期望的結果。
>>>
>>> gamma(1, scale=2.).stats(moments="mv")
(array(2.0), array(4.0))

Notice that we can also specify shape parameters as keywords:
注意我們也可以以關鍵字的方式指定形態參數:
>>>
>>> gamma(a=1, scale=2.).stats(moments="mv")
(array(2.0), array(4.0))

Freezing a Distribution
凍結分布
Passing the loc and scale keywords time and again can become quite
bothersome. The concept of freezing a RV is used to solve such problems.
不斷地傳遞loc與scale關鍵字最終會讓人厭煩。而凍結RV的概念被用來解決這個問題。
>>>
>>> rv = gamma(1, scale=2.)

By using rv we no longer have to include the scale or the shape
parameters anymore. Thus, distributions can be used in one of two ways,
either by passing all distribution parameters to each method call (such
as we did earlier) or by freezing the parameters for the instance of the
distribution. Let us check this:
通過使用rv我們不用再更多的包含scale與形態參數在任何情況下。顯然,分布可以被多種方式使用,我們可以通過傳遞所有分布參數給對方法的每次調用(像我們之前做的那樣)或者可以對一個分布對象凍結參數。讓我們看看是怎麼回事:
>>>
>>> rv.mean(), rv.std()
(2.0, 2.0)

This is indeed what we should get.
這正是我們應該得到的。
Broadcasting
廣播
The basic methods pdf and so on satisfy the usual numpy broadcasting
rules. For example, we can calculate the critical values for the upper
tail of the t distribution for different probabilites and degrees of
freedom.
像pdf這樣的簡單方法滿足numpy的廣播規則。作為例子,我們可以計算t分布的右尾分布的臨界值對於不同的概率值以及自由度。
>>>
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], [[10], [11]])
array([[ 1.37218364, 1.81246112, 2.76376946],
[ 1.36343032, 1.79588482, 2.71807918]])

Here, the first row are the critical values for 10 degrees of freedom
and the second row for 11 degrees of freedom (d.o.f.). Thus, the
broadcasting rules give the same result of calling isf twice:
這里,第一行是以10自由度的臨界值,而第二行是以11為自由度的臨界值。所以,廣播規則與下面調用了兩次isf產生的結果相同。
>>>
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], 10)
array([ 1.37218364, 1.81246112, 2.76376946])
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], 11)
array([ 1.36343032, 1.79588482, 2.71807918])

If the array with probabilities, i.e, [0.1, 0.05, 0.01] and the array of
degrees of freedom i.e., [10, 11, 12], have the same array shape, then
element wise matching is used. As an example, we can obtain the 10% tail
for 10 d.o.f., the 5% tail for 11 d.o.f. and the 1% tail for 12 d.o.f.
by calling
但是如果概率數組,如[0.1,0.05,0.01]與自由度數組,如[10,11,12]具有相同的數組形態,則元素對應捕捉被作用,我們可以分別得到10%,5%,1%尾的臨界值對於10,11,12的自由度。
>>>
>>> stats.t.isf([0.1, 0.05, 0.01], [10, 11, 12])
array([ 1.37218364, 1.79588482, 2.68099799])

Specific Points for Discrete Distributions
離散分布的特殊之處
Discrete distribution have mostly the same basic methods as the
continuous distributions. However pdf is replaced the probability mass
function pmf, no estimation methods, such as fit, are available, and
scale is not a valid keyword parameter. The location parameter, keyword
loc can still be used to shift the distribution.
離散分布的簡單方法大多數與連續分布很類似。當然像pdf被更換為密度函數pmf,沒有估計方法,像fit是可用的。而scale不是一個合法的關鍵字參數。Location參數,關鍵字loc則仍然可以使用用於位移。
The computation of the cdf requires some extra attention. In the case of
continuous distribution the cumulative distribution function is in most
standard cases strictly monotonic increasing in the bounds (a,b) and
has therefore a unique inverse. The cdf of a discrete distribution,
however, is a step function, hence the inverse cdf, i.e., the percent
point function, requires a different definition:
ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}

Cdf的計算要求一些額外的關注。在連續分布的情況下,累積分布函數在大多數標准情況下是嚴格遞增的,所以有唯一的逆。而cdf在離散分布,無論如何,是階躍函數,所以cdf的逆,分位點函數,要求一個不同的定義:
ppf(q) = min{x : cdf(x) >= q, x integer}
For further info, see the docs here.
為了更多信息可以看這里。
We can look at the hypergeometric distribution as an example
>>>
>>> from scipy.stats import hypergeom
>>> [M, n, N] = [20, 7, 12]

我們可以看這個超幾何分布的例子
>>>
>>> from scipy.stats import hypergeom
>>> [M, n, N] = [20, 7, 12]

If we use the cdf at some integer points and then evaluate the ppf at
those cdf values, we get the initial integers back, for example
如果我們使用在一些整數點使用cdf,它們的cdf值再作用ppf會回到開始的值。
>>>
>>> x = np.arange(4)*2
>>> x
array([0, 2, 4, 6])
>>> prb = hypergeom.cdf(x, M, n, N)
>>> prb
array([ 0.0001031991744066, 0.0521155830753351, 0.6083591331269301,
0.9897832817337386])
>>> hypergeom.ppf(prb, M, n, N)
array([ 0., 2., 4., 6.])

If we use values that are not at the kinks of the cdf step function, we get the next higher integer back:
如果我們使用的值不是cdf的函數值,則我們得到一個更高的值。
>>>
>>> hypergeom.ppf(prb + 1e-8, M, n, N)
array([ 1., 3., 5., 7.])
>>> hypergeom.ppf(prb - 1e-8, M, n, N)
array([ 0., 2., 4., 6.])

Ⅳ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源,介紹了關於Python方面的內容,本書是由人民郵電出版社出版,格式為PDF,資源大小281 MB,黃紅梅 張良均編寫,目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為:7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook(此前被稱為 IPython notebook)是一個互動式筆記本,支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序,便於創建和共享文學化程序文檔,支持實時代碼,數學方程,可視化和 markdown。 用途包括:數據清理和轉換,數值模擬,統計建模,機器學習等等 。 定義 (推薦學習:Python視頻教程) 用戶可以通過電子郵件,Dropbox,GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer,將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中,代碼可以實時的生成圖像,視頻,LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件: Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考,具體如下: 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中,主要用到的python包為 itchat , pandas , pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk,用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下: import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat,實現對微信好友的獲取,並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果: 直接上代碼,建三個空文本文件stopwords.txt,newdit.txt、unionWords.txt,下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼,就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考,具體如下: 前面講述了關於雙色球的各種演算法,這里將進行下期雙色球號碼的預測,想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法,這個場景使用這個演算法,預測效果一般,各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作,為了讓代碼看的更優雅,定義了函數,去調用,頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容,希望我們整理的資源能夠幫助到大家,感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式:私信(666)

Ⅳ 統計專業的學生適合學python嗎

統計學專業推薦學python嗎?

最開始不需要,excel和ppt可以滿足絕大多數數據處理和呈現工作,業務知識的積累更重要,但是隨著數據處理量增加,提取數據需要sql,日誌清洗用shell,數據挖掘python或R,集成工具spss、sas,互動式圖表上BI,Excel不帶點酷炫的vba也說不過去了。
數據分析是通過對數據的處理,結合行業、業務以及其他學科知識,給出數據表達的信息,之後根據這些信息進行判斷決策。數據分析還可以有更深層的內容,例如數據挖掘,就是對統計方法與業務結合通過數據工具進行更深入的延展。

但這些也不是必須,因為數據工程師會幫助解決大部分需要編程的需求,不過會還是比不會強!
現在大數據很多時候用python實現方便,統計學也越來越和大數據緊密結合。很多大數據方面的統計學家需要python來完成分析。

Ⅵ 好書推薦《python統計分析》!

《python統計分析》以基礎的統計學知識和假設檢驗為重點,簡明扼要地講述了Python在數據分析、可視化和統計建模中的應用。
主要包括Python的簡單介紹、研究設計、數據管理、概率分布、不同數據類型的假設檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統計學等從入門到高級的內容。
同時,利用Python這門開源語言,不僅在直觀上對數據分析和統計檢驗提供了很好的理解,而且在相關數學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強,配套提供相關的代碼和數據,讀者可以依照書中所講,復現和加深對相關知識的理解。

作者是托馬斯·哈斯爾萬特(Thomas Haslwanter),在學術機構中有超過10年的教學經驗,是林茨上奧地利州應用科學大學(University of Applied Sciences Upper Austria in Linz)醫學工程系的教授,瑞士蘇黎世聯邦理工學院講師,並曾在澳大利亞悉尼大學和德國圖賓根大學擔任過研究員。
他在醫學研究方面經驗豐富,專注於眩暈症的診斷、治療和康復。在深入使用Matlab十五年後,他發現Python非常強大,並將其用於統計數據分析、聲音和圖像處理以及生物模擬應用。
《python統計分析》由李銳翻譯,復旦大學公共衛生學院流行病與生物統計專業博士生,Python、R和Lisp語言的愛好者,主要研究方向為統計學習和機器學習建模以及組學數據的數據挖掘。先後以第一作者身份發表學術論文6篇,其中SCI論文4篇。參編中文專著2本。

《python統計分析》內容共兩份方面,分別闡述了Python和統計學,及分布和假設檢驗等。

本書強調實際問題的解決方法,是統計學家/計算機科學家和實驗專家(如生物學家、物理學家、醫生等)之間一個很好的橋梁。為了讓讀者更好地理解本書的內容,作者還提供了實際的例子和動手練習(書末附有答案),這使得本書受眾廣泛——從各個專業的本科生到尋求特定問題答案的成熟的研究人員。

《python統計分析》適合對統計學和Python有興趣的讀者,特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能來進行數據處理和統計分析的學生和研究人員,感興趣的朋友可以看看哦!

Ⅶ python數據統計分析

1. 常用函數庫

  scipy包中的stats模塊和statsmodels包是python常用的數據分析工具,scipy.stats以前有一個models子模塊,後來被移除了。這個模塊被重寫並成為了現在獨立的statsmodels包。

 scipy的stats包含一些比較基本的工具,比如:t檢驗,正態性檢驗,卡方檢驗之類,statsmodels提供了更為系統的統計模型,包括線性模型,時序分析,還包含數據集,做圖工具等等。

2. 小樣本數據的正態性檢驗

(1) 用途

 夏皮羅維爾克檢驗法 (Shapiro-Wilk) 用於檢驗參數提供的一組小樣本數據線是否符合正態分布,統計量越大則表示數據越符合正態分布,但是在非正態分布的小樣本數據中也經常會出現較大的W值。需要查表來估計其概率。由於原假設是其符合正態分布,所以當P值小於指定顯著水平時表示其不符合正態分布。

 正態性檢驗是數據分析的第一步,數據是否符合正態性決定了後續使用不同的分析和預測方法,當數據不符合正態性分布時,我們可以通過不同的轉換方法把非正太態數據轉換成正態分布後再使用相應的統計方法進行下一步操作。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果 p-value=0.029035290703177452,比指定的顯著水平(一般為5%)小,則拒絕假設:x不服從正態分布。

3. 檢驗樣本是否服務某一分布

(1) 用途

 科爾莫戈羅夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test),檢驗樣本數據是否服從某一分布,僅適用於連續分布的檢驗。下例中用它檢驗正態分布。

(2) 示例

(3) 結果分析

 生成300個服從N(0,1)標准正態分布的隨機數,在使用k-s檢驗該數據是否服從正態分布,提出假設:x從正態分布。最終返回的結果,p-value=0.9260909172362317,比指定的顯著水平(一般為5%)大,則我們不能拒絕假設:x服從正態分布。這並不是說x服從正態分布一定是正確的,而是說沒有充分的證據證明x不服從正態分布。因此我們的假設被接受,認為x服從正態分布。如果p-value小於我們指定的顯著性水平,則我們可以肯定地拒絕提出的假設,認為x肯定不服從正態分布,這個拒絕是絕對正確的。

4.方差齊性檢驗

(1) 用途

 方差反映了一組數據與其平均值的偏離程度,方差齊性檢驗用以檢驗兩組或多組數據與其平均值偏離程度是否存在差異,也是很多檢驗和演算法的先決條件。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果 p-value=0.19337536323599344, 比指定的顯著水平(假設為5%)大,認為兩組數據具有方差齊性。

5. 圖形描述相關性

(1) 用途

 最常用的兩變數相關性分析,是用作圖描述相關性,圖的橫軸是一個變數,縱軸是另一變數,畫散點圖,從圖中可以直觀地看到相關性的方向和強弱,線性正相關一般形成由左下到右上的圖形;負面相關則是從左上到右下的圖形,還有一些非線性相關也能從圖中觀察到。

(2) 示例

(3) 結果分析

 從圖中可以看到明顯的正相關趨勢。

6. 正態資料的相關分析

(1) 用途

 皮爾森相關系數(Pearson correlation coefficient)是反應兩變數之間線性相關程度的統計量,用它來分析正態分布的兩個連續型變數之間的相關性。常用於分析自變數之間,以及自變數和因變數之間的相關性。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度,其取值范圍在[-1,1],絕對值越接近1,說明兩個變數的相關性越強,絕對值越接近0說明兩個變數的相關性越差。當兩個變數完全不相關時相關系數為0。第二個值為p-value,統計學上,一般當p-value<0.05時,可以認為兩變數存在相關性。

7. 非正態資料的相關分析

(1) 用途

 斯皮爾曼等級相關系數(Spearman』s correlation coefficient for ranked data ),它主要用於評價順序變數間的線性相關關系,在計算過程中,只考慮變數值的順序(rank, 值或稱等級),而不考慮變數值的大小。常用於計算類型變數的相關性。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度,本例中correlation趨近於1表示正相關。第二個值為p-value,p-value越小,表示相關程度越顯著。

8. 單樣本T檢驗

(1) 用途

 單樣本T檢驗,用於檢驗數據是否來自一致均值的總體,T檢驗主要是以均值為核心的檢驗。注意以下幾種T檢驗都是雙側T檢驗。

(2) 示例

(3) 結果分析

 本例中生成了2列100行的數組,ttest_1samp的第二個參數是分別對兩列估計的均值,p-value返回結果,第一列1.47820719e-06比指定的顯著水平(一般為5%)小,認為差異顯著,拒絕假設;第二列2.83088106e-01大於指定顯著水平,不能拒絕假設:服從正態分布。

9. 兩獨立樣本T檢驗

(1) 用途

 由於比較兩組數據是否來自於同一正態分布的總體。注意:如果要比較的兩組數據不滿足方差齊性, 需要在ttest_ind()函數中添加參數equal_var = False。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果的第一個值為統計量,第二個值為p-value,pvalue=0.19313343989106416,比指定的顯著水平(一般為5%)大,不能拒絕假設,兩組數據來自於同一總結,兩組數據之間無差異。

10. 配對樣本T檢驗

(1) 用途

 配對樣本T檢驗可視為單樣本T檢驗的擴展,檢驗的對象由一群來自正態分布獨立樣本更改為二群配對樣本觀測值之差。它常用於比較同一受試對象處理的前後差異,或者按照某一條件進行兩兩配對分別給與不同處理的受試對象之間是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果的第一個值為統計量,第二個值為p-value,pvalue=0.80964043445811551,比指定的顯著水平(一般為5%)大,不能拒絕假設。

11. 單因素方差分析

(1) 用途

 方差分析(Analysis of Variance,簡稱ANOVA),又稱F檢驗,用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。方差分析主要是考慮各組之間的平均數差別。

 單因素方差分析(One-wayAnova),是檢驗由單一因素影響的多組樣本某因變數的均值是否有顯著差異。

 當因變數Y是數值型,自變數X是分類值,通常的做法是按X的類別把實例成分幾組,分析Y值在X的不同分組中是否存在差異。

(2) 示例

(3) 結果分析

 返回結果的第一個值為統計量,它由組間差異除以組間差異得到,上例中組間差異很大,第二個返回值p-value=6.2231520821576832e-19小於邊界值(一般為0.05),拒絕原假設, 即認為以上三組數據存在統計學差異,並不能判斷是哪兩組之間存在差異 。只有兩組數據時,效果同 stats.levene 一樣。

12. 多因素方差分析

(1) 用途

 當有兩個或者兩個以上自變數對因變數產生影響時,可以用多因素方差分析的方法來進行分析。它不僅要考慮每個因素的主效應,還要考慮因素之間的交互效應。

(2) 示例

(3) 結果分析

 上述程序定義了公式,公式中,"~"用於隔離因變數和自變數,」+「用於分隔各個自變數, ":"表示兩個自變數交互影響。從返回結果的P值可以看出,X1和X2的值組間差異不大,而組合後的T:G的組間有明顯差異。

13. 卡方檢驗

(1) 用途

 上面介紹的T檢驗是參數檢驗,卡方檢驗是一種非參數檢驗方法。相對來說,非參數檢驗對數據分布的要求比較寬松,並且也不要求太大數據量。卡方檢驗是一種對計數資料的假設檢驗方法,主要是比較理論頻數和實際頻數的吻合程度。常用於特徵選擇,比如,檢驗男人和女人在是否患有高血壓上有無區別,如果有區別,則說明性別與是否患有高血壓有關,在後續分析時就需要把性別這個分類變數放入模型訓練。

 基本數據有R行C列, 故通稱RC列聯表(contingency table), 簡稱RC表,它是觀測數據按兩個或更多屬性(定性變數)分類時所列出的頻數表。

(2) 示例

(3) 結果分析

 卡方檢驗函數的參數是列聯表中的頻數,返回結果第一個值為統計量值,第二個結果為p-value值,p-value=0.54543425102570975,比指定的顯著水平(一般5%)大,不能拒絕原假設,即相關性不顯著。第三個結果是自由度,第四個結果的數組是列聯表的期望值分布。

14. 單變數統計分析

(1) 用途

 單變數統計描述是數據分析中最簡單的形式,其中被分析的數據只包含一個變數,不處理原因或關系。單變數分析的主要目的是通過對數據的統計描述了解當前數據的基本情況,並找出數據的分布模型。

 單變數數據統計描述從集中趨勢上看,指標有:均值,中位數,分位數,眾數;從離散程度上看,指標有:極差、四分位數、方差、標准差、協方差、變異系數,從分布上看,有偏度,峰度等。需要考慮的還有極大值,極小值(數值型變數)和頻數,構成比(分類或等級變數)。

 此外,還可以用統計圖直觀展示數據分布特徵,如:柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。

15. 多元線性回歸

(1) 用途

 多元線性回歸模型(multivariable linear regression model ),因變數Y(計量資料)往往受到多個變數X的影響,多元線性回歸模型用於計算各個自變數對因變數的影響程度,可以認為是對多維空間中的點做線性擬合。

(2) 示例

(3) 結果分析

 直接通過返回結果中各變數的P值與0.05比較,來判定對應的解釋變數的顯著性,P<0.05則認為自變數具有統計學意義,從上例中可以看到收入INCOME最有顯著性。

16. 邏輯回歸

(1) 用途

 當因變數Y為2分類變數(或多分類變數時)可以用相應的logistic回歸分析各個自變數對因變數的影響程度。

(2) 示例

(3) 結果分析

 直接通過返回結果中各變數的P值與0.05比較,來判定對應的解釋變數的顯著性,P<0.05則認為自變數具有統計學意義。

Ⅷ arcgis 怎麼用python做統計分析

方法/步驟

1
打開arcmap軟體,點擊工具欄上的ArcToolbox工具箱,在工具箱裡面選擇要進行數據處理的工具(工具的選擇視數據處理的內容而定),本文選擇了「Define Projection」定義投影的工具進行說明。
雙擊此工具,在彈出的工具窗口點擊右下角的「Show Help>>」按鈕。

2
點擊「Tool Help」按鈕,此時就打開了軟體的幫助文檔並定位到了此工具(define projection)對應的頁面,往下拉動滾動條,定位到此工具的python腳本的內容:
Syntax 介紹了此工具腳本的語法
Code Sample 介紹了腳本使用的例子
拷貝腳本使用例子裡面的代碼。

3
在軟體的主界面點擊「Geoprocessing」菜單-->點擊「Python」菜單項,即出現內嵌在arcigis中的python工具窗口。
python工具窗口的左邊是代碼編輯區域,右邊是信息提示區域。

4
把第2步拷貝的代碼語句粘貼到python工具窗口的左邊區域,修改一下工具腳本的參數(視具體工具和數據而定),連續點擊兩下回車鍵。

5
等待腳本程序的執行完成,完成之後在桌面右下角會彈出提示信息,同時pythong工具窗口的右邊區域也會有具體的工具腳本執行信息。

6
執行完成之後,在arcmap載入處理過的數據,右鍵查看屬性,可以看到通過此工具腳本(define projection)進行投影定義的數據已經具有了投影參數。

http://jingyan..com/article/eae07827ba96a51fec548513.html

Ⅸ Python數據分析師主要做什麼Python基礎

伴隨著大數據時代的到來,Python的熱度居高不下,已成為職場人士必備的技能,它不僅可以從事網路爬蟲、人工智慧、Web開發、游戲開發等工作,還是數據分析的首選語言。那麼問題來了,利用Python數據分析可以做什麼呢?簡單來講,可以做的事情有很多,具體如下。

第一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度,也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息,使用dtypes函數來返回數據格式。Lsnull是Python中檢查空置的函數,你可以對整個數據進行檢查,也可以單獨對某一列進行空置檢查,返回的結果是邏輯值,包括空置返回True,不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值,使用Values函數用來查看數據表中的數值。

第二,數據表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活,可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包括空值的數據,也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數,與之對應的是asstype函數,用來更改數據格式,Rename是更改名稱的函數,drop_plicate函數函數重復值,replace函數實現數據轉換。

第三,數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期統計和分析工作,主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組以及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並,合並的方式為inner,此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序,使用where函數完成數據分組,使用split函數實現分列。

第四,數據提取

主要是使用三個函數:loc、iloc和ix,其中loc函數按標准值進行提取,iloc按位置進行提取,ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提取數據意外,還可以按照具體的條件進行提取。

第五,數據篩選匯總

Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能,配合sum和count函數還能實現Excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。

Ⅹ Python數據分析 | 數據描述性分析

首先導入一些必要的數據處理包和可視化的包,讀文檔數據並通過前幾行查看數據欄位。

對於我的數據來說,由於數據量比較大,因此對於缺失值可以直接做刪除處理。

得到最終的數據,並提取需要的列作為特徵。

對類別數據進行統計:

類別型欄位包括location、cpc_class、pa_country、pa_state、pa_city、assignee六個欄位,其中:

單變數統計描述是數據分析中最簡單的形式,其中被分析的數據只包含一個變數,不處理原因或關系。單變數分析的主要目的是通過對數據的統計描述了解當前數據的基本情況,並找出數據的分布模型。
單變數數據統計描述從集中趨勢上看,指標有:均值,中位數,分位數,眾數;從離散程度上看,指標有:極差、四分位數、方差、標准差、協方差、變異系數,從分布上看,有偏度,峰度等。需要考慮的還有極大值,極小值(數值型變數)和頻數,構成比(分類或等級變數)。

對於數值型數據,首先希望了解一下數據取值范圍的分布,因此可以用統計圖直觀展示數據分布特徵,如:柱狀圖、正方圖、箱式圖、頻率多邊形和餅狀圖。

按照發布的時間先後作為橫坐標,數值范圍的分布情況如圖所示.

還可以根據最終分類的結果查看這些數值數據在不同類別上的分布統計。

箱線圖可以更直觀的查看異常值的分布情況。

異常值指數據中的離群點,此處定義超出上下四分位數差值的1.5倍的范圍為異常值,查看異常值的位置。

參考:
python數據分析之數據分布 - yancheng111 - 博客園
python數據統計分析 -

科爾莫戈羅夫檢驗(Kolmogorov-Smirnov test),檢驗樣本數據是否服從某一分布,僅適用於連續分布的檢驗。下例中用它檢驗正態分布。

在使用k-s檢驗該數據是否服從正態分布,提出假設:x從正態分布。最終返回的結果,p-value=0.9260909172362317,比指定的顯著水平(一般為5%)大,則我們不能拒絕假設:x服從正態分布。這並不是說x服從正態分布一定是正確的,而是說沒有充分的證據證明x不服從正態分布。因此我們的假設被接受,認為x服從正態分布。如果p-value小於我們指定的顯著性水平,則我們可以肯定的拒絕提出的假設,認為x肯定不服從正態分布,這個拒絕是絕對正確的。

衡量兩個變數的相關性至少有以下三個方法:

皮爾森相關系數(Pearson correlation coefficient) 是反應倆變數之間線性相關程度的統計量,用它來分析正態分布的兩個連續型變數之間的相關性。常用於分析自變數之間,以及自變數和因變數之間的相關性。

返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度,其取值范圍在[-1,1],絕對值越接近1,說明兩個變數的相關性越強,絕對值越接近0說明兩個變數的相關性越差。當兩個變數完全不相關時相關系數為0。第二個值為p-value,統計學上,一般當p-value<0.05時,可以認為兩變數存在相關性。

斯皮爾曼等級相關系數(Spearman』s correlation coefficient for ranked data ) ,它主要用於評價順序變數間的線性相關關系,在計算過程中,只考慮變數值的順序(rank, 秩或稱等級),而不考慮變數值的大小。常用於計算類型變數的相關性。

返回結果的第一個值為相關系數表示線性相關程度,本例中correlation趨近於1表示正相關。第二個值為p-value,p-value越小,表示相關程度越顯著。

kendall :

也可以直接對整體數據進行相關性分析,一般來說,相關系數取值和相關強度的關系是:0.8-1.0 極強 0.6-0.8 強 0.4-0.6 中等 0.2-0.4 弱 0.0-0.2 極弱。

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