原kaggle比赛地址:https://www.kaggle.com/c/titanic 原kernel地址:A Data Science Framework: To Achieve 99% Accuracy 问题处理之前要知道的事: 数据科学框架(A Data Science Framework) 1.定义问题(Define the Problem): 问题→需求→方法→设计→技术,这是刚开始拿到问题的解决流程,所以在我们用一些fancy的技巧和算法解决问题之前,必须要明确我们需要解决的问题到

1.看数据看维度 在对某一项业务或者业务的某个模块进行分析时,可以从大小两个角度去切入分析. 首先站在广阔的视角去看待一些数据.比如对某个产品(消费品),就要分析在大环境下是一个什么样的数据,如市场排名,市场占有率.还要记录市场整体波动情况,竞品的数据.这些一般可以通过第三方调研机构或者行业报告获得. FineReport数据报表看板 然后需要分析针对这个产品你内部关心的数据是什么.比如每月每周的销售量,各渠道的销售量,广告.促销活动.线下活动.联合活动等带来的销售的提升和品牌知名度的提升. 当

概述 1912年4月15日,泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没,2224名乘客和机组人员中有1502人遇难.沉船导致大量伤亡的原因之一是没有足够的救生艇给乘客和船员.虽然幸存下来有一些运气因素,但有一些人比其他人更有可能生存,比如妇女,儿童和上层阶级.在本文中将对哪些人可能生存作出分析,特别是运用Python和机器学习的相关模型工具来预测哪些乘客幸免于难,最后提交结果.从kaggle泰坦尼克生存预测项目下载相关数据. 实施步骤 1.提出问题 什么样的人在泰坦尼克号中更容易存活? 2.理解数据

  # coding: utf-8 # In[1]: import urllib.request import os # In[2]: url="http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/DataSets/titanic3.xls" filepath="titanic3.xls" if not os.path.isfile(filepath): result=urllib.request.urlretrieve(u

Titanic是kaggle上的一道just for fun的题,没有奖金,但是数据整洁,拿来练手最好不过啦. 这道题给的数据是泰坦尼克号上的乘客的信息,预测乘客是否幸存.这是个二元分类的机器学习问题,但是由于数据样本相对较少,在当时慌乱的情况下幸存者有一定的随机性,还是有一定挑战的.https://www.kaggle.com/c/titanic-gettingStarted/ 一 载入数据 首先,我们要先看一看数据,分析数据的一些较为直观的特征.代码使用numpy pandas和scikit

1.概述 在编写 Flink,Spark,Hive 等相关作业时,要是能快速的将我们所编写的作业能可视化在我们面前,是件让人兴奋的时,如果能带上趋势功能就更好了.今天,给大家介绍这么一款工具.它就能满足上述要求,在使用了一段时间之后,这里给大家分享以下使用心得. 2.How to do 首先,我们来了解一下这款工具的背景及用途.Zeppelin 目前已托管于 Apache 基金会,但并未列为顶级项目,可以在其公布的 官网访问.它提供了一个非常友好的 WebUI 界面,操作相关指令.它可以用于做数

Wireshark和 TcpDump抓包分析心得  1. Wireshark与tcpdump介绍 Wireshark是一个网络协议检测工具,支持Windows平台和Unix平台,我一般只在Windows平台下使用Wireshark,如果是Linux的话,我直接用tcpdump了,因为我工作环境中的Linux一般只有字符界面,且一般而言Linux都自带的tcpdump,或者用tcpdump抓包以后用Wireshark打开分析. 在Windows平台下,Wireshark通过WinPcap进行抓包,

学习利用python进行数据分析的笔记&下星期二内部交流会要讲的内容,一并分享给大家.博主粗心大意,有什么不对的地方欢迎指正~还有许多尚待完善的地方,待我一边学习一边完善~ 前言:各种和数据分析相关python库的介绍(前言1~4摘抄自<利用python进行数据分析>) 1.Numpy: Numpy是python科学计算的基础包,它提供以下功能(不限于此): (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上

python requests抓取NBA球员数据,pandas进行数据分析,echarts进行可视化 (前言) 感觉要总结总结了,希望这次能写个系列文章分享分享心得,和大神们交流交流,提升提升. 因为半桶子水的水平,一直在想写什么,为什么写,怎么写. 直到现在找到了一种好的办法: 1.写什么 自己手上掌握的,工作中经常用到的,从数据源 到 最后可视化 所有一套流程. 2.为什么写 因为很长一段时间没有进行总结和梳理了,总感觉很多东西很零散,另一方面,写写笔记也是对那些东西的一次巩固. 3.怎么写

数据分析是一个历史久远的东西,但是直到近代微型计算机的普及,数据分析的价值才得到大家的重视.到了今天,数据分析已经成为企业生产运维的一个核心组成部分. 据我自己做数据分析的经验来看,目前数据分析按照使用工具可以分为大体四类: 基于Excel的数据分析,Excel自带的函数.数据透视表.宏等功能对于数据分析来说十分适用且好用:基于matlib.SAS.SPSS等专业统计软件,我自己用过一段时间的SAS,觉得功能十分全面,但是作为程序员使用又觉得限制太多不够自由:基于SQL+数据库的数据分析,这一类

最近在阅读<利用Python进行数据分析>,本篇博文作为读书笔记 ,记录一下阅读书签和实践心得. 准备工作 python环境配置好了,可以参见我之前的博文<基于Python的数据分析(1):配置安装环境>.还需要安装第三方包包括NumPy.pandas.matplotlib.IPython.SciPy.用pip安装工具下载自动安装即可,如果有网络问题,请在自行百度"host google"更新host文件. 接下来是配置IPython,初步感受了这个与之前接触的

文章来源:公众号-智能化IT系统. 回归模型有多种,一般在数据分析中用的比较常用的有线性回归和逻辑回归.其描述的是一组因变量和自变量之间的关系,通过特定的方程来模拟.这么做的目的也是为了预测,但有时也不是全部为了预测,只是为了解释一种现象,因果关系. 还是按照老风格,不说空泛的概念,以实际的案例出发. 还是先前的案例,购房信息,我们这次精简以下,这8位购房者我们只关注薪水和年龄这两个因素,信息如下: 用户ID 年龄 收入 是否买房 1 27 15W 否 2 47 30W 是 3 32 12W 否

朱晔的互联网架构实践心得S1E10:数据的权衡和折腾[系列完] [下载本文PDF进行阅读] 本文站在数据的维度谈一下在架构设计中的一些方案对数据的权衡以及数据流转过程中的折腾这两个事情.最后进行系列文章的总结和之后系列文章写作计划的一些展望. 数据的权衡 正所谓鱼和熊掌不能兼得,舍了才能得.架构或技术设计方案中针对数据这个事情,有太多体现了权衡思想的地方. 空间和时间 我们来想想有哪些广义上空间换时间(性能)的例子,也就是通过使用更多的存储或内存空间加快了任务的单次执行速度或总体吞吐量: 让数据

1 背景概述 笔者在公司做集成项目时,通常会涉及ESB与Portal结合实现图表数据分析功能.通过ESB获取数据库信息,然后在门户上采用Portlet接收ESB中的数据URL最后展现到门户上.本文为项目中实现该功能的方法及在实际工作中积累的经验与心得体会,希望通过这篇文档给大家一些帮助. 2 预期读者 数通畅联新进员工 广大技术爱好者 3 实现思路 实现本案例门户中图表Portlet的统计分析功能,可以通过以下三种Portlet来实现. 分为基本数据列表Portlet,基本图表Portlet,多

1.pandas简介 Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法.你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一. pandas是numpy库的更高级封装,pandas方法中很多是调用了numpy库的方法 2.pandas

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 本文作者将结合自身经验,并以实际案例的形式进行呈现,涉及从数据采集.数据清洗.数据分析再到数据可视化的一整套流程分析,力求条理清晰的展现外部数据分析的强大威力.enjoy~ 在八月份,笔者曾经写过一篇针对外部数据分析的文章,一部分读者看过此文后,向笔者反映,说对外部数据的分析跳出了原有的只针对企业内部数据分析(用户数据.销售数据.流量数据等)的窠臼,在企业

豆瓣电影top250数据分析 数据来源(豆瓣电影top250) 爬虫代码比较简单 数据较为真实,可以进行初步的数据分析 可以将前面的几篇文章中的介绍的数据预处理的方法进行实践 最后用matplotlib与pyecharts两种可视化包进行部分数据展示 数据仍需深挖,有待加强 #首先按照惯例导入python 数据分析的两个包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts i

泰坦里克号预测生还人口问题 泰坦尼克号问题背景 - 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事,豪华游艇倒了,大家都惊恐逃生,可是救生艇#### 的数量有限,无法人人都有,副船长发话了lady and kid first!,所以是否获救其实并非随机,而是基#### 于一些背景有rank先后的. - 训练和测试数据是一些乘客的个人信息以及存活状况,要尝试根据它生成合适的模型并预测其他人的存活状况. 一.数据预处理 import pandas as pd #数据分析 import nu

感谢电子通讯工程的研究生学长为大家整理了这么全面的求职总结,希望进入通信公司和互联网公司做非技术类岗位的学弟学妹们千万不要错过哦~ ---------------------------原文分割线-------------------------- 此文记录了我从研二下学期到研三上学期的找工历程,包括百度.腾讯.网易.移动.电信.华为.中兴.IBM八家企业的面试总结和心得,希望能够帮助到正在找工的朋友和师弟师妹们,并纪念找工这段怀揣着希望和梦想,伴随着紧张和压力,同时令我受益匪浅的日子. (本文

1. Wireshark与tcpdump介绍 Wireshark是一个网络协议检测工具,支持Windows平台和Unix平台,我一般只在Windows平台下使用Wireshark,如果是Linux的话,我直接用tcpdump了,因为我工作环境中的Linux一般只有字符界面,且一般而言Linux都自带的tcpdump,或者用tcpdump抓包以后用Wireshark打开分析. 在Windows平台下,Wireshark通过WinPcap进行抓包,封装的很好,使用起来很方便,可以很容易的制定抓包过滤

python pandas库——pivot使用心得 2017年12月14日 17:07:06 阅读数:364 最近在做基于python的数据分析工作,引用第三方数据分析库——pandas(version 0.16). 在做数据统计二维表转换的时候走了不少弯路,发现pivot()这个方法可以解决很多问题,让我少走一些弯路,节省了大量的代码.于是我这里对于pandas下dataframe的pivot()方法进行学习总结和应用,以便回顾和巩固知识. 以统计学生成绩信息为例. 在做学生成绩信息统计的时候