❶ 如何評價《利用python進行數據分析》這本書
python功能十分強大，可以用來寫爬蟲，做數據分析，做機器學習，關於您的問題，可以參考這個鏈接 利用python進行數據分析網頁鏈接，這里有一本高清的pdf，還望採納
❷ 有Python對用戶行為分析的實例嗎
行為跟蹤、分析不是所謂的竊取用戶隱私行為，跨站監控等此類手段。
用戶行為分析、用戶行為跟蹤……，一直被熱議著，相信不少公司、不少朋友，在不同的平台上都有過此類應用，就如我前面發表的文章【Web用戶行為跟蹤收集】， 主要面向WEB平台，當然谷歌分析在Web端的支持已經比較成熟了，這里不多解釋。本文藉助Google用戶行為分析，在Android平台、iOS平台上，進行強大的行為分析與報表支持……，具體應用如下：
§ 示例代碼-打包
§ GA用戶分析應用說明
本次GA用戶分析與DEMO包含以下內容：
1、 有關GA的相關知識介紹
2、 本次用戶跟蹤簡要需求分析
3、 GoogleAnalyticsDemo示常式序
4、 GA報表查看
5、 使用說明
6、 其他補充
1、有關GA的相關知識介紹
（1）參考assets內相關PPT
（2）GA相關參數與配置
2、本次用戶跟蹤簡要需求分析
通過GA，我們可以做到什麼? 利用GA可以幫助改善營銷策略，提高產品質量。
根據客戶的喜好，設定不同的產品顯示方案、增加用戶粘性
本次通過GA我們可完成如下跟蹤（只收集符合產品的有價值的信息）：
一、自動跟蹤
1、地理位置（國家、地區）
2、客戶端信息（操作系統、版本、機型、品牌、運營商、屏幕解析度……）
3、程序崩潰信息、異常記錄等
4、App安裝數(需要在Google Play Store上的產品被安裝時才能統計)
5、語言
6、新用戶數、活躍用戶數
二、需要定製的跟蹤
1、按鈕點擊數、頁面打開數
2、統計操作及事件數
3、界面停留時間
4、交易行為
3、GoogleAnalyticsDemo示常式序
（1）參數配置：res/values/analytics.xml
參數說明：assets/parameters.jpg
（2）未捕捉異常的跟蹤：MyApplication.Java
（3）高級應用（自定義變數、維度、指標）
4、GA報表查看
（1）在線查看：http://www.google.com/intl/zh-CN_ALL/analytics/
主要報告信息如下：
信息中心概覽：
用戶概覽：
參與度概覽：
結果概覽：
轉化：
（2）GA賬號
（3）GA手機查看工具
assets/com.google.android.apps.giant.apk
5、使用說明
（1）APP發布時，取消配置中debug狀態
（2）配置analytics.xml參數、Screen信息
（3）根據情況決定是否採用多個Tracker
6、其他
（1）目前無法做到AOP的方式跟蹤用戶行為，即便是有，性能方面也還會是個問題
（2）通過事件源攔截的方式跟蹤也不可行，目前只可在關鍵的位置增加監控代碼，在基類生命周期中處理。
（3）在某些情況下，會有GA數據發送不出的問題，但通常情況下不會影響分析結果（限於國內的訪問限制）
7、IOS中的應用
官方已給出了簡單的DEMO,可以自行下載試用
（1）導入庫
（2）添加依賴包：eg: core...，system.data....
（3）在root中配置、初始化
（4）UI類繼承GATracker類，或自定義基類
❸ 有沒有python簡單分析數據的的實例
機器學習實戰，純演算法
❹ 利用python實現數據分析
利用python實現數據分析
為什麼要利用python進行數據分析？python擁有一個巨大的活躍的科學計算社區，擁有不斷改良的庫,能夠輕松的集成C,C++,Fortran代碼（Cython項目），可以同時用於研究和原型的構建以及生產系統的構建。
1:文件內容格式為json的數據如何解析
import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")
filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到當前目錄中，後綴為.txt的數據文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #從list中取出第一個文件名
if fn: # means we got a valid filename
fd=open(fn)
content=[json.loads(line) for line in fd]
else:
print("no txt file in current directory")
sys.exit(1)
for linedict in content:
for key,value in linedict.items():
print(key,value)
print("n")
2：出現頻率統計
import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出現的次數
cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
print(fruit,times)
########運行結果如下：apple在fruits里出了5次
apple 5
banana 4
pear 4
3:重新載入mole的方法py3
import importlib
import.reload(molename)
4:pylab中包含了哪些mole
from pylab import *
等效於下面的導入語句：
from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib
❺ python是怎樣進行數據分析的 具體例子
1、為什麼用Python做數據分析 首先因為Python可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方面個人覺得因為Python作為解釋性語言相對...
❻ 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例
百事可樂利用大數復據分析簽約制吳莫愁
「百事可樂選擇吳莫愁做代言，是通過大數據的高性能分析得出的結果。」事實上，吳莫愁一出道便頗具爭議，但從大數據來分析，這些爭議僅限於每位觀眾對她不同的感覺，而不是她自身的緋聞。在查看這些數據後，百事公司發現，吳莫愁具有相當高的美譽度，並且個性鮮明、帶有很強的新生代印記，這成為百事選擇吳莫愁的另一個要素。
通過大數據分析促成的這筆簽約，也讓雙方獲得雙贏的結果。在成功代言百事廣告的2013年，吳莫愁躋身「年度華語女歌手吸金榜」第一位，同時，「吳莫愁代言百事」的相關檢索量快速攀升，從而帶動了百事品牌關注度的增長。
參考：
❼ 你用 Python 做過什麼有趣的數據挖掘/分析項目
大概一年多以前，和幾個小夥伴均認同一個趨勢：覺得通過技術手段獲取網上越來越豐富的數據，並基於這些數據做分析及可視化，必能產生有價值的結果，幫助大家改善生活。