❶ 如何评价《利用python进行数据分析》这本书
python功能十分强大，可以用来写爬虫，做数据分析，做机器学习，关于您的问题，可以参考这个链接 利用python进行数据分析网页链接，这里有一本高清的pdf，还望采纳
❷ 有Python对用户行为分析的实例吗
行为跟踪、分析不是所谓的窃取用户隐私行为，跨站监控等此类手段。
用户行为分析、用户行为跟踪……，一直被热议着，相信不少公司、不少朋友，在不同的平台上都有过此类应用，就如我前面发表的文章【Web用户行为跟踪收集】， 主要面向WEB平台，当然谷歌分析在Web端的支持已经比较成熟了，这里不多解释。本文借助Google用户行为分析，在Android平台、iOS平台上，进行强大的行为分析与报表支持……，具体应用如下：
§ 示例代码-打包
§ GA用户分析应用说明
本次GA用户分析与DEMO包含以下内容：
1、 有关GA的相关知识介绍
2、 本次用户跟踪简要需求分析
3、 GoogleAnalyticsDemo示例程序
4、 GA报表查看
5、 使用说明
6、 其他补充
1、有关GA的相关知识介绍
（1）参考assets内相关PPT
（2）GA相关参数与配置
2、本次用户跟踪简要需求分析
通过GA，我们可以做到什么? 利用GA可以帮助改善营销策略，提高产品质量。
根据客户的喜好，设定不同的产品显示方案、增加用户粘性
本次通过GA我们可完成如下跟踪（只收集符合产品的有价值的信息）：
一、自动跟踪
1、地理位置（国家、地区）
2、客户端信息（操作系统、版本、机型、品牌、运营商、屏幕分辨率……）
3、程序崩溃信息、异常记录等
4、App安装数(需要在Google Play Store上的产品被安装时才能统计)
5、语言
6、新用户数、活跃用户数
二、需要定制的跟踪
1、按钮点击数、页面打开数
2、统计操作及事件数
3、界面停留时间
4、交易行为
3、GoogleAnalyticsDemo示例程序
（1）参数配置：res/values/analytics.xml
参数说明：assets/parameters.jpg
（2）未捕捉异常的跟踪：MyApplication.Java
（3）高级应用（自定义变量、维度、指标）
4、GA报表查看
（1）在线查看：http://www.google.com/intl/zh-CN_ALL/analytics/
主要报告信息如下：
信息中心概览：
用户概览：
参与度概览：
结果概览：
转化：
（2）GA账号
（3）GA手机查看工具
assets/com.google.android.apps.giant.apk
5、使用说明
（1）APP发布时，取消配置中debug状态
（2）配置analytics.xml参数、Screen信息
（3）根据情况决定是否采用多个Tracker
6、其他
（1）目前无法做到AOP的方式跟踪用户行为，即便是有，性能方面也还会是个问题
（2）通过事件源拦截的方式跟踪也不可行，目前只可在关键的位置增加监控代码，在基类生命周期中处理。
（3）在某些情况下，会有GA数据发送不出的问题，但通常情况下不会影响分析结果（限于国内的访问限制）
7、IOS中的应用
官方已给出了简单的DEMO,可以自行下载试用
（1）导入库
（2）添加依赖包：eg: core...，system.data....
（3）在root中配置、初始化
（4）UI类继承GATracker类，或自定义基类
❸ 有没有python简单分析数据的的实例
机器学习实战，纯算法
❹ 利用python实现数据分析
利用python实现数据分析
为什么要利用python进行数据分析？python拥有一个巨大的活跃的科学计算社区，拥有不断改良的库,能够轻松的集成C,C++,Fortran代码（Cython项目），可以同时用于研究和原型的构建以及生产系统的构建。
1:文件内容格式为json的数据如何解析
import json,os,sys
current_dir=os.path.abspath(".")
filename=[file for file in os.listdir(current_dir) if ".txt" in file]#得到当前目录中，后缀为.txt的数据文件
fn=filename[0] if len(filename)==1 else "" #从list中取出第一个文件名
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：出现频率统计
import random
from collections import Counter
fruits=[random.choice(["apple","cherry","orange","pear","watermelon","banana"]) for i in range(20)]
print(fruits) #查看所有水果出现的次数
cover_fruits=Counter(fruits)
for fruit,times in cover_fruits.most_common(3):
print(fruit,times)
########运行结果如下：apple在fruits里出了5次
apple 5
banana 4
pear 4
3:重新加载mole的方法py3
import importlib
import.reload(molename)
4:pylab中包含了哪些mole
from pylab import *
等效于下面的导入语句：
from pylab import *
from numpy import *
from scipy import *
import matplotlib
❺ python是怎样进行数据分析的 具体例子
1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对...
❻ 有没有一个有具体数据的大数据营销案例
百事可乐利用大数复据分析签约制吴莫愁
“百事可乐选择吴莫愁做代言，是通过大数据的高性能分析得出的结果。”事实上，吴莫愁一出道便颇具争议，但从大数据来分析，这些争议仅限于每位观众对她不同的感觉，而不是她自身的绯闻。在查看这些数据后，百事公司发现，吴莫愁具有相当高的美誉度，并且个性鲜明、带有很强的新生代印记，这成为百事选择吴莫愁的另一个要素。
通过大数据分析促成的这笔签约，也让双方获得双赢的结果。在成功代言百事广告的2013年，吴莫愁跻身“年度华语女歌手吸金榜”第一位，同时，“吴莫愁代言百事”的相关检索量快速攀升，从而带动了百事品牌关注度的增长。
参考：
❼ 你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘/分析项目
大概一年多以前，和几个小伙伴均认同一个趋势：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活。