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Python数据分析与挖掘实战(上)
小册名称：Python数据分析与挖掘实战(上)
随着数据时代的蓬勃发展，越来越多的企事业单位开始认识到数据的重要性，并通过各种手段进行数据的搜集。 例如，使用问卷调查法获取用户对产品的评价或改善意见；通过每一次的实验获得产品性能的改良状况；基于各种设备记录空气质量状况、人体健康状态、机器运行寿命等；通过网页或APP记录用户的每一次登录、浏览、交易、评论等操作；基于数据接口、网络爬虫等手段获取万维网中的公开数据；甚至是企业间的合作实现多方数据的共享。 企事业单位花费人力、物力获取各种数据的主要目的就是通过数据分析和挖掘手段实现数据的变现，否则囤积的数据就是资源的浪费。 数据分析和挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计、计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据和指导方向。 例如，应用漏斗分析法挖掘出用户体验过程中的不足之处，从而进一步改善产品的用户流程；利用AB测试法检验网页布局的变动对交易转化率的影响，从而确定这种变动是否有利；基于RFM模型实现用户的价值分析，进而针对不同价值等级的用户采用各自的营销方案，实现精准触达；运用预测分析法对历史的交通数据进行建模，预测城市各路线的车流量，进而改善交通的拥堵状况；采用分类手段，对患者的体检指标进行挖掘，判断其所属的病情状况；利用聚类分析法对交易的商品进行归类，可以实现商品的捆绑销售、推荐销售等营销手段。 应用数据分析和挖掘方法，让数据产生价值的案例还有很多，这里就不一一枚举了，所以只有很好地利用数据，它才能产生价值，毫不夸张地说，大部分功劳都要归功于数据分析和挖掘。
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数据分析与挖掘的应用领域
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