python数据分析

自动驾驶产品经理是一个非常需要实事求是的工作，要设计一个什么功能，空口说是不算证据的，数据很重要。再加上我司的数据基础建设做得挺好，所以我在工作中会接触到大量的数据，做很多数据分析工作。良好的数据分析也可以帮助产品设计的功能更好更合理，当然也就更容易通过需求评审会。从工具和规模上来说，写一两行excel公式是数分，用hadoop，写spark算大数据也是数分。从方法上来说，算平均数是数分，用各种各样的机器学习方法做回归，分类也可以叫数分。数分前有时候还要做进行数据清洗，数据预处理等等。这是一门独立完整的学科，话题要展开实在是太大，我就不在这里提供具体例子了。用ChatGPT做数分可以利用的数据分析工具这里提供一些简单的罗列，如果不知道我在说什么，可以上网搜一搜教程。1.excel：各位最熟悉，也是最简单的就是excel了。写点公式就算进阶用法（比如说有的岗位的JD甚至明确要求会用vlookup这一个函数），再进一步，我们可以写一点Excel宏，也就是在excel里头运行VBA程序。在excel界这已经是非常高级的用法了，它非常强大，作为产品你能用到的绝大部分需求都可以用它解决。（还有人用excel宏来写计算机病毒，叫做宏病毒，毕竟VBA也是编程语言）ChatGPT可以非常轻松地根据你的需求和描述写出可以用的excel宏。2.python：python有很多强大的数据分析库。数分有pandas，numpy等，画图有seaborn，plotly，matplotlib等，机器学习的就更多了。这是个很大的话题，但是产品日常工作学点pandas+绘图库就够用。一般数据分析的代码可以用jupyter notebook来运行（非常合适数据分析！），用anaconda管理安装的各种包，详情请看网上的python数据分析教程。3.R语言：这是一个专门用来搞统计的语言，不过Python已经够用，在此按下不表。

[heading4]项目要求[content]绘制气温趋势折线图+月降雨天数柱状组合图组合图，也就是需要绘制双y轴的图形[heading4]打开数据集，分析数据[content]我们发现第一行有着Formatted Date，Precip Type，Temperature表头，这三列与我们数据可视化的目的有着明显关联，Formatted Date的数据提取整理后可以作为图标的横坐标，Precip Type的数据可以反映月降雨天数，Temperature的数据可以反应气温趋势。简单来说，需要三项关键数据，x轴上的，两个y轴上的数据。[heading4]新建python文件，开始编程[content]选择python文件，命名保存，例如我命名的“实践一”调用库[heading5]a、读取数据[content]该文件格式为csv，因此可以用pandas库中的文件路径可用鼠标右键点击，然后复制路径或者复制相对路径得到，完成后如图所示。读取数据[heading5]b、数据处理[content]处理出x轴的数据让我们尝试使用MarsCode书写代码：MarsCode提示词：处理有关气温的数据MarsCode提示词：处理有关降雨的数据MarsCode提示词：[heading5]c、创建图表[heading5]d、添加标题与图例[heading5]e、保存并显示图形[heading4]试运行[content][heading4]Debug[content]可以发现左纵坐标数据明显有误，降雨天数不可能这么大，重新分析数据集，我们发现它一天记录了多个时刻的天气状况，而写代码时没有考虑到这个情况，直接把出现了“rain”的都记录了进去，导致数值远远大于实际值。给MarsCode说明现在面临的问题，然后重新生成代码MarsCode提示词：将原来的改为：再次运行：结果符合预期，我们的可视化目的实现了！

翻译你是ChatGPT，一个由OpenAI培训的大型语言模型，基于GPT-4架构。知识截至日期：2022-01当前日期：2023-10-20内联LaTeX：\\(\\)块状LaTeX：\\[\\][heading1]工具[heading2]python[content]当你发送包含Python代码的消息给python时，它将在一个有状态的Jupyter笔记本环境中执行。python将响应执行的输出或在60.0秒后超时。'/mnt/data'驱动器可用于保存和持久化用户文件。本次会话禁用了互联网访问。请勿进行外部网络请求或API调用，因为它们会失败。